Dunia keamanan siber terus berkembang, dan tak hanya terbatas pada perangkat lunak saja. Keamanan *hardware* atau perangkat keras juga menjadi frontier penting yang menarik untuk dieksplorasi. Bagi kamu yang penasaran ingin mendalami bidang ini, ada sebuah proyek *open-source* bernama **PwnPad** yang hadir sebagai **PwnPad - Advanced Pentesting Tool** platform pembelajaran. Proyek ini mengajak siapa pun, termasuk para pemula tanpa pengalaman sebelumnya, untuk terjun langsung ke dunia *hardware hacking*.

### Apa Itu PwnPad? Gerbang ke Dunia Hardware Hacking

PwnPad diciptakan dengan misi utama untuk membuat pembelajaran *hardware hacking* menjadi semudah dan semurah mungkin. Kamu bisa merakit seluruh *setup* PwnPad dengan biaya di bawah $20. Untuk menyelesaikan semua tantangan yang ada, kamu hanya memerlukan peralatan dasar senilai sekitar $50. Ini menjadikan PwnPad sangat terjangkau bagi pelajar, *hacker* amatir, atau siapa pun yang ingin memulai tanpa harus mengeluarkan banyak uang.

Melalui pendekatan pembelajaran *hands-on*, PwnPad memandu kamu dari dasar-dasar seperti pembuatan PCB, penyolderan, ekstraksi *firmware*, hingga teknik eksploitasi yang lebih canggih. PwnPad berusaha menjembatani kesenjangan antara teori dan praktik, menawarkan jalur belajar yang terstruktur dan praktis ke dalam dunia sistem *embedded* dan keamanan *hardware*.

### Pelajari Berbagai Teknik Serangan Hardware

Dengan PwnPad, kamu akan mendapatkan pengalaman praktis dalam berbagai topik kunci *hardware hacking*, meliputi:

*   **Protokol Komunikasi Serial**: Mengenal dan mempraktikkan **UART**, **SPI**, dan **I2C**.
*   **Ekstraksi Firmware**: Membuang dan menganalisis *firmware* melalui **ISP** (In-System Programming) dan *dump* **EEPROM**.
*   **Membangun Programmer ISP Sendiri**: Merakit alatmu sendiri untuk berinteraksi dengan *chip*.
*   **Serangan Injeksi Cacat (Fault Injection)**: Melakukan *voltage fault injections* untuk memanipulasi perilaku perangkat.
*   **Serangan Saluran Samping Berbasis Waktu (Timing-based Side-channel Attacks)**: Mengungkap rahasia dengan menganalipasi variasi waktu eksekusi.

Salah satu fitur unik PwnPad adalah **pemilih tantangan melalui *jumper pins***. Artinya, kamu tidak perlu melakukan *reflash* perangkat setiap kali ingin beralih ke tantangan baru. Cukup atur *pin jumper* sesuai instruksi, dan *firmware* yang sudah ter-*flash* akan memuat tantangan yang berbeda.

### Struktur Proyek PwnPad

Proyek PwnPad terorganisir dengan rapi dalam beberapa folder, memudahkan pengguna untuk menavigasi dan memahami komponennya:

| Folder      | Deskripsi                                             |
| :---------- | :---------------------------------------------------- |
| `firmware/` | Berisi *firmware* untuk setiap tantangan             |
| `hardware/` | Berisi skematik, tata letak PCB, BOM, dan Model 3D    |
| `challenges/` | Tujuan pembelajaran untuk setiap tantangan        |
| `tools/`    | *Script* untuk membangun dan melakukan *flashing*    |
| `docs/`     | Berbagai sumber daya tambahan                         |
| `modules`   | *Gerber* dan Skematik untuk modul tambahan            |

### Memulai Petualangan Hacking Anda

Untuk memulai, kamu bisa menemukan instruksi perakitan lengkap di dokumen `docs/PwnPad_building_instruction.pdf`. Jika kamu baru mengenal penyolderan atau *hardware hacking*, ada juga video tutorial di YouTube yang akan memandu proses perakitan PwnPad.

Berikut adalah daftar peralatan yang direkomendasikan untuk menyelesaikan tantangan-tantangan PwnPad:

*   **Multimeter**
*   **Arduino UNO**
*   **Logic Analyzer**
*   **Jumper Wires**
*   **Raspberry Pi Pico** & **MOSFET** (khusus untuk tantangan *voltage fault injection*)

Setelah PwnPad kamu rakit dan di-*flash*, kamu bisa langsung bermain. Navigasi ke direktori `challenges/` dan buka file objektif untuk tantangan *gamified* yang ingin kamu mainkan. Cukup konfigurasikan *jumper* seperti yang dijelaskan dalam instruksi tantangan, lalu tekan tombol **RESET** pada PwnPad-mu.

Sebagai contoh, untuk memainkan tantangan "Serial Snitch", buka `challenges/Serial Snitch.md`. Di sana kamu akan menemukan misi seperti mengidentifikasi *pin* UART, menentukan *baud rate* yang benar, dan mengakses antarmuka perintah perangkat. Pengaturan *jumper* untuk tantangan ini adalah:

```
1 --> 1
2 --> 0
3 --> 0
4 --> 0
5 --> 0
```

Kamu juga bisa melacak progres tantangan dan mengirimkan *flag* dengan menjalankan *script* berikut:

```bash
bash ./tools/webapp/start.sh
```

Kemudian, buka peramban web dan navigasikan ke `http://127.0.0.1:12530`. Di sana kamu bisa melihat progres dan mengirimkan *flag* yang berhasil kamu dapatkan.

### Daftar Tantangan PwnPad

PwnPad menawarkan 15 tantangan yang beragam, dirancang untuk menguji dan mengembangkan pemahamanmu tentang *hardware hacking*. Perlu diingat, kecuali untuk "Code Heist" dan "Hard Leak", semua *flag* harus diambil melalui antarmuka serial (UART atau I2C).

| # | Nama Tantangan                 | Topik Utama                 | Deskripsi                                                                      |
| :- | :----------------------------- | :-------------------------- | :----------------------------------------------------------------------------- |
| 1 | Serial Snitch                  | #UART                       | Menyadap dan mendekode komunikasi UART.                                        |
| 2 | Echo Chamber                   | #UART                       | Menyadap dan mendekode komunikasi UART, dengan keamanan melalui *obscurity*. |
| 3 | Bus Whisperer                  | #I2C                        | Memata-matai lalu lintas I2C untuk mengekstrak rahasia.                        |
| 4 | Invisible Wires                | #I2C                        | Menyerang I2C saat perangkat *slave* tidak ada.                                |
| 5 | Code Heist                     | #SPI #ISP #Flash #UART      | Membuang dan menganalisis *firmware* dari *flash*.                             |
| 6 | Hard Leak                      | #SPI #ISP #EEPROM           | Mengekstrak data dari EEPROM internal.                                         |
| 7 | Power Trip                     | #FaultInjection #UART       | Menggunakan *glitching* untuk melewati *dead code statements*.                  |
| 8 | Glitch Storm                   | #FaultInjection #UART       | Menggunakan *glitching* untuk melewati verifikasi kata sandi.                  |
| 9 | Clock Spy                      | #SideChannel #UART          | Membocorkan rahasia menggunakan variasi waktu.                                 |
| 10 | Tempo Leak                    | #SideChannel #UART          | Membocorkan rahasia menggunakan variasi waktu dengan sentuhan berbeda.         |
| 11 | Chaos Chain: Glitchgate       | #FaultInjection #UART       | Menggabungkan serangan UART dan *glitch* untuk membobol sistem.                |
| 12 | Chaos Chain: Timebomb         | #UART #SideChannel          | Menggabungkan UART dan *chain timing leaks* untuk membobol sistem.             |
| 13 | Pizza Order                   | #SPA #SideChannel           | Menggunakan osiloskop dasar untuk mendapatkan kata sandi.                      |
| 14 | Ladybirds                     | #SWD #Reversing STM32       | Menggunakan *debugger* SWD dan menambal memori untuk mengakses *safe*.        |
| 15 | Ladybird I Am Your Father     | #JTAG #Reversing STM32      | Mengekstrak *firmware* menggunakan JTAG lalu menambal memori untuk mengakses *safe*. |

### Berkontribusi dan Masa Depan PwnPad

PwnPad sangat terbuka terhadap kontribusi komunitas. Jika kamu ingin menambahkan tantangan *hardware* baru, ikuti panduan yang tersedia untuk menjaga konsistensi dan fungsionalitas. Kamu perlu membuat *header file* baru dan mendaftarkan fungsi tantanganmu pada *switch statement* di `PwnPad.ino`. Logika pemilihan tantangan menggunakan 5 *pin jumper* biner, dengan Pin 1 sebagai LSB dan Pin 5 sebagai MSB. Misalnya, biner `00011` (desimal 3) akan memilih Tantangan 3.

Tim di balik PwnPad juga telah menyusun *roadmap* untuk pengembangan ke depan, termasuk peningkatan perangkat lunak dan *hardware*. Rencananya, PwnPad akan memperkenalkan tantangan **Simple Power Analysis (SPA)** dan **Differential Power Analysis (DPA)**. Di sisi *hardware*, mereka berencana menyederhanakan antarmuka *Fault Injection* dengan sakelar DIP dan mengembangkan modul *add-on* baru seperti Modul Penyimpanan Eksternal, Modul BLE (Bluetooth Low Energy), dan Modul RF (Radio Frekuensi) yang kompatibel dengan versi PwnPad yang ada.

### Lisensi

Proyek PwnPad dilisensikan di bawah **GNU General Public License v3.0**. Proyek ini dibuat oleh Georgios Roumeliotis dari TwelveSec.

PwnPad adalah alat yang fantastis untuk siapa saja yang ingin serius belajar *hardware hacking*. Dengan biaya yang minim dan kurikulum yang komprehensif, ia menawarkan jalur yang jelas dari pemula hingga mahir dalam memahami dan menyerang sistem *embedded*.

## Referensi
https://github.com/twelvesec/PwnPad

Jelajahi PwnPad, sebuah platform pembelajaran hardware hacking yang terjangkau, cocok untuk pemula hingga ahli, dengan berbagai tantangan mulai dari UART hingga fault injection.

PwnPad: Platform Pembelajaran Hardware Hacking yang Terjangkau dan Komprehensif

Reggi

Memastikan keamanan aplikasi adalah tantangan yang terus berkembang bagi developer dan tim keamanan. Proses pentesting manual seringkali memakan waktu berhari-hari atau bahkan berminggu-minggu, belum lagi potensi *false positive* dari alat analisis statis. Di tengah kebutuhan akan kecepatan dan akurasi, hadir sebuah alat menarik bernama **Strix**, *open-source AI pentesting tool* yang menjanjikan pendekatan baru dalam mengidentifikasi dan memperbaiki kerentanan.

Strix memperkenalkan konsep agen AI otonom yang bertindak layaknya *hacker* sungguhan. Mereka menjalankan kode aplikasi Anda secara dinamis, menemukan celah keamanan, dan memvalidasinya dengan *proof-of-concept* (PoC) nyata. Ini berarti Anda mendapatkan pengujian keamanan yang cepat dan akurat, tanpa beban pentesting manual atau kebingungan *false positive* yang sering muncul dari alat tradisional.

### Apa Itu Strix?

**Strix** adalah *tool* pentesting berbasis AI yang dirancang untuk developer dan tim keamanan. Agen AI-nya melakukan pengujian penetrasi otonom, meniru langkah-langkah *hacker* sesungguhnya. Mereka berinteraksi dengan kode Anda, mencari kelemahan, dan menyediakan validasi konkret berupa PoC. Tujuan utamanya adalah memberikan pengujian keamanan yang cepat, akurat, dan tanpa *overhead* manual yang berat.

Strix juga terintegrasi dengan **GitHub Actions** dan *pipeline* CI/CD, memungkinkan pemindaian otomatis pada setiap *pull request*. Ini memungkinkan Anda memblokir kode yang tidak aman sebelum mencapai lingkungan produksi. Memulai pun sangat mudah, karena Strix dirancang untuk *no setup required*.

### Kemampuan Utama yang Menarik

Strix hadir dengan serangkaian kemampuan inti yang menjadikannya pemain penting di ranah keamanan aplikasi modern:

*   ***Full pentesting toolkit***: Dilengkapi dengan alat lengkap untuk *reconnaissance*, eksploitasi, dan validasi kerentanan.
*   ***Multi-agent orchestration***: Tim agen AI pentesters berkolaborasi dan bekerja secara paralel untuk skala pengujian.
*   ***Real exploit validation***: Menghasilkan PoC yang berfungsi, bukan hanya *false positive* seperti pemindai kerentanan lama.
*   **Developer-first CLI**: Antarmuka baris perintah yang *developer-friendly* dengan temuan yang dapat ditindaklanjuti dan panduan remediasi.
*   **Auto-fix & reporting**: Mampu menghasilkan *patch* keamanan dan laporan pentest yang siap untuk kepatuhan.

### Strix dalam Aksi: Skenario Penggunaan

Strix dapat diterapkan dalam berbagai skenario untuk memperkuat postur keamanan Anda:

*   **Application Security Testing**: Mendeteksi dan memvalidasi kerentanan kritis dalam aplikasi Anda.
*   **Rapid Penetration Testing**: Melakukan pengujian penetrasi dalam hitungan jam, bukan minggu, lengkap dengan laporan kepatuhan.
*   **Bug Bounty Automation**: Mengotomatiskan penelitian *bug bounty* dan menghasilkan PoC untuk pelaporan yang lebih cepat.
*   **CI/CD Integration**: Menjalankan tes di *pipeline* CI/CD untuk memblokir kerentanan sebelum masuk produksi.

### Mulai dengan Strix: Panduan Cepat

Untuk memulai dengan **Strix**, Anda hanya memerlukan beberapa prasyarat:

*   **Docker** (harus berjalan)
*   **LLM API key** dari penyedia yang didukung (OpenAI, Anthropic, Google, dll.)

Berikut adalah langkah-langkah instalasi dan pemindaian pertama:

```bash
# Instal Strix
curl -sSL https://strix.ai/install | bash

# Konfigurasi penyedia AI Anda
export STRIX_LLM="openai/gpt-5.4"
export LLM_API_KEY="your-api-key"

# Jalankan penilaian keamanan pertama Anda
strix --target ./app-directory
```
Perlu dicatat, pada *run* pertama, Strix secara otomatis akan menarik *image* Docker *sandbox*. Hasilnya akan disimpan ke direktori `strix_runs/<run-name>`.

Selain CLI, Anda juga bisa mencoba platform pentesting *full-stack* **Strix** di `app.strix.ai`. Anda bisa mendaftar secara gratis, menghubungkan repositori dan domain, lalu meluncurkan pentest dalam hitungan menit. Platform ini menawarkan temuan yang divalidasi dengan PoC, *autofix* satu klik berupa *pull request* yang siap digabungkan, dan *continuous pentesting* yang selalu aktif.

### Fitur Canggih untuk Keamanan Mendalam

Agen Strix dilengkapi dengan *toolkit* keamanan ofensif yang komprehensif, mencakup:

*   **HTTP Interception Proxy**: Manipulasi dan analisis *request/response* penuh dengan Caido.
*   **Browser Exploitation**: Browser otomatis untuk menguji XSS, CSRF, *clickjacking*, dan alur *auth bypass*.
*   **Shell & Command Execution**: Terminal interaktif untuk pengembangan eksploitasi dan *post-exploitation*.
*   **Custom Exploit Runtime**: *Sandbox* Python untuk menulis dan memvalidasi eksploitasi PoC.
*   **Reconnaissance & OSINT**: Pemetaan *attack surface* otomatis, enumerasi *subdomain*, dan *fingerprinting*.
*   **Static & Dynamic Code Analysis**: Kemampuan SAST + DAST untuk pengujian keamanan aplikasi yang komprehensif.
*   **Vulnerability Knowledge Base**: Temuan terstruktur dengan skor CVSS dan klasifikasi OWASP.

Strix mengidentifikasi, memvalidasi, dan mengeksploitasi berbagai kerentanan keamanan di OWASP Top 10 dan di luar itu, seperti:

*   **Broken Access Control**: IDOR, *privilege escalation*, *auth bypass*.
*   **Injection Attacks**: SQL injection, NoSQL injection, OS command injection, SSTI.
*   **Server-Side Vulnerabilities**: SSRF, XXE, *insecure deserialization*, RCE.
*   **Client-Side Attacks**: XSS (stored/reflected/DOM), *prototype pollution*, CSRF.
*   **Business Logic Flaws**: *Race conditions*, manipulasi pembayaran, *workflow bypass*.
*   **Authentication & Session**: Serangan JWT, *session fixation*, vektor *credential stuffing*.
*   **Infrastructure & Cloud**: *Misconfiguration*, layanan yang terpapar, masalah keamanan *cloud*.
*   **API Security**: Otentikasi rusak, *mass assignment*, *rate limiting bypass*.

### Orkes Agen AI: Multi-Agent Pentesting

Salah satu kekuatan Strix adalah orkestrasi multi-agennya. Ini memungkinkan pengujian penetrasi otomatis yang sangat komprehensif:

*   **Distributed Pentesting**: Agen AI khusus untuk *reconnaissance*, eksploitasi, dan *post-exploitation*.
*   **Scalable Security Testing**: Eksekusi paralel di berbagai target untuk cakupan yang cepat dan menyeluruh.
*   **Dynamic Coordination**: Agen berbagi penemuan, merangkai kerentanan, dan berkolaborasi layaknya tim *red team*.

### Contoh Penggunaan CLI

Strix CLI dirancang untuk kemudahan penggunaan, baik untuk pemindaian dasar maupun skenario pengujian yang lebih kompleks.

**Penggunaan Dasar:**

```bash
# Pindai basis kode lokal
strix --target ./app-directory

# Peninjauan keamanan repositori GitHub
strix --target https://github.com/org/repo

# Penilaian aplikasi web black-box
strix --target https://your-app.com
```

**Skenario Pengujian Lanjutan:**

```bash
# Pengujian terotentikasi grey-box
strix --target https://your-app.com --instruction "Perform authenticated testing using credentials: user:pass"

# Pengujian multi-target (kode sumber + aplikasi yang di-deploy)
strix -t https://github.com/org/app -t https://your-app.com

# Target dari file, satu target per baris yang tidak kosong dan bukan komentar
strix --target-list ./targets.txt

# Pemindaian white-box yang sadar sumber (repositori lokal)
strix --target ./app-directory --scan-mode standard

# Pengujian terfokus dengan instruksi khusus
strix --target api.your-app.com --instruction "Focus on business logic flaws and IDOR vulnerabilities"

# Memberikan instruksi detail melalui file (misalnya, rules of engagement, scope, exclusions)
strix --target api.your-app.com --instruction-file ./instruction.md

# Memaksa scope diff PR terhadap branch dasar tertentu
strix -n --target ./ --scan-mode quick --scope-mode diff --diff-base origin/main
```

Untuk menjalankan Strix secara terprogram tanpa UI interaktif, Anda bisa menggunakan *flag* `-n` atau `--non-interactive`. Mode ini ideal untuk server dan *automated job*, karena CLI akan mencetak temuan kerentanan *real-time* dan laporan akhir sebelum keluar. Strix akan keluar dengan kode non-nol jika ditemukan kerentanan.

```bash
strix -n --target https://your-app.com
```

### Integrasi CI/CD dengan GitHub Actions

Menambahkan Strix ke *pipeline* Anda untuk menjalankan tes keamanan pada *pull request* sangat mudah dengan *workflow* GitHub Actions yang ringan:

```yaml
name: strix-penetration-test
on:
  pull_request:
jobs:
  security-scan:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v6
        with:
          fetch-depth: 0
      - name: Install Strix
        run: curl -sSL https://strix.ai/install | bash
      - name: Run Strix
        env:
          STRIX_LLM: ${{ secrets.STRIX_LLM }}
          LLM_API_KEY: ${{ secrets.LLM_API_KEY }}
        run: strix -n -t ./ --scan-mode quick
```
Dalam *run pull request* CI, Strix secara otomatis membatasi ulasan cepat ke file yang diubah. Jika *diff-scope* tidak dapat diselesaikan, pastikan *checkout* menggunakan riwayat penuh (*fetch-depth: 0*) atau berikan `--diff-base` secara eksplisit.

### Konfigurasi dan Model LLM yang Direkomendasikan

Anda bisa mengatur konfigurasi Strix melalui *environment variable*. Strix akan secara otomatis menyimpan konfigurasi Anda ke `~/.strix/cli-config.json`, jadi Anda tidak perlu memasukkannya lagi setiap kali *run*.

```bash
export STRIX_LLM="openai/gpt-5.4"
export LLM_API_KEY="your-api-key"

# Opsional
export LLM_API_BASE="your-api-base-url" # jika menggunakan model lokal, misalnya Ollama, LMStudio
export PERPLEXITY_API_KEY="your-api-key" # untuk kemampuan pencarian
export STRIX_REASONING_EFFORT="high" # mengontrol upaya berpikir (default: high, quick scan: medium)
```

Untuk hasil terbaik, beberapa model LLM yang direkomendasikan adalah:

*   OpenAI GPT-5.4 (`openai/gpt-5.4`)
*   Anthropic Claude Sonnet 4.6 (`anthropic/claude-sonnet-4-6`)
*   Google Gemini 3 Pro Preview (`vertex_ai/gemini-3-pro-preview`)

Strix juga mendukung berbagai penyedia LLM lainnya termasuk Vertex AI, Bedrock, Azure, dan model lokal.

### Strix untuk Lingkungan Enterprise

Bagi organisasi besar, Strix menawarkan pengalaman pentesting dengan kontrol tingkat *enterprise*. Ini mencakup SSO (SAML/OIDC), laporan pengujian penetrasi yang siap kepatuhan (SOC 2, ISO 27001, PCI DSS), dukungan khusus & SLA, opsi *deployment* kustom (VPC/self-hosted), dukungan model BYOK, dan agen pentesting AI yang disesuaikan dan dioptimalkan untuk lingkungan Anda.

### Bergabung dengan Komunitas Strix

Strix adalah proyek *open-source* yang berkembang pesat. Jika Anda memiliki pertanyaan, menemukan *bug*, atau ingin berkontribusi, Anda bisa bergabung dengan Discord mereka. Kontribusi kode, dokumentasi, dan *skill* baru sangat disambut. Jangan lupa untuk memberikan bintang ⭐ di GitHub untuk mendukung proyek ini.

Strix dibangun di atas karya luar biasa dari proyek *open-source* lainnya seperti LiteLLM, Caido, Nuclei, Playwright, dan Textual. Penting untuk diingat bahwa Anda bertanggung jawab untuk menggunakan Strix secara etis dan legal, hanya pada aplikasi yang Anda miliki atau memiliki izin untuk diuji.

## Referensi
https://github.com/usestrix/strix

Strix adalah alat pentesting AI open-source yang mengidentifikasi dan memperbaiki kerentanan aplikasi secara otomatis, terintegrasi dengan CI/CD untuk keamanan kode sebelum produksi.

Strix: Otomasi Pentest AI untuk Keamanan Aplikasi yang Lebih Cepat

Dunia keamanan siber terus berubah. Kecerdasan Buatan (AI) sekarang menjadi pemain kunci, mengubah cara tim keamanan mencari kerentanan, menganalisis kode, menguji aplikasi, hingga melindungi infrastruktur. Para pengembang giat membuat *tool* untuk mengamankan sistem AI itu sendiri, mulai dari agen pengkodean dan perlindungan memori hingga penemuan eksposur model. Jika kamu ingin tim tetap siap menghadapi segala ancaman, ada **20 Latest Open Source Cybersecurity Tools** yang baru dirilis dan patut kamu perhatikan.

Help Net Security baru saja mengumpulkan *tool-tool* *open-source* terbaru ini. Mereka mencakup berbagai area, mulai dari riset kerentanan, pengujian keamanan aplikasi, keamanan *container*, perlindungan *endpoint*, keamanan AI, sampai *penetration testing*. Ini bukan lagi tentang sekadar bertahan, tapi tentang bagaimana kamu bisa proaktif dengan bantuan teknologi terbaru.

## Mengintip Inovasi: Tool Open Source Teratas untuk Keamanan Siber

Berikut ini daftar *tool* *open-source* yang bisa kamu manfaatkan untuk memperkuat pertahanan siber timmu:

| Nama Tool | Kategori Utama | Deskripsi Singkat |
|---|---|---|
| AIMap | AI Security, Penetration Testing | Menemukan, mem-fingerprint, menilai eksposur, dan menguji *endpoint* AI publik. |
| AgentGG | Application Security Testing (SAST) | *Scanner* SAST berbasis *agen* AI yang membaca kode dan mengonfirmasi temuan. |
| Agent Beacon | AI Agent Telemetry | Mengonfigurasi telemetri untuk *runtime* *agen* AI, merekam aktivitas. |
| Agent Threat Rules (ATR) | AI Agent Security | Format deteksi terbuka untuk ancaman keamanan *agen* AI (mis. *prompt injection*). |
| CVE Lite CLI | Vulnerability Scanning (Dependency) | Memindai kerentanan dependensi JavaScript/TypeScript di terminal. |
| DockSec | Container Security | *Scanner* keamanan Docker bertenaga AI, mengorelasikan temuan, memberikan skor, dan perbaikan. |
| Lyrie | Penetration Testing (Otonom) | *Agen* keamanan otonom untuk pentesting yang dioperasikan dari *command line*. |
| DarkMoon | Penetration Testing (AI) | Platform pentesting otonom berbasis AI yang merencanakan dan mengeksekusi penilaian. |
| Microsoft AntiSSRF | Application Security | Pustaka kode untuk memvalidasi URL dan mengurangi risiko Server-Side Request Forgery (SSRF). |
| Microsoft AI Agent Tools (Clarity & RAMPART) | AI Agent Security, Testing | Clarity untuk *review* desain, RAMPART untuk kerangka pengujian berkelanjutan *agen* AI. |
| Nika | Application Security Testing (Code Analysis) | Analisis *taint* lintas *file* untuk *microservice* Java, melacak input tidak tepercaya. |
| OpenHack | Vulnerability Research (AI) | Lingkungan kerja berbasis *file* untuk penelitian kerentanan berbasis AI dengan *code review* *agen*. |
| Kiji Privacy Proxy | Data Privacy, AI Security | *Gateway* lokal yang mendeteksi dan menutupi PII sebelum *prompt* mencapai LLM eksternal. |
| OWASP Agent Memory Guard | AI Agent Security (Runtime Defense) | Lapisan pertahanan *runtime* yang menyaring memori *agen* AI dari instruksi berbahaya. |
| Pipelock | AI Agent Security (Firewall) | Lapisan penegakan antara *agen* AI dan jaringan untuk mengontrol konektivitas dan akses. |
| Praxen | AI Agent Security (Behavior Verification) | Memverifikasi apakah perilaku *agen* AI sesuai dengan kebijakan yang dideklarasikan. |
| Rustinel | Endpoint Detection and Response (EDR) | *Agen* deteksi *endpoint* berbasis Rust untuk lingkungan Windows dan Linux. |
| Sandyaa | Vulnerability Research (AI) | Pemburu *bug* keamanan otonom berbasis LLM yang membaca kode dan menghasilkan *exploit*. |
| Vigolium | Vulnerability Scanning | *Scanner* kerentanan yang menggabungkan pemindaian deterministik dengan audit AI-driven. |

### Melindungi Sistem AI itu Sendiri

*Tool* AI kini semakin banyak. Mereka membantu *developer* menulis kode, menjalankan perintah, dan memanggil *tool* eksternal. Namun, kenyamanan ini juga membuka celah. Bayangkan *prompt injection*, *tool poisoning*, atau pencurian kredensial.

*   **AIMap** hadir untuk membantu kamu. Ia bisa menemukan *server* Ollama, *endpoint* MCP, dan *proxy* inferensi yang terekspos di internet. Tool ini bahkan bisa mem-fingerprint, menilai eksposurnya, dan menjalankan tes serangan pada target yang sah.
*   **Agent Beacon** dari Asymptote Labs mengonfigurasi telemetri untuk *runtime* *agen* AI seperti Claude Code atau Codex CLI. Ini merekam apa saja yang dilakukan setiap agen di lingkungan lokal, CI, atau *cloud*.
*   **Agent Threat Rules (ATR)** menyediakan format deteksi terbuka untuk serangan pada *agen* AI. Jadi, timmu bisa lebih cepat merespons ancaman seperti *prompt injection*.
*   **OWASP Agent Memory Guard** adalah lapisan pertahanan *runtime*. Ia menyaring setiap operasi baca dan tulis memori *agen* AI, mencegah instruksi berbahaya memanipulasi perilakunya di masa depan.
*   **Pipelock** adalah *firewall* untuk *agen* AI. Ia menyisipkan lapisan penegakan antara *agen* dan jaringan, mencegah *agen* yang disusupi membocorkan kredensial.
*   **Praxen** punya tugas sederhana: memeriksa apakah *agen* AI melakukan apa yang ia klaim. Ia membandingkan kebijakan yang dideklarasikan dengan operasi *agen*, lalu menunjukkan setiap ketidaksesuaian.
*   Microsoft juga ikut berpartisipasi dengan *open-sourcing* dua *tool* untuk mengembangkan *agen* AI yang aman: **Clarity**, *tool* *review* desain terstruktur, dan **RAMPART**, kerangka pengujian berkelanjutan.

### Vulnerability Research dan Application Security yang Lebih Cepat

Mencari kerentanan dan mengamankan aplikasi seringkali memakan waktu. *Tool* baru ini bertujuan untuk mempercepat prosesnya.

*   **AgentGG** adalah *scanner* SAST berbasis *agen* AI. *Tool* ini membaca kode, mengikuti *import*, menjelajahi *call graph*, dan mengonfirmasi temuan sebelum melaporkannya. Ini mengurangi daftar panjang masalah yang perlu ditinjau secara manual.
*   **CVE Lite CLI**, yang kini menjadi Proyek Inkubator OWASP, memindahkan pemindaian kerentanan dependensi ke terminal. Ia memeriksa *lockfile* proyek JavaScript dan TypeScript terhadap basis data Open Source Vulnerabilities, bahkan memberikan perintah perbaikan.
*   **Nika** dari PhonePe melakukan analisis *taint* lintas *file* untuk *microservice* Java. Ia melacak input yang tidak tepercaya di berbagai lapisan aplikasi untuk mengidentifikasi *data flow* yang bisa dieksploitasi.
*   **OpenHack** dari Hadrian memanfaatkan asisten pengkodean AI untuk penelitian kerentanan yang dipandu sumber. Ia memungkinkan *code review* berbasis *agen* di berbagai lingkungan.
*   **Microsoft AntiSSRF** adalah pustaka kode *open-source* yang memvalidasi URL dan koneksi jaringan. Tujuannya adalah mengurangi risiko Server-Side Request Forgery (SSRF) di aplikasi web .NET dan Node.js.
*   **Sandyaa** dari SecureLayer7 adalah pemburu *bug* keamanan otonom. Ia menggunakan LLM untuk membaca *codebase*, melacak pergerakan data, dan bahkan menghasilkan kode *exploit* yang berfungsi untuk kerentanan yang dikonfirmasi.
*   **Vigolium** menggabungkan pemindaian deterministik dengan audit berbasis AI. Ia punya lebih dari 235 modul *scanner* dan *agen* AI yang mengotomatiskan penemuan *endpoint*, perencanaan serangan, *triage* temuan, audit kode sumber, dan pengujian keamanan dinamis.

### Container dan Endpoint Security

Mengelola keamanan di lingkungan *container* dan *endpoint* yang beragam bisa jadi tantangan.

*   **DockSec**, Proyek Inkubator OWASP lainnya, adalah *scanner* keamanan Docker bertenaga AI. Ia menggabungkan Trivy, Hadolint, dan Docker Scout, mengorelasikan temuannya, memberikan skor keamanan 0-100, dan mengusulkan perbaikan spesifik per baris.
*   **Rustinel** adalah *agen* *endpoint* berbasis Rust. Ia berupaya menyatukan pekerjaan deteksi *endpoint* untuk lingkungan Windows dan Linux ke dalam satu *codebase*. Ini berarti kamu tidak perlu lagi menyatukan *pipeline* dan aturan terpisah untuk sistem operasi yang berbeda.

### Pentesting Otomatis dan Cerdas

*Penetration testing* secara tradisional butuh berminggu-minggu pekerjaan manual dan tim ahli. Sekarang, otomatisasi mengubah permainan.

*   **Lyrie** dari OTT Cybersecurity adalah *agen* keamanan otonom. Ia memadatkan proses pentesting manual menjadi *tool* *command line* yang efisien.
*   **DarkMoon** adalah platform pentesting *open-source* yang juga memanfaatkan *agen* AI. Ia merencanakan dan mengeksekusi penilaian keamanan dari awal hingga akhir, lalu memberikan laporan berbasis bukti.

### Privasi Data di Era AI

Mengirim *prompt* ke model bahasa besar eksternal seringkali melibatkan informasi identitas pribadi (PII) seperti *email* pelanggan.

*   **Kiji Privacy Proxy** dari Dataiku adalah *gateway* lokal *open-source*. Ia mendeteksi dan menutupi PII sebelum permintaan meninggalkan jaringanmu, memastikan privasi data tetap terjaga.

Dengan banyaknya *tool* *open-source* yang terus bermunculan, tim keamanan punya lebih banyak pilihan untuk membangun pertahanan yang tangguh. Memanfaatkan AI, baik untuk mengamankan sistem lain maupun mengamankan AI itu sendiri, adalah langkah maju yang signifikan dalam menjaga integritas dan keamanan di lanskap digital yang terus berubah.

## Referensi
*   https://www.helpnetsecurity.com/2026/07/08/20-latest-open-source-cybersecurity-tools/

Temukan 20 tool keamanan siber open source terbaru, dari pentesting otonom hingga perlindungan AI, yang siap menjaga tim Anda dari ancaman digital.

Membedah Pertahanan Siber Masa Depan: 20 Tool Open Source Terbaru yang Wajib Kamu Tahu

Dunia **pentesting** (penetrasi testing) dulunya sangat bergantung pada keahlian manusia. Para spesialis menghabiskan berhari-hari menjelajahi jaringan atau aplikasi web secara manual, proses yang memakan waktu berminggu-minggu dan biaya konsultan yang mencapai ribuan dolar setiap harinya. Hasilnya pun bervariasi, tergantung pada siapa pentester-nya. Namun, hadirnya otomatisasi berjanji akan menjembatani kesenjangan ini.

Sekarang, semakin banyak proyek menyerahkan pekerjaan ini kepada agen AI yang mampu merencanakan dan mengeksekusi sendiri. Salah satu proyek yang menonjol dalam kelompok ini adalah **DarkMoon Open Source AI Pentesting Platform**. DarkMoon menjalankan penilaian keamanan secara menyeluruh dan menyediakan laporan berbasis bukti setelah selesai.

## Bagaimana DarkMoon Bekerja? Arsitektur yang Cerdas

DarkMoon dirancang dengan memisahkan model yang "berpikir" dari alat yang "bertindak". Ini adalah fondasi penting untuk keamanan dan akurasi.

Sebuah orkestrator bernama **OpenCode** berkomunikasi dengan model bahasa besar (LLM), merencanakan setiap langkah, lalu mendelegasikan tindakan nyata ke lapisan kontrol yang dibangun di atas **Model Context Protocol (MCP)**. Lapisan MCP ini mengekspos daftar alat yang diizinkan (allow-list) dan menjalankan alat-alat tersebut di dalam kontainer Docker yang terisolasi. Kontainer ini sudah dilengkapi dengan lebih dari lima puluh utilitas keamanan, termasuk **Nuclei**, **sqlmap**, **BloodHound**, dan **NetExec**. Selain itu, DarkMoon juga memiliki sub-agen khusus yang mencakup aplikasi web, Active Directory, Kubernetes, dan protokol jaringan.

### Alur Penilaian Otomatis

Penilaian di DarkMoon mengikuti urutan yang teratur. Pertama, platform ini akan menemukan port dan layanan yang terbuka, lalu melakukan *fingerprinting* terhadap *technology stack*. Setelah itu, ia memodelkan *attack surface* dan mengirimkan sub-agen yang cocok dengan apa yang ditemukan.

Sistem umpan balik reaktif memastikan hasil setiap langkah dikembalikan ke orkestrator. Misalnya, jika situs WordPress terdeteksi di awal, agen CMS akan dipicu. Jika *endpoint* GraphQL ditemukan kemudian, agen GraphQL akan ditarik masuk. Cakupan penilaian ini selaras dengan metodologi yang sudah mapan, seperti ISO 27001 dan NIST SP 800-115.

### Prioritas Keamanan dan Batasan Lingkup

Salah satu kekhawatiran terbesar dalam otomatisasi AI adalah otonomi yang tak terbatas. DarkMoon menangani ini dengan serius. Boutayeb, pemimpin pemeliharaan DarkMoon, menjelaskan bahwa **LLM tidak pernah mengeksekusi perintah arbitrer secara langsung**. Setiap tindakan melewati server MCP, yang hanya mengekspos daftar alat dan alur kerja yang secara eksplisit diizinkan.

Lingkup penilaian ditentukan oleh pengguna di awal setiap eksekusi, misalnya sebagai target, domain, rentang IP, atau aplikasi. Orkestrator hanya membangun gambaran dari aset yang ditemukan di dalam batas yang diotorisasi tersebut dan menyerahkan eksekusi ke metodologi yang disetujui. Alat baru tidak akan tersedia sampai seseorang menginstalnya, mendaftarkannya di server MCP, dan mengeksposnya ke lapisan orkestrasi. Tujuan desain ini adalah "membuat eksekusi deterministik, dapat diaudit, dan terbatas daripada membiarkan perilaku otonom yang tidak terbatas," kata Boutayeb.

## Pilihan Model LLM dan Pertimbangan Biaya

Pertanyaan tentang biaya selalu muncul. Untuk penilaian aplikasi web standar menggunakan model *frontier*, biayanya sekitar sepuluh dolar dalam biaya API. Tentu saja, keterlibatan yang lebih besar seperti Active Directory atau infrastruktur multi-host akan memakan lebih banyak biaya, karena model terus melakukan penalaran berdasarkan bukti baru, merencanakan langkah-langkah, dan jalur serangan.

DarkMoon mendukung berbagai model LLM, termasuk OpenAI, Anthropic, OpenRouter, dan model lokal melalui Ollama atau llama.cpp. Boutayeb merekomendasikan **Claude** karena keseimbangan antara kualitas penalaran, stabilitas perencanaan, dan kinerja konteks panjangnya.

Namun, ada sedikit catatan terkait sistem keamanan vendor. Model Anthropic terbaru memiliki klasifikasi yang dapat menginterupsi, menolak, atau diam-diam menurunkan tugas keamanan ofensif, bahkan dalam keterlibatan yang diizinkan. Dalam pengujian DarkMoon, Claude Opus 4.8 mencapai batas-batas tersebut di tengah penilaian, sementara Claude Opus 4.6 menjalankan penilaian hingga selesai tanpa interupsi. Proyek ini menyarankan operator menggunakan **Opus 4.6** sebagai pilihan yang paling stabil, dan menyebutkan Program Verifikasi Siber Anthropic sebagai jalur opsional bagi organisasi yang disetujui. Model kecil dalam rentang parameter yang lebih rendah tetap tidak didukung untuk menjalankan tugas otonom ini.

Singkatnya, "Ini bisa sepenuhnya gratis untuk dijalankan jika Anda tetap di lokal, atau beberapa dolar per penilaian jika Anda menginginkan kualitas penalaran tambahan dari model *frontier*. Setiap pengguna memilih keseimbangan mereka sendiri antara biaya dan kemampuan," kata Boutayeb.

## Laporan Berbasis Bukti: Akurasi dan Transparansi

DarkMoon hanya mempromosikan temuan jika ada bukti yang mendukungnya. Sinyal lemah seperti respons HTTP 200 generik, *payload* yang terefleksi, dan indikator yang ambigu akan diturunkan peringkatnya dan diberi label **Unconfirmed**.

Temuan yang dikonfirmasi dilengkapi dengan perintah yang dieksekusi, keluaran mentah, pasangan permintaan dan respons HTTP, serta jejak eksekusi yang mendukungnya. Boutayeb menegaskan, "LLM tidak pernah diperlakukan sebagai sumber kebenaran. Bukti yang dikumpulkan dari lingkungan target tetap menjadi sumber kebenaran." Dia menambahkan bahwa tujuan ini menjaga validasi analis, mengurangi *triage* manual, dan memastikan setiap kesimpulan dapat dilacak dan direproduksi.

DarkMoon tersedia secara gratis di GitHub, memberikan kesempatan bagi siapa saja untuk meningkatkan postur keamanan mereka dengan otomatisasi AI.

## Referensi
https://www.helpnetsecurity.com/2026/06/29/darkmoon-open-source-ai-pentesting-platform/

DarkMoon adalah platform pentesting AI open-source yang mengotomatisasi penilaian keamanan. Pelajari bagaimana DarkMoon memisahkan logika dari eksekusi, menggunakan agen khusus, dan memberikan laporan berbasis bukti untuk menjaga sistem Anda tetap aman.

DarkMoon: Platform Pentesting AI Open-Source untuk Otomatisasi Penilaian Keamanan

Solusi praktis integrasi webmail custom ke dalam dashboard Gmail. Kelola, baca, dan kirim email domain pribadi langsung dari satu tempat tanpa ribet gonta-ganti tab.

Mengapa Kamu Masih Buka Dua Tab Terpisah? Panduan Setup Custom Webmail Langsung di Dashboard Gmail

Pelajari efisiensi merakit mesin tetas telur listrik AC otomatis dengan modal murah untuk mendongkrak hasil ternak unggas tanpa repot bolak-balik telur manual.

Otomasi Ternak Unggas: Kenapa Rakit Sendiri Mesin Penetas Telur AC Jauh Lebih Worth It Dibanding Cara Konvensional?

Pelajari bagaimana mesin tetas telur berbasis arus listrik DC bekerja menjaga suhu dan kelembapan ideal untuk mendongkrak keberhasilan penetasan telur unggas.

Mesin Tetas Telur Arus DC: Solusi Hardware Murah Buat Tingkatin Angka Penetasan Unggas

Kupas tuntas seluk-beluk mobil aki anak dengan kontrol ganda dan fitur multimedia. Pahami batas spesifikasi hardware sebelum eksekusi build sendiri.

EV Versi Mini: Membedah Mobil Listrik Aki Lengkap dengan Remote Control dan Fitur Multimedia

Pelajari cara merakit smart power strip berbasis NodeMCU dan Blynk untuk kontrol daya nirkabel serta integrasi IoT yang aman dan efisien.

Mengapa Beli Mahal Kalau Bisa Bikin Sendiri? Rancang Smart Power Strip Berbasis NodeMCU dan Blynk

Solusi tuntas mengatasi bug sistem dan software bermasalah di MacBook dengan panduan install ulang macOS lewat Internet Recovery secara aman.

#pentesting

Getting Lastest Post..

Populer Bulan Ini