Cisco secara resmi mengintegrasikan model kecerdasan buatan Claude Mythos buatan Anthropic ke dalam platform Cisco AI Defense. Langkah ini berjalan berdampingan dengan peluncuran pembaruan pada layanan Splunk Agent Observability serta Cisco IQ guna memperkuat pengawasan dan sistem keamanan kecerdasan buatan.
Integrasi tersebut memungkinkan tim keamanan di berbagai perusahaan melakukan uji coba serangan proaktif atau red teaming terhadap aplikasi maupun agen AI sebelum nantinya dirilis secara penuh ke tahap produksi.
President dan Chief Product Officer Cisco, Jeetu Patel, menjelaskan bahwa penerapaan AI dalam skala besar tidak dapat terwujud tanpa ketersediaan sistem yang mampu diamankan, dikelola, serta dipantau secara menyeluruh. “Dengan menyatukan perlindungan runtime AI termutakhir dengan kontrol kualitas agen yang sangat cepat, kami sedang membangun sebuah alur kepercayaan yang berkelanjutan, yakni melindungi agen dari penyusupan sekaligus memastikan tiap token yang dikeluarkan menghasilkan nilai bisnis yang terukur,” ujar Jeetu Patel dalam keterangan tertulis yang diterima detikINET.
Kebutuhan akan sinergi ini sejalan dengan hasil riset global Splunk bulan lalu. Laporan tersebut mencatat bahwa 81 persen profesional operasi TI (ITOps) dan teknisi mengonfirmasi adanya peningkatan kolaborasi antara tim keamanan dan pemantauan sistem akibat makin tingginya penggunaan agen AI.
Pengujian Proaktif Kerentanan Agen AI
Platform Cisco AI Defense yang hadir sejak Januari 2025 telah digunakan oleh ratusan korporasi untuk memetakan risiko kritis pada aplikasi kecerdasan buatan. Masuknya model Claude Mythos memberikan kemampuan penalaran tingkat tinggi untuk merancang skenario simulasi serangan multi-tahap yang diselaraskan dengan arsitektur target.
Pembaruan ini menghadirkan kemampuan pemetaan skenario serangan kontekstual (Realistic Adversarial Ideation), akses terisolasi tanpa antarmuka prompt terbuka, serta dokumentasi jejak audit yang dapat diulang untuk simulasi berikutnya. Cybersecurity Lead Anthropic, Michael Moore, menyampaikan bahwa kolaborasi ini membantu tim keamanan perusahaan dalam menguji ketangguhan agen AI secara mendalam sebelum memasuki operasional utama.
Guna menjaga kendali keamanan tetap berada di pihak korporasi, Cisco menerapkan pengawasan ketat. Pengujian dibatasi hanya pada target resmi yang sudah diotorisasi, dilengkapi verifikasi identitas operator secara kriptografis, serta fitur yang memungkinkan penghentian sesi pengujian kapan saja.
Pemantauan Biaya dan Pembaruan Cisco IQ
Di samping aspek pertahanan siber, Cisco menjawab kebutuhan visilitas pengeluaran token dan imbal hasil investasi (ROI) melalui tiga pembaruan di Splunk Agent Observability. Fitur Tokenomics dihadirkan untuk menghubungkan biaya komputasi dengan mutu luaran menggunakan data dari Amazon Bedrock dan Amazon CloudWatch. Fitur pelacak biaya penggunaan agen AI seperti Claude Code, Codex, dan Cursor ini dijadwalkan masuk tahap pratinjau terbatas pada Desember mendatang sebelum dirilis penuh di AWS Marketplace pada awal 2027.
Cisco juga menyediakan model evaluasi Eval-G1 berbasis small language model kustom yang memangkas biaya hingga 98 persen serta merespons 2,5 kali lebih cepat daripada model bahasa besar komersial. Model ini meluncur bulan ini bersama fitur The Evaluation Tuner yang memfasilitasi pengembang membuat model evaluator khusus secara otomatis.
Untuk menghadapi celah ancaman siber yang kini tereksploitasi dalam hitungan jam, Cisco menyambungkan intelijen Cisco IQ—yang mencakup lebih dari 16.000 pelanggan dan hampir 20 juta perangkat—ke Platform Splunk melalui Cisco Data Fabric. Integrasi ini mencakup konektor Model Context Protocol dan ServiceNow untuk memetakan temuan celah keamanan menjadi catatan penanganan secara otomatis, serta panduan kesiapan kriptografi Quantum Safe.
EVP dan Chief Customer Experience Officer Cisco, Liz Centoni, menilai bahwa temuan titik kerentanan hanya memberi dampak jika organisasi dapat langsung menindaklanjutinya. Melalui integrasi data ini, para analis keamanan dapat memperoleh konteks utuh untuk beralih langsung dari tahap deteksi risiko menuju aksi mitigasi.
