Saya yakin tahun 2026 akan menjadi tahun yang menentukan keamanan siber.
Suatu saat sepanjang tahun, AIancaman yang diberdayakan akan memiliki kemampuan untuk beradaptasi secara real time. Hal ini akan memaksa organisasi untuk melakukan pertahanan terhadap hal tersebut – dan mereka harus melakukannya dengan cepat.
Beberapa serangan siber yang didukung AI akan ditujukan terhadap sistem AI, yang sudah tertanam kuat di seluruh operasi bisnis – mulai dari pengambilan keputusan dan otomatisasi hingga keterlibatan pelanggan dan layanan penting.
Kepala Petugas Keamanan Informasi di Quorum Cyber.
AI masa kini infrastruktur mencakup model, kerangka pelatihan, saluran data, arsitektur RAG, API, perpustakaan sumber terbuka, alat pengembangan, dan lingkungan penerapan. Meskipun pelanggaran infrastruktur AI dalam skala besar belum menjadi hal yang umum, lanskap ancaman berkembang dengan cepat – dan potensi dampaknya sangat parah.
Pertanyaannya bukan lagi apakah infrastruktur AI akan menjadi sasaran, namun seberapa siap organisasi ketika hal tersebut menjadi sasaran.
Apa yang kami maksud dengan infrastruktur AI?
Sebelum melihat ancaman, penting untuk dipahami bahwa infrastruktur AI terdiri dari komponen-komponen berikut:
- Fondasi dan model yang disempurnakan
- Kerangka pelatihan dan inferensi
- Sumber data, penyematan, dan saluran RAG
- API, antarmuka, dan lapisan orkestrasi
- Pustaka sumber terbuka dan dependensi pihak ketiga
- Lingkungan pengembangan, pengujian, dan penerapan
Masing-masing komponen ini mewakili potensi serangan – dan tidak ada satupun yang berdiri sendiri.
Meskipun pelanggaran AI masih relatif jarang terjadi saat ini, beberapa skenario ancaman yang realistis dan semakin banyak diamati mulai bermunculan:
- Keracunan data dalam skala besar: Penyerang memanipulasi data pra-pelatihan, penyesuaian, atau penyematan untuk menimbulkan kerentanan, bias, atau pintu belakang yang tersembunyi. Masalah-masalah ini mungkin tetap tidak aktif sampai dipicu, sehingga membahayakan integritas dan kepercayaan model.
- Kompromi model rantai pasokan: Model atau ketergantungan fondasi pintu belakang didistribusikan melalui saluran yang sah, sehingga mengekspos organisasi yang tanpa sadar mengintegrasikannya ke dalam sistem produksi.
- Serangan musuh: Manipulasi input model secara real-time menyebabkan kesalahan klasifikasi atau output yang salah – sebuah risiko serius jika AI digunakan keamanankeuangan, atau lingkungan yang kritis terhadap keselamatan.
Ketika terjadi kesalahan: Skenario ancaman AI yang dahsyat
Kekhawatiran sebenarnya terletak pada skala ancaman ini. Berikut beberapa skenario serius:
- Manipulasi infrastruktur penting: Sistem AI yang disusupi yang mengendalikan jaringan listrik, jaringan transportasi, atau lingkungan layanan kesehatan dapat menghasilkan keputusan yang tidak aman atau berbahaya.
- Misinformasi yang tersebar luas: Model-model beracun yang diterapkan di berbagai organisasi dapat digunakan untuk menghasilkan misinformasi yang konsisten dan berskala besar, mengikis kepercayaan, dan memperbesar dampak buruk.
- Pencurian kekayaan intelektual: Serangan ekstraksi model dapat mengekspos algoritma kepemilikan, pelatihan dataatau logika bisnis yang sensitif, yang mengakibatkan kerugian persaingan dan finansial jangka panjang.
Skenario-skenario ini menggarisbawahi satu kebenaran utama: infrastruktur AI harus diperlakukan sebagai misi penting.
Mengapa keamanan tradisional saja tidak cukup
Lingkungan AI menimbulkan risiko baru yang tidak dapat ditangani oleh model keamanan tradisional. Meningkatnya serangan musuh, gangguan pada rantai pasokan, dan eksploitasi zero-day khusus AI berarti pendekatan keamanan reaktif tidak lagi memadai.
Mengamankan infrastruktur AI memerlukan pola pikir pertahanan yang mendalam, yang diterapkan di setiap lapisan siklus hidup AI.
Kuncinya adalah memperlakukan infrastruktur AI sebagai sistem penting dan saling terhubung yang memerlukan strategi pertahanan mendalam.
Dengan meningkatnya serangan permusuhan yang merusak data pelatihan AI, serangan rantai pasokan yang menargetkan pembaruan model AI, dan eksploitasi zero-day yang dirancang untuk membahayakan sistem keamanan AI menjadikan langkah-langkah keamanan proaktif menjadi penting dan bukan opsional.
Inilah yang perlu dilakukan..
Keamanan model:
- Menerapkan pelacakan asal model dan penandatanganan digital
- Gunakan diferensial pribadi selama pelatihan untuk mencegah kebocoran data
- Terapkan pengujian ketahanan permusuhan dan latihan tim merah
- Buat registri model yang aman dengan kontrol akses
- Pantau penyimpangan model dan pola perilaku yang tidak terduga
Keamanan saluran data:
- Terapkan pelacakan dan validasi silsilah data saat penyerapan
- Gunakan teknik menjaga privasi seperti pembelajaran gabungan
- Membangun jalur sanitasi data dan deteksi anomali
- Menerapkan tata kelola data yang aman dengan kebijakan klasifikasi dan penyimpanan
- Terapkan pemantauan berkelanjutan untuk kualitas dan integritas data
Keamanan pipa RAG:
- Amankan database vektor dengan enkripsi dan kontrol akses
- Menerapkan validasi input dan sanitasi untuk kueri
- Gunakan pemfilteran sadar konteks untuk mencegah kebocoran informasi
- Terapkan pemantauan pengambilan untuk mendeteksi pola akses yang tidak biasa
- Membangun manajemen basis pengetahuan yang aman dengan kontrol versi
Sumber terbuka & rantai pasokan:
- Menerapkan pemindaian ketergantungan dan manajemen kerentanan yang komprehensif
- Gunakan pelacakan bill of material (SBOM) perangkat lunak untuk semua komponen AI
- Tetapkan praktik pengembangan yang aman dengan penandatanganan kode
- Terapkan pemindaian kontainer dan perlindungan runtime
- Pertahankan registri perpustakaan yang disetujui dengan penilaian keamanan rutin
Keamanan infrastruktur:
- Menerapkan arsitektur jaringan zero-trust untuk beban kerja AI
- Gunakan modul keamanan perangkat keras (HSM) untuk enkripsi model
- Terapkan pencatatan dan pemantauan komprehensif di seluruh sistem AI
- Tetapkan prosedur respons insiden khusus terhadap ancaman AI
- Terapkan penilaian keamanan rutin dan pengujian penetrasi
Keamanan operasional:
- Menetapkan kerangka tata kelola AI dengan akuntabilitas yang jelas
- Terapkan validasi human-in-the-loop untuk keputusan penting
- Menerapkan sistem pemantauan dan peringatan perilaku model
- Menjaga pemulihan bencana dan bisnis rencana kesinambungan
- Pelatihan kesadaran keamanan rutin yang berfokus pada ancaman khusus AI
Keamanan harus mengimbangi AI
AI menjadi pengganda kekuatan yang kuat bagi organisasi dan pelaku ancaman. Seiring dengan semakin matangnya teknologi, metode yang digunakan untuk memanfaatkannya juga akan semakin matang.
Memperlakukan infrastruktur AI sebagai sistem penting yang saling terhubung – dan mengamankannya – bukan lagi sebuah pilihan. Organisasi yang bertindak lebih awal akan mempunyai posisi terbaik untuk mendapatkan manfaat dari AI tanpa memaparkan diri mereka pada risiko yang tidak perlu dan berpotensi menimbulkan bencana.
Kami telah menampilkan perangkat lunak perlindungan titik akhir terbaik.
Artikel ini dibuat sebagai bagian dari saluran Expert Insights TechRadarPro tempat kami menampilkan para pemikir terbaik dan tercemerlang di industri teknologi saat ini. Pandangan yang diungkapkan di sini adalah milik penulis dan belum tentu milik TechRadarPro atau Future plc. Jika Anda tertarik untuk berkontribusi, cari tahu lebih lanjut di sini: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro
