Keamanan siber
Keamanan Kripto Membutuhkan Deteksi Phishing yang Sadar Pasar
Tambahkan Securities.io ke sumber pilihan Anda di Google
Di era modern di mana sebagian besar aset dan informasi berharga telah didigitalisasi, penipuan phishing menjadi cara penting bagi penjahat untuk mencuri uang, jauh lebih tinggi dibandingkan perampokan & pemerasan fisik “normal”, dengan kerugian global hingga $25 miliar yang secara langsung dikaitkan dengan phishing setiap tahun.
Secara lebih luas, skema penipuan dan penipuan bank diperkirakan menyebabkan kerugian sebesar $485,6 miliar di seluruh dunia.
Lebih buruk lagi, pemulihan dana sangat rendah, hanya sekitar 5% untuk phishing digital dan penipuan siber (dibandingkan 20% untuk properti fisik yang dicuri), karena dana yang dicuri langsung dicuci melalui cryptocurrency atau jaringan transfer internasional berlapis.
Metode ini melibatkan penipu yang menyamar sebagai entitas tepercaya untuk menipu individu mengungkapkan informasi sensitif, mengunduh malware, atau mentransfer dana. Jadi pada dasarnya, ini adalah bentuk rekayasa sosial yang memanipulasi psikologi dan kepercayaan manusia daripada bergantung semata pada metode peretasan teknis.
Pasar cryptocurrency terutama rentan terhadap serangan semacam ini, karena transaksi tidak dapat dibatalkan dan kunci enkripsi yang dicuri dapat memberi penjahat akses ke kekayaan yang sangat besar.
Dua makalah penelitian terbaru menganalisis prevalensi dan karakteristik phishing dalam cryptocurrency, lebih tepatnya pada jaringan Ethereum.
Makalah pertama, yang dipublikasikan oleh peneliti di University of Manchester (UK), American University of Sharjah (UAE), dan Renmin University of China, menyelidiki kondisi pasar ketika phishing paling umum. Makalah ini diterbitkan di International Review of Economics & Finance1, dengan judul “The interplay between crypto market conditions and phishing crimes: Ethereum under the microscope”.
Artikel kedua, yang ditulis oleh peneliti di Interdisciplinary Research Center for Finance and Digital Economy, King Fahd University of Petroleum and Minerals, menunjukkan bahwa model pembelajaran mesin dapat mengidentifikasi transaksi phishing dengan akurasi tinggi menggunakan fitur tingkat transaksi yang kompak. Makalah ini diterbitkan di Blockchain: Research and Applications2, dengan judul “Enhanced Phishing Transactions Detection on Ethereum Network with Tree-based Ensembles: An Empirical Study”.
Bagaimana Phishing Bekerja?
Phishing dapat menggunakan berbagai metode penargetan: dapat berupa pesan massal yang kemudian menyaring hanya orang yang terjebak dalam penipuan, atau dapat berupa pesan yang sangat disesuaikan, dirancang agar tampak sah bagi individu tertentu, biasanya profil berposisi tinggi di organisasi tertentu atau orang dengan kekayaan bersih tinggi.
Bagaimanapun, metode ini bergantung pada penyamaran pesan yang sah, entah itu email bank, faktur dari pemasok yang dikenal, dll. Seringkali, korban akan diarahkan ke situs web yang tampak seperti situs resmi namun sebenarnya dirancang hanya untuk menangkap login, kata sandi, dan informasi rahasia lainnya.
Kemajuan terbaru dalam AI justru memperburuk ancaman, karena pesan yang lebih adaptif atau bahkan peniruan suara orang nyata dapat digunakan untuk menciptakan kepercayaan.
Itulah mengapa di antara rekomendasi untuk melindungi diri dari phishing adalah selalu memeriksa URL lengkap alamat web sebelum memasukkan kata sandi atau data keuangan, memverifikasi sumber secara langsung, dan mengaktifkan otentikasi multi-faktor (MFA).
Kondisi Pasar Ethereum & Phishing
Membangun Dataset yang Relevan
Studi ini menggunakan data cryptocurrency bulanan dari Januari 2016 hingga Desember 2022 untuk menganalisis tren angka kejahatan phishing global. Tahun 2016 dipilih karena pada saat itu Ethereum menarik lebih banyak perhatian publik dan mengalami tingkat aktivitas pasar yang lebih tinggi, serta kapitalisasi pasar Ethereum mulai mengalami pertumbuhan dan volatilitas yang signifikan.
Phishing jauh merupakan jenis penipuan yang paling umum di ruang crypto, menyumbang lebih dari setengah total. Rantai aplikasi terdesentralisasi Ethereum adalah tempat sebagian besar penipuan ini terjadi.
Para peneliti membandingkan statistik phishing ini dengan enam metrik keuangan Ethereum yang dikumpulkan dari transaksi yang dilakukan di bursa cryptocurrency Kraken:
- Jumlah total transaksi.
- Harga rata-rata per transaksi.
- Kuantitas rata-rata transaksi.
- Kuantitas agregat token yang diperdagangkan.
- Lambda Kyle: Rasio perubahan harga terhadap volume order, atau seberapa besar perdagangan besar menggerakkan harga aset.
- Biaya transaksi implisit.
Lebih Banyak Perdagangan Berarti Lebih Banyak Phishing
Melihat korelasi antara statistik pasar Ethereum ini dan phishing, muncul korelasi yang jelas: peningkatan besar dalam angka kejahatan phishing sangat terkait dengan peningkatan besar dalam aktivitas transaksi Ethereum, harga rata-rata transaksi, dan kuantitas transaksi.
Tak mengherankan, biaya transaksi berhubungan negatif dengan aktivitas phishing, karena penipu berusaha menghindari kerugian pada setiap transaksi yang dicuri.
Namun, likuiditas yang lebih rendah terkait dengan lebih banyak phishing, karena hal ini mendorong pengguna mencari metode alternatif yang berpotensi tidak aman untuk menghemat biaya atau mempercepat transaksi.
Salah satu alasan utama korelasi ini, yang dicurigai oleh peneliti, adalah bahwa aktivitas perdagangan yang lebih tinggi mencerminkan minat dan keterlibatan yang meningkat. Hal ini, pada gilirannya, menciptakan kumpulan target phishing yang lebih besar yang lebih mungkin menurunkan kewaspadaan mereka.
Demikian pula, rasa takut ketinggalan (FOMO) terhadap potensi keuntungan finansial dapat membuat individu menjadi lebih rentan, yang mengarah pada keputusan terburu‑buruan.
Secara keseluruhan, hal ini menciptakan dua jalur di mana kondisi pasar Ethereum memengaruhi phishing. Yang pertama adalah bahwa biaya yang lebih rendah hanya menciptakan keuntungan lebih besar, mendorong penjahat meningkatkan upaya phishing mereka.
“Ketika likuiditas dalam dan biaya implisit rendah, pelaku dapat memindahkan atau mengonversi aset yang dicuri dengan biaya eksekusi yang lebih rendah, meningkatkan keuntungan bersih dari phishing.”
Yang lainnya adalah pengetahuan bahwa lonjakan tajam dalam harga, volatilitas, dan volume perdagangan dapat menarik investor yang kurang berpengalaman atau kurang informasi ke pasar, yang lebih terpapar pada narasi spekulatif, urgensi, dan rasa takut ketinggalan.
“Dalam hal ini, sentimen pasar dan perhatian berfungsi sebagai mediator perilaku, karena mereka tidak secara langsung menyebabkan phishing, namun dapat meningkatkan probabilitas keberhasilan upaya phishing dengan meningkatkan jumlah dan kerentanan calon korban.”
Implikasi Kebijakan
Karena operasi phishing tidak beroperasi dalam vakum, melainkan bereaksi terhadap kondisi pasar, kebijakan terkait kejahatan keuangan juga harus demikian. Langkah pertama adalah mengakui hubungan ini dan merespons secara tepat.
“Otoritas regulatori dan bursa cryptocurrency dapat meningkatkan mekanisme pengawasan mereka selama periode aktivitas pasar atau volatilitas yang signifikan, dengan mengadopsi strategi proaktif untuk mengidentifikasi dan menggagalkan kampanye phishing potensial sebelum mereka berdampak pada korban.”
Elemen lain adalah bahwa biaya transaksi mungkin bukan hanya biaya, melainkan juga penangkal terhadap aktivitas kriminal. Jadi meskipun biaya transaksi tinggi secara menyeluruh tidak diinginkan, pungutan terarah pada transaksi berfrekuensi tinggi yang mencurigakan dapat sangat membantu.
“Biaya transaksi yang tinggi tampaknya menghalangi aktivitas phishing, menunjukkan bahwa regulator dapat mengeksplorasi kebijakan atau mekanisme yang memengaruhi biaya transaksi secara strategis untuk mengurangi aktivitas ilegal tanpa berdampak negatif pada operasi pasar yang sah.”
Terakhir, kampanye kesadaran publik harus disinkronkan secara erat dengan dinamika pasar, terutama selama periode aktivitas pasar Ethereum yang meningkat atau pergerakan harga yang signifikan.
“Upaya edukasi, dikombinasikan dengan peringatan publik yang tepat waktu tentang potensi ancaman phishing, dapat secara signifikan mengurangi tingkat korban dengan meningkatkan kesadaran di antara investor dan pedagang.”
Mendeteksi Crypto-Phishing dengan AI
Memilih Model Pembelajaran Mesin
Dalam studi ini, para peneliti menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk menguji kemampuan mereka dalam mendeteksi penipuan crypto. Lebih tepatnya, untuk menilai efektivitas model ensemble berbasis pohon (algoritma yang menggabungkan prediksi dari beberapa pohon keputusan individu) dalam mendeteksi serangan phishing pada jaringan Ethereum.
Ini mencakup tujuh model ensemble berbasis pohon: Random Forest, Extra Trees, AdaBoost, CatBoost, Gradient Boosting, XGBoost, dan Hist Gradient Boosting.
Mereka menggunakan dataset berisi 71.250 transaksi Ethereum nyata dari 2017 hingga 2019, yang disediakan oleh peneliti lain, dengan 22% di antaranya anomalous. Transaksi abnormal (penipuan) dikumpulkan dari alat sumber terbuka, EtherscanDB.
Data Apa yang Berguna untuk Deteksi Penipuan?
Dari analisis ini, beberapa fakta muncul.
Yang pertama adalah bahwa beberapa fitur data sangat berguna untuk deteksi phishing, seperti timestamp dan nomor blok, serta gas dan harga gas, sementara beberapa lainnya pada dasarnya tidak relevan, seperti indeks transaksi atau hash blok.
Yang lainnya adalah bahwa beberapa model jauh lebih efisien dan lebih cepat dalam mendeteksi penipuan. Bahkan ada yang memerlukan waktu hingga 5 kali lebih lama.
Namun, kecepatan dan efisiensi komputasi ini dapat beriringan dengan presisi yang lebih rendah, karena Gradient Boosting adalah yang paling lambat, namun juga model yang mencapai kinerja deteksi keseluruhan terkuat.
Dalam praktiknya, dapat ditemukan kompromi antara intensitas komputasi dan efisiensi deteksi penipuan.
“Penggunaan representasi fitur yang kompak menunjukkan bahwa deteksi phishing yang efektif dapat dicapai dengan beban komputasi yang lebih rendah, meningkatkan skalabilitas.”
Menuju Pasar Cryptocurrency yang Lebih Aman
Cryptocurrency telah menjadi target penipuan sekaligus cara bagi penjahat untuk mencuci keuntungan yang diperoleh secara tidak sah, sebuah fakta yang selama ini menjadi noda pada reputasi sektor ini.
Berkat lebih banyak penelitian akademis seperti studi ini, pemahaman yang lebih mendalam tentang dinamika pasar serta kemampuan untuk mendeteksi dan memblokir serangan phishing dapat dicapai.
Bersama-sama, temuan tersebut mengarah pada masa depan di mana bursa, dompet, regulator, dan perusahaan analitik blockchain memperlakukan pencegahan phishing sebagai masalah manajemen risiko dinamis yang terkait dengan kondisi pasar.
Hal ini juga penting diingat bagi semua pengguna crypto, bahwa jalur yang mudah atau permintaan mendadak untuk identifikasi atau kata sandi harus diperlakukan dengan kecurigaan maksimal, terutama selama lonjakan pasar dan periode volatilitas tinggi.
Studi Referensi
1. Yuanyuan Zhang, et al. The interplay between crypto market conditions and phishing crimes: Ethereum under the microscope. International Review of Economics & Finance. September 2026. Artikel: 105497. Volume 110. 10.1016/j.iref.2026.105497
2. Shikah J. Alsunaidi and Hamoud Aljamaan. Enhanced Phishing Transactions Detection on Ethereum Network with Tree-based Ensembles: An Empirical Study. Blockchain: Research and Applications. 12 Juni 2026, 100506. https://doi.org/10.1016/j.bcra.2026.100506
