AI memperkuat keamanan siber, tetapi tanpa tata kelola dan pengawasan yang baik, teknologi ini bisa membuka celah baru. Berikut 7 cara menjaga AI tetap aman.
AI kini berperan ganda dalam dunia keamanan siber, menjadi pedang yang mampu menembus kompleksitas data, sekaligus perisai yang melindungi sistem dari ancaman yang semakin canggih. Teknologi ini mampu menyaring data dalam hitungan detik, mendeteksi anomali sejak dini, dan memberi waktu bagi tim keamanan untuk bereaksi sebelum serangan berkembang.
Menurut studi The State of Cyber Resilience yang disponsori oleh Pure Storage, sebanyak 45% praktisi keamanan berharap teknologi keamanan berbasis AI dapat memperkuat perlindungan data organisasi. Sementara itu, 53% responden mengakui bahwa AI membantu menyederhanakan proses pertahanan dengan menangani tugas-tugas rutin yang sebelumnya dikerjakan manusia, secara lebih efisien dan hemat biaya.
Namun, keunggulan AI dalam deteksi ancaman tidak serta merta menjadikannya solusi tunggal. Tanpa tata kelola, pelatihan, dan pengawasan yang tepat, sistem berbasis AI justru dapat membuka celah baru bagi serangan siber. Untuk memastikan AI benar-benar memperkuat, bukan melemahkan pertahanan, organisasi perlu menerapkan pendekatan ketahanan yang menyeluruh. Berikut tujuh cara untuk menjaga agar AI tetap aman, efektif, dan terkendali dalam ekosistem keamanan siber modern.
- AI Tidak Menggantikan Manusia
Ancaman terbesar bukanlah AI yang mengambil alih peran manusia, melainkan kepercayaan berlebihan pada otomatisasi tanpa pelatihan dan kerangka kerja yang tepat. AI memang bisa mengenali pola dan mempercepat klasifikasi ancaman, tetapi keputusan strategis seperti kapan harus meningkatkan prioritas insiden atau bagaimana menahan serangan, tetap bergantung pada manusia.
Tips membangun ketahanan:
- Pertahankan manusia sebagai pengambil keputusan utama. Gunakan AI untuk menandai aktivitas mencurigakan, namun tetap libatkan peninjauan manusia sebelum mengambil langkah penahanan besar.
- Lakukan latihan respons insiden yang menggabungkan peringatan AI dan keputusan manusia agar tim terbiasa dengan tekanan situasi nyata.
- Tidak Ada Solusi Tunggal dalam Keamanan
AI dapat memberikan peringatan dini, misalnya ketika terjadi penghapusan data yang tidak biasa. Namun, AI tidak dapat melindungi data atau memulihkan sistem sendirian. Lapisan kontrol keamanan yang kuat dan disiplin dalam praktik ketahanan siber tetap menjadi kunci untuk meminimalkan kerugian dan mempercepat pemulihan.
Tips membangun ketahanan:
- Perkuat lapisan data dengan menerapkan prinsip hak akses minimal, mengamankan key vaults, dan mengunci konsol penyimpanan.
- Simpan salinan data penting yang aman dan tidak dapat diubah untuk melawan enkripsi ransomware serta memastikan pemulihan cepat.
- AI Masih Lebih Reaktif daripada Preventif
Kecerdasan buatan sangat efektif mendeteksi anomali setelah kejadian, tetapi masih lemah dalam mencegah akar masalah, seperti klik phishing atau penyalahgunaan kredensial.
Tips membangun ketahanan:
- Tutup celah dasar seperti akun lama, sistem tidak diperbarui, dan jalur akses yang terbuka.
- Tambahkan checkpoint sebelum tindakan berisiko, seperti penghapusan data besar atau perubahan kebijakan keamanan.
- Model AI Harus Terus Belajar
AI hanya sebaik data yang melatihnya. Jika model AI tidak diperbarui atau terpapar data poisoning, sistem bisa mengambil keputusan yang salah dan menimbulkan risiko baru.
Tips membangun ketahanan:
- Latih ulang model secara rutin dengan data yang sudah diverifikasi dan bersih.
- Batasi siapa yang dapat memodifikasi data pelatihan atau aturan deteksi, serta simpan log perubahan untuk transparansi.
- Pengawasan Manusia Tetap Esensial
AI dapat menyesuaikan aturan keamanan secara real time, tetapi tanpa pengawasan, otomatisasi bisa menjadi bumerang. Salah konfigurasi adalah salah satu risiko utama dalam keamanan berbasis AI.
Tips membangun ketahanan:
- Tetapkan batas yang jelas tentang aspek mana yang boleh diubah AI secara otomatis dan mana yang harus disetujui manusia.
- Uji coba perubahan AI dalam shadow mode terlebih dahulu atau gunakan aturan sementara yang kedaluwarsa jika tidak dikonfirmasi.
- Deteksi Anomali Membutuhkan Konteks yang Luas
Untuk menemukan serangan yang tersembunyi, AI memerlukan konteks dari berbagai sumber data. Namun, volume data yang terlalu besar dapat justru membanjiri sistem dan tim keamanan jika tidak dikelola dengan baik.
Tips membangun ketahanan:
- Fokus pada indikator penting seperti penghapusan data besar atau transfer tidak biasa.
- Lakukan deduplikasi data dan tetapkan baseline aktivitas normal agar deteksi anomali tetap efisien.
- Rasa Lapar Data AI Meningkatkan Risiko Privasi
Model generatif AI sering memerlukan akses ke data sensitif untuk menghasilkan hasil yang relevan. Hal ini meningkatkan potensi pelanggaran privasi dan kepatuhan, terutama terhadap regulasi seperti GDPR dan CCPA.
Tips membangun ketahanan:
- Batasi akses data yang diberikan ke model AI dan lindungi informasi sensitif dengan masking atau penghapusan otomatis.
- Bangun privasi langsung di dalam sistem penyimpanan dengan kontrol akses ketat, izin berbatas waktu, dan salinan data yang tidak dapat diubah.
