Studi kasus solusiAIP611
Keamanan prompt dan mitigasi abuse model AI di Dealer / bengkel otomotif
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
Dealer/bengkel dengan WO, spare parts, dan booking. Multi-lokasi dengan kedisiplinan data yang tidak seragam, pola tipikal di dealer / bengkel otomotif.
Batasan
- Konten user tidak tepercaya
- Plugin/tool calling
- Multi-tenant data
- Integrasi vendor pihak ketiga
Pendekatan
Diagnose
Mengaudit: Threat model use-case AI, trust boundary, dan data flow.
Deliver
Mengimplementasikan bertahap: 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.