AI generatif dan model bahasa besar (LLM), telah menjadi inti dari inovasi di berbagai sektor. Namun, seiring dengan pertumbuhan pesat ini, muncul tantangan terkait keamanan dalam penggunaan teknologi ini. Serangan siber yang semakin berkembang dan beragam mengancam integritas dan kerahasiaan data yang diproses oleh sistem AI.
Model AI generatif yang semakin kompleks dan terintegrasi dengan berbagai aplikasi membuat mereka menjadi target bagi pelaku kejahatan siber. Kerentanan pada pustaka kode pihak ketiga yang digunakan dalam pengembangan model AI dapat dimanfaatkan untuk menyerang sistem yang lebih luas. Manipulasi pada Input data dapat menyebabkan model AI menghasilkan output yang salah.Sistem AI sering memproses data pribadi dalam jumlah besar, meningkatkan risiko kebocoran data yang sangat tinggi.
Untuk mengatasi tantangan ini, ada beberapa strategi yang dapat dilakukan di antara lain, menggabungkan keamanan ke dalam setiap tahap pengembangan dan penerapan AI, memastikan visibilitas penuh terhadap semua komponen, menerapkan model Zero Trust, melindungi data sensitif dengan enkripsi yang kuat selama penyimpanan dan transmisi, dan menerapkan teknik privasi untuk melindungi data individu saat melatih model AI.
Dalam membangun infrastruktur AI yang aman, perusahaan harus memiliki inventaris lengkap dari semua aplikasi AI yang digunakan dan memahami risiko yang terkait dengan masing-masing aplikasi. Perusahaan juga harus menerapkan pemantauan dan kontrol yang ketat terhadap aplikasi AI untuk mencegah serangan seperti injeksi dan keracunan data. Kemudian, memastikan keamanan semua komponen yang digunakan dalam pengembangan model AI, termasuk kode sumber, data pelatihan, dan alat pengembangan.
Mengamankan infrastruktur AI merupakan urgensi dalam era digital. Dengan memahami risiko dan menerapkan strategi mitigasi yang tepat, perusahaan akan dapat membangun sistem AI yang aman, terpercaya, dan bermanfaat bagi banyak orang.
