Courtesy of Forbes

Bagaimana AI Agentic Mengubah Keamanan Software di Tahun 2025

Artikel ini bertujuan menunjukkan bagaimana agentic AI dapat berperan sebagai pengganda kekuatan dalam otomatisasi ulasan keamanan perangkat lunak, agar tim pengembang dapat mengirimkan kode lebih cepat dan aman tanpa perlu sumber daya keamanan manusia yang besar.

03 Des 2025, 21.15 WIB

222 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

Automasi dapat membantu mengurangi kerentanan umum dalam perangkat lunak.
AI dapat berfungsi sebagai pengganda kekuatan dalam proses pengembangan perangkat lunak.
Pentingnya integrasi alat keamanan dengan alur kerja pengembangan yang sudah ada untuk meningkatkan efisiensi.

Di tahun 2025, tim pengembang perangkat lunak menghadapi tantangan besar untuk mengirim produk dengan cepat sambil memastikan keamanan tetap terjaga. Namun, tidak semua tim memiliki staf keamanan aplikasi yang cukup dan proses yang berat sulit diterapkan. Artikel ini menjelaskan konsep garis kemiskinan keamanan, di mana sumber daya terbatas membuat menjalankan keamanan yang tepat menjadi tantangan.

Agentic AI adalah solusi yang membantu mengatasi masalah tersebut dengan menjalankan pemeriksaan otomatis pada setiap pull request. AI ini dapat menemukan kode yang berisiko sejak dini, menyajikan hasil pemindaian secara ringkas, dan bahkan bisa memblokir penggabungan kode jika ditemukan masalah serius. Ini mempercepat dan meningkatkan kualitas pemeriksaan keamanan tanpa menambah beban kerja manual.

Selain otomatisasi, AI mampu mendeteksi pola-pola kerentanan biasa seperti injeksi SQL atau kesalahan kontrol akses, serta membuat tes sederhana untuk memperluas cakupan pengujian. AI juga dapat menyarankan perbaikan dan mengenerate tes regresi, lalu menyerahkannya kepada pemilik kode untuk persetujuan, sehingga proses perbaikan menjadi lebih cepat dan terstruktur.

Beberapa alat AI, seperti Claude Code dan OpenAI's Aardvark, kini sudah mengintegrasikan ulasan keamanan langsung ke dalam alur kerja pengembang di platform seperti GitHub. Pendekatan ini membuat AI mampu menjalankan review berkelanjutan dan analisis mendalam dengan validasi, sehingga hasilnya lebih dapat dipercaya dan mengurangi peringatan palsu.

Meskipun AI belum sempurna dan masih memiliki keterbatasan seperti ukuran konteks untuk kode besar dan kesulitan mendeteksi bug logika rumit, kemampuan AI untuk menghapus kerentanan yang umum berulang sudah sangat membantu. Dengan mengotomasi hal-hal yang bisa diulang dan memfokuskan perhatian manusia pada masalah kompleks, AI berpotensi mengubah cara keselamatan aplikasi diintegrasikan dalam siklus pengembangan perangkat lunak modern.

Referensi:
[1] https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2025/12/03/how-agentic-ai-will-finally-make-security-shift-left-real/

Analisis Ahli

Julio Fort

"Agentic AI adalah solusi yang sangat baik untuk mengatasi kekurangan sumber daya keamanan, memungkinkan tim pengembang fokus pada inovasi sambil menjaga standar keamanan yang ketat."

Analisis Kami

"Agentic AI adalah terobosan penting yang akan mengatasi keterbatasan staf keamanan aplikasi di banyak organisasi, memungkinkan pengiriman perangkat lunak yang lebih cepat tanpa mengorbankan keamanan. Namun, untuk hasil optimal, integrasi yang cermat dan pengawasan manusia tetap krusial agar AI tidak hanya menutupi masalah tapi benar-benar memperbaiki akar penyebabnya."

Prediksi Kami

Di masa depan, AI berbasis agentic akan semakin berkembang mampu menangani bug logika dan keadaan yang kompleks, sehingga peran manusia lebih difokuskan pada evaluasi masalah kritis yang membutuhkan pemahaman bisnis mendalam.

Pertanyaan Terkait

Apa itu AI Agenik dalam konteks keamanan siber?

AI Agenik adalah sistem AI yang dapat membaca kode, melakukan pemeriksaan, dan menyusun perbaikan untuk membantu tim pengembang mengelola risiko keamanan.

Mengapa automasi penting dalam pengembangan perangkat lunak?

Automasi penting karena membantu tim yang tidak memiliki staf keamanan aplikasi besar untuk mengidentifikasi dan memperbaiki kerentanan dengan cepat tanpa proses yang berat.

Apa yang dimaksud dengan pola kerentanan yang umum?

Pola kerentanan yang umum mencakup masalah seperti injeksi SQL, kesalahan otorisasi, dan penanganan output yang tidak aman, yang sering muncul dalam kode publik.

Bagaimana alat Claude Code dan Aardvark berkontribusi pada keamanan perangkat lunak?

Claude Code melakukan tinjauan keamanan otomatis dan memberikan saran perubahan, sementara Aardvark melakukan analisis mendalam dan menempelkan patch untuk ditinjau, meningkatkan keamanan secara keseluruhan.

Apa langkah-langkah yang dapat diambil untuk meningkatkan tinjauan keamanan dalam pengembangan perangkat lunak?

Langkah-langkah yang dapat diambil termasuk mengaktifkan tinjauan keamanan per permintaan penggabungan, menerapkan kebijakan 'tidak menggabung' untuk temuan berisiko tinggi, dan memerlukan pengujian regresi untuk setiap perbaikan yang diterima.