Apa itu Keamanan AI?

AI telah menghadirkan inovasi yang luar biasa bagi dunia dengan kecepatan yang belum pernah ada sebelumnya. Sayangnya, para penjahat cyber telah mengadopsi teknologi AI secepat dunia lainnya, yang menimbulkan kerentanan keamanan, ancaman, dan tantangan baru.

Keamanan AI, atau keamanan kecerdasan buatan, mengacu pada langkah dan praktik yang dirancang untuk melindungi sistem AI dari ancaman ini. Sama seperti sistem TI tradisional yang memerlukan perlindungan dari peretasan, virus, dan akses yang tidak sah, sistem AI memerlukan tindakan keamanan mereka sendiri untuk memastikannya tetap berfungsi, andal, dan terlindungi.

Keamanan AI penting untuk beberapa alasan, termasuk:
 

• Perlindungan data sensitif. Sistem AI memproses sejumlah besar data sensitif termasuk informasi keuangan, medis, pribadi, dan keuangan. 

• Mempertahankan integritas sistem. Kerentanan yang tidak teratasi dalam sistem AI dapat menyebabkan model terganggu, yang pada gilirannya dapat menghasilkan hasil yang tidak akurat atau merugikan.

• Melindungi ketersediaan layanan AI. Seperti layanan lainnya, sistem AI harus tetap tersedia dan beroperasi, terutama karena semakin banyak orang dan organisasi yang bergantung padanya. Pelanggaran keamanan sering kali menyebabkan waktu henti yang dapat mengganggu layanan penting. 

• Akuntabilitas. Agar AI dapat diadopsi dalam skala global, orang dan organisasi perlu memercayai bahwa sistem AI aman dan dapat diandalkan.

• Kerahasiaan: Memastikan bahwa data sensitif hanya dapat diakses oleh individu atau sistem yang sah. 

• Integritas: Mempertahankan akurasi dan konsistensi sistem AI.

• Ketersediaan: Memastikan bahwa sistem AI tetap beroperasi dan dapat diakses. 
  
  
• Akuntabilitas: Kemampuan untuk melacak tindakan yang dibuat oleh sistem AI.

 

Penting untuk membedakan antara dua konsep yang terkait tetapi berbeda: Keamanan AI dan AI untuk keamanan cyber.

Keamanan AI berfokus pada perlindungan sistem AI sendiri. Ini adalah keamanan untuk AI yang mencakup strategi, alat, dan praktik yang bertujuan melindungi model AI, data, dan algoritma dari ancaman. Hal ini termasuk memastikan bahwa sistem AI berfungsi sebagaimana mestinya dan mencegah penyerang mengeksploitasi kerentanan untuk memanipulasi output atau mencuri informasi sensitif.

AI untuk keamanan cyber, di sisi lain, merujuk pada penggunaan alat dan model AI untuk meningkatkan kemampuan organisasi untuk mendeteksi, merespons, dan mengurangi ancaman ke semua sistem teknologinya. Hal ini membantu organisasi menganalisis data kejadian dalam jumlah besar dan mengidentifikasi pola yang menunjukkan potensi ancaman. AI untuk keamanan cyber dapat menganalisis dan menghubungkan kejadian dan data ancaman cyber di beberapa sumber.

Sebagai ringkasan, keamanan AI adalah tentang melindungi sistem AI, sementara AI untuk keamanan cyber merujuk pada penggunaan sistem AI untuk menyempurnakan keseluruhan postur keamanan.

Memastikan keamanan sistem AI memerlukan pendekatan komprehensif yang mengatasi tantangan teknis dan operasional. Berikut adalah beberapa praktik terbaik untuk mengamankan sistem AI:

Untuk memastikan integritas dan kerahasiaan data yang digunakan untuk melatih model AI, organisasi harus menerapkan langkah-langkah,  keamanan data  yang kuat, meliputi: 

• Mengenkripsi data sensitif untuk membantu mencegah akses tidak sah ke himpunan data pelatihan AI.

• Memverifikasi sumber data: penting untuk memastikan bahwa data yang digunakan untuk pelatihan berasal dari sumber yang tepercaya dan dapat diverifikasi, sehingga mengurangi risiko peracunan data.

• Secara teratur membersihkan data untuk menghapus elemen berbahaya atau yang tidak diinginkan dapat membantu mengurangi risiko keamanan AI.

Melindungi model AI dari serangan sama pentingnya dengan melindungi data. Teknik utama untuk memastikan keamanan model meliputi:

• Menguji model AI secara berkala untuk mengidentifikasi potensi kerentanan terhadap serangan musuh sangat penting untuk menjaga keamanan.

• Menggunakan privasi diferensial untuk membantu mencegah penyerang membalik informasi sensitif rekayasa dari model AI.

• Menerapkan pelatihan adversarial, yaitu melatih model AI dengan algoritma yang menyimulasikan serangan agar dapat lebih cepat mengidentifikasi serangan nyata. 

Menerapkan mekanisme kontrol akses yang kuat memastikan bahwa hanya individu yang berwenang yang berinteraksi dengan atau mengubah sistem AI. Organisasi harus: 

• Menggunakan kontrol akses berbasis peran untuk membatasi akses ke sistem AI berdasarkan peran pengguna.

• Menerapkan autentikasi multifaktor untuk menyediakan lapisan keamanan tambahan untuk mengakses model dan data AI.

• Memantau dan mencatat semua upaya akses untuk memastikan akses yang tidak sah terdeteksi dan ditangani dengan cepat.

Pemantauan berkelanjutan dan audit sistem AI sangat penting untuk mendeteksi dan merespons potensi ancaman keamanan. Organisasi harus: 

• Mengaudit sistem AI secara rutin untuk mengidentifikasi kerentanan atau penyimpangan dalam kinerja sistem. 

• Menggunakan alat pemantauan otomatis untuk mendeteksi perilaku yang tidak biasa atau pola akses secara real time. 

• Memperbarui model AI secara rutin untuk menambal kerentanan dan meningkatkan ketahanan terhadap ancaman yang muncul. 

Terdapat beberapa alat dan teknologi yang dapat membantu meningkatkan keamanan sistem AI. Ini termasuk kerangka kerja keamanan, teknik enkripsi, dan alat keamanan AI khusus.

Kerangka kerja seperti Kerangka Kerja Manajemen Risiko AI NIST menyediakan panduan bagi organisasi untuk mengelola dan mengurangi risiko yang terkait dengan AI. Kerangka kerja ini menawarkan praktik terbaik untuk mengamankan sistem AI, mengidentifikasi potensi risiko, dan memastikan keandalan model AI.

Menggunakan teknik enkripsi membantu melindungi model data dan AI. Dengan mengenkripsi data sensitif, organisasi dapat mengurangi risiko pelanggaran data dan memastikan bahwa meskipun penyerang mendapatkan akses ke data, data tetap tidak dapat digunakan.

Berbagai alat dan platform telah dikembangkan untuk mengamankan aplikasi AI. Alat ini membantu organisasi mendeteksi kerentanan, memantau sistem AI untuk potensi serangan, dan menerapkan protokol keamanan. 

Karena AI menjadi lebih umum, ancaman terhadap sistem ini akan terus berkembang lebih canggih. Salah satu perhatian utamanya adalah penggunaan AI itu sendiri untuk mengotomatiskan ancaman cyber, yang memudahkan musuh untuk melakukan kampanye yang sangat bertarget dan efisien. Misalnya, penyerang menggunakan model bahasa besar dan teknik pengelabuan AI untuk membuat pesan yang meyakinkan dan dipersonalisasi, sehingga meningkatkan kemungkinan korban tertipu. Skala dan presisi serangan ini menghadirkan tantangan baru untuk pertahanan keamanan cyber tradisional.


Menanggapi ancaman yang terus berkembang ini, banyak organisasi mulai menggunakan sistem pertahanan yang didukung AI. Alat ini, seperti platform Unified SecOps yang didukung AI dari Microsoft, mendeteksi dan mengatasi ancaman secara real time dengan mengidentifikasi perilaku abnormal dan mengotomatiskan respons terhadap serangan.

Seiring dengan terus berkembangnya tantangan keamanan AI, organisasi harus tetap proaktif dalam mengadaptasi strategi keamanan mereka ke lanskap ancaman yang terus berkembang untuk memastikan keamanan dan keandalan sistem AI mereka. Strategi utama termasuk mengadopsi kerangka kerja keamanan yang komprehensif, berinvestasi dalam teknologi enkripsi dan kontrol akses, dan tetap mendapatkan informasi tentang ancaman yang muncul, dan solusi baru.

Solusi keamanan AI modern yang mengamankan dan mengatur AI secara signifikan meningkatkan perlindungan organisasi terhadap ancaman baru ini. Dengan mengintegrasikan solusi keamanan AI yang canggih ini, organisasi dapat melindungi data sensitif mereka dengan lebih baik, menjaga kepatuhan terhadap peraturan, dan membantu memastikan ketahanan lingkungan AI mereka terhadap ancaman di masa mendatang.