Training AI

Penetration testing pada aplikasi modern semakin kompleks. Pentester tidak hanya harus memeriksa halaman web, tetapi juga endpoint API, mekanisme autentikasi, otorisasi, parameter, hingga alur bisnis aplikasi. Di tengah kompleksitas tersebut, AI untuk penetration testing mulai digunakan sebagai alat bantu untuk mempercepat analisis dan mengurangi pekerjaan repetitif. AI dapat membantu membaca

Perkembangan AI mulai mengubah cara pentester dan tim application security bekerja. Jika sebelumnya AI lebih sering digunakan untuk menganalisis potongan kode atau HTTP request yang disalin secara manual, kini AI agent dapat dihubungkan langsung dengan security tools melalui Model Context Protocol (MCP). Salah satu implementasinya adalah Burp MCP, yaitu penggunaan

Perkembangan artificial intelligence (AI) mulai mengubah cara tim keamanan melakukan pengujian aplikasi. Aktivitas seperti reconnaissance, analisis HTTP request dan response, pembuatan variasi payload, hingga penyusunan laporan kini dapat dibantu AI. Namun, kondisi ini tidak membuat kemampuan teknis pentester menjadi kurang penting. Sebaliknya, skill penetration tester di era AI berkembang dari

Perkembangan kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI) mulai mengubah cara tim keamanan siber bekerja. Aktivitas seperti menganalisis hasil pemindaian, membaca log, mengelompokkan temuan, hingga menyusun laporan kini dapat dibantu oleh AI. Salah satu penerapannya adalah AI-assisted penetration testing, yaitu penggunaan AI sebagai asisten dalam proses pengujian keamanan. Pendekatan ini dapat

Perkembangan artificial intelligence (AI) mulai mengubah cara tim keamanan siber melakukan penetration testing. Aktivitas yang sebelumnya sangat bergantung pada analisis manual kini dapat dibantu AI untuk mengolah informasi, menganalisis output tools, menyusun hipotesis pengujian, hingga mempercepat dokumentasi. Namun, apakah AI-assisted pentesting lebih baik daripada manual pentesting? Apakah AI dapat menggantikan

Transformasi digital membuat bank, BPR, dan fintech semakin bergantung pada aplikasi web, mobile banking, API, serta berbagai integrasi sistem untuk melayani nasabah. Di sisi lain, semakin banyak aplikasi dan konektivitas juga berarti semakin luas permukaan serangan yang perlu diamankan. Karena itu, organisasi tidak cukup hanya mengandalkan vulnerability scanner atau solusi

Kompleksitas aplikasi web terus meningkat. Perusahaan kini tidak hanya mengelola website, tetapi juga API, sistem autentikasi, layanan cloud, integrasi pihak ketiga, hingga berbagai aplikasi yang saling terhubung. Kondisi ini membuat tim cyber security harus melakukan pengujian keamanan terhadap attack surface yang semakin luas. Di sisi lain, penetration testing membutuhkan waktu,

Ancaman keamanan siber berkembang seiring semakin kompleksnya aplikasi, infrastruktur, dan layanan digital perusahaan. Di sisi lain, memiliki berbagai security tools belum tentu cukup jika tim internal belum memiliki kemampuan untuk mengidentifikasi, memvalidasi, dan memahami dampak sebuah kerentanan. Bagi HR/L&D, CISO, dan IT Manager, peningkatan kompetensi tim keamanan siber menjadi bagian

Ancaman siber terus berkembang seiring meningkatnya penggunaan aplikasi, API, cloud, dan layanan digital. Bagi perusahaan, BUMN/BUMD, perbankan, serta fintech, kemampuan mendeteksi kerentanan sebelum dimanfaatkan penyerang menjadi semakin penting. Salah satu cara meningkatkan kemampuan tersebut adalah melalui in house training penetration testing. Berbeda dengan pelatihan publik yang materinya cenderung umum, training