Apa itu Keamanan AI? Lindungi Sistem AI

Gambaran umum tentang AI Security

Keamanan AI adalah cabang keamanan cyber khusus untuk sistem AI. Hal ini merujuk pada serangkaian proses, praktik terbaik, dan solusi teknologi yang melindungi sistem AI dari ancaman dan kerentanan.

Poin penting

Keamanan AI melindungi data AI, menjaga integritas sistem, dan memastikan ketersediaan layanan AI.
Ancaman umum terhadap sistem AI meliputi keracunan data, serangan pembalikan model, dan serangan lawan.
Praktik terbaik untuk keamanan AI meliputi mengenkripsi data, pengujian yang kuat, kontrol akses yang kuat, dan pemantauan berkelanjutan.
Alat, solusi, dan kerangka kerja keamanan AI modern dapat membantu melindungi sistem AI dari ancaman yang terus berkembang.

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.

Konsep utama dalam keamanan AI

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.

Keamanan AI vs. AI untuk keamanan cyber

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.

Ancaman terhadap AI

Ancaman keamanan AI umum

Saat sistem AI menjadi lebih banyak digunakan oleh perusahaan dan individu, mereka menjadi target yang semakin menarik untuk serangan cyber.

Beberapa ancaman utama menimbulkan risiko terhadap keamanan sistem AI:

Keracunan Data

Keracunan data terjadi saat penyerang memasukkan data berbahaya atau menyesatkan ke dalam kumpulan pelatihan sistem AI. Karena model AI hanya sebaik data yang dilatih, merusak data ini dapat menyebabkan output yang tidak akurat atau berbahaya.

Serangan pembalikan model

Dalam serangan pembalikan model, penyerang menggunakan prediksi model AI untuk merekayasa balik informasi sensitif yang dilatih model. Hal ini dapat menyebabkan paparan data rahasia, seperti informasi pribadi, yang tidak dimaksudkan untuk dapat diakses secara publik. Serangan ini menimbulkan risiko yang signifikan, terutama ketika berhadapan dengan model AI yang memproses informasi sensitif.

Serangan adversarial

Serangan adversarial melibatkan pembuatan input menyesatkan untuk memperdaya model AI agar membuat prediksi atau klasifikasi yang salah. Dalam serangan ini, input yang tampak jinak, seperti klip gambar atau audio yang diubah, menyebabkan model AI berperilaku tidak terduga. Dalam contoh di dunia nyata, peneliti menunjukkan bagaimana perubahan halus pada gambar dapat mengelabui sistem pengenalan wajah menjadi kesalahan pengenalan orang.

Persoalan privasi

Sistem AI sering mengandalkan himpunan data besar, banyak di antaranya berisi informasi pribadi atau sensitif. Memastikan privasi individu yang datanya digunakan dalam pelatihan AI adalah aspek penting dari keamanan AI. Pelanggaran privasi dapat terjadi saat data ditangani, disimpan, atau digunakan dengan cara yang melanggar persetujuan pengguna.

Penyebaran Bergegas

Perusahaan sering menghadapi tekanan besar untuk berinovasi dengan cepat, yang dapat menyebabkan pengujian yang tidak memadai, penerapan yang tergesa-gesa, dan pemeriksaan keamanan yang kurang memadai. Peningkatan kecepatan pengembangan ini terkadang membuat kerentanan kritis tidak tertangani, menimbulkan risiko keamanan begitu sistem AI mulai beroperasi.

Kerentanan rantai pasokan

Rantai pasokan AI adalah ekosistem kompleks yang memiliki risiko kerentanan yang dapat mengancam integritas dan keamanan sistem AI. Kerentanan dalam pustaka atau model pihak ketiga terkadang membuat sistem AI rentan terhadap eksploitasi.

Kesalahan konfigurasi AI

Saat mengembangkan dan menyebarkan aplikasi AI, kesalahan konfigurasi dapat mengekspos organisasi pada risiko langsung, seperti kegagalan menerapkan tata kelola identitas untuk sumber daya AI, dan risiko tidak langsung, seperti kerentanan pada komputer virtual yang terhubung ke internet, yang dapat memungkinkan penyerang mendapatkan akses ke sumber daya AI. 

Injeksi perintah

Dalam serangan injeksi perintah, seorang peretas menyamarkan input berbahaya sebagai perintah yang sah, menyebabkan tindakan yang tidak diinginkan oleh sistem AI. Dengan membuat perintah menipu, peretas menipu model AI untuk menghasilkan output yang menyertakan informasi rahasia.

Praktik terbaik untuk mengamankan sistem AI

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

Keamanan data

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.

Keamanan model

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.

Kontrol akses

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.

Audit dan pemantauan rutin

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.

Tingkatkan keamanan AI dengan alat yang tepat

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 keamanan

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.

Teknik enkripsi

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.

Alat keamanan AI

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.

Tren yang muncul dalam Keamanan AI

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 solusi SecOps Terpadu yang Didukung AI dari Microsoft, mendeteksi dan mengatasi ancaman secara real time dengan mengidentifikasi perilaku abnormal dan mengotomatiskan respons terhadap serangan.

Solusi keamanan AI

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.

SUMBER DAYA 

Pelajari selengkapnya tentang Microsoft Security

Seorang wanita berambut gelap pendek menatap komputer.

Solusi

Keamanan untuk AI

Rangkul era AI dengan percaya diri dengan menggunakan solusi kepatuhan dan keamanan cyber terkemuka di industri.

Pelajari selengkapnya

Seorang pria berbaju hitam menunjuk peta.

Laporan resmi

Keamanan Data sebagai Dasar untuk Adopsi AI yang Aman

Temukan risiko umum terkait AI dan cari tahu cara mempersiapkan data Anda untuk mendapatkan hasil maksimal dari kemampuan AI.

Dapatkan laporan resminya

Seorang wanita dengan rambut cokelat dan kacamata, mengenakan kemeja hijau, melihat layar komputer.

Blog

Praktik terbaik untuk mengamankan aplikasi AI generatif

Pelajari praktik terbaik untuk merancang aplikasi AI generatif dengan aman.

Baca blog

Seorang pria berjas berdiri di depan laptop.

E-book

Jangan Biarkan AI Terekspos

Pelajari cara melindungi organisasi Anda dari tantangan utama AI.

Dapatkan e-book

Beberapa risiko keamanan teratas Keamanan AI membantu melindungi dari pelanggaran data, manipulasi model, serangan musuh, dan penyalahgunaan AI untuk tujuan berbahaya seperti pengelabuan.
Mengamankan AI melibatkan perlindungan data AI, model, dan sistem dari penyerangan cyber menggunakan enkripsi, pengujian reguler, pemantauan, dan pengawasan manusia.
Keamanan AI berfokus pada perlindungan sistem AI sendiri. Hal ini mencakup strategi, alat, dan praktik yang ditujukan untuk melindungi model AI, data, dan algoritma dari ancaman. AI untuk keamanan cyber merujuk pada penggunaan alat dan model AI untuk meningkatkan kemampuan organisasi untuk mendeteksi, merespons, dan mengatasi ancaman ke semua sistem teknologinya.

Apa itu Keamanan AI?