OWASP LLM Top 10 : Memahami Kerentanan Kritis pada Aplikasi yang Mengintegrasikan Large Language Models

Azura Team • 2025-10-09

Azura Labs - Integrasi Large Language Models (LLM) dalam aplikasi memang membawa kemampuan luar biasa, tapi juga membuka pintu untuk jenis kerentanan keamanan yang sama sekali baru. OWASP LLM Top 10 hadir sebagai panduan penting untuk mengidentifikasi dan memitigasi risiko-risiko unik yang mungkin belum pernah kita pertimbangkan sebelumnya.

Sebagai developer yang sudah berkecimpung di AI security, saya melihat banyak tim yang terlalu fokus pada functional requirements tanpa mempertimbangkan aspek keamanan yang spesifik untuk LLM. Padahal, kerentanan dalam sistem AI bisa berdampak jauh lebih serius daripada bug biasa.

LLM01 : Prompt Injection

Ini adalah ancaman paling umum yang saya temui di lapangan. Prompt injection terjadi ketika attacker berhasil 'menyusupkan' instruksi jahat ke dalam prompt yang kita siapkan untuk LLM. Bayangkan kita punya AI customer service yang seharusnya hanya menjawab pertanyaan produk, tiba-tiba bisa dibujuk untuk membocorkan data sensitif hanya dengan teknik social engineering melalui prompt.

LLM02 : Insecure Output Handling

Banyak developer menganggap output dari LLM sudah aman karena berasal dari AI. Faktanya, LLM bisa menghasilkan kode berbahaya atau konten malicious yang jika langsung di-execute tanpa sanitization, bisa menyebabkan kerusakan sistem. Saya pernah melihat kasus where LLM output langsung di-pass ke database query tanpa validation.

LLM03 : Training Data Poisoning

Ini seperti menyusupkan 'racun' ke dalam sumber pengetahuan AI. Jika training data mengandung bias atau informasi yang dimanipulasi, output yang dihasilkan akan bermasalah. Di 2025, dengan maraknya RAG systems, risiko ini semakin nyata.

LLM04 : Denial of Service

LLM itu resource-intensive banget. Attacker bisa dengan mudah menghabiskan budget cloud kita hanya dengan mengirimkan prompt yang kompleks berulang-ulang. Pengalaman pahit: satu endpoint AI bisa menghabiskan ribuan dollar dalam hitungan jam jika tidak dilindungi dengan baik.

LLM05 : Supply Chain Vulnerabilities

Model AI yang kita gunakan seringkali bergantung pada banyak komponen external - dari pre-trained models sampai library third-party. Setiap komponen ini bisa menjadi celah keamanan jika tidak disetting dengan benar.

Best Practices di 2025

Berdasarkan pengalaman menangani security issues di berbagai project AI, ini strategi yang terbukti efektif :

Implementasi Input Validation yang Ketat
- Batasi panjang input dan kompleksitas prompt
- Gunakan allowlist untuk jenis input yang diperbolehkan
- Monitor pola input yang tidak biasa
Output Sanitization yang Robust
- Jangan pernah trust output LLM secara blind
- Implementasi content filtering dan sanitization
- Validasi output sebelum diproses lebih lanjut
Rate Limiting dan Resource Management
- Batasi request per user berdasarkan kompleksitas
- Implementasi circuit breaker untuk mencegah overload
- Monitor resource usage secara real-time
Audit dan Monitoring Berkelanjutan
- Log semua interaksi dengan LLM
- Implementasi anomaly detection
- Regular security assessment

Tools Terkini untuk LLM Security

Di 2025, sudah banyak tools yang membantu mengamankan sistem LLM :

LM Shield untuk detect prompt injection attempts
AI Guardian untuk monitoring dan alerting
PromptSafe untuk sanitization dan validation
ModelScanner untuk detect anomalies dalam model behavior

Loker IT Azura Labs 2025

Ngomong-ngomong, Azura Labs sedang mencari talenta yang tidak takut mengakui kegagalan dan belajar darinya. Kami membuka kesempatan untuk Backend Engineer memperkuat tim engineering kami dengan talenta-talenta gemilang!

Tertarik bergabung dengan tim yang melihat kegagalan sebagai stepping stone menuju kesuksesan? Ayo buruan daftar https://bit.ly/CallingAllTechEnthusiasts 🚀

Baca Juga :