5 Jenis Serangan Berbahaya terhadap AI dan Cara Mengatasinya

Rita Puspita Sari
•
7 jam yang lalu

Artificial Intelligence (AI) menjadi salah satu teknologi paling revolusioner di era digital saat ini. Penggunaannya telah meluas ke berbagai sektor industri, seperti kesehatan, keuangan, ritel, pendidikan, dan transportasi. Bahkan, pada tahun 2024, pasar AI global diperkirakan akan mencapai lebih dari $500 miliar, dengan tingkat pertumbuhan lebih dari 35% per tahun.

Tak heran jika AI kini menjadi elemen penting dalam dunia bisnis. Sekitar 60% perusahaan di seluruh dunia telah mengadopsi AI untuk meningkatkan efisiensi kerja, memberikan layanan pelanggan yang lebih baik, serta mempercepat inovasi produk.

Namun, meskipun AI menawarkan berbagai keuntungan, teknologi ini juga membawa tantangan baru, terutama dalam hal keamanan siber. Dengan sistem yang kompleks dan penggunaan data dalam jumlah besar, AI bisa menjadi target empuk bagi para pelaku kejahatan siber.

AI Tak Luput dari Ancaman Siber

Ironisnya, meskipun AI sering digunakan untuk meningkatkan keamanan siber, teknologi ini sendiri tetap memiliki celah yang dapat dieksploitasi. Banyak peretas menggunakan berbagai teknik untuk memanipulasi, mencuri, atau bahkan meniru model AI, yang bisa berakibat pada kebocoran data dan kerugian finansial bagi perusahaan maupun individu.

Untuk itu, penting bagi pengembang, pengguna, dan perusahaan yang bergantung pada AI untuk memahami berbagai jenis serangan yang dapat mengancam sistem AI mereka. Berikut adalah lima serangan siber paling berbahaya yang mengintai sistem AI di tahun 2024.

Adversarial Attack
Adversarial attack adalah serangan di mana peretas menambahkan perubahan kecil pada input data untuk mengecoh sistem AI. Meskipun perubahan ini sering kali tidak terlihat oleh manusia, AI bisa salah menginterpretasikannya dan menghasilkan output yang keliru.
- Contoh Serangan
  - Dalam sistem pengenalan wajah, seorang peretas bisa menambahkan sedikit noise (gangguan visual) pada gambar seseorang, sehingga AI gagal mengenali wajah tersebut.
  - Dalam sistem kendaraan otonom, tanda lalu lintas bisa sedikit dimodifikasi sehingga mobil AI salah membaca rambu dan berpotensi menyebabkan kecelakaan.
- Dampak Serangan
  - Ancaman terhadap keamanan: AI yang digunakan dalam pengenalan wajah atau kendaraan otonom bisa salah dalam mengidentifikasi objek, membahayakan pengguna.
  - Kesalahan dalam pengambilan keputusan: Sistem AI yang mengandalkan analisis data bisa memberikan rekomendasi yang salah akibat manipulasi data.
- Cara Mengatasi
  - Defensive distillation: Teknik pelatihan ulang AI untuk membuatnya lebih tahan terhadap perubahan kecil pada input data.
  - Pendeteksian pola manipulasi: Menggunakan algoritma yang dapat mengenali pola serangan dan menolak input yang mencurigakan.
Poisoning Attack
Poisoning attack adalah serangan yang dilakukan dengan menyisipkan data beracun atau termodifikasi ke dalam dataset pelatihan AI. Tujuannya adalah membuat model AI belajar pola yang salah sehingga kinerjanya terganggu.
- Contoh Serangan
  - Seorang peretas bisa memasukkan email spam yang tampak normal ke dalam dataset pelatihan sistem deteksi spam. Akibatnya, model AI bisa gagal mengenali email spam yang sebenarnya.
  - Dalam sistem diagnosis medis berbasis AI, data palsu dapat disisipkan agar model memberikan hasil diagnosis yang tidak akurat.
- Dampak Serangan
  - Kesalahan dalam pengambilan keputusan: Model AI yang dipengaruhi data beracun bisa membuat kesalahan besar dalam bidang keuangan, kesehatan, atau keamanan siber.
  - Bias dalam model AI: Serangan ini bisa menyebabkan AI memiliki bias yang mengarah pada diskriminasi atau ketidakakuratan dalam analisis data.
- Cara Mengatasi
  - Memastikan validitas dataset: Dataset harus berasal dari sumber terpercaya dan diverifikasi sebelum digunakan dalam pelatihan AI.
  - Teknik data sanitization: Menyaring data sebelum digunakan untuk menghindari kontaminasi oleh informasi yang tidak valid atau berbahaya.
Model Extraction Attack
Serangan ini dilakukan oleh peretas untuk mendapatkan salinan model AI milik perusahaan tanpa izin. Mereka melakukannya dengan mengirim banyak input ke model AI dan menganalisis outputnya. Dengan cukup banyak data, mereka bisa meniru model tersebut tanpa perlu melatihnya sendiri.
- Contoh Serangan
  - Peretas dapat meniru model AI yang digunakan oleh perusahaan e-commerce untuk sistem rekomendasi produk, lalu menggunakannya untuk membangun bisnis saingan.
  - Sebuah perusahaan bisa mencuri model AI pesaing yang telah dikembangkan dengan biaya besar, lalu menggunakannya untuk keuntungan sendiri.
- Dampak Serangan
  - Kerugian finansial: Perusahaan yang mengembangkan model AI bisa kehilangan keuntungan karena model mereka disalin tanpa izin.
  - Penyalahgunaan AI: Model yang dicuri bisa digunakan untuk membuat deepfake atau melakukan manipulasi data secara ilegal.
- Cara Mengatasi
  - Enkripsi model AI: Mengamankan model dengan enkripsi agar sulit untuk dibalik-rekayasa.
  - Rate limiting: Membatasi jumlah permintaan yang dapat dikirimkan ke model dalam waktu tertentu untuk mengurangi risiko eksploitasi.
Membership Inference Attack
Serangan ini bertujuan untuk mengetahui apakah data tertentu digunakan dalam pelatihan model AI. Dengan teknik ini, peretas bisa mengungkap informasi sensitif dari dataset yang digunakan oleh model.
- Contoh Serangan
  - Dalam sistem AI yang dilatih dengan data pasien rumah sakit, peretas bisa mencoba mengetahui apakah seseorang memiliki riwayat penyakit tertentu.
  - Dalam aplikasi keuangan, serangan ini bisa digunakan untuk mengetahui apakah seseorang memiliki transaksi tertentu yang digunakan untuk melatih model.
- Dampak Serangan
  - Pelanggaran privasi: Data sensitif pengguna bisa terungkap, terutama dalam bidang kesehatan dan keuangan.
  - Pencurian identitas: Informasi yang diperoleh bisa disalahgunakan untuk melakukan kejahatan siber, seperti penipuan atau pencurian data pribadi.
- Cara Mengatasi
  - Differential privacy: Menambahkan noise pada data sebelum digunakan dalam pelatihan untuk mencegah pengungkapan informasi spesifik.
  - Pengendalian akses ke model: Membatasi siapa yang bisa mengakses model AI dan membatasi informasi yang diberikan sebagai output.
Data Injection Attack
Serangan ini terjadi ketika peretas menyuntikkan data palsu ke dalam sistem AI yang beroperasi secara real-time, menyebabkan AI memberikan hasil yang keliru.
- Contoh Serangan
  - Dalam sistem e-commerce, peretas bisa memasukkan data palsu tentang tren produk, membuat AI salah menganalisis tren pasar dan memberikan rekomendasi yang salah.
  - Dalam sistem keuangan, data palsu bisa digunakan untuk memanipulasi prediksi harga saham atau risiko investasi.
- Dampak Serangan
  - Kesalahan dalam keputusan bisnis: AI yang menerima data palsu bisa memberikan analisis yang keliru, menyebabkan perusahaan mengambil keputusan yang salah.
  - Ancaman terhadap keamanan: Sistem keamanan yang mengandalkan AI bisa gagal mendeteksi ancaman yang sebenarnya akibat data palsu yang disuntikkan.
- Cara Mengatasi
  - Pemantauan data secara berkala: Menganalisis data yang masuk untuk mendeteksi anomali atau pola yang mencurigakan.
  - Validasi data: Menerapkan teknik validasi untuk memastikan bahwa hanya data yang valid yang digunakan oleh sistem AI.

AI Harus Terus Ditingkatkan untuk Menangkal Serangan Siber

Teknologi AI telah berkembang pesat dan menjadi bagian penting dalam berbagai sektor industri. Namun, di balik manfaatnya, AI juga membawa tantangan besar dalam hal keamanan siber.

Berbagai serangan seperti adversarial attack, poisoning, model extraction, membership inference, dan data injection dapat merugikan perusahaan dan individu, baik dalam bentuk kebocoran data, kerugian finansial, maupun penyalahgunaan teknologi AI.

Untuk itu, para pengembang dan pengguna AI harus terus meningkatkan keamanan sistem, mengadopsi metode enkripsi, serta menggunakan teknik pemantauan data agar teknologi AI tetap dapat memberikan manfaat tanpa menimbulkan ancaman.

Di era digital ini, keamanan AI bukan lagi pilihan, tetapi sebuah keharusan.

Tag Terkait