Strategi Efektif Mengintegrasikan AI dalam Operasi Keamanan
AI tidak menggantikan penilaian manusia, melainkan harus melengkapi dan meningkatkan alur kerja otomatis yang sudah ada. Meskipun AI generatif bisa menjadi alat yang kuat dalam operasi keamanan, ini bukanlah solusi ajaib untuk masalah industri. Antusiasme terhadap potensi AI sering kali mengalihkan perhatian perusahaan dari tantangan praktis dalam mengintegrasikannya ke dalam lingkungan dunia nyata.
Selama bertahun-tahun, AI telah dipromosikan sebagai pengubah permainan bagi tim keamanan, memberdayakan praktisi untuk mengidentifikasi dan menetralkan ancaman dengan kecepatan dan presisi yang belum pernah terjadi sebelumnya. Namun, perlu diingat bahwa AI seperti teknologi lainnya: tidak ada solusi yang cocok untuk semua, dan Anda perlu memiliki pemeriksaan dan kontrol yang tepat untuk menggunakannya secara efektif. Kesalahan umum adalah bisnis memilih solusi berdasarkan demo penjualan yang mengesankan, hanya untuk menemukan bahwa itu tidak sesuai tujuan saat diterapkan dalam lingkungan bisnis yang nyata. Ini yang saya sebut sebagai masalah demo-able vs deployable: Hanya karena teknologi berkinerja baik dalam demo tidak berarti itu siap untuk aplikasi dunia nyata.
Dalam demo, AI diberi data bersih dalam lingkungan yang sangat terkontrol, sedangkan di sebagian besar bisnis, data berantakan dan tidak terstruktur. Ketika dihadapkan dengan informasi mentah ini dari berbagai sistem dan tim, banyak alat yang tidak mampu memberikan hasil. Masalah lain adalah asumsi bahwa AI dapat menangani setiap kasus tepi dengan sempurna, padahal kenyataannya, AI dibatasi oleh data yang dilatihnya. Ambil contoh sistem deteksi phishing. Jika AI telah dilatih pada contoh-contoh upaya phishing umum, mungkin AI akan unggul dalam menangkap kasus rutin tetapi melewatkan teknik yang lebih canggih yang berada di luar cakupannya. Ini berpotensi menciptakan titik buta yang bisa dieksploitasi oleh pelaku jahat, memungkinkan tanda bahaya lolos dari pengawasan.
Inilah mengapa pengawasan manusia terhadap AI sangat penting. Ketika diterapkan dalam lingkungan langsung, alat AI dapat menghasilkan positif palsu atau berhalusinasi dengan mengisi celah pengetahuan dan menghasilkan respons yang tidak didasarkan pada data nyata. Ini mengarah pada pengambilan keputusan yang cacat, membahayakan keamanan operasional dan menciptakan lebih banyak pekerjaan bagi praktisi yang bertugas memverifikasi hasil. AI tidak menggantikan penilaian manusia. Sebaliknya, itu harus melengkapi dan meningkatkan alur kerja otomatis yang sudah ada yang menghasilkan wawasan relevan dan mengambil tindakan yang didasarkan pada konteks organisasi.
Ketika memperkenalkan AI, sebaiknya dilakukan secara bertahap. Adopsi bertahap memberi praktisi keamanan kesempatan untuk menyempurnakan penerapan LLM di lingkungan unik mereka dan mengatasi masalah yang muncul. Seiring dengan meningkatnya kepercayaan pada teknologi ini, penggunaan AI dapat diperluas ke area yang lebih kompleks. Organisasi perlu menetapkan batasan yang jelas seperti kontrol akses berbasis peran (RBAC) dan log audit untuk membantu tim mengatur tindakan AI dan melacak proses pengambilan keputusan. Dengan mengelola akses data dan memverifikasi respons yang dihasilkan AI, pemimpin keamanan dapat membangun kepercayaan pada teknologi yang didorong oleh AI dan meningkatkan postur keamanan mereka, daripada meningkatkan permukaan serangan mereka.