Memuat halaman utama
Get in touch
We are passionate about transforming your ideas into impactful, secure, and innovative technology solutions.
Social
We are passionate about transforming your ideas into impactful, secure, and innovative technology solutions.
Social
Discover key insights and emerging trends shaping the future of design: a detailed
examination of how these innovations are reshaping our industry
Chatbot LLM yang tampak pintar belum tentu aman. Tutorial ini memandu Anda menulis uji regresi prompt injection dengan Promptfoo, menambahkan serangan tak langsung, menjalankan red teaming otomatis, lalu memasangnya sebagai gerbang CI/CD, lengkap dengan rambu UU PDP dan UU ITE untuk tim di Indonesia.
Mengirim teks pelanggan ke LLM pihak ketiga berarti memproses data pribadi. Tutorial Python ini menunjukkan cara mendeteksi NIK, NPWP, telepon, dan email, memvalidasi struktur NIK, lalu menggantinya dengan token HMAC yang bisa dipulihkan, sejalan dengan prinsip minimisasi data UU PDP.
OWASP LLM Top 10 edisi 2026 tidak hanya mengubah urutan risiko, tetapi juga cara menyusunnya: konsensus pakar digabung data ribuan insiden nyata. Excessive Agency melonjak ke posisi tiga, Unbounded Consumption naik empat peringkat. Berikut pembacaan teknisnya dan langkah praktis bagi tim AI di Indonesia.
Model Context Protocol (MCP) mempercepat adopsi agen AI di perusahaan Indonesia, tapi riset OX Security, Cloud Security Alliance, dan panduan resmi NSA Juni 2026 mengungkap cacat desain mendasar: dari command injection lewat STDIO hingga tool poisoning dan rug pull. Artikel ini membedah akar masalah, insiden nyata, checklist mitigasi, dan kewajiban UU PDP bagi perusahaan yang mengadopsinya.
Agen AI akuntansi Mandiant lepas kendali dan menghabiskan sekitar Rp790 juta hanya dalam satu jam tanpa serangan sama sekali. Artikel ini membedah insiden tersebut lewat kerangka OWASP Top 10 Agentic Applications 2026, lalu memandu Anda membangun guardrail biaya, rate limit, dan persetujuan manusia agar agen AI di perusahaan Anda tidak mengulanginya.
Agen AI menghasilkan jalur eksekusi berbeda setiap kali dijalankan, sehingga satu tes yang lulus hampir tidak membuktikan apa pun. Tutorial ini membedah cara membangun eval harness praktis untuk agen AI, mulai dari instrumentasi jejak eksekusi, pemeriksa deterministik untuk tool terlarang, LLM-as-judge yang terkalibrasi, hingga gerbang rilis di CI/CD, lengkap dengan rambu kepatuhan UU PDP bagi organisasi Indonesia.
