EDCCS, tim yang terdiri atas empat mahasiswa universitas di Tiongkok, lolos ke babak final kompetisi pelacakan blockchain SCAN 2026 yang dijadwalkan berlangsung pada 28 September di Seoul. Tim yang beranggotakan mahasiswa dari tiga universitas berbeda—Qinhuangdao Northeastern University, Henan University of Economics and Law, dan Chengdu University of Information Technology—melaju dari babak penyisihan yang diikuti 416 tim dan 754 peserta. Kelolosan mereka menandai partisipasi pertama dalam kompetisi investigasi blockchain, yang dicapai dengan mengadaptasi metodologi dari kompetisi CTF (Capture The Flag) keamanan siber tradisional. SCAN 2026, yang diselenggarakan oleh perusahaan informasi aset digital Diasset dengan platform data blockchain global Chainalysis sebagai mitra CTF, bertujuan meningkatkan kemampuan keamanan siber dan investigasi aset digital.
EDCCS Membentuk Tim dari Tiga Universitas di Tiongkok
EDCCS menyatukan mahasiswa dari institusi berbeda melalui minat yang sama terhadap keamanan siber dan kompetisi keamanan. Dua anggota berkuliah di Qinhuangdao Northeastern University, satu berkuliah di Henan University of Economics and Law, dan satu berkuliah di Chengdu University of Information Technology. Para anggota tim memiliki latar belakang teknis yang saling tumpang tindih, bukan pembagian peran yang berbeda. Pengalaman mereka berasal dari kompetisi CTF, penelitian kerentanan, pengembangan alat, dan implementasi rekayasa. Tim menghadapi masalah teknis yang belum dikenal dengan mengidentifikasi informasi dan kemampuan yang diperlukan secara cepat, kemudian membuat atau memodifikasi alat untuk menyederhanakan proses pemecahan masalah.
Tim Lolos ke Babak Final dalam Kompetisi Blockchain Pertama
EDCCS mengaku terkejut bisa mencapai babak final, mengingat ini merupakan partisipasi pertama mereka dalam kompetisi investigasi blockchain. Kelolosan tersebut memvalidasi kemampuan mereka untuk menerapkan keterampilan yang dikembangkan melalui CTF—pembelajaran cepat di lingkungan yang belum dikenal, ekstraksi informasi, otomatisasi tugas, pembentukan hipotesis, dan verifikasi—pada investigasi on-chain. Tim tidak menemukan satu pun masalah yang sangat sulit selama babak penyisihan. Sebaliknya, ketidakfamiliaran dengan bidang investigasi blockchain itu sendiri menjadi tantangan utama. Sumber data, struktur transaksi, terminologi, dan metode investigasi awalnya tampak belum familier.
EDCCS Menerapkan Metodologi CTF pada Investigasi Blockchain
Tim merespons ketidakfamiliaran tersebut dengan pendekatan yang sama seperti saat menghadapi kategori CTF baru. Mereka terlebih dahulu mengidentifikasi secara spesifik apa yang diminta oleh setiap soal, menyusun informasi yang diperlukan untuk memperoleh jawaban, menemukan sumber data dan alat yang sesuai, lalu mengotomatiskan proses investigasi dan verifikasi. Ketika suatu pendekatan gagal memberikan bukti yang memadai, mereka mengubah arah pencarian, menggunakan sumber alternatif, atau memverifikasi kesimpulan melalui jalur berbeda. Pendekatan ini mengutamakan adaptasi cepat dan verifikasi berulang, bukan ketergantungan pada pengalaman sebelumnya dengan platform investigasi blockchain tertentu.
Tim Menerapkan Otomatisasi Berbasis AI untuk Analisis Data
Otomatisasi berbasis AI mengisi bagian signifikan dari alur kerja tim. EDCCS menggunakan alat AI bukan hanya untuk menjawab pertanyaan individual, melainkan sebagai komponen dari alur kerja investigasi dan analisis yang lebih luas. Tim mengonfigurasi alat AI untuk mencari informasi yang relevan, mengakses sumber data yang tersedia, melakukan kueri API, menganalisis hasil yang dikembalikan, menyusun kemungkinan penjelasan, dan memverifikasi silang jawaban kandidat ketika mengerjakan soal. Sebelum babak penyisihan, tim memperoleh akses terlebih dahulu ke beberapa API dan sumber data yang diperkirakan berguna selama kompetisi. Persiapan ini memperluas kemampuan yang tersedia bagi alur kerja berbasis AI ketika diperlukan informasi yang tidak tersedia melalui pencarian web sederhana.
Peran tim terutama berfokus pada penyusunan dan penyesuaian alur kerja—menentukan alat dan informasi yang akan digunakan, memperbaiki proses ketika hasilnya kurang andal, serta memverifikasi langsung kesimpulan penting jika diperlukan. Tim mengotomatiskan tugas pencarian, kueri, penguraian, dan verifikasi yang berulang, alih-alih melakukan operasi yang sama secara manual. Mereka memperlakukan AI sebagai lapisan otomatisasi yang menggabungkan pencarian, penggunaan alat, analisis data, dan verifikasi ke dalam proses pemecahan masalah terpadu, bukan sekadar chatbot.
EDCCS Mengidentifikasi Adaptasi Cepat sebagai Kekuatan Utama
EDCCS menganggap kekuatan terbesar mereka adalah kemampuan untuk beradaptasi secara cepat terhadap masalah teknis yang belum dikenal dan mengubah proses pemecahan masalah menjadi alur kerja rekayasa. Pengalaman dalam CTF dan penelitian kerentanan mengajarkan tim untuk bekerja dalam situasi ketika teknologi, metode solusi yang dimaksud, dan bahkan alat yang pada akhirnya berguna belum diketahui sejak awal. Mereka belajar memperoleh pengetahuan yang diperlukan selama proses pemecahan masalah dan segera mengubah arah jika dibutuhkan. Tim tidak hanya bertanya, “bagaimana cara menyelesaikan masalah ini secara manual,” tetapi juga, “seberapa besar bagian dari proses ini yang dapat ditangani oleh alat.” Pendekatan ini mencakup pengumpulan informasi, kueri API, pemrosesan data, pembuatan hipotesis, dan verifikasi jawaban. Pengurangan pekerjaan manual yang berulang memungkinkan perhatian lebih besar pada ketepatan strategi solusi secara keseluruhan.
Tim Menyempurnakan Alur Kerja AI untuk Persiapan Babak Final
EDCCS tidak merencanakan perombakan total terhadap pendekatan yang terbukti efektif selama babak penyisihan. Sebaliknya, persiapan berfokus pada penyempurnaan metodologi agar lebih andal dan sesuai untuk babak final. Salah satu arahnya adalah meningkatkan alur kerja berbasis AI—cara menghubungkan berbagai alat, API, dan sumber data, serta cara memverifikasi silang hasil dari beberapa sumber. Tim juga mempersiapkan diri menghadapi situasi ketika API atau sumber informasi tertentu tidak tersedia, tidak lengkap, atau tidak konsisten. Penetapan metode alternatif untuk memperoleh dan memverifikasi informasi memperkuat ketangguhan alur kerja dalam kondisi keterbatasan waktu. Pada saat yang sama, para anggota lebih mendalami struktur transaksi blockchain, pola umum aliran dana, dan metode investigasi. Persiapan ini bertujuan mengurangi pengetahuan dasar tentang bidang tersebut yang perlu dipelajari selama kompetisi.
Terkait potensi hadiah, tim menyatakan bahwa kemenangan itu sendiri lebih penting daripada hadiah uang. Sebagai peserta pertama kali dalam jenis kompetisi ini, performa kuat melawan tim global akan memberikan pengalaman berharga dan motivasi untuk terus mengeksplorasi bidang tersebut. Jika menang, tim berniat mengalokasikan sebagian hadiah uang untuk penelitian keamanan di masa depan, partisipasi CTF, infrastruktur teknis, dan pengembangan alat untuk proyek-proyek mendatang.
FAQ
Metodologi apa yang digunakan EDCCS untuk lolos ke babak final SCAN 2026?
EDCCS menerapkan metodologi kompetisi CTF (Capture The Flag) tradisional pada investigasi blockchain meskipun baru pertama kali berpartisipasi dalam bidang ini. Tim mengidentifikasi persyaratan soal, menyusun informasi yang diperlukan, menemukan sumber data dan alat yang sesuai, lalu mengotomatiskan proses investigasi dan verifikasi. Ketika suatu pendekatan terbukti tidak memadai, mereka mengubah arah pencarian atau menggunakan sumber alternatif untuk verifikasi.
Bagaimana EDCCS menggunakan alat AI selama babak penyisihan SCAN 2026?
Tim menerapkan otomatisasi berbasis AI sebagai komponen alur kerja investigasi yang lebih luas, bukan sebagai alat tanya jawab sederhana. Alat AI mencari informasi yang relevan, mengakses sumber data, melakukan kueri API, menganalisis hasil, menyusun penjelasan, dan memverifikasi silang jawaban kandidat. EDCCS memperoleh akses terlebih dahulu ke beberapa API dan sumber data sebelum babak penyisihan, sehingga memperluas kemampuan alur kerja berbasis AI melampaui pencarian web sederhana.
Persiapan apa yang dilakukan EDCCS untuk babak final pada 28 September?
EDCCS berfokus menyempurnakan alur kerja berbasis AI dengan meningkatkan koneksi antara berbagai alat, API, dan sumber data, serta memperkuat verifikasi silang hasil dari beberapa sumber. Tim mempersiapkan metode alternatif untuk memperoleh dan memverifikasi informasi ketika sumber tertentu tidak tersedia, tidak lengkap, atau tidak konsisten. Para anggota juga lebih mendalami struktur transaksi blockchain, pola aliran dana, dan metode investigasi untuk mengurangi pengetahuan dasar tentang bidang tersebut yang perlu dipelajari selama kompetisi.
