Month: October 2025

Klasifikasi AI adalah istilah populer yang sering kali dibicarakan, namun sering juga dianggap sebagai “kotak hitam”. Dengan kata lain: apa sebenarnya klasifikasi AI – dan bagaimana cara kerjanya? Klasifikasi AI adalah bagian dari Forcepoint Data Security Posture Management (DSPM) dan didukung oleh teknologi bernama AI Mesh. AI Mesh adalah arsitektur jaringan yang sangat terkoneksi, terdiri dari berbagai classifier AI dan model ilmu data yang memberikan klasifikasi data dengan presisi tinggi dan efisiensi maksimal. Cara Kerja Klasifikasi AI Forcepoint Klasifikasi AI Forcepoint menggunakan kombinasi dari classifier AI dan model ilmu data untuk mengotomatisasi identifikasi dan pengkatalogan data tidak terstruktur di penyimpanan cloud maupun lokal (on-premise). Teknologi ini memungkinkan organisasi untuk secara otomatis menemukan dan melindungi aset yang biasanya sulit diidentifikasi, seperti kekayaan intelektual. AI Mesh membantu mesin klasifikasi AI Forcepoint memahami hubungan antar kata dalam sebuah file untuk menentukan tingkat pentingnya file tersebut. AI Mesh menggunakan berbagai node, seperti classifier deep neural network (jaringan saraf dalam) dan teknik machine learning untuk lebih akurat mengenali dan mendefinisikan hubungan-hubungan tersebut. Classifier AI ini dan teknik pemodelan prediktif bekerja sama untuk menciptakan klasifikasi data yang efisien dan akurat—dengan catatan, model ini harus dilatih dengan baik. Klasifikasi AI menjadi tak terelakkan bagi organisasi yang menangani informasi sensitif atau bersifat kepemilikan. Ini memastikan bahwa kebijakan Data Loss Prevention (DLP) yang dirancang untuk membantu organisasi mematuhi peraturan regional dan industri dapat diterapkan secara efektif—karena tanpa klasifikasi yang akurat, kebijakan keamanan data tidak tahu data mana yang harus dilindungi. Berikut adalah contoh bagaimana data tidak terstruktur diproses dalam AI Mesh milik Forcepoint: Contoh Classifier AI yang Digunakan dalam AI Mesh Inti dari AI Mesh Forcepoint adalah Generative AI Small Language Model (SLM). GenAI SLM ini menghasilkan representasi vektor dari dokumen yang dianalisis. Representasi ini kemudian dianalisis oleh node-node lain—classifier AI, model ilmu data, dan kemampuan lainnya—untuk menentukan klasifikasi file tersebut. Meskipun kurang dikenal dibandingkan Large Language Models (LLMs), SLM memiliki banyak keunggulan. SLM dapat dijalankan di CPU dan membutuhkan daya komputasi jauh lebih rendah dibandingkan LLM. Ukurannya yang lebih kecil juga memberikan efisiensi sumber daya dan biaya, serta kinerja yang lebih baik. Dalam implementasi DSPM Forcepoint, SLM dapat menemukan informasi dalam waktu sekitar 200 milidetik per file, dan AI Mesh dapat mengklasifikasikan file dalam sekitar seperlima dari waktu tersebut. Arsitektur AI Mesh dirancang agar klasifikasi AI bisa diakses oleh organisasi dari berbagai skala. SLM didukung oleh berbagai classifier AI dan kapabilitas ilmu data lainnya dalam arsitektur jaringan ini, termasuk: Deep neural network classifiers untuk analisis sentimen. Light AI classifiers seperti Bag of Words untuk menentukan topik. Bayesian Inference untuk pemodelan prediktif teks. Regex filters untuk menentukan bagian teks mana yang bisa diklasifikasikan. Manfaat AI Mesh untuk Klasifikasi Data Meskipun klasifikasi AI kini semakin umum digunakan dalam keamanan data, algoritma yang digunakan bervariasi antar vendor. AI Mesh adalah pendekatan unik yang menghasilkan klasifikasi dengan presisi tinggi dalam waktu yang jauh lebih singkat. Beberapa manfaat AI Mesh antara lain: Mengurangi Risiko: Klasifikasi data yang presisi tinggi mengurangi risiko kebocoran data, pelanggaran, atau ketidakpatuhan. Menekan Biaya: Mengurangi biaya yang terkait dengan kebutuhan komputasi besar (seperti LLM), serta biaya pelatihan dan pemeliharaan. Meningkatkan Produktivitas: Menghemat waktu klasifikasi tanpa mengorbankan akurasi berkat efisiensi yang lebih baik. Mempermudah Kepatuhan: Membuktikan kepatuhan menjadi lebih mudah dengan teknologi AI yang bisa diaudit dan dijelaskan. Infrastruktur IT yang kuat adalah kunci produktivitas perusahaan. Dengan forcepoint indonesia, Anda bisa mendapatkan solusi IT lengkap yang sesuai dengan kebutuhan Anda. iLogo Indonesia sebagai mitra terpercaya siap mengintegrasikan semuanya agar bisnis Anda tetap berjalan lancar dan aman. Hubungi kami sekarang atau kunjungi forcepoint.ilogoindonesia.id untuk informasi lebih lanjut!

Formulir web memberikan dampak revolusioner di akhir tahun 1990-an, memungkinkan terjadinya ritel online, mesin pencari modern, dan awal mula praktik bisnis “big data”. Namun, dengan ditemukannya celah SQL injection, formulir web juga membuka pintu bagi kebocoran data yang merugikan, seperti informasi kartu kredit dan Personally Identifiable Information (PII). Sama seperti sanitasi input menjadi prioritas utama bagi pengembang web untuk menghadapi ancaman SQL injection, kini perusahaan perlu berhati-hati dalam memanfaatkan alat Generative AI (GenAI). Dengan mengikuti delapan praktik terbaik keamanan GenAI ini, organisasi bisa berinovasi secara aman sambil melindungi kekayaan intelektual, PII, dan data penting bisnis lainnya: 1. Pahami Risiko Unik terhadap Data Anda Sebelum mengimplementasikan GenAI, sangat penting untuk mengidentifikasi kasus penggunaan spesifik di dalam organisasi. Mulai dari otomatisasi layanan pelanggan hingga pembuatan konten pemasaran, pemahaman tentang aplikasi AI akan menentukan langkah-langkah keamanan yang diperlukan. Contohnya, jika AI digunakan untuk layanan pelanggan, maka fokus keamanan harus pada privasi dan integritas data. Sebaliknya, jika digunakan untuk membuat konten, maka perlindungan terhadap hak kekayaan intelektual menjadi hal utama. 2. Tinjau Alat GenAI dengan Fokus pada Keamanan Tidak semua alat GenAI diciptakan sama. Anda harus memeriksa setiap alat secara menyeluruh sebelum integrasi, dengan mempertimbangkan fitur keamanannya. Cari alat yang menyediakan enkripsi yang kuat, otentikasi pengguna, dan log audit. Pastikan alat tersebut mematuhi standar industri seperti ISO/IEC 27001 untuk manajemen keamanan informasi. Dengan proses peninjauan ini, Anda dapat mengurangi risiko kebocoran data dan akses tidak sah. 3. Temukan dan Klasifikasikan Data untuk Menerapkan Kontrol yang Sesuai Langkah pertama dalam melindungi data sensitif seperti PII dan data keuangan adalah mengidentifikasinya. Anda bisa mengambil pendekatan proaktif dengan menggunakan Data Security Posture Management (DSPM) yang didukung teknologi AI Mesh untuk menemukan dan mengklasifikasikan data secara cepat. Setelah diklasifikasikan, terapkan kontrol seperti anonimisasi dan enkripsi. Ini memastikan bahwa meskipun data bocor, isinya tetap tidak bisa dibaca atau digunakan oleh pelaku kejahatan. 4. Terapkan Kebijakan Least Privilege dalam Identity and Access Management (IAM) Prinsip least privilege adalah praktik keamanan dasar yang memastikan bahwa pengguna hanya memiliki akses minimum yang dibutuhkan untuk menjalankan tugas mereka. Terapkan Role-Based Access Control (RBAC) dan Multi-Factor Authentication (MFA) untuk meningkatkan keamanan. Tinjau akses secara berkala untuk memastikan hak akses masih sesuai dengan peran dan tanggung jawab yang berubah. Dengan solusi seperti Forcepoint ONE SSE, Anda dapat mengontrol akses ke aplikasi cloud dan web secara aman di seluruh organisasi. 5. Latih Karyawan dan Buat Kebijakan Internal untuk Penggunaan GenAI Kesalahan manusia tetap menjadi salah satu risiko keamanan terbesar. Oleh karena itu, penting untuk melatih karyawan mengenai risiko keamanan yang terkait dengan GenAI. Buat kebijakan internal yang jelas mengenai penggunaan AI, termasuk aturan penggunaan yang diperbolehkan, cara menangani data, dan prosedur pelaporan insiden. Sesi pelatihan rutin dan kampanye kesadaran akan membantu memperkuat kebijakan ini dan mengurangi kemungkinan terjadinya pelanggaran keamanan. 6. Perhatikan Sanitasi Input dan Penanganan Prompt Sanitasi input tetap penting untuk mencegah serangan injeksi, di mana masukan berbahaya bisa merusak sistem AI Anda. Terapkan validasi input yang ketat dan teknik sanitasi untuk memastikan hanya data bersih yang masuk ke sistem. Untuk mencegah input pengguna yang mengandung data sensitif, Anda bisa menerapkan kebijakan khusus GenAI dan mencegah kebocoran data menggunakan Forcepoint Data Loss Prevention. Selain itu, tangani prompt yang dihasilkan AI dengan hati-hati, agar tidak secara tidak sengaja mengungkap informasi sensitif atau menimbulkan aksi yang tidak diinginkan. 7. Pantau Kepatuhan Regulasi dan Audit Vendor Kepatuhan terhadap peraturan adalah hal yang tidak bisa ditawar di era berbasis data ini. Selalu ikuti perkembangan peraturan seperti GDPR, CCPA, dan HIPAA. Lakukan audit berkala terhadap vendor Anda untuk memastikan mereka mematuhi peraturan dan standar keamanan Anda. Menjaga kepatuhan tidak hanya melindungi organisasi dari sanksi hukum, tetapi juga meningkatkan reputasi perusahaan Anda. 8. Buat Rencana Tanggap Insiden AI Meskipun Anda sudah menerapkan langkah-langkah pertahanan, insiden keamanan tetap bisa terjadi. Oleh karena itu, penting untuk memiliki rencana tanggap insiden khusus AI guna meminimalkan kerugian dan memulihkan operasional. Rencana ini harus mencakup langkah-langkah yang jelas untuk mengidentifikasi, mengisolasi, dan mengatasi insiden yang berkaitan dengan AI. Amankan Transformasi AI dengan Praktik Keamanan yang Cerdas Generative AI memiliki potensi luar biasa untuk aplikasi perusahaan — menciptakan efisiensi dan inovasi yang sebelumnya tak terpikirkan. Namun, potensi ini hanya bisa terwujud jika didukung oleh langkah-langkah keamanan yang kuat. Dengan mengikuti praktik terbaik di atas, organisasi dapat melindungi diri dari risiko yang menyertai penggunaan AI generatif. Infrastruktur IT yang kuat adalah kunci produktivitas perusahaan. Dengan forcepoint indonesia, Anda bisa mendapatkan solusi IT lengkap yang sesuai dengan kebutuhan Anda. iLogo Indonesia sebagai mitra terpercaya siap mengintegrasikan semuanya agar bisnis Anda tetap berjalan lancar dan aman. Hubungi kami sekarang atau kunjungi forcepoint.ilogoindonesia.id untuk informasi lebih lanjut!