Model bahasa besar multimodal (MLLMs) semakin canggih dalam memahami berbagai jenis data, termasuk video. Model AI pemahaman video atau yang dikenal sebagai Video Understanding Large Language Models (VULLMs) kini banyak diterapkan di berbagai industri, mulai dari pengawasan keamanan hingga analisis operasional. Namun, kemajuan pesat ini juga menimbulkan kekhawatiran serius terkait privasi data, terutama karena dataset pelatihan VULLMs bisa mencakup konten video sensitif, seperti rekaman pribadi atau rekaman pengawasan.
Menentukan apakah video yang digunakan dalam pelatihan AI itu tepat atau tidak, terutama jika mengandung data sensitif, menjadi tantangan krusial yang belum sepenuhnya terselesaikan. Serangan inferensi keanggotaan (Membership Inference Attacks atau MIA) adalah metode yang digunakan oleh pihak tidak bertanggung jawab untuk mengetahui apakah sebuah data spesifik, seperti video Anda, termasuk dalam dataset yang digunakan untuk melatih model AI. Meskipun ada kemajuan dalam MIA untuk data teks dan gambar pada MLLMs, metode yang ada ternyata tidak efektif untuk data video.
Ancaman Serangan Inferensi Keanggotaan (MIA) pada VULLMs
Serangan inferensi keanggotaan (MIA) adalah risiko keamanan siber di mana penyerang mencoba menentukan apakah titik data tertentu (dalam hal ini, video) ada dalam dataset pelatihan model AI. Jika berhasil, ini bisa mengungkap informasi sensitif yang seharusnya tetap pribadi. Bayangkan jika rekaman CCTV dari area terbatas atau video prosedur internal perusahaan Anda digunakan untuk melatih model AI publik tanpa izin – ini adalah pelanggaran privasi dan keamanan data yang serius.
Untuk model VULLMs, risiko ini bahkan lebih kompleks. Video memiliki sifat temporal, artinya urutan kejadian di dalamnya sangat penting. Selain itu, ada variasi besar antar frame dalam satu video. Metode MIA konvensional yang dirancang untuk data statis seperti gambar atau teks kesulitan menangkap nuansa temporal dan variasi ini.
Mengapa Metode MIA Konvensional Gagal untuk Video?
Metode MIA yang ada seringkali mengadopsi pandangan statis terhadap data, yang tidak sesuai dengan sifat temporal dan variasi kompleks antar-frame dalam data video. Mereka umumnya tidak mempertimbangkan bagaimana perilaku model AI berubah tergantung pada jumlah frame yang diproses. Karena MIA sangat bergantung pada identifikasi “memorization” atau sejauh mana model mengingat data pelatihan, dan memorization ini pada VULLMs dapat bervariasi dengan kondisi frame, model cenderung memberikan sinyal inferensi yang berbeda secara substansial saat memproses jumlah frame yang berbeda dari video yang sama.
Akibatnya, metode MIA yang ada menunjukkan kinerja yang sangat buruk ketika diterapkan pada VULLMs, bahkan kinerjanya sering menurun seiring dengan semakin banyak frame yang diambil dari video. Tingkat keberhasilan (True Positive Rate atau TPR) pada tingkat kesalahan rendah (False Positive Rate atau FPR) sangat minim, terutama karena kegagalan mereka dalam menangkap variasi temporal inheren dari frame video dan perbedaan perilaku model seiring dengan variasi jumlah frame.
Memperkenalkan Vid-SME: Solusi Baru untuk Deteksi Keanggotaan Video
Untuk mengatasi tantangan ini, sebuah metode baru yang disebut Vid-SME (Video Sharma–Mittal Entropy) diperkenalkan. Vid-SME adalah metode inferensi keanggotaan pertama yang dirancang khusus untuk data video yang digunakan dalam pelatihan VULLMs. Vid-SME memanfaatkan tingkat keyakinan (confidence) dari keluaran model dan mengintegrasikan parameterisasi adaptif untuk menghitung Entropi Sharma–Mittal (SME) untuk input video.
SME adalah formulasi entropi yang fleksibel yang dapat disesuaikan untuk menangkap variasi antar-frame spesifik dari urutan frame video. Vid-SME kemudian memanfaatkan perbedaan perilaku model antara urutan frame video natural (normal) dan urutan frame yang dibalik secara temporal (reversed).
Motivasi di balik ini adalah pengamatan bahwa jika sebuah video pernah dilihat (digunakan dalam pelatihan), model cenderung memprediksi token berikutnya dengan keyakinan yang lebih tinggi ketika frame disajikan dalam urutan natural, menghasilkan nilai SME yang lebih rendah (entropi rendah = keyakinan tinggi). Sebaliknya, saat memproses urutan frame yang dibalik, model menunjukkan penurunan keyakinan yang lebih jelas pada video yang pernah dilihat, menghasilkan peningkatan nilai SME yang lebih mencolok. Ini pada akhirnya menghasilkan “gap” SME yang lebih besar antara urutan natural dan reversed untuk video yang pernah dilihat, yang berfungsi sebagai sinyal keanggotaan (membership) yang kuat.
Signifikansi Vid-SME bagi Industri AI dan Privasi Data
Pengembangan Vid-SME memiliki signifikansi penting bagi industri AI. Ini adalah metode pertama yang secara efektif dapat melakukan serangan inferensi keanggotaan pada VULLMs, model AI yang semakin populer. Keberhasilan Vid-SME menunjukkan bahwa risiko privasi data pada VULLMs adalah nyata dan perlu ditangani dengan serius.
Bagi pengembang dan pengguna VULLMs, keberadaan Vid-SME berarti pentingnya audit dan verifikasi dataset pelatihan. Hal ini mendorong praktik pengembangan AI yang lebih etis dan aman, memastikan bahwa data sensitif tidak disalahgunakan atau bocor melalui model yang telah dilatih. Meskipun artikel ini membahas serangan, pemahaman tentang cara kerja serangan seperti Vid-SME sangat penting untuk membangun pertahanan yang lebih kuat dan mengembangkan model AI yang lebih sadar privasi.
Implikasi untuk Bisnis di Indonesia
Di Indonesia, banyak sektor industri mulai mengadopsi teknologi AI dan IoT, termasuk solusi yang melibatkan analisis video canggih. Mulai dari sistem parkir pintar, monitoring alat berat di pertambangan atau konstruksi, hingga analitik video AI untuk keamanan dan optimasi operasional di retail atau smart city. Semua solusi ini berpotensi menggunakan model AI yang memahami video.
Bagi perusahaan di Indonesia yang berinvestasi dalam teknologi ini, pemahaman tentang risiko privasi data seperti MIA menjadi krusial. Memilih mitra teknologi yang memiliki komitmen kuat terhadap keamanan data dan praktik AI yang bertanggung jawab adalah langkah penting. Perusahaan harus memastikan bahwa data operasional atau data pelanggan mereka yang digunakan untuk melatih atau mengoptimalkan model AI ditangani dengan aman dan sesuai regulasi.
Bagaimana ARSA Technology Dapat Membantu?
ARSA Technology adalah perusahaan teknologi lokal dari Indonesia yang berpengalaman sejak 2018 dalam mengembangkan solusi AI Vision dan IoT. Kami memahami pentingnya keamanan dan privasi data dalam setiap solusi yang kami bangun. Fokus kami adalah menyediakan teknologi yang tidak hanya canggih, tetapi juga dapat dipercaya dan diimplementasikan secara bertanggung jawab.
Dalam pengembangan analitik video AI dan solusi terkait lainnya, ARSA mengutamakan pemrosesan data yang aman dan transparan. Kami bekerja sama dengan klien untuk memastikan bahwa penggunaan data, terutama data sensitif dari video, dilakukan sesuai dengan kebutuhan bisnis dan standar privasi yang ketat. Memahami kerentanan seperti MIA memungkinkan kami untuk terus meningkatkan arsitektur dan praktik pengembangan kami demi keamanan data pelanggan.
Kesimpulan
Kemajuan dalam model AI pemahaman video (VULLMs) membawa potensi besar, namun juga risiko privasi data yang signifikan, terutama melalui serangan inferensi keanggotaan (MIA). Metode baru seperti Vid-SME menunjukkan bahwa data video rentan terhadap serangan semacam ini, menyoroti perlunya pendekatan yang lebih canggih dalam melindungi data pelatihan. Bagi bisnis di Indonesia yang mengadopsi teknologi ini, kesadaran akan risiko dan pemilihan mitra teknologi yang tepat adalah kunci untuk transformasi digital yang aman dan bertanggung jawab.
Konsultasikan kebutuhan AI Anda dengan tim ARSA Technology. Kami siap membantu Anda membangun solusi cerdas yang aman dan terpercaya. konsultasi gratis