5 Jenis Serangan terhadap AI yang Perlu Diwaspadai dan Cara Mengatasinya

Februari 5, 2026
Articles & News

AI kini sudah menjadi bagian penting dalam operasional bisnis. Menurut berbagai laporan industri, sebagian besar perusahaan global sudah menggunakan AI untuk analisis data, otomatisasi, dan pengambilan keputusan. Tapi di saat yang sama, laporan keamanan menunjukkan bahwa ancaman terhadap sistem AI semakin meningkat seiring dengan tingginya adopsi teknologi ini.

Masalahnya, banyak perusahaan masih memperlakukan AI seperti aplikasi biasa. Padahal, ketika serangan terhadap AI terjadi, dampaknya tidak hanya soal sistem error, tapi juga keputusan bisnis menjadi salah, terjadinya kebocoran data, hingga risiko hukum dan reputasi.

Berikut adalah lima jenis serangan terhadap AI yang paling sering terjadi dan penting untuk diperhatikan perusahaan sekarang.

Adversarial Attack
AI sangat bergantung pada pola. Sedikit saja pola itu diubah, cara AI menafsirkan data bisa langsung salah arah. Di sinilah adversarial attack bekerja, mengubah input secara halus agar AI salah memahami informasi.
Bagi manusia, perubahan ini hampir tidak terlihat. Tapi bagi AI, efeknya bisa signifikan. Sistem pengenalan wajah bisa gagal mengenali orang yang seharusnya valid dan kendaraan otonom bisa salah membaca rambu lalu lintas.
Cara mengatasinya : AI perlu dilatih menghadapi skenario manipulasi, diuji secara berkala dan dipantau untuk mengenali pola input yang tidak wajar.

Poisoning Attack
AI belajar dari data, jika data yang masuk sudah terkontaminasi, maka hasil analisis juga akan salah. Inilah inti dari poisoning attack, menyusupkan data yang terlihat normal tapi menyesatkan.
Contohnya, sistem AI yang dilatih mendeteksi spam bisa menjadi gagal membedakan email berbahaya dari yang aman, atau sistem medis bisa memberikan rekomendasi yang keliru. Serangan ini berbahaya karena efeknya tidak langsung terlihat. Model tetap berjalan, tapi keputusan yang dihasilkan bias dan tidak akurat.
Cara mengatasinya : Amankan sumber data, validasi dataset, dan pastikan kualitas data selalu terpantau sepanjang siklus hidup AI.

Model Extraction Attack
Membangun model AI membutuhkan waktu, data, dan biaya besar. Sayangnya, model ini bisa dicuri tanpa membobol sistem secara langsung.
Dengan mengirim banyak permintaan ke model AI dan menganalisis hasilnya, penyerang bisa meniru model tersebut perlahan-lahan. Versi tiruan ini bisa digunakan untuk keuntungan kompetitor atau aktivitas illegal. Membuat hilangnya keunggulan kompetitif dan potensi penyalahgunaan AI.
Cara mengatasinya : Batasi akses ke model AI, pantau pola penggunaan API, dan deteksi aktivitas mencurigakan sedini mungkin.

Membership Inference Attack
Tidak semua serangan terhadap AI bersifat merusak sistem, beberapa justru menargetkan data sensitif. Membership inference attack serangan yang menebak apakah data tertentu digunakan dalam pelatihan AI. Dari sini, informasi pribadi, seperti riwayat kesehatan atau transaksi keuangan bisa terungkap.
Cara mengatasinya : Integrasikan perlindungan privasi sejak awal desain AI, batasi informasi output, dan terapkan kebijakan data yang ketat.

Data Injection Attack
Banyak sistem AI bekerja dengan data real-time, celah ini bisa dimanfaatkan dengan menyuntikkan data palsu agar AI membuat analisis keliru.
Contohnya, AI e-commerce bisa salah membaca tren pasar, atau sistem keuangan membuat prediksi risiko berdasarkan data tidak valid. Akibatnya, keputusan bisnis menjadi salah arah, membuat kesalahan analisis sulit dideteksi karena data palsu terlihat seperti data normal.
Cara mengatasinya : Validasi input secara real-time, deteksi anomali, dan gunakan sistem pertahanan AI yang bisa membedakan data asli dan manipulatif.

Kenapa Serangan terhadap AI Perlu Diperhatikan

Ketika serangan terhadap AI terjadi, yang terdampak bukan hanya sistem, tapi juga bisnis, reputasi, dan kepercayaan pelanggan. Di sinilah Cisco hadir dengan AI Defense, solusi lengkap untuk memastikan AI tetap aman dan mendukung keputusan bisnis secara tepat.

Lindungi AI Perusahaan dengan Cisco AI Defense

Cisco AI Defense membantu perusahaan menjaga AI tetap aman dan bisa bekerja tanpa hambatan. Fitur utamanya meliputi :

Discover

Mengidentifikasi semua aplikasi dan model AI, termasuk shadow AI (AI yang berjalan tanpa persetujuan TI).
Memberikan gambaran lengkap tentang siapa yang menggunakan apa dan di mana.

Detect

Memeriksa keamanan model AI, baik open-source maupun proprietary, melalui pengujian otomatis.
Mendeteksi potensi ancaman, kerentanan, dan memberikan rekomendasi perbaikan.

Protect

Melindungi aplikasi AI dari ancaman seperti prompt injection, DDoS, dan kebocoran data sensitif.
Menyediakan runtime guardrails untuk mencegah perilaku berbahaya secara otomatis.

Access Control & Data Protection

Membatasi akses pengguna ke aplikasi AI yang tidak diizinkan.
Melindungi data dan mencegah kebocoran informasi sensitif melalui integrasi dengan Cisco Traffic Network.

Dengan kombinasi visibilitas, deteksi risiko, perlindungan runtime, dan kontrol akses, Cisco AI Defense membantu perusahaan memastikan AI tetap aman, andal, dan mendukung pengambilan keputusan bisnis dengan percaya diri. Jika Anda tertarik mempelajari lebih lanjut atau ingin menerapkan solusi ini di perusahaan, hubungi Sapta Tunas Teknologi untuk konsultasi dan implementasi Cisco AI Defense.

Mari berdiskusi lebih lanjut tentang IT Solutions yang Terintegrasi di platform profesional kami

Mengapa STT?

Sapta Tunas Teknologi (STT), IT Solutions yang memiliki komitmen yang tinggi dalam membantu pelanggan mencapai tujuan organisasi dan merancang IT Solutions sesuai dengan kebutuhan pelanggan yang mengikuti perkembangan tren teknologi di pasar saat ini.