3 Negara Batasi Akses DeepSeek, Apakah Benar Jadi Ancaman Data Sensitif Pemerintah?

BeritaNasional.com -  Pemerintah di Amerika Serikat, Italia, dan kini Australia, telah mengambil langkah untuk membatasi akses ke DeepSeek, model bahasa besar (LLM) yang dikembangkan oleh perusahaan asal Tiongkok.

Larangan ini muncul karena kekhawatiran mengenai keamanan data dan potensi pengungkapan informasi sensitif kepada Republik Rakyat Tiongkok (RRT).

Namun, larangan akses terhadap DeepSeek bukanlah hal yang sederhana hanya dengan memblokir situs web atau aplikasi mobile, karena model ini bersifat open-source, yang menambah tantangan tersendiri bagi pengendaliannya.

Mengapa Pemerintah Membatasi Akses DeepSeek?

Larangan akses ke DeepSeek dipicu oleh kekhawatiran bahwa data sensitif dari pemerintah dapat terekspos ke RRT. Seiring dengan semakin populernya model bahasa besar dalam berbagai aplikasi, risiko penyalahgunaan data pribadi atau informasi sensitif semakin meningkat.

Sebagai contoh, Amerika Serikat telah mengambil tindakan dengan melarang DeepSeek pada perangkat pemerintah, dengan negara bagian Texas menjadi pelopor langkah tersebut.

Italia dan Australia pun mengikuti dengan alasan yang sama, mengingat potensi risiko yang ada.

Tantangan Dalam Memblokir Akses ke DeepSeek

Memblokir akses DeepSeek di perangkat pemerintah sepertinya mudah, hanya dengan membatasi akses ke situs web dan aplikasi mobile-nya.

Namun, seperti yang dijelaskan oleh Satnam Narang, Senior Staff Research Engineer di Tenable, masalahnya jauh lebih kompleks karena sifat open-source dari DeepSeek.

“Memblokir akses ke situs web dan aplikasi mobile DeepSeek itu mudah, namun karena LLM DeepSeek sendiri bersifat open-source, memblokirnya lebih rumit," ungkap Narang dalam keterangannya, Minggu (9/2/2025).

Model ini bisa dijalankan secara lokal di perangkat, melalui lingkungan cloud, dan bahkan dapat diintegrasikan ke berbagai aplikasi atau framework seperti ollama.

"Ini berarti meskipun pemerintah membatasi akses ke situs web, pengguna tetap bisa menjalankan model ini di perangkat pribadi mereka, sehingga menghindari pembatasan,” ungkapnya lebih lanjut.

Penggunaan Lokal: Meminimalkan Risiko Eksternal

Salah satu faktor yang membuat DeepSeek sulit dikendalikan adalah kemampuannya untuk beroperasi tanpa bergantung pada server eksternal.

Penggunaan model secara lokal mengurangi risiko kebocoran data sensitif ke sumber eksternal, yang meminimalkan potensi eksposur.

Namun, tantangannya tetap ada dalam memastikan penggunaan lokal ini tidak meluas ke perangkat pemerintah atau lingkungan sensitif.

Memblokir situs web dan aplikasi mungkin mencegah akses mudah, namun seperti yang ditunjukkan oleh Narang, “DeepSeek tetap bisa diakses di perangkat pribadi, yang bisa digunakan untuk membagikan informasi sensitif," jelasnya.

Risiko Lebih Besar: Kurangnya Fitur Keamanan

Selain risiko kebocoran data, Narang juga menyoroti masalah lain yang perlu diperhatikan: kurangnya fitur keamanan yang memadai pada DeepSeek.

Sifat open-source model ini memungkinkan penyalahgunaan untuk tujuan yang berbahaya atau jahat. Tanpa langkah-langkah pengamanan yang tepat, DeepSeek bisa digunakan untuk kampanye disinformasi, serangan siber, atau kegiatan merugikan lainnya.

Hal ini menjadikan masalah ini bukan hanya terkait dengan privasi data, tetapi juga masalah keamanan yang lebih luas.

Tidak dipungkiri seiring dengan berkembangnya teknologi, seperti model bahasa besar open-source seperti DeepSeek, tantangan dalam menjaga keamanan data dan privasi semakin kompleks.

Pemerintah harus mempertimbangkan risiko teknologi ini tidak hanya dari sisi kebocoran data, tetapi juga potensi penyalahgunaannya.

Larangan yang terus berkembang terhadap DeepSeek menunjukkan pentingnya kerangka regulasi yang komprehensif, agar keamanan data dan privasi tetap terjaga.

Daftar larangan terhadap DeepSeek juga menjadi peringatan bagi pemerintah di seluruh dunia: semakin canggih teknologi, semakin besar pula tantangan dalam menjaga data dan privasi.

Saat ini, kompleksitas dalam memblokir DeepSeek menggambarkan betapa berkembangnya ancaman terhadap keamanan dunia maya, yang memerlukan kewaspadaan yang tinggi.