Kunci Penting dalam Mengamankan Data Pelatihan AI
Integrasi kecerdasan buatan (AI) membutuhkan data dan banyak data. Mengumpulkan informasi yang diperlukan tidak selalu menjadi tantangan di lingkungan saat ini, dengan banyak dataset publik yang tersedia dan begitu banyak data yang dihasilkan setiap hari. Namun, mengamankannya adalah hal lain.
Ukuran besar dataset pelatihan AI dan dampak dari model AI menarik perhatian dari para penjahat dunia maya. Seiring dengan peningkatan ketergantungan pada AI, tim yang mengembangkan teknologi ini harus berhati-hati untuk memastikan data pelatihan mereka tetap aman.
Mengapa Data Pelatihan AI Membutuhkan Keamanan yang Lebih Baik
Data yang Anda gunakan untuk melatih model AI dapat mencerminkan orang, bisnis, atau peristiwa dunia nyata. Oleh karena itu, Anda mungkin mengelola sejumlah besar informasi identitas pribadi (PII), yang akan menyebabkan pelanggaran privasi yang signifikan jika terungkap. Pada tahun 2023, Microsoft mengalami insiden seperti itu, tanpa sengaja mengungkapkan 38 terabyte informasi pribadi selama proyek penelitian AI.
Dataset pelatihan AI juga rentan terhadap serangan adversarial yang lebih merugikan. Penjahat dunia maya dapat mengubah keandalan sebuah model pembelajaran mesin dengan memanipulasi data pelatihannya jika mereka dapat mengaksesnya. Ini adalah tipe serangan yang dikenal sebagai racun data, dan pengembang AI mungkin tidak menyadari efeknya sampai terlambat.
Penelitian menunjukkan bahwa meracuni hanya 0,001% dari dataset sudah cukup untuk merusak sebuah model AI. Tanpa perlindungan yang tepat, serangan seperti ini dapat menyebabkan implikasi yang serius begitu model tersebut diimplementasikan dalam kehidupan nyata. Sebagai contoh, algoritma kendaraan otonom yang terinfeksi mungkin gagal melihat pejalan kaki. Atau, alat AI pemindai resume mungkin menghasilkan hasil yang bias.
Dalam keadaan yang kurang serius, penyerang dapat mencuri informasi properti dari dataset pelatihan dalam tindakan spionase industri. Mereka juga dapat mengunci pengguna yang sah keluar dari database dan menuntut tebusan.
Saat AI semakin penting bagi kehidupan dan bisnis, penjahat dunia maya berpotensi mendapatkan lebih banyak dengan menargetkan database pelatihan. Semua risiko ini, pada gilirannya, menjadi semakin mengkhawatirkan.
Langkah-langkah untuk Mengamankan Data Pelatihan AI
Menghadapi ancaman ini, seriuslah dalam mengamankan model AI. Berikut adalah lima langkah yang harus diikuti untuk mengamankan data pelatihan AI Anda.
1. Minimalkan Informasi Sensitif dalam Dataset Pelatihan
Salah satu langkah paling penting adalah mengurangi jumlah detail sensitif dalam dataset pelatihan Anda. Semakin sedikit PII atau informasi berharga lainnya dalam database Anda, semakin sedikit target bagi para peretas. Pelanggaran juga akan menjadi kurang berdampak jika memang terjadi dalam skenario-skenario ini.
Model AI seringkali tidak perlu menggunakan informasi dunia nyata selama fase pelatihan. Data sintetis adalah alternatif yang berharga. Model yang dilatih dengan data sintetis dapat menjadi sama atau bahkan lebih akurat daripada yang lain, sehingga Anda tidak perlu khawatir tentang masalah kinerja. Pastikan saja dataset yang dihasilkan menyerupai dan berperilaku seperti data dunia nyata.
Atau, Anda dapat membersihkan dataset yang sudah ada dari detail sensitif seperti nama orang, alamat, dan informasi keuangan. Ketika faktor-faktor tersebut diperlukan untuk model Anda, pertimbangkan untuk menggantikannya dengan data palsu atau menukar mereka antara catatan.
2. Batasi Akses ke Data Pelatihan
Setelah Anda menyusun dataset pelatihan Anda, Anda harus membatasi akses kepadanya. Ikuti prinsip hak istimewa paling sedikit, yang menyatakan bahwa pengguna atau program harus hanya bisa mengakses apa yang diperlukan untuk menyelesaikan pekerjaannya dengan benar. Siapa pun yang tidak terlibat dalam proses pelatihan tidak perlu melihat atau berinteraksi dengan database.
Ingatlah bahwa pembatasan hak istimewa hanya efektif jika Anda juga menerapkan cara yang dapat dipercaya untuk memverifikasi pengguna. Nama pengguna dan kata sandi tidak cukup. Otentikasi multi faktor (MFA) penting, karena dapat menghentikan 80% hingga 90% dari semua serangan terhadap akun, namun tidak semua metode MFA sama. MFA berbasis teks dan aplikasi umumnya lebih aman daripada alternatif berbasis email.
Pastikan untuk membatasi perangkat lunak dan perangkat, bukan hanya pengguna. Satu-satunya alat yang memiliki akses ke database pelatihan haruslah model AI itu sendiri dan program-program yang Anda gunakan untuk mengelola wawasan tersebut selama pelatihan.
3. Enkripsi dan Cadangkan Data
Enkripsi adalah langkah perlindungan penting lainnya. Meskipun tidak semua algoritma pembelajaran mesin dapat melatih data yang dienkripsi secara aktif, Anda dapat mengenkripsi dan mendekripsi data saat analisis. Kemudian, Anda dapat mengenkripsi kembali setelah selesai. Atau, cari struktur model yang dapat menganalisis informasi saat dienkripsi.
Menyimpan cadangan data pelatihan Anda jika terjadi sesuatu adalah penting. Cadangan harus berada di lokasi yang berbeda dengan salinan utama. Bergantung pada seberapa penting dataset Anda, Anda mungkin perlu menyimpan satu cadangan secara offline dan satu di cloud. Jangan lupa untuk mengenkripsi semua cadangan juga.
Ketika datang ke enkripsi, pilihlah metode dengan hati-hati. Standar yang lebih tinggi selalu lebih diutamakan, namun Anda mungkin ingin mempertimbangkan algoritma kriptografi tahan quantum karena ancaman serangan quantum semakin meningkat.
4. Pantau Akses dan Penggunaan
Meskipun Anda mengikuti langkah-langkah lain ini, para penjahat dunia maya dapat menembus pertahanan Anda. Oleh karena itu, Anda harus terus memantau pola akses dan penggunaan data pelatihan AI Anda.
Solusi pemantauan otomatis kemungkinan diperlukan di sini, karena sedikit organisasi memiliki tingkat staf untuk memantau aktivitas yang mencurigakan sepanjang waktu. Otomatisasi juga jauh lebih cepat dalam bertindak ketika terjadi sesuatu yang tidak biasa, mengarah pada biaya pelanggaran data yang lebih rendah rata-rata sebesar $2,22 dari respons yang lebih cepat dan lebih efektif.
Catat setiap kali seseorang atau sesuatu mengakses dataset, meminta akses, mengubahnya, atau berinteraksi dengannya. Selain memantau potensi pelanggaran dalam aktivitas ini, secara teratur tinjau juga untuk tren-tren yang lebih besar. Perilaku pengguna yang sah dapat berubah dari waktu ke waktu, yang mungkin memerlukan perubahan dalam izin akses atau biometrik perilaku jika Anda menggunakan sistem tersebut.
5. Secara Teratur Menilai Risiko
Demikian pula, tim pengembang AI harus menyadari bahwa keamanan siber adalah proses yang berkelanjutan, bukan sekadar perbaikan sekali waktu. Metode serangan berkembang dengan cepat — beberapa kerentanan dan ancaman dapat lolos sebelum Anda menyadarinya. Satu-satunya cara untuk tetap aman adalah secara teratur menilai postur keamanan Anda.
Setidaknya sekali setahun, tinjau model AI Anda, dataset pelatihannya, dan setiap insiden keamanan yang memengaruhi keduanya. Audit dataset dan algoritma untuk memastikan bahwa semuanya berfungsi dengan baik dan tidak ada data yang tercemar, menyesatkan, atau berbahaya lainnya. Sesuaikan kontrol keamanan Anda sesuai dengan kebutuhan apa pun yang tidak biasa yang Anda perhatikan.
Uji penetrasi, di mana para ahli keamanan menguji pertahanan Anda dengan mencoba melewatinya, juga bermanfaat. Hampir 17% profesional keamanan siber melakukan uji penetrasi setidaknya sekali setahun, dan 72% dari mereka yang melakukannya mengatakan bahwa mereka percaya bahwa hal itu telah mencegah pelanggaran di organisasi mereka.
Keamanan Siber adalah Kunci dalam Pengembangan AI yang Aman
Pengembangan AI yang etis dan aman menjadi semakin penting seiring dengan masalah potensial seputar ketergantungan pada pembelajaran mesin yang semakin menonjol. Mengamankan database pelatihan Anda adalah langkah kritis dalam memenuhi permintaan tersebut.
Data pelatihan AI terlalu berharga dan rentan untuk diabaikan risikonya. Ikuti lima langkah ini hari ini untuk menjaga model dan datasetnya tetap aman.
Dengan mengikuti langkah-langkah tersebut, Anda dapat memastikan bahwa data pelatihan AI Anda aman dari serangan dan kebocoran yang merugikan. Selalu perbarui keamanan Anda secara teratur dan tetap waspada terhadap ancaman baru yang muncul. Dengan demikian, Anda dapat melindungi informasi sensitif dan menjaga integritas model AI Anda.