Ekstensi AI di browser berpotensi menjadi pintu masuk pencurian data perusahaan ketika memperoleh izin akses yang terlalu luas. Akamai mencatat hampir 75% ekstensi AI meminta akses tingkat tinggi, sedangkan 16,3% di antaranya memiliki kerentanan keamanan atau CVE aktif.
Angka tersebut penting bagi organisasi yang memakai asisten pemrograman AI dalam pekerjaan sehari-hari. Kunci API, basis kode, dan riwayat percakapan dapat menjadi sasaran apabila ekstensi berbahaya mendapatkan akses ke layanan tersebut.
Ancaman Tidak Berhenti pada Ekstensi
Akamai mengidentifikasi tiga metode serangan berbasis AI yang dapat melewati perimeter pertahanan konvensional. Ketiganya menyasar lingkungan pengembang, penggunaan browser, dan instruksi tersembunyi pada halaman web publik.
| Metode Serangan | Target | Dampak yang Mungkin Terjadi |
|---|---|---|
| Vibe Hacking | File instruksi markdown lokal | AI membuat kode berbahaya atau menjalankan tindakan tidak sah. |
| CursorJacking | Ekstensi browser berizin luas | Kunci API, basis kode, dan riwayat percakapan dapat dicuri. |
| CometJacking | Instruksi pada halaman web publik | File lokal, email, dan kredensial sesi dapat dikirim tanpa izin. |
Vibe Hacking bekerja dengan memanipulasi file instruksi markdown lokal yang digunakan di lingkungan kerja pengembang. Manipulasi itu dapat mengarahkan asisten pemrograman AI untuk menghasilkan kode berbahaya atau melakukan tindakan yang tidak diizinkan.
CursorJacking memanfaatkan ekstensi browser yang meminta akses tinggi terhadap layanan asisten pemrograman. Risiko utamanya adalah pengambilan data teknis penting yang tersimpan atau dapat diakses dari lingkungan kerja pengguna.
CometJacking memakai indirect prompt injection, yaitu penanaman instruksi berbahaya pada halaman web publik. Serangan ini dapat memanipulasi agen AI lokal, seperti Comet AI dari Perplexity, agar mengirim data pengguna tanpa persetujuan.
Penggunaan AI Tidak Selalu Terlihat Tim Keamanan
Di luar serangan teknis, perusahaan menghadapi persoalan Shadow AI ketika karyawan memakai aplikasi AI yang tidak dikelola dan tidak terdeteksi oleh sistem internal. Penggunaan AI berkembang cepat di berbagai fungsi bisnis, sementara kemampuan pengawasan tidak selalu bergerak dengan kecepatan yang sama.
AI tidak lagi sekadar alat bantu produktivitas karena layanan dan agen AI dapat berinteraksi dengan dokumen, data, kode, serta akses digital. Jika akun pribadi yang tidak dikelola digunakan untuk pekerjaan, jalur perpindahan data sensitif dapat semakin sulit dipantau.
Laporan State of the Internet berjudul The Enterprise AI Usage Risk Report 2026 dari Akamai Technologies menggambarkan kondisi tersebut. Laporan itu juga menunjukkan bahwa paparan risiko AI paling besar tidak selalu datang dari seluruh pengguna secara merata.
Pemantauan Perlu Memusat pada Aktivitas Prompt
Sekitar 5% pengguna dengan interaksi prompt tertinggi menjadi pendorong utama sebagian besar risiko AI di lingkungan perusahaan, menurut riset Akamai. Kelompok ini dapat memakai AI secara intensif untuk pekerjaan teknis, pengolahan informasi, maupun pengembangan perangkat lunak.
Pengawasan yang diberlakukan sama rata untuk semua karyawan dapat membuat aktivitas berisiko tinggi sulit didahulukan. Akamai menyarankan pemimpin keamanan memusatkan pelatihan dan pemantauan pada pengguna dengan aktivitas prompt tertinggi.
Or Eshed, Vice President Enterprise Security Product and Engineering Akamai, mengatakan, “Solusi pencegahan kebocoran data konvensional (DLP) dirancang untuk era perpindahan file dan email tradisional.” Ia menilai data sensitif kini dapat tersebar melalui jutaan prompt yang berubah-ubah, akun pribadi yang tidak dikelola, dan agen AI otonom.
Kontrol Akses dan SSO Menjadi Langkah Penting
Perusahaan dapat mengintegrasikan platform AI resmi dengan Single Sign-On atau SSO untuk membantu pelacakan penggunaan aplikasi SaaS. Langkah ini juga dapat mengurangi ketergantungan pada akun pribadi yang berada di luar pengelolaan perusahaan.
Pengawasan perlu dilakukan secara kontekstual terhadap aktivitas salin-tempel, prompt, dan unggahan dokumen. Audit atas ekstensi browser serta IDE perlu dilakukan karena izin akses luas dapat membuka jalur pencurian data.
Agen AI otonom juga perlu dibatasi menggunakan prinsip least privilege atau hak akses minimum. Pembatasan tersebut memungkinkan agen membantu tugas tertentu tanpa memperoleh kewenangan berlebihan terhadap data dan sistem perusahaan.
