Slopsquatting, Risiko Keamanan dari Halusinasi AI Coding

Perkembangan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) dalam dunia pemrograman telah membawa perubahan besar dalam cara pengembang menulis kode. Asisten coding berbasis AI kini mampu melengkapi fungsi secara otomatis, merekomendasikan pustaka, menulis konfigurasi proyek, hingga mengeksekusi perintah instalasi dependensi hanya dalam hitungan detik. Produktivitas meningkat drastis, dan proses pengembangan terasa lebih cepat, ringan, serta efisien.

Namun, di balik kemudahan tersebut, muncul ancaman baru yang belum banyak disadari oleh pengembang dan organisasi teknologi, yaitu slopsquatting. Ancaman ini berakar dari kemampuan AI yang terkadang “berhalusinasi”, yakni menciptakan informasi yang terdengar logis dan meyakinkan, tetapi sebenarnya tidak benar. Dalam konteks pemrograman, halusinasi ini bisa berupa nama paket atau dependensi yang tidak pernah ada, tetapi terlihat sangat masuk akal.

Riset terbaru menunjukkan bahwa fenomena ini bukan sekadar gangguan kecil atau kesalahan sepele. Justru, ia membuka celah serius dalam keamanan rantai pasok perangkat lunak (software supply chain), terutama ketika nama paket hasil halusinasi tersebut dimanfaatkan oleh pihak tidak bertanggung jawab untuk menyebarkan kode berbahaya.

Ketika “Vibe Coding” Berubah Menjadi Ancaman

Bayangkan seorang pengembang yang sedang dikejar tenggat waktu. Dengan bantuan asisten AI, ia berada dalam kondisi yang sering disebut sebagai vibe coding—sebuah fase ketika ide mengalir deras dan kode ditulis hampir tanpa hambatan. Asisten AI dengan sigap menyarankan fungsi, struktur proyek, hingga dependensi yang dibutuhkan.

Tanpa berpikir panjang, pengembang menjalankan perintah pip install atau npm install yang direkomendasikan AI. Semua tampak normal, sampai tiba-tiba proses build gagal dengan pesan error seperti “module not found”. Lebih parah lagi, bisa jadi paket tersebut sebenarnya memang ada di repositori publik, tetapi bukan paket resmi—melainkan paket berbahaya yang sengaja dibuat oleh penyerang.

Inilah inti dari masalah slopsquatting. Nama paket yang dihasilkan AI terdengar sangat masuk akal, sehingga pengembang jarang merasa perlu untuk memverifikasinya secara manual. Dalam kondisi terburu-buru, kepercayaan terhadap AI justru menjadi titik lemah.

Memahami Apa Itu Slopsquatting

Slopsquatting merupakan evolusi dari serangan typosquatting, sebuah teknik lama di mana penyerang memanfaatkan kesalahan ketik pengguna. Contohnya, pengguna bermaksud menginstal paket populer, tetapi salah mengetik satu huruf, lalu tanpa sadar mengunduh paket palsu yang mengandung malware.

Berbeda dengan typosquatting, slopsquatting tidak bergantung pada kesalahan manusia, melainkan pada kesalahan AI. Ketika asisten pemrograman berhalusinasi dan menciptakan nama dependensi yang tidak ada—misalnya starlette-reverse-proxy—penyerang dapat dengan cepat mendaftarkan nama tersebut ke repositori publik seperti PyPI atau npm.

Jika kemudian pengembang menjalankan perintah instalasi yang dihasilkan AI, paket berbahaya tersebut akan terpasang dan berpotensi mengeksekusi kode berbahaya di sistem pengembang maupun di lingkungan produksi.

Mengapa Halusinasi AI Bisa Terjadi?

Secara teknis, model bahasa besar atau Large Language Model (LLM) bekerja berdasarkan pola statistik dari data pelatihan. Model ini sangat mahir menggabungkan potongan kata, istilah teknis, dan konvensi penamaan yang sering muncul dalam ekosistem pemrograman.

Masalah muncul ketika model diminta menyusun solusi kompleks yang melibatkan banyak pustaka baru. Dalam kondisi ini, AI cenderung “mengisi kekosongan” dengan menggabungkan morfem yang terdengar relevan, seperti:

• “graph” + “orm” 
• “serverless” + “requirements” 
• “wave” + “socket” 

Hasilnya adalah nama paket yang terdengar profesional dan realistis, tetapi sebenarnya tidak pernah ada.

Agen AI Tingkat Lanjut dan Upaya Mengurangi Halusinasi

Untuk mengatasi kelemahan LLM murni, berbagai perusahaan mengembangkan agen pemrograman tingkat lanjut yang dilengkapi dengan penalaran tambahan dan integrasi alat eksternal.

• Claude Code CLI dari Anthropic
  Claude Code CLI mengadopsi pendekatan extended thinking, yaitu menggabungkan penalaran internal dengan alat eksternal seperti pencarian web dan dokumentasi resmi. Dengan cara ini, AI tidak hanya mengandalkan probabilitas, tetapi juga bukti nyata dari sumber terkini.

  Selain itu, Claude memiliki sistem memori basis kode yang memungkinkan agen mengingat dependensi yang sudah diverifikasi sebelumnya. Hal ini membantu mencegah rekomendasi paket yang tidak konsisten atau mencurigakan.

• Codex CLI dari OpenAI
  Codex CLI menekankan pada pengujian dan debugging otomatis. Agen ini secara iteratif menjalankan tes, dan jika terjadi kegagalan impor, sistem akan menggunakan informasi tersebut sebagai umpan balik untuk menghapus pustaka yang tidak valid dari rekomendasi.

  Pendekatan ini membuat Codex lebih kontekstual, karena ia memahami struktur proyek yang sedang dikerjakan, bukan sekadar menghasilkan kode generik.

• Cursor AI dengan Validasi MCP
  Cursor AI mengambil langkah lebih jauh dengan memanfaatkan Model Context Protocol (MCP). Dengan bantuan server seperti Context7, Sequential Thinking, dan pencarian web real-time, setiap dependensi yang diusulkan divalidasi secara langsung sebelum direkomendasikan.

  Pendekatan ini terbukti mampu menekan jumlah halusinasi hingga level terendah dibandingkan agen lain, meskipun tetap belum sepenuhnya menghilangkan risiko.

Hasil Analisis Perbandingan Halusinasi

Dalam riset yang melibatkan 100 tugas pengembangan web yang realistis, peneliti membandingkan bagaimana berbagai jenis model AI menangani risiko halusinasi, khususnya dalam merekomendasikan paket atau dependensi perangkat lunak. Hasilnya menunjukkan perbedaan yang cukup signifikan antar pendekatan AI.

Pertama, model dasar (foundation models) cenderung menghasilkan output yang relatif aman ketika menangani tugas sederhana hingga menengah. Dalam banyak kasus, model ini tidak menampilkan halusinasi sama sekali. Namun, masalah mulai muncul saat model dihadapkan pada prompt dengan tingkat kompleksitas tinggi, misalnya ketika diminta menggabungkan banyak pustaka baru sekaligus. Pada kondisi ini, model dasar mengalami lonjakan kesalahan dan mulai menciptakan nama paket yang terdengar masuk akal, tetapi sebenarnya tidak ada.

Kedua, agen pemrograman tingkat lanjut menunjukkan performa yang lebih baik. Dengan tambahan penalaran chain-of-thought serta integrasi pencarian web dan pengecekan dokumentasi, agen jenis ini mampu menurunkan tingkat halusinasi hingga sekitar 50 persen dibandingkan model dasar. Meski demikian, agen ini belum sepenuhnya kebal terhadap kesalahan. Pada prompt yang sangat kompleks, masih ditemukan satu atau dua paket fiktif yang lolos dari proses validasi.

Sementara itu, Cursor AI yang dipadukan dengan Model Context Protocol (MCP) mencatat tingkat halusinasi paling rendah di antara seluruh pendekatan yang diuji. Validasi real-time melalui beberapa sumber data membantu menyaring sebagian besar rekomendasi paket yang tidak valid. Namun, riset ini juga menunjukkan bahwa kasus edge tetap ada, terutama ketika tidak tersedia referensi resmi di repositori yang dituju.

Hal menarik lainnya adalah ditemukannya pola kesalahan berupa peminjaman nama lintas ekosistem. Dalam beberapa kasus, paket yang sebenarnya hanya tersedia di ekosistem JavaScript dianggap valid di lingkungan Python. Hal ini terjadi karena nama tersebut sering muncul dalam dokumentasi, blog teknis, atau file README lintas bahasa. Akibatnya, AI mengasumsikan paket tersebut tersedia di semua ekosistem, padahal kenyataannya tidak demikian.

 
Dampak Nyata bagi Keamanan Supply Chain

Halusinasi paket bukan sekadar kesalahan teknis yang bisa diabaikan. Dalam skala organisasi, dampaknya dapat berkembang menjadi ancaman serius terhadap keamanan supply chain perangkat lunak.

Salah satu risiko terbesar adalah penyusupan malware ke dalam pipeline CI/CD. Ketika paket berbahaya terpasang secara tidak sengaja, kode jahat dapat berjalan otomatis dalam proses build dan deployment. Selain itu, organisasi juga berisiko mengalami kebocoran data sensitif, baik berupa kredensial, konfigurasi internal, maupun data pengguna.

Dampak lainnya adalah serangan lanjutan ke sistem produksi, di mana malware yang tertanam dalam dependensi dapat digunakan sebagai pintu masuk untuk eksploitasi lebih besar. Dalam jangka panjang, insiden semacam ini juga dapat menyebabkan kerusakan reputasi perusahaan, terutama jika berdampak pada pelanggan atau mitra bisnis.

Yang perlu diwaspadai, pengecekan sederhana ke repositori seperti PyPI atau npm tidak selalu cukup. Penyerang dapat dengan cepat mendaftarkan nama paket hasil halusinasi sebelum disadari pengembang. Akibatnya, paket palsu tersebut tampak sah dan berpotensi lolos dari pemeriksaan dasar, terutama jika hanya dilihat dari keberadaannya di repositori publik.

 
Rekomendasi Strategis untuk Organisasi

Untuk mengurangi risiko slopsquatting dan ancaman serupa, organisasi perlu mengubah cara pandang terhadap pengelolaan dependensi. Dependensi tidak lagi bisa dianggap sebagai komponen aman secara default. Beberapa langkah strategis yang dapat diterapkan antara lain:

• Verifikasi multi-source
  Jangan hanya mengandalkan satu repositori. Cocokkan nama paket dengan dokumentasi resmi, situs pengembang, serta diskusi komunitas untuk memastikan keabsahannya.
• Audit dependensi secara rutin
  Lakukan pemeriksaan berkala terhadap seluruh paket yang digunakan, termasuk versi, riwayat pembaruan, dan catatan kerentanan keamanan.
• Batasi instalasi otomatis
  Hindari menjalankan perintah instalasi yang dihasilkan AI secara langsung tanpa peninjauan manusia, terutama pada proyek berskala besar atau kritis.
• Gunakan agen AI dengan validasi real-time
  Pilih asisten pemrograman yang memiliki integrasi pencarian web, dokumentasi resmi, dan mekanisme validasi langsung sebelum merekomendasikan paket.
• Terapkan prinsip zero trust dalam pengembangan
  Anggap setiap dependensi sebagai potensi risiko hingga benar-benar terbukti aman melalui proses verifikasi yang jelas dan terdokumentasi.

Dengan pendekatan yang lebih disiplin dan terstruktur, organisasi dapat tetap memanfaatkan keunggulan AI dalam pengembangan perangkat lunak tanpa mengorbankan keamanan supply chain mereka.

Penutup

Slopsquatting adalah contoh nyata bagaimana kemajuan AI membawa tantangan keamanan baru yang sebelumnya tidak terpikirkan. Halusinasi paket yang terdengar sepele ternyata dapat menjadi pintu masuk bagi serangan serius dalam rantai pasok perangkat lunak.

Meskipun agen AI modern telah mampu mengurangi tingkat kesalahan ini, risiko tetap ada. Oleh karena itu, keamanan tidak boleh diserahkan sepenuhnya kepada AI. Dengan pendekatan yang disiplin, terverifikasi, dan dapat diaudit, organisasi dapat memanfaatkan kekuatan AI sekaligus meminimalkan ancaman slopsquatting dan serangan rantai pasok lainnya.