Studi kasus solusiAIP275
Keamanan prompt dan mitigasi abuse model AI di Catering
Studi kasus solusi adalah skenario berbasis pola masalah umum di industri. Isinya tidak merujuk klien tertentu dan bukan portofolio proyek MarkasDev. Portofolio proyek klien dipublikasikan terpisah.
Konteks industri
Catering korporat/event dengan headcount dinamis. Pertumbuhan volume membuat cara kerja manual tidak lagi memadai di lingkungan catering.
Batasan
- Konten user tidak tepercaya
- Plugin/tool calling
- Multi-tenant data
- Change management staf lapangan
Pendekatan
Diagnose
Menyusun diagnosis: Threat model use-case AI, trust boundary, dan data flow.
Deliver
Merilis: Input/output filtering, isolation retrieval, least-privilege tools, canary checks.
Operate
Menyempurnakan: Red team berkala, patch policy, incident playbook AI.
Arsitektur tingkat tinggi
User/contentsanitizermodeloutput policytools (allowlist).
Outcome tipikal
Temuan red-team kritis turun; jalur abuse tertutup lebih cepat.
Outcome tipikal atau yang diharapkan, bukan klaim hasil proyek MarkasDev.Pertanyaan umum
Firewall AI cukup beli saja?
Alat membantu; desain use-case dan least privilege tetap inti.
Dokumen berbahaya di RAG?
Treat sebagai untrusted; jangan ikut instruksi tersembunyi.