Risiko keamanan AI menjadi perhatian penting seiring dengan pesatnya adopsi teknologi kecerdasan buatan dalam berbagai sektor bisnis. Dari otomatisasi proses hingga analisis data yang kompleks, AI telah membawa banyak manfaat bagi perusahaan. Namun, di balik keuntungan tersebut, muncul tantangan baru terkait keamanan yang tidak boleh diabaikan.
Memahami risiko keamanan AI sangat penting bagi perusahaan yang mengandalkan teknologi ini dalam operasional sehari-hari. Ancaman siber yang memanfaatkan celah pada sistem AI semakin berkembang, mulai dari serangan manipulasi data, penyalahgunaan model AI oleh pihak tidak bertanggung jawab, dll. Jika tidak diantisipasi, risiko-risiko ini dapat menimbulkan kerugian finansial, merusak reputasi bisnis, bahkan berpotensi melanggar regulasi perlindungan data.
Melalui artikel ini, kami akan membahas secara komprehensif tentang apa saja risiko keamanan AI yang perlu diwaspadai. Simak penjelasan kami berikut.
Table of Contents
Risiko Keamanan AI yang Perlu Diketahui
1. Risiko Akses pada AI
Menurut OWASP, sebuah LLM (Large Language Model) yang menggunakan plugin tidak aman dapat kehilangan kontrol akses, sehingga membuka peluang bagi permintaan jahat atau eksekusi kode jarak jauh tanpa izin. Sebaliknya, jika plugin atau aplikasi menangani output dari LLM secara tidak aman—tanpa validasi atau evaluasi keamanan—maka sistem backend bisa terekspos, membuatnya rentan terhadap serangan seperti XSS, CSRF, dan SSRF.
Karena chatbot berbasis AI adalah “aktor” yang mampu mengambil dan menjalankan keputusan, maka penting untuk memperhatikan sejauh mana kebebasan bertindak (agency) yang diberikan. Seperti yang dijelaskan OWASP, “Excessive Agency adalah kerentanan yang memungkinkan tindakan merugikan dilakukan sebagai respons atas output dari LLM yang tidak terduga atau ambigu (apa pun penyebab malfungsi LLM tersebut; apakah karena halusinasi/rekayasa jawaban, injeksi prompt langsung/tidak langsung, plugin jahat, prompt yang dirancang dengan buruk, atau model yang kinerjanya memang tidak optimal).”
Contohnya, asisten virtual yang bisa membaca dan mengirim email dapat disalahgunakan oleh email berbahaya untuk menyebarkan spam dari akun pengguna. Dalam semua kasus ini, model bahasa besar berfungsi sebagai perantara bagi pelaku kejahatan untuk menyusup ke dalam sistem.
Baca Juga: Apa Itu Social Engineering: Cara Kerja & Contoh Metode yang Digunakan
2. Risiko Data dalam Penggunaan AI
Ada beberapa risiko keamanan yang serius terkait data ketika menggunakan teknologi AI. Contohnya seperti poisoned training data, supply chain vulnerabilities, kebocoran informasi sensitif, prompt injection, dan serangan denial of service (DoS).
Data yang digunakan untuk melatih AI bisa saja dimanipulasi oleh pihak tidak bertanggung jawab, atau berasal dari sumber yang tidak tepercaya. Ini bisa terjadi secara langsung saat AI digunakan, misalnya dalam chatbot, ataupun seperti penggunaan model AI yang sudah dilatih, data hasil crowdsourcing, atau plugin yang tidak aman. Jika hal ini terjadi, AI dapat menghasilkan data yang salah, sistem jadi rentan dibobol, bahkan bisa mengalami kegagalan.
Masalah lainnya adalah ketika data pribadi atau rahasia digunakan dalam proses pelatihan AI. Tanpa pengamanan yang ketat, data ini berisiko bocor dan disalahgunakan.
Ada juga ancaman prompt injection, yaitu ketika perintah atau masukan yang dimasukkan ke AI sengaja dirancang untuk membuat AI membocorkan data sensitif atau melakukan tindakan yang merugikan.
Selain itu, serangan AI denial of service bertujuan membebani sistem AI hingga tidak bisa diakses oleh pengguna. Karena banyak layanan AI berbasis sistem pay-as-you-go, serangan ini juga dapat menyebabkan lonjakan penggunaan sumber daya yang berakibat pada biaya operasional yang membengkak.
3. Risiko Reputasi
Risiko keamanan AI yang perlu diwaspadai berikutnya adalah pencurian model AI dan ketergantungan berlebihan pada teknologi AI. Pencurian model AI dapat terjadi pada perusahaan yang memiliki large language model (LLM) sendiri. Model ini berisiko diakses atau dicuri oleh pihak yang tidak berwenang. Jika dicuri, model tersebut bisa disalahgunakan untuk merugikan bisnis. Dampaknya bisa mengurangi keunggulan kompetitif perusahaan. Bahkan, pencurian ini juga dapat menyebabkan kebocoran informasi rahasia yang sensitif.
Selain itu, penggunaan AI secara berlebihan tanpa kontrol yang tepat juga menjadi masalah serius. Sudah banyak kasus di mana AI menghasilkan informasi yang salah atau tidak layak, misalnya menyebutkan referensi hukum palsu, atau membuat pernyataan yang bias secara rasial maupun gender.
Baca Juga: Memahami OWASP Top 10, Standar Keamanan Website Dunia
OWASP mengingatkan bahwa perusahaan yang terlalu bergantung pada AI tanpa pengawasan manusia berisiko menyebarkan informasi keliru atau konten yang dapat merusak reputasi mereka. Lebih buruk lagi, hal ini juga bisa berujung pada tuntutan hukum.
Itu dia berbagai risiko keamanan AI. Penting bagi perusahaan untuk memastikan bahwa sistem AI yang digunakan selalu aman, terkontrol, dan diawasi secara ketat.
Jika Anda membutuhkan bantuan dalam mengamankan sistem digital di perusahaan Anda, LOGIQUE menyediakan jasa cyber security yang komprehensif. Kami siap membantu melindungi data dan sistem Anda dari berbagai ancaman siber melalui solusi simulasi phishing, jasa pentest, hingga vulnerability assessment (VA). Hubungi LOGIQUE segera untuk konsultasi lebih lanjut!
