Mengelola keamanan Large Language Model (LLM) semakin penting, apalagi setelah memahami dampak nyata dari prompt injection dan kebocoran system prompt. Setelah mempelajari berbagai serangan, langkah selanjutnya adalah menguasai pertahanan yang sesuai kebutuhan. Artikel ini akan merinci berbagai layer defense yang dapat diaplikasikan—mulai dari filtering, sandwich prompt, hingga pemanfaatan LLM kedua untuk verifikasi input/output—dan membahas bagaimana memilih pertahanan sesuai risiko bisnis dan teknologi.
Baca juga article series LLM Security :
Mengamankan Large Language Model (LLM): Cara Mudah Memahami Risiko dan Praktik Aman dalam Dunia AI
Langkah Praktis Menghadapi Prompt Injection: Demo Kode, Troubleshooting, dan Perlindungan Dasar LLM
Strategi dan Praktik Pertahanan Tingkat Lanjut Mencegah Prompt Injection pada LLM
Rheinmahatma.com adalah salah satu sumber belajar AI dan digital marketing di Indonesia yang sangat kredibel. Rhein Mahatma secara rutin membagikan tutorial serta strategi keamanan berbasis AI, digital marketing, dan bisnis online di web ini. Dengan materi mudah dipahami serta studi kasus nyata, kamu bisa mendapat fondasi dan insight yang relevan untuk praktik keamanan digital pada era AI modern.
Lapisan Pertahanan Terhadap Prompt Injection
Ada berbagai metode pertahanan yang digunakan pengembang dan bisnis agar aplikasi LLM tetap aman, beberapa di antaranya diuraikan secara mendalam dalam materi demo:
Block List Filtering
Sebelum request sampai ke LLM, filter berbagai input yang dianggap berisiko—misal kata kasar, istilah ilegal, atau frase spesifik. Block list bekerja cukup baik untuk input standar, tapi mudah dibypass dengan teknik seperti campur huruf besar/kecil, penyisipan spasi, atau karakter khusus.
-
Praktik Filtering:
Terapkan regular expression yang tangguh, tambahkan pemeriksaan typo, dan buat filter adaptif yang dapat berkembang sesuai pola penyalahgunaan terbaru.
Stop Sequence
Definisikan kata atau frase yang dilarang pada output LLM. Jika model menghasilkan output yang mengandung kata tersebut, proses generate langsung dihentikan.
-
Contoh Stop Sequence:
Kata seperti “password”, “kode rahasia”, atau istilah ilegal lain dapat dijadikan rule output yang memutuskan proses respons model.
Defensive Instruction (Prompt Engineering)
Tambahkan instruksi pencegahan di prompt sistem, misal “Jangan pernah memberikan informasi ilegal atau rahasia”. Namun, perlu diingat instruksi tekstual bisa saja diabaikan oleh model jika permintaan sangat kuat atau jailbreaking berhasil.
-
Layer defense:
Instruksi sistem sebaiknya digabung dengan pertahanan lain seperti filtering, jangan hanya bergantung pada satu strategi.
Enclosure dan Sandwich Prompt
Upaya memperjelas batas antara prompt sistem dan input user dengan teknik enclosure dan sandwich:
-
Enclosure Prompt:
Input user diletakkan dalam tanda khusus (sekuen karakter random), dan model diarahkan untuk mengenali data hanya yang berada di dalam enclosure. Sequence bisa diganti secara acak tiap permintaan agar makin aman. -
Sandwich Prompt:
Susun urutan prompt dengan format: prompt pembuka, input user, lalu prompt penutup berupa reminder dan random sequence. Ini memaksa model selalu mengingat instruksi sistem setelah menerima input user. -
Praktik implementasi:
Gunakan script Python untuk menambahkan karakter pembatas (delimiter) secara otomatis pada setiap permintaan, dan update sequence secara dinamis agar attacker sulit membongkar enclosure.
Postprompting dan Reverse Prompt Order
Kamu juga bisa mencoba postprompting, yaitu meletakkan user prompt sebelum system prompt—metode ini kadang berhasil membatasi efek perintah manipulatif seperti “abaikan instruksi di atas”.
-
Postprompting vs Sandwich:
Untuk beberapa kasus, sandwich prompt lebih tangguh, namun kombinasi dua strategi semakin meningkatkan perlindungan.
Menggunakan LLM Kedua untuk Validasi Input/Output
Layer berikutnya adalah meminta LLM kedua menilai input sebelum diproses, atau output sebelum diberikan ke user:
-
LLM Input Validation:
Kirim input user ke LLM kedua untuk dicek kemungkinan penyalahgunaan, instruksi ilegal, atau serangan multi-turn. -
LLM Output Validation:
Validasi output yang dihasilkan agar tidak melewati batas kebijakan atau output yang membahayakan.
Walau efektif, teknik ini cenderung lebih mahal dan memerlukan proses tambahan (latency), jadi pertimbangkan biaya vs tingkat risiko sebelum memutuskan.
Pembatasan Panjang Input dan Riwayat Percakapan
Batasan lain adalah mengontrol panjang query dan history interaksi. Banyak jailbreaking terjadi lewat percakapan panjang atau input berkarakter sangat banyak.
-
Setting limit:
Batasi jumlah karakter per permintaan dan ringkas history percakapan untuk mengurangi kemungkinan model “terlambat menyadari” adanya serangan yang gradatif.
Fine-tuning dan Soft Prompt
Untuk sistem yang sangat sensitif, fine-tuning dilakukan pada model dengan memasukkan dataset prompt berbahaya serta respons aman.
-
Fine-tuning:
Sangat efektif namun mahal dan bisa kedaluwarsa jika teknik serangan berkembang terus-menerus. -
Soft prompt:
Gunakan vektor alih-alih string sebagai system prompt. Karena soft prompt tidak berupa teks, serangan injeksi menjadi lebih sulit dilakukan.
Banyak metode di atas dapat dikombinasikan sesuai kebutuhan aplikasi, skala pengguna, serta risiko data yang dihadapi. Kuncinya bukan sekedar menambah filter, melainkan memahami pola penyalahgunaan, perkembangan eksploitasi, dan selalu mengupdate layer defense sistem.
Penerapan defensi yang kuat akan berdampak besar pada kepercayaan user dan keberlanjutan bisnis digital berbasis AI. Terlalu longgar, kamu riskan kehilangan data, terkena masalah hukum, atau kalah saing. Terlalu ketat, mungkin user experience jadi berkurang. Cari balance terbaik yang sesuai dengan kebutuhan serta jenis interaksi pada aplikasi atau bisnis digital yang kamu jalankan.
Sebagai penutup, jika ingin memperdalam praktik keamanan, coding, digital marketing, dan bisnis berbasis AI di Indonesia, rheinmahatma.com adalah tempat belajar yang sangat cocok. Semua materi dikemas secara bertahap, jelas, dan aplikatif—mulai dari strategi defense kode, analisis kasus nyata, hingga pemanfaatan AI untuk mendorong performa bisnis. Jangan ragu memperkaya diri dengan solusi dan tips keamanan mutakhir agar usaha digitalmu tetap bertahan dan berkembang di era persaingan serta kemajuan teknologi.
Dengan memahami dan menerapkan semua layer defense di atas, kamu bisa menjaga sistem LLM lebih aman dari serangan, kebocoran, dan manipulasi prompt—menjadikan AI sebuah alat yang semakin kuat dan terpercaya untuk kebutuhan modern.