Artikel ini akan membantu Anda memahami lebih dalam masalah keamanan data dan AI, mari kita pelajari bersama INVIAI sekarang!

Kecerdasan Buatan (AI) mengubah industri dan masyarakat, namun juga menimbulkan kekhawatiran serius terkait keamanan data. Sistem AI modern didukung oleh kumpulan data besar, termasuk informasi pribadi dan organisasi yang sensitif. Jika data ini tidak diamankan dengan baik, akurasi dan keandalan hasil AI dapat terganggu.

Faktanya, keamanan siber dianggap “prasyarat penting untuk keselamatan, ketahanan, privasi, keadilan, efektivitas, dan keandalan sistem AI”. Ini berarti melindungi data bukan hanya masalah TI – melainkan dasar untuk memastikan AI memberikan manfaat tanpa menimbulkan kerugian.

Seiring AI semakin terintegrasi dalam operasi penting di seluruh dunia, organisasi harus tetap waspada dalam menjaga keamanan data yang menjadi sumber kekuatan sistem ini.

Pentingnya Keamanan Data dalam Pengembangan AI

Kekuatan AI berasal dari data. Model pembelajaran mesin mempelajari pola dan membuat keputusan berdasarkan data yang digunakan untuk pelatihan. Oleh karena itu, keamanan data sangat penting dalam pengembangan dan penerapan sistem AI. Jika penyerang dapat mengubah atau mencuri data, perilaku dan hasil AI bisa menjadi tidak akurat atau tidak dapat dipercaya.

Strategi pengelolaan data AI yang sukses harus memastikan bahwa data tidak dimanipulasi atau dirusak pada tahap manapun, bebas dari konten berbahaya atau tidak sah, dan tidak mengandung anomali yang tidak diinginkan.

Intinya, melindungi integritas dan kerahasiaan data di seluruh fase siklus hidup AI – mulai dari desain, pelatihan, penerapan, hingga pemeliharaan – sangat penting untuk AI yang dapat diandalkan. Mengabaikan keamanan siber di salah satu fase ini dapat merusak keamanan seluruh sistem AI. Panduan resmi dari lembaga keamanan internasional menekankan bahwa langkah-langkah keamanan siber yang kuat dan mendasar harus diterapkan pada semua dataset yang digunakan dalam merancang, mengembangkan, mengoperasikan, dan memperbarui model AI.

Singkatnya, tanpa keamanan data yang kuat, kita tidak dapat mempercayai sistem AI untuk aman atau akurat.

Tantangan Privasi Data di Era AI

Salah satu isu terbesar di persimpangan AI dan keamanan data adalah privasi. Algoritma AI sering membutuhkan data pribadi atau sensitif dalam jumlah besar – mulai dari perilaku online dan demografi hingga pengenal biometrik – agar dapat berfungsi dengan efektif. Hal ini menimbulkan kekhawatiran tentang bagaimana data tersebut dikumpulkan, digunakan, dan dilindungi. Pemanfaatan data tanpa izin dan pengumpulan data secara tersembunyi telah menjadi tantangan yang umum: sistem AI mungkin mengakses informasi pribadi tanpa sepengetahuan atau persetujuan penuh individu.

Misalnya, beberapa layanan berbasis AI mengumpulkan data dari internet – kasus kontroversial melibatkan perusahaan pengenalan wajah yang mengumpulkan lebih dari 20 miliar gambar dari media sosial dan situs web tanpa izin. Hal ini memicu reaksi regulasi, dengan otoritas Eropa menjatuhkan denda besar dan larangan karena pelanggaran undang-undang privasi. Insiden seperti ini menunjukkan bahwa inovasi AI dapat dengan mudah melanggar batas etika dan hukum jika privasi data tidak dihormati.

Regulator di seluruh dunia merespons dengan menegakkan undang-undang perlindungan data dalam konteks AI. Kerangka kerja seperti Regulasi Perlindungan Data Umum Uni Eropa (GDPR) sudah menetapkan persyaratan ketat tentang bagaimana data pribadi dapat diproses, yang berdampak pada proyek AI secara global. Ada juga regulasi khusus AI yang akan datang – misalnya, EU AI Act (diperkirakan berlaku pada 2025) yang akan mewajibkan sistem AI berisiko tinggi untuk menerapkan langkah-langkah yang menjamin kualitas data, akurasi, dan kekuatan keamanan siber.

Organisasi internasional juga menegaskan prioritas ini: rekomendasi etika AI UNESCO secara eksplisit mencakup “Hak atas Privasi dan Perlindungan Data,” menuntut agar privasi dilindungi sepanjang siklus hidup sistem AI dan kerangka perlindungan data yang memadai diterapkan. Singkatnya, organisasi yang menerapkan AI harus menavigasi lanskap kompleks kekhawatiran privasi dan regulasi, memastikan data individu dikelola secara transparan dan aman untuk menjaga kepercayaan publik.

Ancaman terhadap Integritas Data dan Sistem AI

Mengamankan AI bukan hanya soal melindungi data dari pencurian – tetapi juga menjaga integritas data dan model dari serangan canggih. Pelaku jahat telah menemukan cara mengeksploitasi sistem AI dengan menargetkan rantai pasokan data itu sendiri. Sebuah advis keamanan siber bersama pada 2025 menyoroti tiga area utama risiko keamanan data khusus AI: rantai pasokan data yang terganggu, data yang dimodifikasi secara berbahaya (“diracun”), dan pergeseran data. Berikut penjelasan tentang ancaman utama tersebut:

• Serangan Keracunan Data: Dalam serangan keracunan, penyerang sengaja menyisipkan data palsu atau menyesatkan ke dalam set pelatihan sistem AI, merusak perilaku model. Karena model AI “belajar” dari data pelatihan, data yang diracun dapat menyebabkan keputusan atau prediksi yang salah.
  Misalnya, jika pelaku kejahatan siber berhasil memasukkan sampel berbahaya ke dalam data pelatihan filter spam, AI mungkin mulai mengklasifikasikan email berbahaya yang mengandung malware sebagai aman. Contoh nyata yang terkenal adalah insiden chatbot Tay Microsoft pada 2016 – para troll internet “meracuni” chatbot dengan memasukkan input ofensif, menyebabkan Tay belajar perilaku beracun. Ini menunjukkan betapa cepatnya sistem AI dapat terganggu oleh data buruk jika tidak ada perlindungan.

  Keracunan juga bisa lebih halus: penyerang mungkin mengubah hanya sebagian kecil dataset dengan cara yang sulit dideteksi namun mempengaruhi keluaran model sesuai keinginan mereka. Mendeteksi dan mencegah keracunan adalah tantangan besar; praktik terbaik meliputi verifikasi sumber data dan penggunaan deteksi anomali untuk mengidentifikasi data mencurigakan sebelum mempengaruhi AI.

• Input Adversarial (Serangan Pengelakan): Setelah model AI dilatih dan diterapkan, penyerang dapat mencoba menipu dengan memberikan input yang dirancang khusus. Dalam serangan pengelakan, data input dimanipulasi secara halus agar AI salah menginterpretasikannya. Manipulasi ini mungkin tidak terlihat oleh manusia namun dapat mengubah hasil model secara drastis.
  Contoh klasik melibatkan sistem penglihatan komputer: peneliti menunjukkan bahwa menempelkan beberapa stiker kecil atau menambahkan sedikit cat pada rambu berhenti dapat menipu AI mobil otonom agar “melihat” rambu tersebut sebagai tanda batas kecepatan. Gambar di bawah menggambarkan bagaimana perubahan kecil yang tampak tidak berarti bagi manusia bisa membingungkan model AI secara total. Penyerang bisa menggunakan teknik serupa untuk melewati pengenalan wajah atau filter konten dengan menambahkan gangguan tak terlihat pada gambar atau teks. Contoh adversarial ini menyoroti kerentanan mendasar AI – pengenalan pola yang dapat dieksploitasi dengan cara yang tidak terduga manusia.防

Perubahan kecil pada rambu berhenti (seperti stiker atau tanda halus) dapat menipu sistem penglihatan AI agar salah membacanya – dalam satu eksperimen, rambu berhenti yang dimodifikasi secara konsisten diinterpretasikan sebagai tanda batas kecepatan. Ini menunjukkan bagaimana serangan adversarial dapat menipu AI dengan memanfaatkan keunikan cara model menginterpretasi data.

• Risiko Rantai Pasokan Data: Pengembang AI sering mengandalkan sumber data eksternal atau pihak ketiga (misalnya dataset hasil scraping web, data terbuka, atau agregator data). Ini menciptakan kerentanan rantai pasokan – jika data sumber terganggu atau berasal dari asal yang tidak terpercaya, bisa mengandung ancaman tersembunyi.
  Misalnya, dataset yang tersedia publik bisa sengaja disisipkan entri berbahaya atau kesalahan halus yang kemudian merusak model AI yang menggunakannya. Menjamin asal-usul data (mengetahui dari mana data berasal dan memastikan tidak dimanipulasi) sangat penting.

  Panduan bersama dari lembaga keamanan menganjurkan penerapan langkah seperti tanda tangan digital dan pemeriksaan integritas untuk memverifikasi keaslian data saat data bergerak melalui pipeline AI. Tanpa perlindungan ini, penyerang bisa membajak rantai pasokan AI dengan mengubah data di hulu (misalnya memanipulasi data pelatihan model yang diunduh dari repositori publik).

• Pergeseran Data dan Penurunan Kinerja Model: Tidak semua ancaman bersifat jahat – beberapa muncul secara alami seiring waktu. Pergeseran data adalah fenomena di mana sifat statistik data berubah secara bertahap, sehingga data yang dihadapi sistem AI saat beroperasi tidak lagi sesuai dengan data pelatihan. Ini dapat menyebabkan penurunan akurasi atau perilaku yang tidak terduga.
  Meskipun pergeseran data bukan serangan, hal ini menjadi perhatian keamanan ketika model yang berkinerja buruk dapat dieksploitasi oleh penyerang. Misalnya, sistem deteksi penipuan AI yang dilatih dengan pola transaksi tahun lalu mungkin mulai gagal mendeteksi taktik penipuan baru tahun ini, terutama jika pelaku kejahatan beradaptasi untuk menghindari model lama.

  Penyerang bahkan bisa sengaja memperkenalkan pola baru (bentuk pergeseran konsep) untuk membingungkan model. Melatih ulang model secara berkala dengan data terbaru dan memantau kinerjanya sangat penting untuk mengatasi pergeseran. Memastikan model selalu diperbarui dan memvalidasi keluaran secara terus-menerus menjaga ketahanan terhadap perubahan lingkungan dan upaya eksploitasi pengetahuan usang.

• Serangan Siber Tradisional pada Infrastruktur AI: Penting diingat bahwa sistem AI berjalan pada tumpukan perangkat lunak dan perangkat keras standar, yang tetap rentan terhadap ancaman siber konvensional. Penyerang dapat menargetkan server, penyimpanan cloud, atau basis data yang menyimpan data pelatihan dan model AI.
  Pelanggaran ini dapat mengekspos data sensitif atau memungkinkan manipulasi sistem AI. Misalnya, pelanggaran data pada perusahaan AI sudah pernah terjadi – dalam satu kasus, daftar klien internal perusahaan pengenalan wajah bocor setelah penyerang mendapatkan akses, mengungkapkan bahwa lebih dari 2.200 organisasi telah menggunakan layanan tersebut.

  Insiden ini menegaskan bahwa organisasi AI harus menerapkan praktik keamanan yang kuat (enkripsi, kontrol akses, keamanan jaringan) seperti perusahaan perangkat lunak lainnya. Selain itu, pencurian model atau ekstraksi menjadi perhatian baru: penyerang bisa mencuri model AI milik perusahaan (melalui peretasan atau dengan mengakses layanan AI publik untuk membalikkan rekayasa model). Model yang dicuri dapat disalahgunakan atau dianalisis untuk menemukan kerentanan lebih lanjut. Oleh karena itu, melindungi model AI (misalnya dengan enkripsi saat penyimpanan dan pengendalian akses) sama pentingnya dengan melindungi data.

Singkatnya, sistem AI menghadapi kombinasi serangan unik yang berfokus pada data (keracunan, pengelakan adversarial, gangguan rantai pasokan) dan risiko siber tradisional (peretasan, akses tidak sah). Ini menuntut pendekatan keamanan menyeluruh yang menangani integritas, kerahasiaan, dan ketersediaan data dan model AI di setiap tahap.

Seperti yang dicatat oleh National Cyber Security Centre Inggris dan mitranya, sistem AI membawa “kerentanan keamanan baru” dan keamanan harus menjadi persyaratan utama di seluruh siklus hidup AI, bukan sekadar pemikiran tambahan.

AI: Pedang Bermata Dua untuk Keamanan

Meski AI menghadirkan risiko keamanan baru, AI juga merupakan alat kuat untuk meningkatkan keamanan data jika digunakan secara etis. Penting untuk memahami dualitas ini. Di satu sisi, pelaku kejahatan siber memanfaatkan AI untuk memperkuat serangan mereka; di sisi lain, para pembela menggunakan AI untuk memperkuat keamanan siber.

• AI di Tangan Penyerang: Kemajuan AI generatif dan pembelajaran mesin canggih telah menurunkan hambatan untuk melakukan serangan siber yang kompleks. Pelaku jahat dapat menggunakan AI untuk mengotomatisasi kampanye phishing dan rekayasa sosial, membuat penipuan lebih meyakinkan dan sulit dideteksi.
  Misalnya, AI generatif dapat membuat email phishing atau pesan palsu yang sangat personal yang meniru gaya tulisan individu, meningkatkan kemungkinan korban tertipu. Chatbot AI bahkan dapat melakukan percakapan real-time dengan target sambil menyamar sebagai layanan pelanggan atau rekan kerja, mencoba menipu pengguna agar mengungkapkan kata sandi atau informasi keuangan.

  Ancaman lain adalah deepfake – video atau audio sintetis yang dihasilkan AI. Penyerang telah menggunakan audio deepfake untuk meniru suara CEO atau pejabat lain guna mengotorisasi transfer bank palsu dalam praktik yang dikenal sebagai “voice phishing”. Demikian pula, video deepfake dapat digunakan untuk menyebarkan disinformasi atau pemerasan. Skala AI memungkinkan serangan ini dilakukan dalam jumlah besar (dan kadang dengan tingkat kepercayaan yang tinggi) yang sebelumnya tidak mungkin.

  Para ahli keamanan mencatat bahwa AI telah menjadi senjata dalam arsenal pelaku kejahatan siber, digunakan untuk segala hal mulai dari mengidentifikasi kerentanan perangkat lunak hingga mengotomatisasi pembuatan malware. Tren ini menuntut organisasi memperkuat pertahanan dan mendidik pengguna, karena “faktor manusia” (seperti tertipu email phishing) sering menjadi titik lemah.

• AI untuk Pertahanan dan Deteksi: Untungnya, kemampuan AI yang sama dapat secara dramatis meningkatkan keamanan siber di sisi pertahanan. Alat keamanan berbasis AI dapat menganalisis volume besar lalu lintas jaringan dan log sistem untuk mendeteksi anomali yang mungkin menandakan intrusi siber.
  Dengan mempelajari perilaku “normal” dalam sistem, model pembelajaran mesin dapat menandai pola tidak biasa secara real-time – berpotensi menangkap peretas saat beraksi atau mendeteksi pelanggaran data saat terjadi. Deteksi anomali ini sangat berguna untuk mengidentifikasi ancaman baru dan tersembunyi yang mungkin terlewat oleh detektor berbasis tanda tangan.

  Misalnya, sistem AI dapat memantau pola login pengguna atau akses data di perusahaan dan memberi peringatan jika mendeteksi upaya akses aneh atau pengguna mengunduh data dalam jumlah besar secara tidak biasa (yang bisa menandakan ancaman dari dalam atau penggunaan kredensial curian). AI juga digunakan untuk memfilter spam dan konten berbahaya, di mana AI belajar mengenali email phishing atau malware berdasarkan karakteristiknya.

  Dalam bidang deteksi penipuan, bank dan lembaga keuangan menggunakan AI untuk langsung mengevaluasi transaksi berdasarkan perilaku tipikal pelanggan dan memblokir transaksi yang mencurigakan, mencegah penipuan secara real-time. Aplikasi pertahanan lain adalah penggunaan AI untuk manajemen kerentanan – pembelajaran mesin dapat memprioritaskan kerentanan perangkat lunak paling kritis untuk diperbaiki dengan memprediksi mana yang paling mungkin dieksploitasi, membantu organisasi menambal sistem sebelum serangan terjadi.

  Yang penting, AI tidak menggantikan ahli keamanan manusia tetapi mendukung mereka, menangani pengolahan data berat dan pengenalan pola sehingga analis dapat fokus pada investigasi dan respons. Sinergi antara alat AI dan keahlian manusia ini menjadi fondasi strategi keamanan siber modern.

Intinya, AI meningkatkan lanskap ancaman sekaligus menawarkan cara baru untuk memperkuat pertahanan. Perlombaan senjata ini menuntut organisasi terus mengikuti perkembangan AI di kedua sisi. Menyenangkan, banyak penyedia keamanan siber kini mengintegrasikan AI dalam produk mereka, dan pemerintah mendanai riset pertahanan siber berbasis AI.

Namun, kewaspadaan tetap diperlukan: seperti halnya menguji alat keamanan apapun, sistem pertahanan AI perlu evaluasi ketat agar tidak mudah dibodohi penyerang (misalnya, penyerang bisa mencoba memberi data menyesatkan pada AI pertahanan agar “buta” terhadap serangan yang sedang berlangsung – bentuk keracunan yang ditujukan pada sistem keamanan). Oleh karena itu, penerapan AI untuk keamanan siber harus disertai validasi dan pengawasan yang kuat.

Praktik Terbaik untuk Mengamankan Data AI

Mengingat berbagai ancaman, apa yang dapat dilakukan organisasi untuk mengamankan AI dan data di baliknya? Para ahli merekomendasikan pendekatan berlapis yang menanamkan keamanan di setiap langkah siklus hidup sistem AI. Berikut beberapa praktik terbaik yang dirangkum dari lembaga keamanan siber dan peneliti terpercaya:

• Tata Kelola Data dan Kontrol Akses: Mulailah dengan kontrol ketat atas siapa yang dapat mengakses data pelatihan AI, model, dan hasil sensitif. Gunakan autentikasi dan otorisasi yang kuat untuk memastikan hanya personel atau sistem terpercaya yang dapat memodifikasi data. Semua data (baik saat disimpan maupun dalam perjalanan) harus dienkripsi untuk mencegah penyadapan atau pencurian.
  Pencatatan dan audit akses data penting untuk akuntabilitas – jika terjadi masalah, log dapat membantu melacak sumbernya. Terapkan juga prinsip hak akses minimum: setiap pengguna atau komponen hanya boleh mengakses data seminimal mungkin sesuai fungsi.

• Validasi Data dan Asal-Usul: Sebelum menggunakan dataset untuk pelatihan atau memasukkannya ke AI, verifikasi integritasnya. Teknik seperti tanda tangan digital dan checksum dapat memastikan data tidak diubah sejak dikumpulkan. Memelihara asal-usul data (catatan sumber) membantu membangun kepercayaan – misalnya, prioritaskan data dari sumber terpercaya, terverifikasi, atau mitra resmi.
  Jika menggunakan data hasil crowd-sourcing atau scraping web, pertimbangkan untuk memeriksa silang dengan beberapa sumber (pendekatan “konsensus”) untuk mendeteksi anomali. Beberapa organisasi menerapkan sandboxing untuk data baru – data dianalisis secara terpisah untuk mendeteksi tanda bahaya (seperti kode berbahaya atau outlier jelas) sebelum dimasukkan ke pelatihan.

• Praktik Pengembangan AI yang Aman: Ikuti praktik pengkodean dan penerapan yang aman khusus untuk AI. Ini berarti menangani tidak hanya kerentanan perangkat lunak umum, tetapi juga yang spesifik AI. Misalnya, terapkan prinsip “privasi sejak desain” dan “keamanan sejak desain”: bangun model AI dan pipeline data dengan perlindungan sejak awal, bukan menambahkannya kemudian.
  Panduan Inggris/AS untuk pengembangan AI aman menyarankan penggunaan pemodelan ancaman selama fase desain untuk mengantisipasi cara seseorang mungkin menyerang sistem AI Anda. Saat mengembangkan model, gunakan teknik untuk mengurangi dampak data yang diracun – salah satunya adalah deteksi outlier pada dataset pelatihan, sehingga jika 5% data memberi informasi aneh atau berbahaya, Anda dapat menangkapnya sebelum pelatihan.

  Pendekatan lain adalah pelatihan model yang tangguh: ada algoritma yang membuat model kurang sensitif terhadap outlier atau noise adversarial (misalnya dengan menambah data pelatihan dengan gangguan kecil agar model belajar menjadi tahan banting). Review kode secara rutin dan pengujian keamanan (termasuk latihan tim merah di mana penguji aktif mencoba merusak sistem AI) sama pentingnya untuk AI seperti halnya perangkat lunak kritis lainnya.

• Monitoring dan Deteksi Anomali: Setelah penerapan, pantau terus input dan output sistem AI untuk tanda-tanda manipulasi atau pergeseran. Pasang peringatan untuk pola tidak biasa – misalnya, jika tiba-tiba muncul banyak kueri aneh serupa ke model AI Anda (yang bisa menandakan upaya keracunan atau ekstraksi), atau jika model mulai memberikan output yang jelas-jelas aneh. Sistem deteksi anomali dapat berjalan di latar belakang untuk menandai kejadian ini.
  Monitoring juga harus mencakup metrik kualitas data; jika akurasi model pada data baru mulai menurun secara tak terduga, itu bisa menjadi tanda pergeseran data atau serangan keracunan diam-diam, yang perlu diselidiki. Disarankan untuk melatih ulang atau memperbarui model secara berkala dengan data segar untuk mengatasi pergeseran alami dan menerapkan patch jika ditemukan kerentanan baru pada algoritma AI.

• Rencana Respons dan Pemulihan Insiden: Meski sudah berusaha keras, pelanggaran atau kegagalan bisa terjadi. Organisasi harus memiliki rencana respons insiden yang jelas khusus untuk sistem AI. Jika terjadi pelanggaran data, bagaimana Anda akan mengendalikan dan memberi tahu pihak yang terdampak?
  Jika Anda menemukan data pelatihan diracun, apakah Anda memiliki dataset cadangan atau versi model sebelumnya untuk kembali digunakan? Merencanakan skenario terburuk memastikan serangan pada AI tidak melumpuhkan operasi Anda terlalu lama. Secara rutin cadangkan data penting dan versi model – sehingga jika model AI produksi terganggu, Anda bisa kembali ke kondisi yang diketahui aman.

  Dalam aplikasi dengan risiko tinggi, beberapa organisasi mempertahankan model AI cadangan atau ensemble; jika satu model mulai berperilaku mencurigakan, model sekunder dapat memeriksa ulang output atau mengambil alih proses sampai masalah teratasi (mirip mekanisme fail-safe).

• Pelatihan dan Kesadaran Karyawan: Keamanan AI bukan hanya masalah teknis; manusia memegang peranan penting. Pastikan tim data science dan pengembang Anda terlatih dalam praktik keamanan. Mereka harus sadar akan ancaman seperti serangan adversarial dan tidak menganggap data yang mereka berikan ke AI selalu aman.
  Bangun budaya skeptisisme di mana tren data yang tidak biasa dipertanyakan, bukan diabaikan. Juga, edukasi semua karyawan tentang risiko rekayasa sosial berbasis AI (misalnya, ajarkan cara mengenali suara deepfake atau email phishing, karena ini semakin marak dengan AI). Kewaspadaan manusia dapat menangkap hal-hal yang terlewat oleh sistem otomatis.

Menerapkan praktik-praktik ini dapat secara signifikan mengurangi risiko insiden keamanan AI dan data. Memang, lembaga internasional seperti Cybersecurity and Infrastructure Security Agency (CISA) AS dan mitranya merekomendasikan langkah-langkah tersebut – mulai dari mengadopsi perlindungan data yang kuat dan manajemen risiko proaktif, hingga memperkuat monitoring dan kemampuan deteksi ancaman untuk sistem AI.

Dalam advis bersama terbaru, otoritas mendesak organisasi untuk “melindungi data sensitif, kepemilikan, dan misi penting dalam sistem berbasis AI” dengan menggunakan langkah seperti enkripsi, pelacakan asal data, dan pengujian ketat. Yang penting, keamanan harus menjadi proses berkelanjutan: penilaian risiko terus-menerus diperlukan agar dapat mengikuti perkembangan ancaman.

Sama seperti penyerang selalu mengembangkan strategi baru (terutama dengan bantuan AI itu sendiri), organisasi harus terus memperbarui dan meningkatkan pertahanan mereka.

Upaya Global dan Respons Regulasi

Pemerintah dan badan internasional di seluruh dunia aktif menangani isu keamanan data terkait AI untuk membangun kepercayaan pada teknologi AI. Kami telah menyebutkan EU AI Act yang akan datang, yang akan menegakkan persyaratan transparansi, manajemen risiko, dan keamanan siber untuk sistem AI berisiko tinggi. Eropa juga sedang mengeksplorasi pembaruan undang-undang tanggung jawab untuk menuntut penyedia AI atas kegagalan keamanan.

Di Amerika Serikat, National Institute of Standards and Technology (NIST) telah membuat Kerangka Manajemen Risiko AI untuk membimbing organisasi dalam mengevaluasi dan mengurangi risiko AI, termasuk risiko keamanan dan privasi. Kerangka kerja NIST, yang dirilis pada 2023, menekankan pembangunan sistem AI yang dapat dipercaya dengan mempertimbangkan aspek seperti ketahanan, keterjelasan, dan keselamatan sejak fase desain.

Pemerintah AS juga bekerja sama dengan perusahaan AI besar dalam komitmen sukarela untuk keamanan siber – misalnya, memastikan model diuji oleh ahli independen (tim merah) untuk kerentanan sebelum dirilis, dan berinvestasi dalam teknik untuk membuat keluaran AI lebih aman.

Kerja sama internasional sangat kuat dalam keamanan AI. Kolaborasi penting terjadi pada 2023 ketika NCSC Inggris, CISA, FBI, dan lembaga dari lebih 20 negara merilis panduan bersama untuk pengembangan AI yang aman. Advisori global yang belum pernah terjadi sebelumnya ini menegaskan bahwa keamanan AI adalah tantangan bersama dan memberikan praktik terbaik (selaras dengan prinsip secure-by-design yang disebutkan sebelumnya) untuk organisasi di seluruh dunia.

Panduan ini menekankan bahwa “keamanan harus menjadi persyaratan inti… sepanjang siklus hidup” AI dan bukan sekadar pemikiran tambahan. Upaya bersama ini menandai pengakuan bahwa ancaman AI tidak mengenal batas negara, dan kerentanan pada sistem AI yang banyak digunakan di satu negara dapat berdampak global.

Selain itu, organisasi seperti UNESCO telah mengambil langkah dengan menciptakan standar etika AI global pertama (2021), yang meskipun cakupannya luas, mencakup poin kuat tentang keamanan dan privasi. Rekomendasi UNESCO menyerukan negara anggota dan perusahaan untuk memastikan “bahaya yang tidak diinginkan (risiko keselamatan) serta kerentanan terhadap serangan (risiko keamanan) dihindari dan ditangani oleh pelaku AI”. Ini juga menegaskan pentingnya menjaga perlindungan data dan hak asasi manusia dalam konteks AI.

Kami melihat tema serupa dalam prinsip AI OECD dan pernyataan AI G7: semuanya menyoroti keamanan, akuntabilitas, dan privasi pengguna sebagai pilar utama AI yang dapat dipercaya.

Di sektor swasta, ekosistem yang fokus pada keamanan AI semakin berkembang. Koalisi industri berbagi riset tentang pembelajaran mesin adversarial, dan konferensi kini rutin menyertakan sesi “AI Red Teaming” dan keamanan ML. Alat dan kerangka kerja muncul untuk membantu menguji model AI terhadap kerentanan sebelum diterapkan. Bahkan badan standar terlibat – ISO dilaporkan sedang mengembangkan standar keamanan AI yang dapat melengkapi standar keamanan siber yang ada.

Bagi organisasi dan praktisi, menyelaraskan dengan panduan dan standar global ini menjadi bagian dari kewajiban kehati-hatian. Ini tidak hanya mengurangi risiko insiden, tetapi juga mempersiapkan organisasi untuk kepatuhan hukum dan membangun kepercayaan dengan pengguna dan pelanggan. Di sektor seperti kesehatan dan keuangan, menunjukkan bahwa AI Anda aman dan patuh dapat menjadi keunggulan kompetitif.

>>> Mungkin berguna untuk Anda:

Risiko Menggunakan AI

Manfaat AI untuk Individu dan Bisnis

Potensi transformasi AI datang dengan tantangan keamanan data yang sama besarnya. Menjamin keamanan dan integritas data dalam sistem AI adalah keharusan – ini adalah fondasi keberhasilan dan penerimaan solusi AI. Dari melindungi privasi data pribadi hingga menjaga model AI dari manipulasi dan eksploitasi adversarial, diperlukan pendekatan keamanan yang komprehensif.

Isu ini meliputi teknologi, kebijakan, dan faktor manusia: dataset besar harus dikelola secara bertanggung jawab sesuai undang-undang privasi; model AI perlu dilindungi dari teknik serangan baru; dan pengguna serta pengembang harus tetap waspada di era ancaman siber berbasis AI.

Kabar baiknya, kesadaran akan masalah keamanan data dan AI kini lebih tinggi dari sebelumnya. Pemerintah, badan internasional, dan pemimpin industri aktif mengembangkan kerangka kerja dan regulasi untuk membimbing pengembangan AI yang aman. Sementara itu, riset mutakhir terus meningkatkan ketahanan AI – dari algoritma yang tahan terhadap contoh adversarial hingga metode AI yang menjaga privasi (seperti federated learning dan differential privacy) yang memungkinkan wawasan berguna tanpa mengekspos data mentah.

Dengan menerapkan praktik terbaik – enkripsi kuat, validasi data, monitoring berkelanjutan, dan lainnya – organisasi dapat secara signifikan mengurangi risiko.

Pada akhirnya, AI harus dikembangkan dan diterapkan dengan pola pikir “keamanan terlebih dahulu”. Seperti yang dicatat para ahli, keamanan siber adalah prasyarat agar manfaat AI dapat terwujud sepenuhnya. Ketika sistem AI aman, kita dapat menikmati efisiensi dan inovasinya dengan percaya diri.

Namun jika kita mengabaikan peringatan, pelanggaran data, manipulasi berbahaya, dan pelanggaran privasi dapat mengikis kepercayaan publik dan menimbulkan kerugian nyata. Di bidang yang berkembang pesat ini, tetap proaktif dan terus memperbarui pengetahuan adalah kunci. AI dan keamanan data adalah dua sisi mata uang yang sama – dan hanya dengan mengatasinya bersama-sama kita dapat membuka janji AI secara aman dan bertanggung jawab untuk semua.