Large Language Model (LLM) kini menjadi salah satu komponen penting dalam berbagai aplikasi AI. Perusahaan menggunakannya untuk membuat chatbot, membantu pekerjaan internal, menjawab pertanyaan pelanggan, menganalisis informasi, hingga mendukung pembuatan konten. Semakin luas penggunaannya, semakin besar pula perhatian yang perlu diberikan pada aspek keamanan.
LLM Security hadir untuk membantu organisasi memahami dan mengurangi risiko keamanan pada aplikasi yang menggunakan model bahasa. Risiko tersebut tidak hanya berasal dari model, tetapi juga dari data, aplikasi, pengguna, integrasi, hingga infrastruktur yang mendukungnya. Karena itu, keamanan aplikasi AI perlu mencakup seluruh komponen yang saling terhubung.
Baca Juga : Cara Mengoptimalkan Website dengan Programmatic SEO
Apa Itu LLM Security?
LLM Security merupakan pendekatan untuk melindungi Large Language Model dan aplikasi yang menggunakannya dari berbagai risiko keamanan. Pendekatan ini mencakup perlindungan terhadap data, model, input pengguna, output AI, integrasi, serta akses ke berbagai sumber daya.
OWASP melalui Top 10 for LLM Applications 2025 mengidentifikasi berbagai risiko penting yang perlu diperhatikan ketika organisasi mengembangkan dan menggunakan aplikasi LLM. Beberapa di antaranya mencakup prompt injection, sensitive information disclosure, supply chain, data and model poisoning, improper output handling, excessive agency, system prompt leakage, hingga vector and embedding weaknesses. Dengan memahami risiko tersebut sejak awal, perusahaan dapat merancang aplikasi AI dengan mempertimbangkan keamanan, bukan hanya kemampuan model dalam menghasilkan jawaban.
Mengapa LLM Security Penting?
Aplikasi LLM sering kali berhubungan dengan data dan layanan lain. Sebuah chatbot internal, misalnya, dapat terhubung dengan dokumen perusahaan, database, sistem pencarian, atau berbagai aplikasi bisnis.
Kondisi ini membuat risiko keamanan tidak hanya berasal dari jawaban model. Jika seseorang berhasil memengaruhi cara aplikasi memproses input atau memperoleh akses yang tidak semestinya, dampaknya dapat meluas ke data dan layanan lain yang terhubung.
NIST juga mendorong organisasi untuk mempertimbangkan risiko AI sepanjang siklus hidupnya, mulai dari tahap desain, pengembangan, penggunaan, hingga evaluasi. Pendekatan ini membantu perusahaan mengelola risiko secara lebih menyeluruh.
Ancaman yang Perlu Diperhatikan dalam LLM Security
1. Prompt Injection
Prompt injection terjadi ketika input tertentu memengaruhi perilaku LLM dengan cara yang tidak sesuai dengan tujuan aplikasi. Kondisi ini dapat membuat model mengabaikan instruksi tertentu atau menghasilkan respons yang tidak diharapkan.
Risiko ini menjadi penting ketika aplikasi memberikan LLM akses ke data atau fungsi tambahan. Karena itu, pengembang perlu memisahkan instruksi, data pengguna, dan hak akses aplikasi secara jelas.
2. Kebocoran Informasi Sensitif
Aplikasi LLM dapat berinteraksi dengan informasi pribadi, data keuangan, dokumen internal, kredensial, atau informasi bisnis lainnya. Jika organisasi tidak mengelola data dengan baik, aplikasi dapat meningkatkan risiko kebocoran informasi.
OWASP memasukkan Sensitive Information Disclosure sebagai salah satu risiko utama pada aplikasi LLM. Organisasi perlu memperhatikan data yang masuk ke aplikasi sekaligus informasi yang keluar melalui respons model.
3. Data dan Model Poisoning
Data poisoning terjadi ketika pihak tertentu memengaruhi data yang digunakan untuk melatih, melakukan fine-tuning, atau membangun komponen pendukung model. Bahanyang bermasalah dapat memengaruhi perilaku model dan kualitas hasilnya.
Karena itu, perusahaan perlu memperhatikan sumber data dan proses pengelolaannya. Tim juga perlu mengevaluasi perubahan pada data sebelum memasukkannya ke dalam proses pengembangan AI.
4. Improper Output Handling
Aplikasi tidak boleh langsung mempercayai seluruh output yang dihasilkan LLM. Model dapat menghasilkan informasi yang keliru atau respons yang kemudian memengaruhi komponen aplikasi lain.
OWASP memasukkan Improper Output Handling sebagai salah satu risiko utama. Aplikasi perlu melakukan validasi dan pengolahan output sebelum meneruskannya ke proses berikutnya.
5. Excessive Agency
Beberapa aplikasi memberikan LLM kemampuan untuk menjalankan fungsi tertentu, seperti mengakses data atau berinteraksi dengan layanan lain. Jika pengembang memberikan hak akses terlalu luas, kesalahan model atau input berbahaya dapat menimbulkan dampak yang lebih besar. Prinsip least privilege dapat membantu mengurangi risiko tersebut. Berikan akses sesuai kebutuhan fungsi aplikasi dan hindari memberikan hak yang tidak diperlukan.
6. System Prompt Leakage
System prompt berisi instruksi yang membantu mengarahkan perilaku model. Informasi sensitif atau rahasia sebaiknya tidak bergantung pada system prompt sebagai satu-satunya mekanisme perlindungan.
OWASP memasukkan system prompt leakage sebagai salah satu risiko karena pengguna dapat mencoba memperoleh informasi dari instruksi internal aplikasi. Karena itu, pengembang perlu menempatkan kontrol keamanan pada lapisan aplikasi dan akses data, bukan hanya pada instruksi model.
Baca Juga : Mengenal Strategi Backup 3-2-1, Metode Terbaik Melindungi Data Bisnis dari Kehilangan
Bagaimana Cara Mengamankan Aplikasi AI?
Keamanan aplikasi AI membutuhkan pendekatan yang mencakup model sekaligus komponen di sekitarnya. Beberapa langkah berikut dapat membantu perusahaan mengurangi risiko.
Batasi Data yang Masuk ke Aplikasi
Tentukan jenis informasi yang boleh pengguna masukkan ke dalam aplikasi AI. Hindari memasukkan data sensitif jika aplikasi tidak membutuhkannya untuk menjalankan fungsi. Organisasi juga dapat menerapkan proses penyaringan atau sanitasi data untuk mengurangi kemungkinan informasi sensitif masuk ke lingkungan LLM. OWASP merekomendasikan sanitasi data sebagai salah satu langkah untuk mengurangi risiko kebocoran informasi.
Terapkan Kontrol Akses
Tidak semua pengguna membutuhkan akses ke data dan fungsi yang sama. Gunakan kontrol akses sesuai peran dan kebutuhan pengguna. Pendekatan ini menjadi semakin penting ketika aplikasi LLM terhubung dengan database, dokumen internal, API, atau layanan bisnis lainnya. Batasi setiap akses agar aplikasi tidak memberikan hak yang lebih luas dari kebutuhan.
Validasi Input dan Output
Jangan menganggap seluruh input pengguna aman dan jangan langsung mempercayai seluruh output model. Aplikasi perlu memeriksa keduanya sebelum melanjutkan proses. Validasi dapat membantu mengurangi risiko ketika aplikasi meneruskan hasil LLM ke komponen lain. Langkah ini juga membantu perusahaan menjaga kualitas dan konsistensi respons.
Amankan Integrasi dan Komponen Pendukung
LLM sering bekerja bersama berbagai komponen lain, seperti database, API, vector database, plugin, dan layanan cloud. Setiap komponen dapat menambah titik yang perlu perusahaan lindungi.
OWASP juga menempatkan supply chain serta vector and embedding weaknesses sebagai bagian dari risiko utama aplikasi LLM. Karena itu, perusahaan perlu memperhatikan keamanan komponen dan sumber data yang digunakan aplikasi.
Lakukan Pengujian Keamanan Secara Berkala
Pengujian membantu tim menemukan kelemahan sebelum pengguna atau pihak lain menemukannya. Pengujian dapat mencakup evaluasi respons model, kontrol akses, perlindungan data, hingga perilaku aplikasi ketika menerima input yang tidak biasa.
NIST juga menyediakan panduan pengembangan perangkat lunak yang menambahkan praktik keamanan khusus untuk pengembangan AI dan model foundation. Pendekatan tersebut dapat membantu organisasi memasukkan keamanan ke dalam siklus pengembangan, bukan hanya pada tahap akhir.
Contoh Penerapan LLM Security pada Bisnis
Bayangkan sebuah perusahaan menyediakan chatbot internal yang membantu karyawan mencari informasi dari dokumen perusahaan. Chatbot tersebut menggunakan LLM dan terhubung dengan basis pengetahuan internal.
Tanpa kontrol akses yang tepat, seorang karyawan dapat memperoleh informasi yang sebenarnya hanya boleh diakses oleh departemen tertentu. Risiko juga dapat muncul ketika chatbot meneruskan informasi sensitif melalui responsnya.
Perusahaan dapat mengurangi risiko dengan menerapkan hak akses berdasarkan peran, membatasi sumber data yang dapat diakses chatbot, memantau aktivitas pengguna, serta memeriksa respons sebelum aplikasi meneruskannya. Contoh ini menunjukkan bahwa keamanan LLM tidak hanya berkaitan dengan model. Perusahaan juga perlu mengamankan data, aplikasi, integrasi, dan akses pengguna.
LLM Security vs Keamanan Aplikasi AI Biasa
LLM Security memiliki banyak prinsip yang sama dengan keamanan aplikasi pada umumnya, seperti kontrol akses, perlindungan data, validasi input, dan monitoring. Namun, aplikasi berbasis LLM menghadirkan karakteristik tambahan karena model memproses bahasa alami dan menghasilkan respons secara dinamis.
Input pengguna dapat memengaruhi perilaku model, sementara output model dapat memengaruhi proses aplikasi berikutnya. Karena itu, perusahaan perlu mempertimbangkan hubungan antara model dan komponen aplikasi ketika menyusun strategi keamanan.
Baca Juga : Mengenal AI Workload dan Infrastruktur untuk Menjalankannya
Penutup
LLM Security membantu perusahaan melindungi aplikasi AI dari berbagai risiko, mulai dari prompt injection dan kebocoran informasi hingga data poisoning, excessive agency, dan kelemahan pada komponen pendukung. Keamanan tidak cukup hanya dengan melindungi model karena aplikasi LLM juga berhubungan dengan data, pengguna, API, database, dan infrastruktur.
Untuk mendukung kebutuhan perlindungan lingkungan digital bisnis, Cyber Security dari IDCloudHost dapat menjadi salah satu pilihan untuk membantu perusahaan memperkuat keamanan infrastruktur dan aplikasi. Dengan pendekatan keamanan yang menyeluruh, perusahaan dapat memanfaatkan AI sekaligus mengelola risiko yang muncul dari penggunaannya.
