- Alat keamanan tingkat lanjut mendukung bisnis untuk mengelola risiko AI.
- Organisasi dapat menerapkan kebijakan keamanan pada model bisnis dengan alat yang tepat.
- Alat pemindaian keamanan dapat mengidentifikasi risiko tersembunyi dalam rantai pasokan AI bisnis.
pibitek.biz -Kabar tentang risiko keamanan yang terkait dengan AI generatif (AI Generatif) dan LLM sudah ramai beredar. Perhatian ini bukan tanpa alasan. Tools AI memang memiliki risiko nyata di dunia nyata, mulai dari "halusinasi" hingga kebocoran data pribadi dan rahasia perusahaan. Tapi yang penting untuk dipahami adalah, risiko-risiko ini hanyalah puncak dari gunung es. Perkembangan pesat AI telah mengubah perusahaan, industri, dan sektor-sektor dalam skala besar. Di saat yang sama, AI juga menghadirkan risiko bisnis baru yang meluas, mulai dari intrusi dan pelanggaran hingga hilangnya data rahasia dan rahasia dagang.
2 – Ransomware dan Tantangan Pembayaran Tebusan 2 – Ransomware dan Tantangan Pembayaran Tebusan
3 – OSCAL TIGER 13: Ponsel Pintar dengan Kamera AI nan Hebat 3 – OSCAL TIGER 13: Ponsel Pintar dengan Kamera AI nan Hebat
AI bukan hal baru. Perusahaan sudah menggabungkan berbagai bentuk teknologi ini ke dalam model bisnis mereka selama lebih dari satu dekade. Namun, adopsi massal sistem AI baru-baru ini, termasuk AI Generatif, telah meningkatkan taruhan. Rantai pasokan software terbuka saat ini sangat penting untuk inovasi dan pertumbuhan bisnis. Tapi di balik sisi positifnya, ada risiko yang mengintai. Saat sistem dan beban kerja yang penting bagi bisnis semakin mengandalkan AI, penyerang pun mulai melirik teknologi ini dan menyiapkan serangan mereka.
Sayangnya, karena sistem ini sulit dipahami, sebagian besar bisnis dan lembaga pemerintah tidak dapat mengidentifikasi risiko yang tersebar luas dan seringkali tersembunyi ini. Mereka tidak memiliki visibilitas untuk mengetahui di mana ancaman tersebut berada, atau alat yang diperlukan untuk menerapkan kebijakan keamanan pada aset dan artefak yang masuk atau digunakan dalam infrastruktur mereka. Mereka mungkin belum memiliki kesempatan untuk melatih tim mereka agar dapat mengelola sumber daya AI dan ML secara efektif.
Hal ini bisa menjadi awal dari insiden keamanan rantai pasokan terkait AI seperti SolarWinds atau MOVEit. Untuk menambah kerumitan, model AI biasanya menggabungkan ekosistem yang luas dari alat, teknologi, komponen sumber terbuka, dan sumber data. Pelaku jahat dapat menyuntikkan kerentanan dan kode berbahaya ke dalam alat dan model yang berada di dalam rantai pasokan pengembangan AI. Dengan begitu banyak alat, potongan kode, dan elemen lainnya yang beredar, transparansi dan visibilitas menjadi semakin penting, namun sayangnya hal itu masih sulit dicapai oleh sebagian besar organisasi.
Lantas, apa yang bisa dilakukan organisasi? Menerapkan kerangka kerja keamanan AI yang komprehensif, seperti MLSecOps, yang memberikan visibilitas, keterlacakan, dan akuntabilitas di seluruh ekosistem AI/ML. Pendekatan ini mendukung prinsip secure-by-design tanpa mengganggu operasi dan kinerja bisnis reguler. Strategi manajemen risiko sangat penting untuk diterapkan. Organisasi harus memiliki kebijakan dan prosedur yang jelas untuk mengatasi keamanan, bias, dan keadilan di seluruh tumpukan pengembangan AI.
Alat yang mendukung penegakan kebijakan memungkinkan organisasi untuk mengelola risiko secara efisien di domain regulasi, teknis, operasional, dan reputasi. Alat pemindaian keamanan tingkat lanjut dapat mengidentifikasi kerentanan rantai pasokan AI yang dapat menyebabkan kerusakan yang tidak disengaja atau disengaja. Alat keamanan terintegrasi dapat memindai daftar bahan AI (AIBOM) dan menunjukkan potensi kelemahan dan solusi yang disarankan dalam alat, model, dan perpustakaan kode. AIBOM, mirip dengan daftar bahan software tradisional, mencantumkan dan melacak semua elemen yang digunakan dalam membangun sistem AI.
Ini termasuk alat, perpustakaan sumber terbuka, model yang telah dilatih sebelumnya, dan ketergantungan kode. Dengan menggunakan alat yang tepat, AIBOM dapat dihasilkan secara otomatis, sehingga memberikan gambaran yang jelas tentang ekosistem AI organisasi pada setiap saat. Alat sumber terbuka yang dirancang khusus untuk AI dan ML dapat memberikan banyak manfaat. Alat pemindaian ini dapat mendeteksi dan melindungi dari potensi kerentanan dalam model ML dan serangan injeksi prompt dalam LLM. Program bug bounty AI dapat memberikan wawasan awal tentang kerentanan baru dan menyediakan mekanisme untuk mengatasinya.
Seiring waktu, kerangka kerja kolaboratif ini memperkuat postur keamanan keseluruhan dari ekosistem AI. LLM secara fundamental mengubah bisnis dan dunia. Mereka menawarkan peluang luar biasa untuk berinovasi dan menciptakan kembali model bisnis. Namun, tanpa postur keamanan yang diutamakan, mereka juga menghadirkan risiko yang signifikan. Rantai pasokan software dan AI yang kompleks tidak harus menjadi gunung es risiko yang tersembunyi di bawah permukaan. Dengan proses dan alat yang tepat, organisasi dapat menerapkan kerangka kerja keamanan AI tingkat lanjut yang membuat risiko tersembunyi terlihat, sehingga tim keamanan dapat melacak dan mengatasinya sebelum berdampak.
