Widget HTML Atas


Beranda / llm / pentest / slm

Perbedaan antara LLM (Large Language Model) dan SLM (Small Language Model)

Oleh webmaster

Perbedaan antara LLM (Large Language Model) dan SLM (Small Language Model) terutama terletak pada ukuran model, kebutuhan sumber daya, serta tujuan penggunaan. Berikut perbandingannya dalam bentuk tabel ringkas:

Aspek LLM (Large Language Model) SLM (Small Language Model)
Ukuran Parameter Miliaran hingga ratusan miliar parameter (misal: GPT-3, GPT-4, Claude, Gemini) Jutaan hingga ratusan juta parameter (misal: DistilBERT, TinyLlama, Phi-2)
Kebutuhan Komputasi Tinggi (butuh GPU kelas server, RAM besar, storage besar) Ringan (bisa dijalankan di laptop dengan GPU mid-range seperti RTX 3060, bahkan CPU)
Konsumsi Memori Sangat besar Rendah hingga sedang
Latency/Respons Time Lebih lambat (karena model besar) Lebih cepat
Akurasi dan Kemampuan Reasoning Umumnya lebih tinggi, bisa menangani tugas kompleks Cukup untuk tugas ringan hingga sedang
Contoh Penggunaan Chatbot general-purpose, reasoning kompleks, analisis besar Edge device, aplikasi lokal, sistem terbatas, embedded systems
Ketergantungan Cloud Tinggi, sering dijalankan di server cloud Bisa dijalankan secara offline / lokal
Privasi dan Keamanan Data Kurang privasi jika digunakan di cloud Lebih aman karena data tetap lokal
Biaya Operasional Tinggi Lebih murah
Contoh Model GPT-4, Claude, Gemini, LLaMA 3 TinyLLaMA, DistilBERT, MiniLM, Phi-2, Mistral-7B (borderline SLM)

Contoh Kasus Penggunaan:

  • LLM cocok untuk:

    • Layanan chatbot publik

    • Pembuatan konten berskala besar

    • Analisis data masif

    • Sistem AI generatif canggih

  • SLM cocok untuk:

    • Aplikasi keamanan siber lokal (seperti deteksi pentest otomatis)

    • IoT, mobile, atau perangkat edge

    • Analisis teks sederhana di sistem tertutup

    • Automasi dengan batasan privasi tinggi

Kesimpulan:

  • LLM = Power besar, butuh resource besar, cocok untuk general AI.

  • SLM = Efisien, cepat, hemat sumber daya, cocok untuk aplikasi lokal atau embedded.

Contoh Penggunaan SLM dalam konteks Pentest

Dalam konteks penetration testing (pentest), pemilihan antara LLM dan SLM bergantung pada kebutuhan spesifik: apakah untuk eksplorasi, automasi, pembuatan payload, atau integrasi dengan tool seperti ZAP, Burp, Metasploit, dan sebagainya.

Berikut adalah perbandingan use case pentest untuk LLM vs SLM:

Use Case Pentest dengan LLM (Large Language Model)

Use Case Penjelasan
Analisis hasil scan kompleks LLM seperti GPT-4 bisa membantu menjelaskan hasil scan Nmap, Nessus, Burp secara kontekstual dan mendalam.
Generate payload otomatis Bisa buat XSS, SQLi, LFI, RCE payload berdasarkan target spesifik.
Simulasi social engineering / phishing Membuat konten e-mail phishing, vishing scripts, dan skenario serangan sosial.
Reverse engineering teks/script Membantu menjelaskan dan memodifikasi skrip exploit secara cepat.
Asisten virtual pentest Menjawab pertanyaan teknis saat pentest, memberikan rekomendasi eksploitasi.

Kekurangan: Umumnya berjalan di cloud, menyimpan prompt dan data di server, tidak cocok untuk data sensitif saat blackbox pentest.

Use Case Pentest dengan SLM (Small Language Model)

Use Case Penjelasan
On-device payload generation Model kecil seperti Phi-2 atau TinyLlama bisa menghasilkan payload langsung di laptop (offline).
Auto-explainer untuk tool ZAP/Burp Menjelaskan output secara lokal tanpa koneksi cloud.
Log anomaly detector Mendeteksi log yang mencurigakan saat pentest dengan efisiensi tinggi (jalan di Raspberry Pi pun bisa).
Lightweight LLM integration dengan SIEM atau IDS Digunakan untuk menganalisis alert dan memberikan rekomendasi secara cepat.
Privasi tinggi Cocok untuk red team yang tidak ingin datanya keluar dari sistem.

Keunggulan: Bisa diintegrasikan ke Kali Linux, Ubuntu, Docker lokal, bahkan air-gapped systems.

Studi Kasus Nyata:

Nama Proyek Tipe Deskripsi
PentestGPT (LLM) GPT-based Tool interaktif berbasis GPT untuk membantu proses pentest step-by-step
SecLLM (SLM) Local SLM Didesain untuk menjalankan analisis keamanan secara offline, terintegrasi dengan output ZAP
AutoSploitGPT LLM/SLM hybrid Generate exploit script berdasarkan CVE input menggunakan LLM atau SLM

Rekomendasi Jika Anda Mau Bangun Sistem Lokal:

  • Gunakan SLM (seperti Mistral-7B atau Phi-2) untuk:

    • Menjawab output scan

    • Membuat payload berdasarkan prompt

    • Memberikan saran eskalasi hak akses

  • Integrasikan dengan:

    • Output nmap -oX, zap.json, atau burp.xml

    • Tool NLP lokal seperti Haystack atau LlamaIndex untuk pemrosesan teks otomatis

Selamat Mencoba...