Semua use case
Use case · Developer / Builder

Audit keamanan fitur AI

Fitur LLM bisa menerima prompt injection, membocorkan data, atau memakai tool berlebihan.

Developer / BuilderLevel Lanjutan2-6 jam
Konteks

Cocok untuk siapa dan tujuannya

Cocok untuk: Developer, no-code builder, product engineer, dan technical founder

AI membuat threat model, abuse cases, permission review, dan test plan.

Persiapan

Tools yang bisa dipakai

  • Cursor
  • GitHub Copilot
  • ChatGPT
  • Postman
  • GitHub
Detail

Langkah kerja

01

Tulis requirement, stack, environment, dan langkah reproduksi

02

Petakan file, API, schema, atau modul yang terdampak

03

Minta AI membuat hipotesis atau implementation plan kecil

04

Terapkan perubahan bertahap dan jalankan test yang relevan

05

Review edge case, permission, error handling, dan rollback

06

Dokumentasikan keputusan teknis serta bukti verifikasi

Prompt

Prompt yang dipakai

Use case: Audit keamanan fitur AI Masalah: Fitur LLM bisa menerima prompt injection, membocorkan data, atau memakai tool berlebihan. Target output: AI security checklist dan mitigasi Bahan yang tersedia: [tempel data, catatan, link, atau dokumen yang boleh dipakai] Bantu saya menjalankan workflow ini. Pisahkan fakta, asumsi, risiko, dan bagian yang perlu review manusia. Jangan menambah data baru di luar bahan yang saya beri.
Hasil

Output yang diharapkan

AI security checklist dan mitigasi

Quality gate

Cek kualitas sebelum dipakai

Sebelum hasil dipakai untuk hal penting atau dikirim ke orang lain, lewati checklist ini dulu. Bagian ini juga menandai di mana review manusia paling penting.

  • Reproduksi error atau acceptance criteria tertulis
  • Edge case dan permission dicek
  • Test atau verifikasi manual dicatat
  • Perubahan tetap kecil dan bisa di-rollback
  • Output akhir benar-benar berupa: AI security checklist dan mitigasi
Monetisasi

Cara menjadikannya layanan

AI feature safety audit.

Lihat use case lain