Trend Micro revolusi luncurkan model keamanan Proaktif

Ilustrasi (dok)

JAKARTA (IndoTelko) - Pemimpin global dalam bidang keamanan siber, Trend Micro Incorporated meluncurkan model ketahanan siber yang revolusioner dan akan mengubah cara pendekatan perusahaan terhadap keamanan proaktif. Dengan teknologi Digital Twin dari Trend, perusahaan dapat mensimulasikan ancaman siber di dunia nyata, menguji kekuatan pertahanan mereka, dan menyesuaikan kebijakan secara real-time di lingkungan digital yang kompleks dan beragam.

Menurut Senior Engineering Director Agentic AI NVIDIA, Bartley Richardson, dalam lanskap keamanan siber yang terus berubah dengan cepat saat ini, organisasi memerlukan solusi proaktif yang dapat mengantisipasi dan menangkal potensi ancaman sebelum terjadi. "Dengan dukungan NVIDIA NIM microservices, teknologi keamanan siber digital twin dari Trend menghadirkan perlindungan berbasis AI ke infrastruktur perusahaan,” ujarnya.

Inti dari model ini adalah penerapan teknologi Digital Twin di ranah keamanan siber yang pertama di industri, digabungkan dengan kecanggihan agentic AI dari Trend. Melalui simulasi yang sangat presisi dan terus diperbarui pada infrastruktur organisasi, Trend memungkinkan tim keamanan untuk memvisualisasikan risiko, menguji berbagai skenario dengan aman, serta mengambil keputusan berbasis data secara cepat demi meningkatkan ketahanan dan meminimalkan gangguan bisnis.

Pergeseran dari penilaian berkala ke simulasi cerdas yang berkelanjutan ini menandai evolusi besar dalam keamanan siber proaktif. Organisasi kini dapat selangkah lebih maju dari para peretas, memperkuat lingkungan digital mereka, dan melindungi operasi penting dari lanskap ancaman yang terus berubah. Teknologi telah menggeser praktik keamanan dari yang bersifat statis dan reaktif menjadi dinamis dan prediktif, memungkinkan peningkatan nyata dalam berbagai skenario kritis.

Sementara, Chief Technology Officer di Northeast Georgia Health System, Stuart Samples mengungkapkan, pendekatan digital twin dari Trend benar-benar mengubah kemampuannya dalam memahami risiko secara real-time. "Kami bisa mendeteksi ancaman yang bahkan belum terpikirkan, membebaskan tim kami untuk lebih fokus mendorong inovasi dengan percaya diri, daripada terus-menerus sibuk menangani insiden,” katanya.

Teknologi keamanan siber Digital Twin dari Trend ini didukung oleh akselerasi komputasi dari NVIDIA dan software NVIDIA AI Enterprise, termasuk NVIDIA NIM microservices. Software kelas enterprise ini memungkinkan penerapan model agentic AI, inference yang dioptimalkan, serta penerapan yang aman dan skalabel. Solusi ini menggabungkan kemudahan API dengan fleksibilitas infrastruktur yang dapat di-hostingsecara mandiri, untuk meningkatkan keamanan siber secara presisi berbasis AI.

Model Digital Twin dari Trend membantu organisasi mengelola risiko secara proaktif di seluruh infrastruktur mereka—mulai dari sistem on-prem hingga cloud, dari IT ke OT, hingga sistem lama maupun generasi terbaru berbasis AI.

Pendekatan ini terjadi di tengah peningkatan investasi infrastruktur AI oleh pemerintah dan pelaku industri. Pendekatan digital twin dari Trend memungkinkan pelanggan untuk mengambil keputusan berbasis risiko yang lebih matang dan memperkuat operasi keamanan di seluruh organisasi.


Perencanaan skenario

Agen AI mensimulasikan ancaman dan taktik di dalam Digital Twin, jauh sebelum insiden nyata terjadi. Ini membantu menguji strategi mitigasi yang ada secara berkelanjutan, untuk meningkatkan perencanaan ketahanan di lingkungan yang sensitif dan kompleks.


Investasi keamanan

Para pengambil keputusan dapat menguji tools, kebijakan, atau perubahan arsitektural baru untuk melihat kinerjanya di dalam lingkungan virtual. Hal ini akan menghasilkan keputusan investasi yang lebih tepat dan berbasis data.
Optimalisasi ketahanan bisnis

Teknologi Digital Twin memungkinkan simulasi skenario kegagalan yang sangat krusial terhadap bisnis, guna menunjukkan bagaimana aliran data, proses pengambilan keputusan, dan dampak gangguan di seluruh sistem IT/OT dan tim. Risk insightyang real-time ini meningkatkan kemampuan perencanaan keamanan tanpa mengganggu sistem produksi.


Sedangkan Group Vice President Security & Trust di IDC, Frank Dickson menambahkan, seiring dengan perpindahan ancaman siber ke infrastruktur OT, keamanan proaktif menjadi sangat krusial. Teknologi Digital Twin dari Trend Micro memperkenalkan model operasional baru untuk keamanan siber enterprise, yaitu simulasi. Terkadang, bahkan upaya pengetesan jaringan produksi dapat menyebabkan downtime, sehingga sulit untuk mengekspos kerentanan atau celah yang ada serta menguji langkah-langkah perlindungan.

"Siklus simulasi serangan dan validasi pertahanan menjadi tools yang bernilai untuk memastikan organisasi tetap selangkah lebih maju dalam menghadapi ancaman siber, sembari memperhatikan kerentanan di beberapa lingkungan operasional,” jelasnya.

Peluncuran ini merupakan bagian terbaru dari rangkaian proyek inovasi dari Trend yang dirancang untuk membantu para pelindung jaringan memanfaatkan AI, menutup kesenjangan keahlian, dan meningkatkan hasil keamanan.

Baru-baru ini, Trend mengumumkan bahwa mereka melakukan open sourcing terhadap model AI Trend Cybertron dan kerangka kerja agennya sebagai upaya untuk mengakselerasi pengembangan agen keamanan siber otonom. Upaya Trend Micro juga telah meluas mencakup perlindungan terhadap beban kerja GenAI dan pengembangan infrastruktur AI yang berdaulat.

Dikatakan Chief Enterprise Platform Officer di Trend, Rachel Jin, perusahaan kini kewalahan dalam melindungi infrastruktur digital mereka yang semakin kompleks dan dinamis dari ancaman yang sangat adaptif dan didukung oleh AI. Perubahan cepat dalam taktik pelaku ancaman serta perubahan dalam infrastruktur IT membuat pendekatan reaktif dan penilaian risiko sesaat menjadi usang.

"Teknologi Digital Twin kami memberdayakan pelanggan untuk mensimulasikan ancaman dan memvalidasi kontrol keamanan secara aman tanpa mengganggu sistem produksi—menutup kesenjangan antara transformasi digital dan kesiapan pertahanan secara menyeluruh," ujarnya. (mas)