Indonesia Perlu Bangun Kedaulatan Teknologi, Antisipasi Perang Siber dan Ketergantungan AI Asing

"Kalau seluruh sistem kritikal bergantung pada teknologi yang dikembangkan pihak lain, maka kita harus memahami risiko yang menyertainya. Karena itu, Indonesia perlu memiliki lebih banyak inovasi dan produk teknologi yang lahir dari anak bangsa," ujarnya.

Ia menambahkan, pengembangan teknologi lokal juga dapat memperluas akses bagi perusahaan menengah dan kecil untuk memperoleh solusi keamanan digital yang lebih terjangkau dan sesuai kebutuhan. 

Baca juga: Jepang Gencarkan Patroli Siber untuk Lacak Warga Asing Ilegal di Media Sosial

Selama ini, banyak teknologi keamanan siber canggih masih bergantung pada produk impor dengan biaya yang relatif tinggi.
Sebagai bagian dari upaya memperkuat kemandirian teknologi nasional, Dwarapala meluncurkan Wolvesight, platform keamanan siber berbasis AI yang dirancang untuk membantu institusi keuangan mendeteksi celah business logic yang sering luput dari pemindaian keamanan konvensional.

Platform ini dikembangkan untuk membantu bank dan perusahaan jasa keuangan mensimulasikan serangan terkontrol terhadap alur transaksi, sistem otorisasi, dan proses bisnis yang berpotensi menjadi titik lemah keamanan.
Berbeda dengan vulnerability scanner yang umumnya fokus mendeteksi celah teknis seperti SQL Injection, Cross-Site Scripting

(XSS), atau kesalahan konfigurasi sistem, Wolvesight dirancang untuk menguji apakah aturan dan alur bisnis dalam aplikasi benar-benar berjalan sesuai mekanisme pengamanan yang semestinya.

Celah business logic sendiri dapat muncul ketika proses otorisasi, limit transaksi, hak akses pengguna, atau tahapan persetujuan tidak diterapkan secara ketat dalam sistem. Kondisi ini dapat dimanfaatkan oleh pelaku kejahatan untuk melakukan manipulasi transaksi, melewati batas transfer, mengubah parameter tertentu, hingga menyalahgunakan hak akses pengguna.

"Di sektor perbankan dan keuangan digital, kerugian besar tidak selalu terjadi karena kode programnya jebol. Sering kali masalahnya justru ada pada logika bisnis yang tidak cukup kuat dalam mengatur alur transaksi, persetujuan, dan otorisasi. Selama ini pengujian terhadap bagian tersebut masih sangat manual dan bisa memakan waktu berminggu-minggu. Wolvesight membuat proses itu jauh lebih cepat, mendalam, dan berbasis bukti," ujar Thomas Gregory, pendiri Wolvesight.

Platform ini menggunakan pendekatan multi-agent AI yang bekerja layaknya tim penguji keamanan otonom. Sistem mampu membaca alur aplikasi, menyusun skenario serangan, menjalankan simulasi eksploitasi secara terkontrol, dan menghasilkan laporan temuan yang dapat diverifikasi.

Meski demikian, seluruh hasil pengujian tetap divalidasi oleh tim senior pentester yang memiliki pengalaman lebih dari 15 tahun di sektor perbankan dan jasa keuangan.

Dengan pendekatan tersebut, proses pengujian yang sebelumnya membutuhkan waktu dua hingga empat minggu dapat dipersingkat menjadi hitungan jam, terutama untuk pemetaan awal risiko, simulasi eksploitasi, dan penyusunan bukti teknis atas potensi celah yang ditemukan.

Data di Dalam Negeri

Wolvesight dikembangkan sepenuhnya oleh tim Indonesia dan mendukung model self-hosted deployment, sehingga data sensitif milik institusi keuangan tetap berada di lingkungan internal perusahaan.

Fitur ini dinilai penting bagi sektor perbankan, asuransi, fintech, sistem pembayaran digital, dan berbagai industri strategis lainnya yang membutuhkan pengujian keamanan tanpa harus memindahkan data ke pihak eksternal.

Pada kesempatan yang sama, Marie Muhammad, anggota tim pengembang, menjelaskan bahwa teknologi Wolvesight mengadopsi konsep Agentic AI, yakni sistem AI yang mampu menjalankan tugas secara lebih mandiri dibandingkan AI generatif.

"Perkembangan AI berlangsung sangat cepat. Karena itu kami mencoba mengadopsi teknologi tersebut untuk membantu proses pengujian keamanan agar bisa dilakukan lebih cepat, efisien, dan terukur," ujarnya.