Model AI Terbuka Mulai Samai Model Tertutup di Ranah Serangan Siber

Telset.id – Model AI terbuka kini mulai menyamai kemampuan model AI tertutup dalam menjalankan instruksi jaringan multi-langkah yang kompleks. Temuan Vals, perusahaan yang mengukur kapabilitas AI, menunjukkan bahwa model frontier terbaik yang dikunci di dalam lab dan hanya tersedia lewat program akses tepercaya mulai disamai oleh model terbuka yang bisa diunduh siapa saja. Kondisi ini membuat upaya sejumlah lab AI membatasi akses ke model mereka untuk memperlambat penyebaran kemampuan siber berpotensi tidak lagi efektif.

Kesimpulan itu muncul dari pengujian Vals terhadap sejumlah model AI pada jaringan korporat tiruan. Peneliti Vals, Nikil Ravi, menyatakan bahwa model frontier terbaik yang terkunci di lab kini mulai disamai model terbuka. Temuan tersebut relevan karena laboratorium AI frontier di Amerika Serikat, terutama Anthropic, mendasarkan peluncuran terbatas model baru mereka pada asumsi bahwa akses terbatas hanya akan membeli waktu sebelum kemampuan peretasan canggih tersedia secara luas.

Anthropic memulai pembatasan itu lewat Claude Mythos Preview pada April. Logan Graham, pimpinan tim red team frontier Anthropic, mengatakan kepada WIRED pada April bahwa Project Glasswing yang memberi akses tepercaya ke kapabilitas penuh model baru difokuskan untuk menempatkan alat tersebut di tangan para pembela agar punya waktu lebih dulu. Ia menyebut dunia perlu bersiap menghadapi situasi ketika kemampuan tersebut tersedia luas dalam 6, 12, hingga 24 bulan. Tujuh bulan kemudian, transisi itu tampak tiba sesuai jadwal.

Hasil Pengujian Dua Skenario

Vals menguji model AI dalam dua skenario simulasi dengan tugas spesifik yang harus dicapai. Skenario pertama melibatkan jaringan korporat tiruan yang dapat diakses melalui situs web publik. Skenario kedua melibatkan dua jaringan perusahaan berbeda, di mana sebuah model harus mengompromikan jaringan pertama untuk mendapatkan akses ke jaringan kedua.

Dalam pengujian tersebut, model siber paling canggih dari OpenAI, Daybreak, yang hanya tersedia bagi mitra tepercaya, tercatat sebagai yang paling mampu. Daybreak menyelesaikan 81 persen tugas yang diberikan dalam rata-rata dua pengujian. Model open-weight asal Tiongkok, DeepSeek, tidak jauh tertinggal dengan menyelesaikan 73 persen tujuan secara rata-rata. Peneliti Vals mencatat bahwa pada sejumlah tugas, kedua model memperoleh skor yang sama.

Riset tersebut juga menunjukkan betapa lebih murahnya menggunakan model open-weight untuk tugas semacam ini. Vals menyebut biaya token untuk GPT-6-Sol dalam menjalankan serangan berkisar 17 hingga 46 dolar AS, dibandingkan 2 hingga 3 dolar AS untuk DeepSeek. Model terbuka umumnya lebih murah karena dapat dijalankan pada perangkat keras sendiri. CEO Vals, Rayan Krishnan, mengatakan hal ini juga memberikan insentif kuat bagi pihak yang bermain di sisi pertahanan untuk memakai model terbuka ketimbang model proprietary. OpenAI tidak segera merespons permintaan komentar.

Dinamika Ancaman dan Pertahanan

Sebagian besar tahun dalam keamanan siber berjalan sesuai prediksi, dengan AI mengotomatiskan tugas-tugas inti peretasan untuk membantu penyerang maupun pembela menemukan sejumlah besar kerentanan baru dalam kode dan memeriksa jaringan dengan cepat untuk mencari kelemahan. Meski kecepatan dan skala temuan serta intensitas perbaikan cacat perangkat lunak yang terungkap meningkat, para ahli masih memperdebatkan apakah AI telah mengubah fondasi konseptual dan prinsip pertahanan keamanan siber secara fundamental. Dengan kata lain, belum jelas apakah alat AI menimbulkan jenis ancaman baru atau memperkuat tantangan keamanan yang selama ini sudah ada.

Fakta bahwa model open-weight kini mulai menyamai model tertutup menjadi krusial untuk memahami bagaimana penjahat siber dapat memanfaatkan AI, serta bagaimana perusahaan dan pengembang harus merespons. Namun dalam praktiknya, pengamatan dunia nyata terhadap aktivitas penjahat siber dan peretasan yang didukung negara dalam beberapa bulan terakhir berulang kali menunjukkan bahwa penyerang melakukan hal yang biasa mereka lakukan, yakni menghemat sumber daya dan umumnya cukup menggunakan model lama yang kurang mampu, baik proprietary maupun terbuka, untuk sebagian besar aktivitas mereka.

Bahkan dengan kontrol ketat, para pembela harus mengasumsikan bahwa penyerang dengan pendanaan terbaik dan motivasi tertinggi telah memiliki setidaknya sebagian akses ke model tertutup selama ini. Alex Zenla, cofounder dan chief technology officer perusahaan keamanan cloud Edera, menyatakan bahwa ia secara umum setuju model open-weight mampu menghasilkan serangan dan kerentanan canggih saat ini, terutama jika mempertimbangkan model abliterated yang menonaktifkan pelatihan keselamatan dengan memodifikasi bobot.

Zenla menambahkan catatan bahwa kemungkinan besar lab tertutup telah melatih model tambahan yang belum dirilis dengan kemampuan melebihi model-model tersebut. Ia menggambarkan situasi ini sebagai permainan kucing dan tikus. Menurutnya, lab melihat diri mereka bergerak cepat untuk melampaui model open-weight agar dapat mengamankan kerentanan sebelum ditemukan model terbuka. Ia menilai kondisi ini bisa menjadi awal lanskap keamanan yang berbahaya.

Bagi pengguna dan pelaku industri, temuan Vals menegaskan bahwa kemampuan siber tingkat lanjut tidak lagi eksklusif milik model tertutup. Perdebatan kini bergeser pada seberapa cepat ekosistem keamanan menyiapkan pertahanan, seiring makin terbukanya akses terhadap kapabilitas yang sebelumnya dijaga ketat.