Hacker menggunakan LLM untuk membangun serangan phishing generasi berikutnya

Para ahli keamanan siber memperingatkan bahwa hacker memanfaatkan model bahasa besar (LLM) untuk menciptakan serangan phishing canggih. Alat AI ini memungkinkan pembuatan halaman phishing secara instan, yang berpotensi membuat penipuan lebih dinamis dan sulit dideteksi. Tren ini menyoroti ancaman yang berkembang dalam keamanan digital.

Dalam artikel terbaru yang diterbitkan oleh TechRadar pada 26 Januari 2026, penggunaan model bahasa besar (LLM) oleh hacker untuk mengembangkan teknik phishing canggih menjadi sorotan. Artikel berjudul 'Hacker menggunakan LLM untuk membangun generasi berikutnya dari serangan phishing - inilah yang harus diwaspadai', mengeksplorasi bagaimana sistem AI ini dapat mengotomatisasi dan menyesuaikan upaya phishing secara real-time. Deskripsi tersebut mengajukan pertanyaan kunci: 'Bagaimana jika halaman phishing dibuat secara instan?'. Hal ini menunjukkan pergeseran dari situs phishing statis ke yang dinamis, yang dapat menyesuaikan dengan input atau konteks pengguna, sehingga meningkatkan efektivitasnya. Meskipun cuplikan yang tersedia tidak merinci contoh spesifik atau pertahanan, artikel tersebut bertujuan untuk memberi tahu pembaca agar waspada terhadap ancaman baru semacam itu. Seiring dengan semakin mudahnya akses ke LLM, langkah keamanan siber harus berkembang untuk melawan serangan yang dibantu AI, menekankan pentingnya kesadaran pengguna dan alat deteksi yang kuat.

Artikel Terkait

Cybersecurity researchers have identified a fraudulent website mimicking the popular AI tool Claude that delivers backdoor malware to visitors. The discovery highlights how cybercriminals are capitalizing on growing interest in artificial intelligence platforms.

Dilaporkan oleh AI

Workers paid to train advanced AI models are increasingly relying on chatbots like ChatGPT to generate the required conversations and tests. This shortcut, described as widespread by multiple sources, risks degrading the quality of future models through recursive training on synthetic data.

Situs web ini menggunakan cookie

Kami menggunakan cookie untuk analisis guna meningkatkan situs kami. Baca kebijakan privasi kami untuk informasi lebih lanjut.
Tolak