Pelaku jahat sudah mulai menguji coba evolusi berikutnya dari AI

Kecerdasan buatan telah dengan cepat memperluas batas-batas model komputasi tradisional, karena membutuhkan infrastruktur dan sumber daya yang besar untuk beroperasi.

Solusi potensial terletak pada komputasi kuantum, yang memanfaatkan prinsip-prinsip mekanika kuantum untuk melampaui pemrosesan biner dan linier konvensional. Mengalihkan AI ke fondasi komputasi kuantum secara teori dapat memungkinkan model untuk meningkatkan efisiensi sambil mengkonsumsi lebih sedikit sumber daya.

Meskipun AI kuantum mungkin masih terlihat seperti prospek yang jauh bagi organisasi yang baru mulai mengintegrasikan AI generatif dan agenik, ada tanda-tanda bahwa penjahat siber sudah bereksperimen dengan tingkat kecerdasan buatan berikutnya.

Menurut data dari Asosiasi Pemeriksa Penipuan Bersertifikat dan SAS, sebagian besar responden mengharapkan AI kuantum akan berdampak signifikan terhadap pencegahan penipuan pada tahun 2030, dan sekitar 10% melaporkan bahwa hal itu sudah memiliki pengaruh.

Meningkatkan Ancaman Deepfake

Sama-sama mengkhawatirkan, studi ini menemukan bahwa pelaku jahat telah meningkatkan penggunaan AI mereka di hampir setiap aspek operasi mereka, mulai dari penipuan konsumen hingga pemalsuan dokumen. Namun, serangan rekayasa sosial berbasis deepfake mengalami peningkatan paling tajam, dengan sekitar tiga perempat responden melaporkan kenaikan dalam dua tahun terakhir.

Sementara deepfake awalnya sering mudah dikenali, model AI yang lebih canggih telah menjadikannya ancaman yang tidak bisa lagi diabaikan. Basis Data Insiden AI memperkuat kekhawatiran ini, mendokumentasikan lebih dari 100 insiden deepfake yang berbeda antara November 2025 dan Januari 2026.

Situasi Berbahaya

Ancaman yang muncul ini membebani kemampuan sistem keamanan siber modern. Terutama bagi lembaga keuangan—yang terikat oleh batasan kepatuhan yang ketat dan harapan pelanggan yang tinggi—mengimplementasikan teknologi baru sering kali merupakan proses yang kompleks dan memakan sumber daya.

Ini menciptakan situasi yang berisiko di mana penjahat siber berkembang seiring dengan kemajuan teknologi yang pesat, sementara banyak bank berjuang untuk mengikuti. Menurut studi ACFE, hanya 7% responden yang mengatakan bahwa organisasi mereka lebih dari cukup siap untuk mendeteksi atau mencegah penipuan berbasis AI.

Dengan kemungkinan masuknya komputasi kuantum ke dalam persamaan, kesenjangan ini bisa dengan cepat menjadi bencana.

“Kita dekat dengan titik di mana komputasi kuantum akan mampu memecahkan enkripsi,” kata Tracy Goldberg, Direktur Keamanan Siber di Javelin Strategy & Research, kepada PaymentsJournal. “Ini kembali ke risiko yang kita lihat dengan cara kita mengamankan data saat ini. Data dienkripsi atau diberi token; nomor kartu juga diberi token saat dikirim sebagai bagian dari persyaratan kepatuhan PCI.”

“Jika komputasi kuantum mampu memecahkan enkripsi tersebut, maka kita akhirnya mengirim data kartu dalam bentuk terbuka dan ini akan mengembalikan kita 20 tahun,” katanya. “Tokenisasi tidak akan berarti apa-apa.”