Kebocoran data sering dianggap hanya sebagai peristiwa ketika informasi pribadi atau kredensial tersebar tanpa izin. Padahal, risikonya tidak berhenti pada data yang jatuh ke pihak lain. Informasi yang bocor dapat menjadi pintu masuk untuk mengakses akun atau sistem, terutama jika kredensial tersebut masih aktif.

Risiko ini semakin perlu diperhatikan karena pelaku serangan dapat memanfaatkan teknologi, termasuk AI, untuk mempercepat proses mencari target dan melakukan eksploitasi. Karena itu, mengetahui adanya kebocoran saja belum cukup. Hal yang lebih penting adalah memastikan apakah data tersebut masih dapat digunakan dan seberapa besar dampaknya.

Baca Juga: Data Pribadi Terlanjur Bocor, Apa yang Harus Dilakukan?

Kebocoran Data Bisa Menjadi Awal Serangan Siber

Tidak semua data yang bocor memiliki tingkat risiko yang sama. Data lama yang sudah tidak aktif tentu berbeda dengan kredensial yang masih dapat digunakan untuk login.

Ketika alamat email dan kata sandi ditemukan dalam kebocoran, misalnya, informasi tersebut belum otomatis berarti akun telah diretas. Namun, jika kredensial masih aktif, pelaku dapat mencoba menggunakannya untuk mendapatkan akses.

Beberapa informasi yang perlu diperhatikan meliputi:

• Alamat email dan kata sandi.
• Informasi login atau kredensial akses.
• Data identitas pribadi.
• Informasi akun pelanggan atau karyawan.
• Data yang dapat digunakan untuk masuk ke sistem tertentu.

Karena itu, dampak kebocoran perlu dilihat dari kemungkinan data tersebut masih dapat dimanfaatkan.

Tahu Data Bocor Saja Tidak Cukup

Perusahaan kini dapat memperoleh berbagai informasi mengenai ancaman siber dari sistem threat intelligence. Informasi ini dapat menjadi sinyal awal ketika kredensial ditemukan dalam kebocoran atau ketika kerentanan baru dipublikasikan.

Namun, informasi tersebut belum menjawab apakah ancaman benar-benar berlaku pada lingkungan perusahaan. Setiap temuan tetap perlu diperiksa, sementara jumlah peringatan yang masuk bisa sangat banyak.

Kondisi ini dapat menyebabkan penumpukan pekerjaan karena proses validasi membutuhkan waktu dan keahlian khusus. Faktor yang dapat memperlambat pemeriksaan, antara lain:

• Volume informasi ancaman yang tinggi.
• Keterbatasan waktu tim keamanan.
• Kebutuhan akan keahlian teknis tertentu.
• Perbedaan antara informasi ancaman dan kondisi sistem yang sebenarnya.

Dengan kata lain, tantangannya bukan hanya mengetahui ancaman, tetapi menentukan mana yang benar-benar berisiko.

Baca Juga: Kesalahan Cloud Storage yang Bisa Picu Kebocoran Data

Risiko Perlu Dibuktikan di Lingkungan Nyata

Untuk mengetahui dampak sebenarnya dari kebocoran, organisasi perlu melakukan validasi terhadap sistem yang berpotensi terdampak.

Misalnya, ketika kredensial perusahaan ditemukan dalam kebocoran, pertanyaan pentingnya bukan hanya apakah kredensial tersebut pernah bocor, tetapi apakah kredensial itu masih dapat digunakan untuk mengakses sistem perusahaan.

Pendekatan seperti Threat-Led Penetration Testing (TLPT) menggunakan informasi ancaman yang relevan sebagai dasar pengujian terhadap lingkungan organisasi. Tujuannya adalah memperoleh bukti mengenai kemungkinan eksploitasi.

Validasi dapat membantu mengetahui:

• Apakah kredensial yang bocor masih aktif.
• Apakah kerentanan tertentu benar-benar dapat dieksploitasi.
• Sistem mana yang berpotensi menjadi jalur serangan.
• Risiko mana yang perlu mendapat perhatian lebih dahulu.

Dengan hasil tersebut, perusahaan dapat mengambil tindakan berdasarkan kondisi nyata, bukan hanya asumsi.

Ancaman Siber Semakin Cepat

Perkembangan AI turut mempercepat berbagai tahapan serangan siber. Akibatnya, waktu antara munculnya informasi ancaman dan upaya eksploitasi dapat menjadi semakin singkat.

Perusahaan perlu mempercepat proses pemeriksaan sekaligus memperkuat perlindungan terhadap akun, sistem, dan data penting. Beberapa langkah yang dapat dilakukan meliputi:

• Memantau informasi mengenai kebocoran data.
• Segera mengganti kredensial yang terindikasi bocor.
• Mengaktifkan autentikasi multifaktor.
• Membatasi akses terhadap informasi sensitif.
• Melakukan validasi terhadap sistem yang berpotensi terdampak.
• Mengevaluasi keamanan secara berkala.

Pada akhirnya, kebocoran data bukan hanya soal informasi yang tersebar. Risiko sebenarnya terletak pada kemungkinan data tersebut masih dapat dimanfaatkan untuk membuka akses ke akun, sistem, atau informasi lain. Karena itu, organisasi perlu bergerak dari sekadar mengetahui ancaman menuju membuktikan risiko yang benar-benar ada.