FILKOM UB Gelar Visiting Lecturer Programme: Akselerasi Pertahanan Siber Berbasis Kecerdasan Buatan

Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya (FILKOM UB) menegaskan komitmennya untuk memperkuat lini akademis serta kepakaran dalam keamanan siber (cybersecurity) di tingkat global. Melalui Visiting Lecturer Programme, FILKOM UB menghadirkan rangkaian kuliah pakar intensif secara daring selama dua hari berturut-turut pada Senin dan Selasa, 25–26 Mei 2026.

Agenda internasional ini berfokus pada dinamika pertahanan siber berbasis kecerdasan buatan (Artificial Intelligence), keamanan infrastruktur awan (cloud security), hingga pemetaan himpunan data (dataset) siber secara real-time. Kegiatan ini dirancang untuk memperluas cakrawala berpikir mahasiswa serta memperkuat kapasitas riset akademisi dalam menghadapi ancaman digital yang semakin masif.

Agenda akademik ini mempertemukan para akademisi dan praktisi lintas negara untuk membahas tantangan pertahanan digital yang semakin kompleks. Pada hari pertama, Senin (25/05/2026), sesi dibuka oleh Assoc. Prof. Dr. Mohamad Yusof Darus dari Fakulti Sains Komputer dan Matematik, Universiti Teknologi MARA (UiTM), Malaysia, bersama Dr. Eric B. Blancaflor dari Technological University of the Philippines. Keduanya memaparkan fondasi krusial serta arsitektur keamanan siber modern.

Dalam pemaparannya, Yusof menyoroti fenomena Generative AI Threat Multiplier. Penetrasi GenAI terbukti mampu menekan hambatan keahlian (skill barrier) dan biaya (cost) serangan hingga titik terendah, sembari meningkatkan skala, personalisasi, serta fleksibilitas kejahatan siber secara drastis melalui otomatisasi teks, kode program, audio, hingga kloning deepfake.

Evolusi kejahatan siber kini bergeser dari metode phishing tradisional menuju AI-powered phishing yang highly personalized, bebas dari kesalahan tata bahasa, serta sulit dideteksi oleh pola statis. Selain itu, ancaman reconnaissance at scale memanfaatkan AI processing engine untuk mengumpulkan data publik organisasi secara masif guna memetakan celah kerentanan waktu (contextual timing vulnerabilities), seperti pada periode ujian atau tenggat pendaftaran.

Ia juga menggarisbawahi beratnya beban pertahanan (defender’s burden) pada era modern. Ketika peretas bebas bereksperimen dan hanya membutuhkan satu celah untuk berhasil, tim pertahanan (defenders) justru dihadapkan pada keterbatasan sistem legacy, data overload, serta tuntutan kepatuhan etika, hukum, dan tata kelola yang sangat ketat. Konsep benteng pertahanan tradisional kini telah bergeser ke arah kontrol identitas (identity control), seperti multi-factor authentication (MFA) dan privileged access management (PAM).

“AI tidak menggantikan keamanan siber, melainkan mempercepatnya secara masif. Generasi profesional masa depan wajib memahami operasional Artificial Intelligence dan tata kelola keamanan secara mendalam agar mampu bertahan di medan pertempuran yang tidak seimbang ini,” tegasnya.

Pada sesi berikutnya, Dr. Eric B. Blancaflor menyampaikan materi bertajuk “The Anatomy of an Attack: Breaking Down Modern Cyber Threat Vectors”. Dalam pemaparannya, ia membedah secara terperinci berbagai vektor serangan siber modern yang semakin beragam.

Dr. Eric menggarisbawahi bahwa perangkat akhir (end devices) pengguna kini menjadi target utama penyebaran kode berbahaya (malware) seperti virus, worm, dan Trojan horse. Ia juga memaparkan bahaya laten dari logic bomb, backdoors, rootkits, hingga eksploitasi ransomware yang mengunci data sensitif organisasi demi tebusan finansial. Selain itu, ia menyoroti bahwa layanan pos elektronik (email) dan peramban (browser) masih menjadi celah kerentanan terbesar dalam ekosistem digital. Penyebaran spam, spyware, hingga pemanfaatan hardware maupun software keylogger terbukti menjadi ancaman serius yang terus mengintai kerahasiaan data pribadi maupun data institusi.

Memasuki sesi hari kedua, Selasa (26/05/2026), Dr. Arif Bramantoro menyampaikan paparan bertajuk “AI for Cloud Security”. Ia menggarisbawahi pergeseran lanskap ancaman di lingkungan cloud. Lanskap cloud computing dengan model shared responsibility dan skala elastis menciptakan celah visibilitas baru, seperti multi-tenancy risks, dynamic workloads, identity-driven attacks, hingga risiko rantai pasok (supply chain risks). Menurutnya, pendekatan keamanan tradisional—seperti firewall, SIEM berbasis aturan (rule-based), maupun pemindaian statis—mulai menemui batas efektivitas ketika dihadapkan pada volume log yang masif serta sumber daya yang dinamis.

“Serangan siber modern bekerja sangat cepat. Oleh karena itu, penerapan algoritma Machine Learning seperti Isolation Forest untuk mendeteksi anomali, Long Short-Term Memory (LSTM) untuk menganalisis urutan pemanggilan API, autoencoders, hingga Random Forest menjadi krusial. Pendekatan ini memungkinkan kita menerapkan Dynamic Access Entitlements (DAE) dan risk-based authentication secara real-time,” jelas Arif.

Sesi selanjutnya diisi oleh Mohammad Hafiz Bin Mohd Yusof, Ph.D., dari Universiti Teknologi MARA, Malaysia, yang membawakan topik “Cybersecurity Infrastructure & Research: Realistic Dataset”. Hafiz memaparkan pentingnya pemetaan dataset yang mendekati realitas (near-realism) untuk melatih model klasifikasi Intrusion Detection System (IDS). Ia menyoroti kelemahan dataset publik klasik seperti KDD-NSL atau CICIDS2017 yang kerap mengabaikan informasi layer 3 dan belum mensimulasikan protokol modern seperti Domain Name System over HTTPS (DoH).

“Untuk memperpendek siklus Observe, Orient, Decide, Act (OODA loop) bagi para pengembang pertahanan siber, kita membutuhkan himpunan data yang valid dan terkini. Melalui pendekatan analisis Graph Theory, Principal Component Analysis (PCA), serta Gaussian Mixture Model (GMM) pada dataset seperti CIRA-CIC-DoHBrw-2020, kita dapat memvisualisasikan ancaman siber berskala rendah (low-footprint) secara lebih akurat,” tegas Hafiz.

Pada sesi penutup, Assoc. Prof. Dr. Mohamad Yusof Darus kembali menyampaikan materi bertajuk “Cybersecurity Skills for the AI Era: A Blueprint for the Next Generation of Defenders”. Dalam paparannya, Yusof menekankan pentingnya menjembatani celah kapabilitas (capability gap) di era AI. Menurutnya, praktisi pertahanan siber masa depan tak hanya harus unggul secara teknis, tetapi juga wajib memiliki keahlian analitis serta pemikiran strategis.

“Lanskap keamanan siber telah berubah secara drastis. Pertahanan siber saat ini bukan lagi sekadar mengenai perangkat teknis (technical tools), melainkan membutuhkan pertimbangan (judgment), adaptabilitas, serta kemampuan mengelola lanskap ancaman yang terus meluas,” jelas Dr. Yusof.

Ia menambahkan bahwa era kompetisi AI (The AI Arms Race) menempatkan AI di dua sisi pertarungan: sebagai Offensive AI yang dimanfaatkan penyerang untuk membuat phishing email, deepfakes, dan script otomatis, sekaligus sebagai Defensive AI untuk menganalisis log, mendeteksi perilaku abnormal, serta mendukung threat hunting. Oleh karena itu, sosok AI-Era Defender harus memadukan fondasi siber, literasi AI, serta manajemen risiko dan etika.

Penyelenggaraan Visiting Lecturer Programme ini tidak hanya bertujuan untuk memperluas wawasan keilmuan mahasiswa dan peneliti di lingkungan kampus, tetapi juga mendukung pencapaian Sustainable Development Goals (SDGs)—khususnya SDG 4 (Quality Education) dan SDG 9 (Industry, Innovation, and Infrastructure). Melalui kolaborasi riset internasional dan penguatan literasi siber berbasis kecerdasan buatan, FILKOM UB berkomitmen untuk terus responsif terhadap eskalasi kejahatan siber global sekaligus memberikan edukasi yang mutakhir dan relevan bagi para mahasiswa. (rr)