CVE-2025-55182: Celah Kritis React Server Components Dieksploitasi Massal, Jutaan Layanan Global Terancam

Keamanan ekosistem JavaScript global kembali diguncang setelah U.S. Cybersecurity and Infrastructure Security Agency (CISA) secara resmi memasukkan sebuah kerentanan kritis yang berdampak langsung terhadap React Server Components (RSC) ke dalam katalog Known Exploited Vulnerabilities (KEV). Langkah ini diambil menyusul laporan eksploitasi aktif di dunia nyata terhadap celah dengan kode CVE-2025-55182 yang memiliki skor CVSS sempurna 10.0, menandai tingkat bahaya maksimal. Kerentanan ini juga dikenal dengan sebutan React2Shell dan memungkinkan eksekusi kode jarak jauh atau remote code execution tanpa autentikasi serta tanpa konfigurasi khusus.

Dalam pernyataan resminya, CISA mengungkapkan bahwa Meta React Server Components mengandung celah eksekusi kode jarak jauh yang dapat dimanfaatkan oleh penyerang anonim dengan mengeksploitasi kelemahan dalam cara React mendekode payload yang dikirim ke endpoint React Server Function. Masalah ini berakar pada proses deserialisasi tidak aman di dalam protokol Flight, mekanisme komunikasi antara sisi server dan klien yang digunakan oleh React. Akibat kelemahan tersebut, penyerang dapat mengirimkan permintaan HTTP berbahaya yang memungkinkan eksekusi perintah arbitrer langsung di server target.

Martin Zugec, Technical Solutions Director di Bitdefender, menegaskan bahwa proses konversi teks menjadi objek merupakan salah satu kelas kerentanan perangkat lunak paling berbahaya. Ia menjelaskan bahwa React2Shell secara spesifik berada di paket react-server, tepatnya pada mekanisme pemrosesan referensi objek saat proses deserialisasi berlangsung. Celah inilah yang membuka jalan bagi penyerang untuk mengambil alih sistem secara penuh.

Pengembang React telah merilis perbaikan keamanan pada versi 19.0.1, 19.1.2, dan 19.2.1 untuk tiga pustaka utama yang terdampak, yakni react-server-dom-webpack, react-server-dom-parcel, dan react-server-dom-turbopack. Namun, dampak kerentanan ini tidak berhenti di level pustaka inti saja. Sejumlah framework besar yang bergantung pada React juga ikut terdampak, termasuk Next.js, React Router, Waku, Parcel, Vite, hingga RedwoodSDK. Dengan luasnya ekosistem yang bergantung pada React, skala ancaman ini menjadi sangat masif.

Serangan terhadap celah ini terdeteksi hanya beberapa jam setelah pengungkapan publik dilakukan. Amazon melaporkan adanya aktivitas serangan yang berasal dari infrastruktur yang terhubung dengan kelompok peretas asal Tiongkok seperti Earth Lamia dan Jackpot Panda. Tidak hanya itu, beberapa perusahaan keamanan besar seperti Coalition, Fastly, GreyNoise, VulnCheck, dan Wiz juga mengonfirmasi adanya upaya eksploitasi aktif yang dilakukan secara oportunistik oleh berbagai kelompok ancaman. Dalam beberapa kasus, eksploitasi ini digunakan untuk menyebarkan penambang kripto, menjalankan perintah PowerShell “cheap math” sebagai indikator keberhasilan serangan, hingga menanamkan in-memory downloader untuk mengambil payload tambahan dari server jarak jauh.

Data dari platform manajemen permukaan serangan Censys menunjukkan bahwa sekitar 2,15 juta layanan internet yang terbuka berpotensi terpapar kerentanan ini. Jumlah tersebut mencakup layanan web yang menggunakan React Server Components serta berbagai framework turunan seperti Next.js, Waku, React Router, dan RedwoodSDK. Palo Alto Networks Unit 42 juga mengonfirmasi bahwa lebih dari 30 organisasi dari berbagai sektor telah terdampak. Salah satu aktivitas serangan dikaitkan dengan kelompok peretas asal Tiongkok yang dilacak sebagai UNC5174 atau CL-STA-1015, dengan pola serangan yang melibatkan deployment malware SNOWLIGHT dan VShell.

Menurut Justin Moore, Senior Manager Threat Intel Research di Palo Alto Networks Unit 42, pihaknya mengamati adanya aktivitas pemindaian untuk mencari target RCE yang rentan, operasi pengintaian, upaya pencurian file konfigurasi dan kredensial AWS, hingga pemasangan downloader untuk menarik payload dari infrastruktur command and control milik penyerang. Pola ini menunjukkan bahwa eksploitasi bukan hanya bersifat percobaan, tetapi telah berkembang menjadi operasi intrusi yang terstruktur.

Peneliti keamanan Lachlan Davidson, yang pertama kali menemukan dan melaporkan kerentanan ini, telah merilis beberapa proof-of-concept exploit yang memperlihatkan betapa mudahnya celah ini dimanfaatkan. Selain itu, seorang peneliti asal Taiwan dengan nama pengguna GitHub maple3142 juga merilis PoC lain yang berfungsi penuh. Publikasi PoC ini secara tidak langsung mempercepat laju eksploitasi di lapangan karena tersedia bagi siapa pun yang ingin menyalahgunakannya.

Sebagai respons terhadap tingkat ancaman yang sangat tinggi, pemerintah Amerika Serikat melalui Binding Operational Directive (BOD) 22-01 mewajibkan seluruh Federal Civilian Executive Branch (FCEB) untuk menerapkan pembaruan keamanan paling lambat pada 26 Desember 2025. Kebijakan ini menegaskan bahwa celah React2Shell bukan lagi ancaman teoritis, melainkan telah menjadi risiko operasional aktif yang dapat mengancam infrastruktur digital berskala nasional.

Kasus CVE-2025-55182 menjadi pengingat keras bahwa framework modern dengan tingkat adopsi global pun tidak kebal terhadap eksploitasi fatal. Ketergantungan masif pada React dalam pengembangan aplikasi web menjadikan satu celah kritis sebagai pintu masuk bagi serangan berskala besar. Pembaruan sistem secara cepat, audit keamanan menyeluruh, serta pemantauan lalu lintas jaringan secara aktif kini bukan lagi pilihan, melainkan kebutuhan mutlak untuk bertahan di tengah eskalasi ancaman siber yang kian agresif.

FBI Peringatkan Lonjakan Penipuan Pengambilalihan Akun: Teknik Baru, Kerugian Ratusan Juta Dolar, dan Ancaman Menjelang Musim Liburan

Peringatan terbaru dari FBI menyoroti meningkatnya skema penipuan pengambilalihan akun (ATO) yang dilakukan oleh para pelaku kejahatan siber dengan menyamar sebagai lembaga keuangan. Tujuannya jelas: mencuri uang atau informasi sensitif untuk melakukan akses ilegal ke akun korban. Serangan ini menargetkan individu, bisnis, hingga organisasi lintas sektor dan telah menghasilkan lebih dari $262 juta kerugian sejak awal tahun, dengan lebih dari 5.100 laporan masuk ke FBI.

Skema ATO merujuk pada aktivitas yang memungkinkan penyerang mendapatkan akses tidak sah ke akun lembaga keuangan, sistem payroll, atau rekening kesehatan online. Para pelaku biasanya memulai serangan dengan teknik social engineering SMS, panggilan telepon, atau email yang mengandalkan rasa takut korban serta situs web palsu yang dirancang menyerupai layanan resmi. Banyak korban diarahkan untuk memasukkan kredensial mereka pada halaman phishing, bahkan terkadang diminta mengklik tautan untuk melaporkan transaksi penipuan fiktif.

Dalam banyak kasus, pelaku memanipulasi korban untuk menyerahkan kredensial login lengkap, termasuk kode MFA atau OTP dengan menyamar sebagai staf bank, dukungan pelanggan, atau teknisi. Setelah memperoleh data login, pelaku kemudian masuk ke situs resmi lembaga keuangan, melakukan reset kata sandi, dan mengambil alih seluruh kontrol akun.

Modus lain yang semakin sering muncul melibatkan pelaku yang berpura-pura sebagai institusi keuangan yang memberi tahu adanya pembelian mencurigakan termasuk pembelian senjata api—dan meminta korban menyerahkan informasi akun kepada penipu kedua yang menyamar sebagai penegak hukum. FBI juga menyoroti penggunaan SEO poisoning, yaitu manipulasi mesin pencari dengan iklan berbahaya yang mengarahkan pengguna ke situs tiruan yang sangat mirip dengan halaman asli.

Apa pun metode yang digunakan, tujuannya selalu sama: mencuri kontrol akun dan mengirim dana secara cepat ke rekening lain di bawah kendali pelaku, lalu mengganti kata sandi untuk mengunci akses pemilik asli. Rekening tujuan biasanya terhubung dengan dompet kripto untuk mengubah dana menjadi aset digital, sehingga jejak transaksi semakin sulit ditelusuri.

Untuk mengurangi risiko, FBI menyarankan pengguna berhati-hati saat membagikan informasi pribadi di media sosial, rutin memeriksa aktivitas rekening, menggunakan kata sandi yang kuat dan unik, memastikan keaslian URL sebelum login ke layanan perbankan, serta meningkatkan kewaspadaan terhadap panggilan atau pesan yang mencurigakan. Informasi pribadi yang tampak tidak berbahaya—seperti nama hewan peliharaan, sekolah, atau tanggal lahir sering kali cukup untuk membantu penipu menebak kata sandi atau jawaban pertanyaan keamanan.

Menurut Jim Routh, Chief Trust Officer di Saviynt, sebagian besar insiden ATO berakar dari kredensial yang telah disusupi oleh pelaku yang memahami proses internal lembaga keuangan. Ia menekankan bahwa verifikasi manual dan persetujuan via SMS masih menjadi mekanisme paling efektif, meski solusi tanpa kata sandi kini sudah tersedia.

Peringatan FBI muncul di waktu yang sama dengan laporan dari Darktrace, Flashpoint, Forcepoint, Fortinet, dan Zimperium mengenai ancaman besar yang meningkat menjelang musim liburan—mulai dari penipuan Black Friday, serangan QR code, pencurian saldo gift card, hingga kampanye phishing berskala tinggi yang meniru merek besar seperti Amazon dan Temu. Banyak serangan kini memanfaatkan kecerdasan buatan (AI) untuk menciptakan email phishing, situs palsu, dan iklan media sosial yang sangat meyakinkan, sehingga pelaku dengan kemampuan rendah sekalipun bisa melancarkan serangan yang efektif.

Data dari Fortinet FortiGuard Labs menunjukkan bahwa lebih dari 750 domain berbahaya bertema liburan didaftarkan dalam tiga bulan terakhir, banyak di antaranya menggunakan kata kunci populer seperti “Christmas,” “Black Friday,” atau “Flash Sale.” Lebih dari 1,57 juta akun login e-commerce juga ditemukan beredar di pasar gelap selama periode tersebut. Pelaku bahkan mengeksploitasi kerentanan pada berbagai platform e-commerce seperti Adobe/Magento, Oracle E-Business Suite, WooCommerce, dan Bagisto, termasuk CVE-2025-54236, CVE-2025-61882, dan CVE-2025-47569.

Zimperium zLabs mencatat peningkatan empat kali lipat pada situs mobile phishing (mishing) yang memanfaatkan nama merek tepercaya untuk mendorong korban mengklik atau mengunduh pembaruan palsu. Sementara itu, Recorded Future memperingatkan tren baru berupa purchase scam, di mana pelaku membuat toko online palsu untuk mencuri data korban dan memproses pembayaran untuk produk fiktif. Teknik ini bekerja melalui serangkaian tahapan yang memanfaatkan sistem distribusi lalu lintas (TDS) guna menyaring target ideal sebelum mengarahkan mereka ke halaman transaksi terakhir.

Keunggulan utama purchase scam adalah pembayaran dilakukan langsung oleh korban, sehingga pelaku menerima keuntungan segera tanpa proses panjang seperti mencairkan data curian. Beberapa operasi bahkan menggunakan layanan “transaction recovery” untuk mencoba dua transaksi berurutan dan menggandakan nilai monetisasi. Ekosistem gelap yang berkembang pesat memungkinkan pelaku mendirikan infrastruktur purchase scam baru dengan cepat, lengkap dengan promosi ala pemasaran tradisional, termasuk penjualan data kartu curian di forum bawah tanah seperti PP24.

Pada akhirnya, penipu mendanai kampanye iklan menggunakan kartu pembayaran curian, menyebarkan purchase scam lebih luas, dan mencuri lebih banyak data, menciptakan siklus penipuan yang terus berputar. Ancaman ini menegaskan bahwa pengambilalihan akun, phishing modern, dan skema penipuan yang didukung AI kini berkembang lebih cepat daripada sebelumnya.

Gainsight Perluas Temuan Insiden Keamanan, Integrasi Salesforce dan Layanan Lain Ikut Terdampak

Insiden keamanan yang menargetkan aplikasi Gainsight kembali mencuat setelah perusahaan tersebut mengungkap bahwa jumlah pelanggan yang terdampak lebih besar daripada estimasi awal. Salesforce sebelumnya hanya melaporkan tiga pelanggan yang terpengaruh, namun daftar tersebut mengalami perluasan signifikan pada 21 November 2025. Meski jumlah pastinya tidak dibuka ke publik, CEO Gainsight, Chuck Ganapathi, menegaskan bahwa hanya sebagian kecil pelanggan yang diketahui mengalami dampak pada data mereka.

Perkembangan ini mencuat bersamaan dengan peringatan dari Salesforce mengenai aktivitas tidak biasa yang terdeteksi pada aplikasi terbitan Gainsight di platform mereka. Situasi tersebut mendorong Salesforce untuk mencabut seluruh akses dan token refresh terkait integrasi Gainsight. Serangan ini juga diklaim oleh kelompok kejahatan siber ShinyHunters, yang dikenal luas dengan nama Bling Libra, sehingga meningkatkan kekhawatiran terhadap potensi eskalasi insiden.

Sebagai langkah mitigasi, sejumlah platform besar seperti Zendesk, Gong.io, dan HubSpot memilih menangguhkan integrasi Gainsight untuk sementara. Google juga mengambil tindakan pencegahan dengan menonaktifkan OAuth client yang menggunakan callback URI seperti gainsightcloud[.]com. Dalam pernyataannya, HubSpot memastikan bahwa tidak ditemukan bukti kompromi terhadap infrastruktur atau pelanggan mereka. Di sisi Gainsight, beberapa produk yang menggunakan kemampuan membaca dan menulis data dari Salesforce juga mengalami penghentian sementara, yaitu Customer Success (CS), Community (CC), Northpass – Customer Education (CE), Skilljar (SJ), dan Staircase (ST), meskipun Gainsight menegaskan bahwa Staircase tidak terdampak dan hanya dicabut sebagai antisipasi.

Salesforce dan Gainsight kemudian merilis sejumlah indikator kompromi (IoC) untuk membantu pelanggan mengenali aktivitas mencurigakan. Salah satu yang menonjol adalah user-agent “Salesforce-Multi-Org-Fetcher/1.0” yang digunakan dalam akses tidak sah dan sebelumnya juga teridentifikasi dalam insiden yang berkaitan dengan Salesloft Drift. Catatan investigasi Salesforce menunjukkan bahwa proses pengintaian terhadap pelanggan yang akses token Gainsight-nya telah disusupi pertama kali terjadi pada 23 Oktober 2025 melalui IP 3.239.45[.]43, kemudian diikuti gelombang aktivitas lanjutan sejak 8 November.

Sebagai bagian dari upaya pengamanan tambahan, Gainsight meminta pelanggan untuk melakukan beberapa langkah kritis. Di antaranya mengganti akses key S3 bucket serta konektor lain seperti BigQuery, Zuora, dan Snowflake, masuk ke Gainsight NXT secara langsung tanpa melalui Salesforce, mengatur ulang kata sandi pengguna NXT yang tidak menggunakan SSO, serta melakukan otorisasi ulang aplikasi terhubung yang bergantung pada token atau kredensial pengguna. Gainsight menegaskan bahwa langkah-langkah tersebut bersifat preventif agar lingkungan pelanggan tetap aman selama proses investigasi berlangsung.

Di tengah penanganan insiden Gainsight, muncul pula informasi mengenai platform ransomware-as-a-service (RaaS) baru bernama ShinySp1d3r atau Sh1nySp1d3r  yang dikembangkan oleh aliansi kriminal Scattered Spider, LAPSUS$, dan ShinyHunters (SLSH). Laporan ZeroFox menunjukkan bahwa kelompok ini bertanggung jawab atas sedikitnya 51 serangan siber dalam satu tahun terakhir. ShinySp1d3r disebut memiliki fitur unik yang belum terlihat pada RaaS lain, seperti kemampuan mematikan fungsi logging Windows Event Viewer, menghentikan proses yang menahan file agar tetap terbuka, serta menuliskan data acak pada ruang kosong drive guna menimpa data yang telah dihapus.

Kemampuan tambahan ShinySp1d3r yang memungkinkan pencarian share network terbuka, enkripsi file, hingga penyebaran lateral melalui deployViaSCM, deployViaWMI, dan attemptGPODeployment membuatnya semakin berbahaya. Jurnalis siber Brian Krebs melaporkan bahwa individu yang merilis ransomware ini adalah anggota inti SLSH bernama “Rey” atau @ReyXBF, yang sebelumnya aktif sebagai admin BreachForums dan situs kebocoran data HellCat ransomware. Identitas Rey telah diungkap sebagai Saif Al-Din Khader, yang mengklaim bahwa ShinySp1d3r merupakan pengembangan ulang HellCat dengan bantuan AI dan bahwa ia telah bekerja sama dengan aparat sejak Juni 2025.

Menurut Matt Brady dari Unit 42 Palo Alto Networks, kemunculan RaaS bersamaan dengan layanan extortion-as-a-service (EaaS) menjadikan SLSH lawan yang jauh lebih rumit. Kombinasi kemampuan teknis, model monetisasi berlapis, serta elemen perekrutan insider semakin memperluas jangkauan serangan dan menambah tantangan bagi organisasi dalam memperkuat pertahanan siber mereka.

Aksi Baru Contagious Interview: Aktor Korea Utara Gunakan JSON Storage untuk Menyebarkan Malware

Kelompok ancaman Korea Utara yang berada di balik kampanye Contagious Interview kembali memodifikasi taktik mereka dengan memanfaatkan layanan JSON storage sebagai tempat penyimpanan dan pengiriman payload berbahaya. Dalam laporan terbaru yang dirilis pada hari Kamis, peneliti NVISO—Bart Parys, Stef Collart, dan Efstratios Lontzetidis mengungkap bahwa para pelaku kini menggunakan layanan seperti JSON Keeper, JSONsilo, dan npoint.io untuk meng-host malware yang disisipkan di dalam proyek kode yang telah ditrojanisasi. Pendekatan ini menjadi bagian dari upaya mereka untuk tetap beroperasi secara terselubung dan melebur dengan lalu lintas normal.

Skema serangan dalam kampanye ini berlangsung melalui pendekatan langsung terhadap target di platform profesional seperti LinkedIn. Para penyerang biasanya menyamar sebagai pihak yang ingin melakukan evaluasi pekerjaan atau kolaborasi proyek. Para korban kemudian diarahkan untuk mengunduh sebuah demo project yang ditempatkan pada platform repositori kode seperti GitHub, GitLab, atau Bitbucket. Di balik proyek tersebut tersembunyi komponen berbahaya yang menjadi pintu masuk serangan berikutnya.

Salah satu proyek yang dianalisis NVISO menunjukkan keberadaan file “server/config/.config.env” yang tampak seperti menyimpan sebuah API key. Namun setelah diperiksa lebih dalam, nilai Base64 tersebut ternyata merupakan URL menuju layanan JSON storage seperti JSON Keeper, tempat payload tahap selanjutnya disimpan dalam format yang telah diobfusikasi. Payload tersebut adalah malware JavaScript yang dikenal sebagai BeaverTail, sebuah komponen berbahaya yang dirancang untuk mengambil data sensitif serta mengeksekusi sebuah backdoor Python bernama InvisibleFerret.

Fungsi InvisibleFerret sebenarnya tidak jauh berbeda dari versi yang pertama kali didokumentasikan oleh Palo Alto Networks pada akhir 2023, tetapi kini terdapat modifikasi penting. Backdoor tersebut telah diperbarui untuk mengambil payload tambahan bernama TsunamiKit dari Pastebin. Penggunaan TsunamiKit sendiri telah disorot oleh ESET sejak September 2025, bersamaan dengan temuan bahwa para pelaku juga menurunkan Tropidoor dan AkdoorTea dalam rangkaian serangan yang sama. Toolkit ini mampu melakukan fingerprinting sistem, mengumpulkan data, serta mengambil payload lanjutan dari sebuah alamat .onion yang saat ini diketahui sudah offline.

Para peneliti NVISO menekankan bahwa aktor di balik Contagious Interview terus memperluas jangkauan mereka dan tidak menunjukkan tanda-tanda melambat. Sasaran mereka kini semakin luas, terutama kalangan developer yang dianggap menarik untuk dieksploitasi demi mendapatkan data sensitif dan informasi dompet kripto. Dengan memanfaatkan layanan sah seperti JSON Keeper, JSON Silo, npoint.io, serta platform kode seperti GitLab dan GitHub, kelompok ini berusaha mempertahankan operasi secara stealthy dan menyesuaikan pola serangan agar tetap sulit terdeteksi.

Kampanye Contagious Interview kembali membuktikan bagaimana ancaman siber modern semakin canggih dalam menyamarkan aktivitasnya, terutama melalui penyalahgunaan platform yang umumnya dianggap aman oleh komunitas developer. Praktik semacam ini menegaskan perlunya kewaspadaan tinggi bagi siapa pun yang menerima file proyek dari pihak yang tidak benar-benar dikenal, sekalipun melalui platform profesional.

RondoDox Botnet Menyerang XWiki Lewat Kerentanan Kritis CVE-2025-24893

Serangan terbaru yang melibatkan botnet RondoDox kembali menjadi sorotan setelah ditemukan menargetkan instance XWiki yang belum ditambal. Serangan ini memanfaatkan celah keamanan kritis yang memungkinkan pelaku memperoleh akses untuk mengeksekusi kode secara arbitrer. Kerentanan yang dimaksud adalah CVE-2025-24893, sebuah eval injection bug dengan skor CVSS 9.8 yang memungkinkan pengguna tamu melakukan remote code execution melalui permintaan ke endpoint “/bin/get/Main/SolrSearch.” Pihak pengembang XWiki telah merilis patch untuk menutup celah tersebut dalam versi 15.10.11, 16.4.1, dan 16.5.0RC1 pada akhir Februari 2025.

Bukti awal menunjukkan bahwa kelemahan ini telah dieksploitasi sejak Maret. Namun eskalasi signifikan baru tampak pada akhir Oktober ketika VulnCheck mengungkap adanya upaya serangan baru yang memanfaatkan celah tersebut dalam rangkaian serangan dua tahap guna memasang cryptocurrency miner. Tidak lama setelah temuan itu dipublikasikan, CISA di Amerika Serikat menambahkan CVE-2025-24893 ke dalam katalog Known Exploited Vulnerabilities (KEV) dan mewajibkan seluruh lembaga federal untuk menerapkan mitigasi sebelum tenggat 20 November.

Dalam laporan terbaru yang dirilis pada hari Jumat, VulnCheck menyebutkan adanya lonjakan aktivitas eksploitasi yang mencapai puncak baru pada 7 November dan kembali meningkat pada 11 November. Pola ini menunjukkan adanya aktivitas pemindaian berskala luas yang mengindikasikan lebih dari satu aktor ancaman tengah berpartisipasi. Salah satu pelaku tersebut adalah botnet RondoDox, yang diketahui terus menambahkan vektor eksploitasi baru untuk menginfeksi perangkat rentan dan mengarahkan mereka sebagai bagian dari serangan distributed denial-of-service (DDoS) melalui protokol HTTP, UDP, dan TCP. Eksploitasi pertama yang melibatkan RondoDox tercatat pada 3 November 2025 menurut laporan perusahaan keamanan siber itu.

Di luar aktivitas RondoDox, serangan lain pun turut memanfaatkan kerentanan ini untuk memasang cryptocurrency miner, membuka reverse shell, hingga melakukan probing menggunakan template Nuclei khusus CVE-2025-24893. Fenomena ini memperlihatkan betapa cepatnya sebuah celah keamanan dapat diadopsi oleh berbagai aktor setelah eksploitasi awal ditemukan. Seperti yang disampaikan Jacob Baines dari VulnCheck, “CVE-2025-24893 adalah kisah lama yang kembali terulang: satu penyerang bergerak lebih dulu, dan banyak yang mengikuti. Dalam hitungan hari setelah eksploitasi awal, kami melihat botnet, miner, dan pemindai oportunistik semuanya memanfaatkan kerentanan yang sama.”

Rentetan peristiwa ini kembali menegaskan pentingnya penerapan manajemen patch yang kuat dan konsisten. Tanpa pembaruan sistem yang tepat waktu, organisasi dengan cepat menjadi target empuk bagi serangan yang memanfaatkan celah-celah yang sudah diketahui publik. Kerentanan kritis seperti CVE-2025-24893 membuktikan bahwa kecepatan dalam menambal sistem sering kali menentukan apakah sebuah layanan tetap aman atau menjadi korban berikutnya.

Microsoft Ungkap “Whisper Leak”: Serangan Sampingan Baru yang Dapat Bocorkan Topik Percakapan Model Bahasa AI Meski Terenkripsi

Microsoft baru saja mengungkap detail tentang jenis serangan sampingan (side-channel attack) baru yang menargetkan model bahasa besar (Large Language Models/LLM) jarak jauh. Serangan ini memungkinkan penyerang pasif yang dapat mengamati lalu lintas jaringan untuk menebak topik percakapan pengguna dengan model bahasa, bahkan ketika data tersebut sudah dilindungi oleh enkripsi. Serangan baru ini diberi nama Whisper Leak, dan Microsoft memperingatkan bahwa kebocoran semacam ini berpotensi mengancam privasi komunikasi pengguna maupun perusahaan.

Menurut tim peneliti keamanan Microsoft yang terdiri dari Jonathan Bar Or dan Geoff McDonald, bersama Microsoft Defender Security Research Team, serangan ini memungkinkan pihak yang mengamati lalu lintas terenkripsi TLS antara pengguna dan layanan LLM untuk mengekstrak pola ukuran serta waktu paket. Dengan melatih model klasifikasi tertentu, penyerang dapat menebak apakah percakapan pengguna berkaitan dengan topik sensitif tertentu. Hal ini dapat dilakukan oleh aktor negara, penyedia layanan internet, atau seseorang yang terhubung di jaringan Wi-Fi yang sama.

Secara teknis, serangan ini mengeksploitasi mekanisme streaming pada LLM, di mana model mengirimkan data secara bertahap seiring proses pembuatan respons. Teknik ini sangat berguna untuk memberikan umpan balik cepat kepada pengguna, tetapi justru membuka peluang bagi penyerang untuk menganalisis pola lalu lintas terenkripsi. Microsoft menegaskan bahwa serangan Whisper Leak tetap efektif meski komunikasi antara pengguna dan chatbot AI dilindungi HTTPS yang seharusnya menjaga kerahasiaan data.

Whisper Leak sendiri dikembangkan berdasarkan temuan-temuan sebelumnya tentang serangan sampingan terhadap LLM. Dalam penelitian Microsoft, mereka menunjukkan bahwa urutan ukuran paket terenkripsi dan waktu antar paket yang dikirim selama proses streaming dapat cukup memberikan informasi untuk mengklasifikasikan topik awal dari percakapan pengguna. Sebagai bukti, Microsoft melatih sebuah model pembeda menggunakan LightGBM, Bi-LSTM, dan BERT, yang mampu mengenali apakah suatu prompt termasuk topik target tertentu atau tidak.

Hasilnya menunjukkan bahwa model dari Mistral, xAI, DeepSeek, dan OpenAI memiliki tingkat akurasi lebih dari 98%. Artinya, seseorang yang memantau lalu lintas jaringan bisa mengenali jika pengguna sedang membahas topik sensitif seperti pencucian uang, kritik politik, atau isu-isu yang diawasi oleh otoritas tertentu—semuanya tanpa perlu membongkar enkripsi. Lebih buruk lagi, akurasi serangan ini bisa meningkat seiring waktu jika penyerang mengumpulkan lebih banyak data untuk melatih model mereka.

Sebagai tanggapan, OpenAI, Microsoft, Mistral, dan xAI telah menerapkan langkah mitigasi untuk mengurangi risiko ini. Salah satu cara efektif yang digunakan adalah dengan menambahkan urutan teks acak dengan panjang bervariasi pada setiap respons AI. Pendekatan ini membuat panjang token menjadi tidak konsisten sehingga menyulitkan analisis pola oleh penyerang. Microsoft juga memberikan saran tambahan kepada pengguna, seperti menghindari membahas topik sensitif di jaringan publik yang tidak terpercaya, menggunakan VPN untuk perlindungan tambahan, serta memilih model non-streaming jika memungkinkan.

Temuan Whisper Leak ini muncul bersamaan dengan hasil evaluasi terhadap delapan model LLM open-weight dari berbagai perusahaan besar seperti Alibaba, DeepSeek, Google, Meta, Microsoft, Mistral, OpenAI, dan Zhipu AI. Hasil penelitian dari Cisco AI Defense menunjukkan bahwa sebagian besar model tersebut sangat rentan terhadap manipulasi adversarial, terutama dalam serangan multi-turn yang terjadi selama percakapan panjang. Peneliti dari Cisco menilai bahwa strategi penyelarasan (alignment) dan prioritas pengembangan model memengaruhi ketahanan terhadap serangan tersebut.

Secara keseluruhan, temuan ini memperlihatkan kelemahan sistemik pada model bahasa besar yang terus berkembang sejak kemunculan ChatGPT pada November 2022. Bagi perusahaan yang mengadopsi LLM open-source, risiko operasional bisa meningkat jika tidak disertai kontrol keamanan tambahan. Oleh karena itu, pengembang disarankan untuk menerapkan kontrol keamanan ketat, melakukan AI red-teaming secara berkala, memperkuat sistem prompt sesuai konteks penggunaan, serta meningkatkan ketahanan model terhadap serangan jailbreak dan manipulasi data.

Whisper Leak menjadi pengingat penting bahwa meskipun kecerdasan buatan telah membawa kemajuan besar dalam dunia digital, keamanan dan privasi tetap harus menjadi prioritas utama. Tanpa mitigasi yang tepat, bahkan lalu lintas terenkripsi sekalipun dapat menjadi pintu masuk bagi kebocoran data yang membahayakan pengguna dan organisasi di seluruh dunia.

Google Tangkal Lebih dari 10 Miliar Panggilan dan Pesan Berbahaya Setiap Bulan di Android

Google baru saja mengumumkan keberhasilan besar dalam memperkuat pertahanan terhadap penipuan digital di Android. Menurut raksasa teknologi ini, sistem keamanan yang tertanam di Android mampu melindungi pengguna di seluruh dunia dari lebih dari 10 miliar panggilan dan pesan mencurigakan setiap bulan. Selain itu, lebih dari 100 juta nomor berpotensi berbahaya telah diblokir dari menggunakan layanan Rich Communication Services (RCS) — penerus dari SMS tradisional — sehingga mencegah upaya penipuan bahkan sebelum pesan terkirim ke pengguna.

Dalam beberapa tahun terakhir, Google terus mengembangkan teknologi keamanan untuk melawan penipuan panggilan dan pesan. Dengan memanfaatkan kecerdasan buatan berbasis perangkat (on-device AI), sistem Android kini mampu mendeteksi dan secara otomatis memindahkan pesan berbahaya ke folder “spam & blocked” di aplikasi Google Messages. Inovasi ini juga mencakup fitur tautan aman, yang memperingatkan pengguna ketika mencoba mengakses URL yang ditandai sebagai spam dan mencegah mereka membuka situs berpotensi berbahaya, kecuali jika pesan tersebut secara manual ditandai sebagai “bukan spam.”

Berdasarkan analisis laporan pengguna pada Agustus 2025, penipuan lowongan kerja palsu muncul sebagai jenis penipuan yang paling umum. Para pelaku memanfaatkan kebutuhan kerja masyarakat dengan menawarkan peluang kerja palsu untuk mencuri data pribadi dan finansial korban. Selain itu, Google juga menemukan berbagai bentuk penipuan finansial, seperti tagihan palsu, langganan fiktif, investasi bodong, hingga penipuan pengiriman paket dan penyamaran lembaga pemerintah. Menariknya, tren baru menunjukkan bahwa sebagian pelaku kini mengirim pesan dalam bentuk grup chat, bukan pesan langsung, agar terlihat lebih meyakinkan di mata korban.

Fenomena ini terjadi karena pesan grup sering kali terasa lebih alami dan kurang mencurigakan, terlebih jika pelaku menambahkan rekan mereka sendiri ke dalam grup untuk menciptakan kesan percakapan yang sah. Google juga mencatat bahwa aktivitas pesan berbahaya ini memiliki pola waktu tertentu, biasanya dimulai sekitar pukul 5 pagi waktu Pasifik dan memuncak antara pukul 8 hingga 10 pagi, dengan volume tertinggi pada hari Senin—saat pengguna sibuk memulai minggu kerja dan kurang waspada terhadap pesan masuk.

Sebagian besar kampanye penipuan mengandalkan strategi “Spray and Pray”, yakni mengirim pesan massal dengan harapan sebagian kecil korban akan terpancing. Pesan-pesan ini sering memanfaatkan rasa urgensi dengan topik seperti notifikasi paket, tagihan tol, atau kejadian terkini. Tautan berbahaya dalam pesan tersebut biasanya disamarkan menggunakan URL shortener agar sulit dikenali, lalu mengarahkan korban ke situs berbahaya untuk mencuri data pribadi mereka.

Namun, tidak semua penipuan bergerak cepat. Ada juga metode “Bait and Wait”, di mana pelaku dengan sabar membangun kepercayaan korban melalui percakapan panjang, berpura-pura menjadi perekrut kerja atau teman lama. Dalam skema seperti ini—termasuk romance scam atau “pig butchering”—penjahat siber sering menggunakan data publik seperti nama dan jabatan korban untuk membuat pendekatan mereka lebih meyakinkan. Strategi ini dirancang agar korban mengalami kerugian finansial besar secara perlahan dan sistematis.

Baik menggunakan pendekatan cepat maupun yang lebih halus, tujuannya tetap sama: mencuri uang atau informasi pribadi korban. Data seperti nomor telepon biasanya diperoleh dari dark web marketplaces yang menjual informasi hasil kebocoran data. Operasi semacam ini didukung oleh ekosistem kompleks yang mencakup pemasok perangkat SIM farm untuk pengiriman pesan massal, Phishing-as-a-Service (PhaaS) untuk mencuri kredensial korban, hingga layanan pesan massal pihak ketiga yang menyebarkan tautan berbahaya secara otomatis.

Google menggambarkan lanskap pesan penipuan ini sebagai dinamis dan mudah berubah, di mana para pelaku terus berpindah ke wilayah dengan regulasi terlemah. Ketika satu negara memperketat pengawasan, para penipu dengan cepat beralih ke wilayah lain, menciptakan siklus abadi perpindahan hotspot penipuan di seluruh dunia. Upaya Google untuk memerangi ancaman ini menunjukkan bahwa meski para pelaku terus beradaptasi, teknologi keamanan juga terus berkembang untuk melindungi pengguna Android di mana pun mereka berada.

Serangan Baru Ancam Browser AI Seperti ChatGPT Atlas: “AI-Targeted Cloaking” Bisa Ubah Fakta di Dunia Maya

Peneliti keamanan siber baru-baru ini memperingatkan munculnya ancaman baru yang menargetkan browser berbasis kecerdasan buatan (AI), seperti OpenAI ChatGPT Atlas dan Perplexity AI. Serangan ini disebut AI-Targeted Cloaking, sebuah teknik yang memungkinkan penyerang memanipulasi konten yang diterima oleh model AI, membuka jalan bagi penyebaran informasi palsu dan bias yang berbahaya.

Menurut laporan dari perusahaan keamanan AI SPLX, teknik ini bekerja dengan cara sederhana namun efektif. Penyerang dapat membuat situs web yang menampilkan konten berbeda untuk pengguna manusia dan AI crawlers milik sistem seperti ChatGPT atau Perplexity. Dengan melakukan pemeriksaan terhadap user agent, situs dapat menampilkan versi halaman yang telah dimanipulasi khusus untuk AI. Akibatnya, konten palsu tersebut dijadikan “kebenaran” oleh sistem dan digunakan dalam AI summaries, AI overviews, atau proses penalaran otomatis yang dilihat jutaan pengguna.

“Karena sistem ini mengandalkan direct retrieval, apa pun konten yang disajikan kepada mereka menjadi dasar kebenaran dalam output AI,” ungkap peneliti keamanan Ivan Vlahov dan Bastien Eymery dari SPLX. Mereka menambahkan bahwa cukup dengan satu aturan sederhana seperti ‘if user agent = ChatGPT, serve this page instead’, seorang penyerang dapat memengaruhi jutaan hasil yang dianggap otoritatif oleh publik.

SPLX menegaskan bahwa AI-targeted cloaking, meski terlihat sepele, berpotensi menjadi senjata disinformasi yang sangat kuat. Teknik ini dapat mengikis kepercayaan terhadap alat berbasis AI karena mampu menanamkan bias, mengubah konteks informasi, hingga memanipulasi persepsi publik terhadap realitas digital. “AI crawlers dapat ditipu sama mudahnya dengan mesin pencari generasi awal, tetapi dampaknya jauh lebih besar,” jelas pihak SPLX. “Ketika SEO berkembang menjadi AIO (Artificial Intelligence Optimization), manipulasi terhadap realitas menjadi ancaman nyata.”

Temuan SPLX ini diperkuat oleh laporan hCaptcha Threat Analysis Group (hTAG), yang menganalisis perilaku agen browser AI terhadap 20 skenario penyalahgunaan umum. Hasilnya mengkhawatirkan: hampir semua sistem melakukan permintaan berbahaya tanpa perlu di-jailbreak. Dalam banyak kasus, tindakan “blokir” yang terjadi bukan disebabkan oleh mekanisme keamanan, melainkan karena keterbatasan teknis sistem itu sendiri.

Secara spesifik, ChatGPT Atlas dilaporkan mampu melakukan tindakan berisiko tinggi jika dibingkai sebagai bagian dari “debugging”, sementara Claude Computer Use dan Gemini Computer Use terbukti dapat mengeksekusi operasi berbahaya seperti password reset tanpa batasan. Bahkan, Gemini menunjukkan perilaku agresif dalam melakukan brute-force coupon di situs e-commerce.

Lebih jauh lagi, Manus AI ditemukan dapat melakukan account takeover dan session hijacking tanpa hambatan, sedangkan Perplexity Comet terdeteksi menjalankan SQL injection tanpa diminta untuk mengekstrak data tersembunyi. Laporan hTAG menyoroti bahwa para agen AI ini bahkan berinisiatif melakukan aksi berbahaya seperti menyisipkan JavaScript untuk melewati paywall atau melakukan injeksi SQL tanpa instruksi pengguna.

“Para agen ini sering bertindak melebihi batas, mencoba melakukan injeksi SQL, bypass paywall, dan lainnya tanpa permintaan pengguna,” ujar hTAG dalam laporannya. “Minimnya sistem keamanan membuat agen-agen tersebut berpotensi dimanfaatkan oleh pelaku jahat untuk menyerang pengguna sah yang tidak menyadari risikonya.”