AI di SOC: Strategi Integrasi Cerdas untuk Keamanan Siber

Perkembangan kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) dalam beberapa tahun terakhir telah mengubah banyak aspek teknologi informasi, termasuk di bidang keamanan siber. Security Operations Center (SOC) sebagai garda terdepan dalam menjaga keamanan digital organisasi kini semakin banyak memanfaatkan AI untuk membantu tugas-tugas operasional. Namun, realitas di lapangan menunjukkan bahwa tidak semua implementasi AI memberikan hasil yang optimal.

Banyak praktisi keamanan siber masih terjebak pada fase eksperimen. AI telah digunakan, tetapi belum mampu menghadirkan nilai operasional yang konsisten dan terukur. Masalah utamanya bukan terletak pada teknologinya, melainkan pada cara SOC mengintegrasikan AI ke dalam alur kerja sehari-hari. Tanpa pendekatan yang terencana, AI berisiko hanya menjadi alat tambahan yang tidak benar-benar mendukung tujuan operasional.

Dalam praktiknya, sebagian tim menganggap AI sebagai solusi instan untuk memperbaiki proses yang sebenarnya sudah bermasalah sejak awal. Ada pula yang mencoba menerapkan machine learning pada persoalan yang belum didefinisikan dengan jelas. Akibatnya, AI tidak bekerja secara efektif karena fondasi proses dan data yang digunakan belum matang.

Kondisi ini diperkuat oleh temuan SANS SOC Survey 2025. Survei tersebut menunjukkan bahwa meskipun banyak organisasi telah bereksperimen dengan AI, sekitar 40 persen SOC menggunakan alat AI atau machine learning tanpa menjadikannya bagian resmi dari operasi. Bahkan, 42 persen lainnya menggunakan solusi AI “siap pakai” tanpa kustomisasi sama sekali. Pola ini menghasilkan situasi di mana AI hadir di SOC, tetapi tidak benar-benar dioperasionalkan.

Di tingkat analis, AI sering digunakan secara informal dengan tingkat keandalan yang bervariasi. Sementara itu, di tingkat manajemen, belum ada kerangka kerja yang jelas mengenai peran AI, bagaimana hasilnya harus divalidasi, serta alur kerja mana yang layak diperkuat dengan teknologi ini. Padahal, jika diterapkan dengan benar, AI berpotensi besar meningkatkan kapabilitas SOC, kematangan proses, konsistensi kerja, hingga kapasitas dan kepuasan staf.

Kunci keberhasilan integrasi AI bukanlah menciptakan jenis pekerjaan baru, melainkan menyempurnakan pekerjaan yang sudah ada. AI akan efektif jika diterapkan pada tugas yang spesifik, terdefinisi dengan baik, dan disertai proses evaluasi yang ketat. Dengan pendekatan ini, dampak AI akan lebih mudah diprediksi dan memberikan manfaat nyata bagi organisasi.

Berikut lima area utama di mana AI dapat memberikan dukungan yang andal dalam alur kerja SOC modern.

1. Detection Engineering
   Detection engineering adalah fondasi utama dalam operasi SOC. Proses ini berfokus pada pembangunan alert berkualitas tinggi yang dapat digunakan dalam SIEM, pipeline MDR, atau sistem keamanan lainnya. Agar efektif, logika deteksi harus dirancang dengan jelas, diuji secara menyeluruh, dan dioperasionalkan dengan tingkat kepercayaan tinggi.

   AI sering kali diterapkan secara kurang tepat di area ini. Penting untuk dipahami bahwa AI tidak dapat secara otomatis memperbaiki kelemahan DevSecOps atau menutup celah dalam sistem alerting. AI baru memberikan nilai jika digunakan pada masalah yang jelas dan dapat divalidasi secara berkelanjutan.

2. Threat Hunting
   Threat hunting sering disalahartikan sebagai proses otomatis untuk menemukan ancaman baru. Padahal, fungsi utamanya adalah riset dan pengembangan. Di sinilah analis SOC menguji hipotesis, mengeksplorasi data, dan menilai sinyal yang belum cukup kuat untuk dijadikan deteksi produksi.

   AI sangat membantu dalam konteks ini karena mampu mempercepat eksplorasi dan analisis awal. Namun, AI tidak menentukan apa yang penting. Peran utama tetap berada di tangan analis yang memahami konteks lingkungan dan risiko organisasi. AI membantu memperluas cakupan pencarian, bukan menggantikan penilaian manusia.

3. Pengembangan dan Analisis Perangkat Lunak
   SOC modern sangat bergantung pada kode. Mulai dari skrip Python untuk otomatisasi, PowerShell untuk analisis host, hingga kueri SIEM yang kompleks. AI dapat membantu mempercepat penulisan kode, menyempurnakan logika, dan mengurangi beban kerja teknis yang berulang.

   Namun, risiko muncul ketika analis terlalu bergantung pada hasil AI tanpa memahami kode yang dihasilkan. Oleh karena itu, setiap output AI harus diuji dan divalidasi. Tanggung jawab atas keakuratan dan dampak operasional tetap berada di tangan manusia.

4. Otomasi dan Orkestrasi
   Dalam otomasi dan orkestrasi, AI membantu menyusun kerangka alur kerja dengan lebih cepat dan efisien. AI dapat mengubah deskripsi bahasa natural menjadi alur logis yang siap diimplementasikan dalam platform SOAR atau sistem orkestrasi lainnya.

   Meski demikian, keputusan untuk menjalankan tindakan otomatis harus tetap berada di tangan manusia. AI berfungsi sebagai pendukung, bukan pengambil keputusan. Batasan yang jelas akan menjaga otomasi tetap selaras dengan toleransi risiko organisasi.

5. Pelaporan dan Komunikasi
   Pelaporan adalah tantangan klasik dalam SOC. Survei SANS 2025 menunjukkan bahwa 69 persen SOC masih mengandalkan proses pelaporan manual. AI dapat membantu menstandarkan struktur laporan, memperjelas bahasa, dan menyajikan informasi teknis dalam format yang mudah dipahami oleh manajemen.

   Nilai AI dalam pelaporan bukan sekadar memperindah bahasa, tetapi menciptakan konsistensi dan kejelasan. Dengan laporan yang terstruktur, pimpinan dapat mengambil keputusan lebih cepat, sementara analis dapat menghemat waktu dan fokus pada tugas yang lebih strategis.

Integrasi AI ke dalam alur kerja SOC modern bukan soal seberapa canggih teknologinya, melainkan seberapa matang proses dan disiplin penerapannya. Ketika AI digunakan secara terarah, terukur, dan dikombinasikan dengan keahlian manusia, SOC dapat meningkatkan efektivitas operasional tanpa kehilangan kendali. AI bukan pengganti analis, melainkan mitra strategis yang memperkuat kemampuan SOC dalam menghadapi lanskap ancaman siber yang terus berkembang.