Shadow AI kini menjadi tantangan keamanan ketika karyawan menggunakan aplikasi kecerdasan buatan tanpa persetujuan perusahaan. Praktik ini dapat membuka akses terhadap data sensitif dan informasi bisnis.

AI dapat membantu karyawan menyusun dokumen, menganalisis data, dan menyelesaikan pekerjaan lebih cepat. Namun, penggunaan aplikasi tanpa pengawasan dapat menyebabkan data keluar dari kendali perusahaan. Karena itu, perusahaan perlu mengelola penggunaan AI tanpa menghambat produktivitas. Artikel ini akan membahas shadow AI dan berbagai aspek di dalamnya secara mendalam.

Apa Itu Shadow AI dan Mengapa Penggunaannya Meningkat di Lingkungan Kerja?

Shadow AI adalah penggunaan aplikasi atau fitur AI tanpa persetujuan dan pengawasan resmi perusahaan. Contohnya termasuk penggunaan chatbot pribadi untuk pekerjaan atau asisten kode yang belum dievaluasi oleh tim IT. Penggunaannya kini meningkat karena aplikasi AI mudah diakses dan menawarkan efisiensi. Karyawan dapat merangkum dokumen, menyusun laporan, atau menganalisis informasi dalam waktu singkat. Ketika alat resmi belum tersedia, mereka mungkin mencari alternatif sendiri.

Fitur AI yang tertanam dalam aplikasi bisnis juga dapat digunakan tanpa perlu pemeriksaan khusus. Karyawan belum tentu memahami bagaimana layanan tersebut memproses dan menyimpan data. Kondisi ini membuat perusahaan kesulitan mengetahui alat yang digunakan serta informasi yang dibagikan.

Mengapa Shadow AI Berbahaya bagi Keamanan Data Perusahaan?

Risiko utamanya muncul ketika data sensitif diproses melalui layanan yang tidak berada di bawah pengawasan perusahaan. Dampaknya dapat mencakup beberapa aspek keamanan berikut. AI data leakage dapat terjadi ketika karyawan memasukkan dokumen rahasia, data pelanggan, atau kode sumber ke dalam aplikasi AI eksternal. Informasi tersebut kemudian diproses sesuai dengan kebijakan dan pengaturan layanan terkait. Perusahaan berisiko kehilangan visibilitas atas penyimpanan dan penggunaan data tersebut.

Risiko lainnya berkaitan dengan privasi dan kepatuhan. Informasi pribadi yang dibagikan tanpa prosedur yang tepat dapat melanggar kebijakan internal atau kewajiban perlindungan data. Aplikasi yang belum dievaluasi juga dapat menambah jalur akses bagi pihak ketiga. Izin integrasi yang terlalu luas berpotensi mengekspos informasi dari sistem internal.

Selain itu, keluaran AI dapat memuat informasi keliru atau materi yang tidak sesuai kebijakan. Pengguna perlu memverifikasi hasil sebelum menggunakannya dalam keputusan bisnis. Sederhananya, risiko shadow AI mencakup kebocoran informasi, akses tidak sah, masalah kepatuhan, dan kerusakan reputasi.

Shadow AI vs Shadow IT, Apa Perbedaannya?

Secara definisinya, shadow IT mencakup penggunaan perangkat, aplikasi, atau layanan teknologi tanpa persetujuan perusahaan. Contohnya adalah penyimpanan dokumen pekerjaan melalui akun pribadi yang tidak dikelola tim IT.

Sementara itu, shadow AI berfokus pada penggunaan teknologi AI tanpa pengawasan. Contohnya termasuk memasukkan data perusahaan ke chatbot atau mengaktifkan fitur AI yang belum dievaluasi.

Perbedaan pentingnya terletak pada cara teknologi memproses informasi. Aplikasi AI dapat menggunakan data sebagai konteks untuk menghasilkan jawaban atau keluaran tertentu. Penanganan data bergantung pada layanan, konfigurasi, dan kebijakan penyedia.

Keduanya dapat menimbulkan masalah visibilitas dan kontrol. Oleh sebab itu, perusahaan perlu mengelola penggunaan teknologi sekaligus membatasi aliran data sensitif.

Contoh Shadow AI di Perusahaan dan Risikonya

Penggunaan AI tanpa persetujuan dapat muncul di berbagai divisi. Berikut beberapa contoh yang perlu diperhatikan perusahaan:

Penggunaan Chatbot untuk Dokumen Internal

Karyawan memasukkan kontrak atau laporan keuangan untuk diringkas. Data rahasia berisiko diproses melalui layanan yang belum disetujui.

Asisten Kode oleh Tim Pengembang

Pengembang menggunakan asisten kode eksternal untuk memperbaiki program. Kode sumber atau kredensial yang ikut terkirim dapat mengekspos informasi teknis perusahaan.

Analisis Data Pelanggan

Tim pemasaran mengunggah data pelanggan untuk membuat segmentasi. Praktik ini dapat menimbulkan risiko privasi jika data diproses tanpa kontrol memadai.

Aplikasi AI untuk Rapat

Karyawan memakai layanan transkripsi otomatis tanpa evaluasi keamanan. Transkrip dapat memuat informasi personalia, strategi bisnis, atau keputusan rahasia.

Fitur AI dalam Aplikasi Bisnis

Fitur AI tambahan mungkin memiliki izin akses atau kebijakan pemrosesan berbeda. Perusahaan perlu mengevaluasinya sebelum mengizinkan penggunaan data internal.

Bagaimana Cara Mencegah Shadow AI Tanpa Menghambat Produktivitas?

Pencegahan membutuhkan kebijakan yang jelas dan kontrol teknis yang sesuai. Perusahaan sebaiknya menyediakan alternatif AI yang aman, bukan hanya melarang penggunaannya. Berikut adalah beberapa hal yang dapat dilakukan perusahaan:

Inventarisasi Penggunaan AI

Identifikasi aplikasi, ekstensi, dan fitur AI yang digunakan karyawan. Catat tujuan penggunaan serta jenis data yang diproses agar perusahaan dapat menilai risikonya.

Tetapkan Kebijakan Penggunaan

Kelompokkan alat AI menjadi kategori disetujui, bersyarat, atau dilarang. Jelaskan batasan data yang boleh dibagikan untuk setiap kategori.

Terapkan Data Loss Prevention

Gunakan kontrol DLP untuk mendeteksi atau membatasi pemindahan informasi sensitif. Cakupannya perlu disesuaikan dengan kanal penggunaan AI dan kemampuan solusi yang diterapkan.

Sediakan Alternatif yang Aman

Berikan akses ke alat AI yang telah dievaluasi sesuai kebutuhan pekerjaan. Proses persetujuan yang sederhana dapat mengurangi dorongan menggunakan layanan pribadi.

Tingkatkan Edukasi dan Pengawasan

Latih karyawan mengenali risiko pembagian data dan memverifikasi keluaran AI. Tinjau penggunaan aplikasi secara berkala karena layanan dan fitur baru terus bermunculan. Pendekatan shadow AI security perlu menggabungkan visibilitas penggunaan, kebijakan, dan perlindungan data. Dengan begitu, perusahaan dapat mengendalikan risiko sekaligus mempertahankan manfaat AI.

Cegah Dampak dari Shadow IT dengan Solusi Data Loss Prevention dari Aplikas Servis Pesona!

Penggunaan AI tanpa pengawasan membutuhkan kontrol yang mampu melindungi data di berbagai kanal. Perusahaan perlu mengetahui informasi sensitif yang digunakan dan membatasi perpindahannya sesuai kebijakan.

Data Loss Prevention dari Aplikas Servis Pesona dapat membantu Anda menemukan, mengklasifikasikan, memantau, dan melindungi data. Solusi ini juga mendukung penerapan kebijakan perlindungan di berbagai kanal, termasuk endpoint, jaringan, cloud, web, dan email, sesuai konfigurasi produk.

Untuk informasi selengkapnya, hubungi marketing@phintraco.com sekarang!

Editor: Irnadia Fardila

Infrastruktur digital perusahaan kini tersebar di banyak lingkungan. Kondisi ini membuat multiplatform threat detection menjadi sangat penting untuk menjaga visibilitas keamanan.

Endpoint, identitas, cloud, aplikasi, dan jaringan masing-masing menghasilkan data keamanan yang berbeda. Tanpa pemantauan terpadu, ancaman dapat berpindah antarplatform tanpa segera terdeteksi. Artikel ini akan membahas multiplatform threat detection solution, mengapa perusahaan memerlukannya, bagaimana cara mendeteksi ancaman lintas platform, peran XDR solution, dan tantangan implementasinya.

Apa itu Multiplatform Threat Detection?

Multiplatform threat detection adalah pendekatan untuk mendeteksi ancaman di berbagai platform secara terpadu. Pendekatan ini memperluas pemantauan dari satu lingkungan ke beberapa sumber. Prosesnya mengumpulkan sinyal dari endpoint, identitas, cloud, aplikasi, dan jaringan. Data tersebut kemudian dianalisis untuk menemukan pola aktivitas yang mencurigakan.

Konsep ini sering juga disebut cross-platform threat detection. Tujuannya adalah mengurangi celah visibilitas akibat sistem keamanan yang berjalan secara terpisah. Dengan multiplatform threat detection solution, tim keamanan dapat melihat hubungan antaraktivitas. Mereka juga dapat memahami rangkaian serangan secara lebih menyeluruh.

Mengapa Perusahaan Membutuhkan Threat Detection Lintas Platform?

Infrastruktur bisnis semakin beragam dan terhubung. Kondisi tersebut membuat ancaman dapat muncul dari banyak titik masuk. Penerapan multiplatform threat detection untuk perusahaan dapat membantu memperluas cakupan pemantauan. Tim keamanan dapat mengamati aktivitas yang terjadi pada berbagai lingkungan.

Serangan modern juga dapat berpindah dari satu platform ke platform lain. Misalnya, kredensial dicuri melalui perangkat. Setelah itu, akun digunakan untuk mengakses layanan cloud. Pemantauan yang terpisah dapat membuat rangkaian aktivitas tersebut terlihat seperti kejadian berbeda. Korelasi lintas platform membantu menghubungkan sinyal tersebut menjadi satu konteks.

Pendekatan ini juga dapat membantu mempercepat investigasi. Tim keamanan memperoleh informasi yang lebih relevan saat menentukan prioritas insiden.

Baca Juga: Security Operation Center: Infrastruktur Pendeteksi Ancaman Siber

Bagaimana Cara Kerja Multiplatform Threat Detection?

Cara mendeteksi ancaman lintas platform umumnya dimulai dari pengumpulan data. Sumbernya dapat berupa perangkat, akun, aplikasi, cloud, dan jaringan. Data dari berbagai sumber perlu dinormalisasi dulu agar dapat dianalisis secara konsisten. Setelah itu, sistem menghubungkan sinyal yang memiliki keterkaitan.

Tahap berikutnya adalah analisis aktivitas dan penentuan prioritas. Sistem dapat mencari pola yang menunjukkan rangkaian serangan atau perilaku abnormal. Sebagai contoh, terdapat login mencurigakan pada akun pengguna. Pada waktu berdekatan, perangkat terkait menjalankan proses tidak biasa. Jika akun tersebut kemudian mengakses sumber daya cloud sensitif, risikonya menjadi lebih jelas. Korelasi tersebut dapat menghasilkan konteks insiden yang lebih lengkap.

Baca Juga: Tantangan SOC Modern: Dampak dan Cara Mengatasinya

Apa Saja Tantangan Menerapkan Cross-Platform Threat Detection?

Mengimplementasi pendeteksi ancaman lintas platform memiliki beberapa tantangan tersendiri. Berikut adalah tantangan-tantangan tersebut:

Banyaknya Sumber Data

Setiap platform menghasilkan telemetri dengan struktur dan karakteristik berbeda. Volume data juga dapat meningkat seiring pertumbuhan lingkungan digital.

Integrasi Security Tools

Sistem keamanan yang terpisah membutuhkan integrasi agar data dapat dikumpulkan dan dikorelasikan. Integrasi yang kompleks dapat menambah beban operasional.

Alert Fatigue

Banyaknya peringatan dapat menyulitkan tim menentukan insiden yang paling penting. Prioritas yang kurang tepat dapat memperlambat respons terhadap ancaman nyata.

Keterbatasan Visibilitas

Data yang tersebar dapat menciptakan blind spot pada proses pemantauan. Tim mungkin hanya melihat sebagian aktivitas dalam satu serangan.

Kompleksitas Hybrid Environment

Lingkungan on-premise, cloud, dan layanan pihak ketiga memiliki karakteristik berbeda. Kondisi tersebut membuat pengawasan keamanan semakin kompleks.

Bagaimana Peran Extended Detection and Response (XDR) dalam Mendukung Multiplatform Threat Detection?

XDR memiliki peran penting dalam mendukung threat detection di lintas platform. Berikut adalah penjelasan tentang bagaimana XDR dapat mendukung sistem keamanan ini:

Menyatukan Data Keamanan

Extended detection and response (XDR) menggabungkan data dari beberapa permukaan keamanan. Data tersebut dapat mencakup endpoint, identitas, cloud, email, dan jaringan.

Menghubungkan Sinyal

XDR melakukan korelasi terhadap sinyal yang berasal dari sumber berbeda. Hal ini membantu tim melihat konteks serangan secara lebih lengkap.

Memprioritaskan Insiden

XDR dapat membantu memusatkan perhatian pada insiden dengan tingkat risiko lebih tinggi. Proses ini mengurangi kebutuhan meninjau setiap peringatan secara terpisah.

Mempercepat Investigasi dan Respons

Konteks yang terpadu mendukung investigasi yang lebih cepat. Beberapa solusi juga menyediakan otomatisasi untuk tindakan containment dan remediation.

Atasi Ancaman Siber dari Berbagai Platform dengan Solusi XDR dari Aplikas Servis Pesona!

Kebutuhan deteksi lintas platform membutuhkan visibilitas yang luas dan korelasi antarsumber. Perusahaan juga membutuhkan respons yang cepat ketika ancaman teridentifikasi.

Aplikas Servis Pesona menyediakan solusi XDR yang menyatukan data dari endpoint, identitas, cloud, sistem AI, dan sumber pihak ketiga. Platform kami menyediakan korelasi lintas permukaan serta kemampuan respons terintegrasi.

Pendekatan ini dapat membantu tim keamanan Anda memahami konteks serangan dari satu tampilan. Solusi kami juga dapat mengurangi blind spot dan kompleksitas operasional akibat banyaknya alat keamanan.

Untuk informasi selengkapnya, hubungi marketing@phintraco.com sekarang!

Editor: Irnadia Fardila

Lingkungan IT perusahaan semakin kompleks dan menghasilkan semakin banyak data keamanan. Tantangan SOC modern muncul ketika tim harus memproses alert, menjaga visibilitas, dan merespons ancaman secara cepat.

Penggunaan cloud, SaaS, perangkat remote, dan berbagai security tools memperluas permukaan serangan. Kondisi ini meningkatkan beban operasional dan kebutuhan koordinasi tim keamanan. Artikel ini akan membahas tantangan SOC modern, dampaknya,  serta cara mengatasinya.

Apa Saja Tantangan SOC Modern di Era Digital?

Tantangan SOC di era digital mencakup berbagai masalah teknologi, sumber daya, serta proses operasional. Selain itu, tantangan-tantangan ini juga saling berkaitan dan dapat memperbesar beban tim. Berikut adalah beberapa tantangan SOC modern yang umum ditemukan:

Alert Fatigue

Alert fatigue dapat terjadi ketika analis menerima terlalu banyak alert. Banyaknya alert di sini dapat berupa false positive atau kejadian berprioritas rendah. Volume yang tinggi membuat analis harus menghabiskan waktu untuk melakukan triage. Alert penting lainnya juga dapat tertutup oleh banyaknya notifikasi.

Kekurangan Tenaga Ahli

SOC membutuhkan analis, engineer, dan spesialis dengan keterampilan yang berbeda-beda. Kekurangan tenaga ahli dapat meningkatkan beban kerja tim yang tersedia.

Perluasan Attack Surface

Akses remote dan layanan cloud menambah banyak titik yang harus dipantau. Visibilitas menjadi lebih sulit ketika data keamanan tersebar.

Tool Sprawl

Perusahaan sering menggunakan banyak tools keamanan secara bersamaan. Setiap tools dapat memiliki konsol, format alert, dan workflow berbeda.

Ancaman Terus Berkembang

Threat actor terus mengubah teknik dan pola serangan. Tim SOC perlu memperbarui kemampuan deteksi dan analisis secara berkala.

Keterbatasan Sumber Daya

Anggaran dan waktu dapat membatasi perekrutan serta pengembangan teknologi. Kondisi ini membuat tim harus menentukan prioritas secara tepat.

Baca Juga: Security Operation Center: Infrastruktur Pendeteksi Ancaman Siber

Bagaimana Tantangan Operasional SOC Mempengaruhi Proses Deteksi dan Respons Ancaman?

Tantangan operasional dapat langsung mempengaruhi kecepatan dan kualitas proses keamanan. Volume alert yang tinggi membuat proses triage menjadi lebih berat. Ketika banyak alert memiliki kualitas rendah, analis akan menghabiskan waktu untuk memeriksa kejadian yang tidak berbahaya. Kondisi tersebut meningkatkan risiko alert penting justru terlambat ditangani.

Tools yang tidak terintegrasi juga memperpanjang proses investigasi. Analis perlu berpindah antar-konsol untuk mengumpulkan konteks dari berbagai sumber. Beban kerja yang tinggi juga dapat meningkatkan risiko kelelahan pada analis. Kondisi tersebut dapat berkontribusi terhadap burnout dan turnover.

Dampak ini dapat terlihat jelas pada MTTD dan MTTR. Proses deteksi menjadi lebih lambat ketika alert sulit diprioritaskan. Respons juga melambat ketika investigasi membutuhkan banyak langkah manual.

Oleh karena itu, masalah SOC meliputi masalah jumlah alert. Kualitas data, integrasi tools, proses, dan kapasitas tim.

Bagaimana Cara Mengatasi Tantangan SOC Modern agar Operasional Lebih Efisien?

Perusahaan membutuhkan solusi SOC modern yang menggabungkan teknologi dan perbaikan proses. Berikut adalah beberapa cara untuk mengatasi tantangan tersebut:

Tingkatkan Kualitas Detection

Evaluasi aturan deteksi berdasarkan jumlah alert dan jumlah false positive. Tuning secara berkala membantu meningkatkan kualitas sinyal keamanan.

Terapkan Prioritas Berbasis Risiko

Tidak semua alert membutuhkan tingkat respons yang sama. Prioritas dapat mempertimbangkan severity, aset, konteks, dan potensi dampaknya.

Gunakan Otomasi

Otomasi dapat menangani pekerjaan berulang seperti enrichment dan pengumpulan konteks. Tindakan containment tertentu juga dapat dijalankan secara otomatis.

Integrasikan Security Tools

Korelasi data membantu tim memperoleh konteks tanpa berpindah terlalu banyak konsol. Integrasi juga dapat mengurangi duplikasi alert dan pekerjaan manual.

Tingkatkan Kapasitas Tim

Pelatihan membantu analis mengikuti perkembangan teknik serangan. Dokumentasi dan playbook juga membuat respons lebih konsisten.

Ukur Kinerja SOC

Gunakan metrik seperti MTTD, MTTR, volume alert, dan false positive rate. Metrik tersebut membantu menemukan bottleneck operasional.

Sementara untuk cara mengatasi alert fatigue SOC, perlu menggabungkan tuning, prioritas, korelasi, dan otomasi. Fokusnya adalah meningkatkan kualitas alert, bukan sekadar mengurangi jumlahnya.

Apa Saja Peran XDR dalam Mengatasi Tantangan SOC Modern?

Extended Detection and Response (XDR) dapat membantu menghubungkan data dari berbagai permukaan keamanan. Pendekatan ini relevan ketika SOC menghadapi data dan alert dari banyak sumber.

Mengurangi Data yang Terisolasi

XDR dapat mengumpulkan data dari endpoint, identity, cloud, dan tools pihak ketiga. Data kemudian dinormalisasi dan dikorelasikan dalam satu konteks.

Membantu Mengatasi Alert Fatigue

Korelasi dapat mengelompokkan sinyal yang berhubungan. AI juga dapat membantu memprioritaskan insiden yang perlu ditangani oleh analis.

Mempercepat Investigasi

Konteks dari berbagai permukaan dapat tersedia dalam satu tampilan. Analis dapat melihat visualisasi serangan secara utuh, seperti storyline, yang menggambarkan rangkaian kejadian dari awal hingga akhir. Informasi tersebut membantu analis memahami hubungan antaraktivitas, mengidentifikasi sumber serta perkembangan serangan, dan menentukan tindakan yang perlu dilakukan tanpa harus melakukan banyak console hopping.

Mendukung Respons Otomatis

XDR dapat menjalankan containment dan remediation pada permukaan yang terhubung. Respons otomatis umumnya dapat dilakukan dalam hitungan detik.

Mengurangi Kompleksitas Operasional

Platform terpadu dapat mengurangi kebutuhan untuk menjalankan terlalu banyak tools terpisah. Pendekatan ini juga dapat menekan beban operasional dan biaya kepemilikan.

Mendukung SOC Platform Terintegrasi

SOC platform yang menggabungkan korelasi dan respons dapat membantu menyederhanakan workflow. XDR dapat menjadi bagian dari pendekatan tersebut. Teknologi ini membantu menyediakan konteks, otomasi, dan prioritas bagi tim.

Ciptakan Ekosistem Deteksi dan Respons Ancaman Siber yang Kuat dengan Solusi XDR dari Aplikas Servis Pesona!

Solusi XDR dari Aplikas Servis Pesona menggabungkan data endpoint, identity, cloud, AI systems, dan sumber pihak ketiga. Platform kami menggunakan satu lapisan data untuk korelasi lintas permukaan.

Didukung teknologi AI yang membantu investigasi dan memprioritaskan insight yang dapat ditindaklanjuti. Platform ini juga mendukung containment dan remediation otomatis pada permukaan yang terhubung.

Untuk informasi selengkapnya, hubungi marketing@phintraco.com sekarang!

Editor: Trie Ayu Feminin dan Irnadia Fardila