Oleh Sarang Warudkar - Sr. Manajer Pemasaran Produk Teknis CASB, Skyhigh Security
16 Desember 2024 3 Menit Baca
Adopsi yang cepat dari Large Language Models (LLM ) telah merevolusi penggunaan AI oleh organisasi, mulai dari meningkatkan interaksi dengan pelanggan hingga memungkinkan analisis data tingkat lanjut. Namun, dengan kekuatan AI, muncul pula tanggung jawab untuk mengatasi kerentanan keamanan yang muncul. Perlindungan tingkat cepat yang sederhana tidak lagi cukup-yangdibutuhkan adalah pendekatan yang kuat dan menyeluruh di seluruh sistem untuk mengamankan saluran AI secara efektif.
Skyhigh SSE, pelopor dalam keamanan AI, memberikan kerangka kerja komprehensif yang selaras dengan 10 ancaman LLM OWASP 2025, memastikan sistem AI tetap aman, etis, dan dapat diandalkan. Mari kita telusuri risiko utama dan cara Skyhigh SSE memitigasinya.
Pendekatan Tingkat Sistem untuk Keamanan AI
OWASP Top 10 ancaman LLM memberikan peta jalan yang jelas untuk mengamankan aplikasi LLM, yang menekankan visibilitas dan kontrol di setiap tahap sistem AI - mulai dari input dan output hingga pelatihan model dan rantai pasokan.
10 Ancaman dan Mitigasi LLM Teratas OWASP Menggunakan Skyhigh SSE
1. Injeksi Cepat
Injeksi yang cepat memanipulasi perilaku LLM melalui input yang berbahaya, mengorbankan output dan data sensitif.
Mitigasi menggunakan Skyhigh SSE:
- Izinkan akses hanya ke layanan AI tepercaya melalui Shadow IT dan pemfilteran URL.
- Blokir permintaan berbahaya dengan kebijakan DLP dan penyaringan input/output.
- Interaksi AI yang aman menggunakan Remote Browser Isolation (RBI).
- Memvalidasi keluaran untuk mencegah manipulasi.
2. Pengungkapan Informasi Sensitif
LLM dapat secara tidak sengaja mengekspos PII, data keuangan, atau informasi bisnis yang sangat penting.
Mitigasi menggunakan Skyhigh SSE:
- Sanitasi data untuk menutupi input yang sensitif.
- Kebijakan DLP untuk mendeteksi dan memblokir kebocoran data rahasia.
- Menerapkan akses yang paling tidak istimewa untuk membatasi pemaparan data.
3. Kerentanan Rantai Pasokan
Model, kumpulan data, atau plugin pihak ketiga dapat memperkenalkan pintu belakang, bias, atau kelemahan keamanan.
Mitigasi menggunakan Skyhigh SSE:
- Batasi penggunaan hanya untuk penyedia yang telah diverifikasi dengan manajemen Shadow IT.
- Mengaudit komponen-komponen eksternal untuk integritas dan risiko.
- Menerapkan sanitasi di seluruh set data, plugin, dan model.
4. Keracunan Data dan Model
Penyerang menyuntikkan data berbahaya selama pelatihan, merusak perilaku model.
Mitigasi menggunakan Skyhigh SSE:
- Terapkan pemfilteran DLP untuk memblokir konten berbahaya.
- Memvalidasi sumber data untuk memastikan keandalan.
- Mendeteksi anomali dengan alat pemantauan perilaku berisiko seperti Deteksi cepat berisiko.
5. Penanganan Output yang Tidak Tepat
Output yang tidak divalidasi dapat mengekspos data sensitif atau memungkinkan terjadinya risiko seperti injeksi SQL.
Mitigasi menggunakan Skyhigh SSE:
- Menerapkan firewall respons untuk memvalidasi keluaran.
- Terapkan kebijakan Zero Trust untuk kontrol keluaran yang ketat.
- Mencegah paparan menggunakan RBI.
6. Keagenan yang Berlebihan
LLM dengan hak istimewa yang berlebihan dapat berinteraksi dengan sistem atau data yang tidak sah.
Mitigasi:
- Batasi fungsionalitas dengan kontrol hak.
- Pastikan hanya perintah yang disetujui yang berinteraksi dengan sistem.
- Gunakan verifikasi silang untuk membatasi jangkauan yang berlebihan.
7. Kebocoran Perintah Sistem
Penyerang mengeksploitasi instruksi tingkat sistem untuk mengakses konfigurasi sensitif.
Mitigasi menggunakan Skyhigh SSE:
- Gunakan kebijakan DLP untuk memblokir akses ke prompt sistem.
- Mengisolasi konfigurasi kritis.
- Menyaring keluaran untuk mencegah kebocoran.
8. Kelemahan Vektor dan Penyematan
Penyematan yang tidak aman dan basis data vektor bisa dimanipulasi untuk akses yang tidak sah.
Mitigasi:
- Menerapkan kontrol hak untuk akses yang aman.
- Memvalidasi dan membersihkan vektor.
- Pantau terus menerus untuk mencari anomali.
Mitigasi menggunakan Skyhigh SSE:
- Mendeteksi anomali dengan alat pemantauan perilaku berisiko seperti Deteksi cepat berisiko.
9. Informasi yang salah
LLM dapat menghasilkan output yang tidak akurat atau menyesatkan (halusinasi), sehingga merusak keandalan.
Mitigasi:
- Hubungkan LLM ke kerangka kerja RAG tepercaya .
- Verifikasi silang output menggunakan alat otomatis dan pengawasan manusia.
- Pantau ketidakkonsistenan dan koreksi kesalahan informasi.
10. Konsumsi Tak Terbatas
Kueri yang berlebihan dapat membebani sistem, sehingga menyebabkan kehabisan sumber daya.
Mitigasi menggunakan Skyhigh SSE:
- Menerapkan pembatasan laju dan pelambatan untuk menjaga stabilitas.
- Membatasi ukuran kueri melalui validasi input.
- Menerapkan kebijakan QoS untuk mengoptimalkan alokasi sumber daya.
Jalan ke Depan: Keamanan AI Komprehensif dengan Skyhigh SSE
Sifat sistem AI modern yang saling terhubung dan digerakkan oleh data menuntut pendekatan keamanan tingkat sistem yang proaktif. Skyhigh SSE memimpin dengan menangani spektrum penuh dari 10 kerentanan OWASP Top 10.
Dengan memitigasi risiko seperti injeksi yang cepat, kebocoran data sensitif, dan agensi yang berlebihan, Skyhigh SSE memungkinkan organisasi untuk mengamankan aplikasi AI mereka dengan tetap menjaga kinerja dan skalabilitas.
Mengamankan Masa Depan AI
Skyhigh SSE memberdayakan bisnis untuk membuka potensi penuh AI secara aman dan etis. Dengan alat keamanan canggih dan perlindungan berlapis, Skyhigh SSE memastikan bahwa penerapan AI tetap dapat dipercaya, terukur, dan patuh.
Bersama-sama, kita dapat mengamankan masa depan AI.
Apakah Anda siap untuk mengamankan perjalanan AI organisasi Anda? Klik di sini untuk mengetahui lebih lanjut tentang bagaimana Skyhigh Security melindungi aplikasi AI dan menjadi yang terdepan dalam perlindungan data untuk era AI.
Kembali ke Blog