{"id":255,"date":"2026-06-30T17:42:52","date_gmt":"2026-06-30T10:42:52","guid":{"rendered":"https:\/\/komunitech.com\/blog\/?p=255"},"modified":"2026-07-11T15:56:42","modified_gmt":"2026-07-11T08:56:42","slug":"komunitech-safe-framework-mengukur-risiko-keamanan-ai-agent","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/komunitech.com\/blog\/riset\/komunitech-safe-framework-mengukur-risiko-keamanan-ai-agent\/","title":{"rendered":"Komunitech SAFE Framework; Mengukur Risiko Keamanan AI Agent"},"content":{"rendered":"<blockquote>\n<p>tl;dr <b>Komunitech SAFE Framework<\/b> (<b>S<\/b>can &amp; Sanitize, <b>A<\/b>ssess Vendor, <b>F<\/b>ilter Input\/Output, dan <b>E<\/b>valuate &amp; Elevate) adalah kerangka kerja audit keamanan informasi dan panduan taktis yang dirancang khusus untuk mengidentifikasi, mengukur, serta memitigasi risiko keamanan data pada integrasi API AI Agent pihak ketiga. Framework ini mengonversi metrik arsitektur keamanan <i>Agentic AI<\/i> yang kompleks menjadi sebuah checklist praktis.<\/p>\n<\/blockquote>\n<p>Integrasi <i>Artificial Intelligence<\/i> (AI) melalui sistem API kini menjadi tulang punggung efisiensi operasional berbagai perusahaan. Namun, menggunakan AI Agent pihak ketiga tanpa proteksi arsitektur yang matang ibarat membuka pintu gerbang digital perusahaan Anda untuk pihak luar. Artikel ini membahas lanskap <a href=\"https:\/\/komunitech.com\/blog\/implementasi\/cara-menjaga-data-perusahaan-aman-saat-menggunakan-api-ai-agent-pihak-ketiga\/\">risiko keamanan integrasi AI<\/a> Agent serta mengenalkan sebuah kerangka kerja taktis: <b>Komunitech SAFE Framework<\/b>.<\/p>\n<p>Kerangka kerja ini dirancang khusus untuk membantu Chief Technology Officer (CTO), praktisi keamanan informasi, dan tim IT dalam memetakan, mengaudit, dan memitigasi celah kebocoran data (<i>Data Leakage<\/i>) hingga ancaman serangan siber gaya baru seperti <i>Prompt Injection<\/i>.<\/p>\n<h2><b>Apa itu Komunitech SAFE Framework<\/b><\/h2>\n<p><b>Komunitech SAFE Framework<\/b> adalah sistem tata kelola dan kerangka kerja audit keamanan informasi (<i>cybersecurity framework<\/i>) yang dirancang khusus untuk mengidentifikasi, mengukur, serta memitigasi risiko keamanan data pada integrasi API <i>Artificial Intelligence<\/i> (AI) Agent pihak ketiga.<\/p>\n<p>Secara teknis, kerangka kerja ini mengonversi metrik arsitektur keamanan <i>Agentic AI<\/i> yang kompleks menjadi sebuah checklist taktis yang terbagi ke dalam empat pilar inti:<\/p>\n<ul>\n<li><b>S \u2013 Scan &amp; Sanitize Data Sensitivity:<\/b> Fokus pada minimalisasi data, tokenisasi PII (<i>Personally Identifiable Information<\/i>), pencegahan <i>Context Window Leakage<\/i>, dan pemblokiran <i>Shadow AI<\/i>.<\/li>\n<li><b>A \u2013 Assess AI Vendor &amp; Architecture Risks:<\/b> Fokus pada audit kepatuhan hukum vendor (sertifikasi ISO 27001\/SOC 2 Type II), klausul data privasi, validasi skema <i>Model Context Protocol<\/i> (MCP), dan implementasi arsitektur <i>Dual-LLM<\/i>.<\/li>\n<li><b>F \u2013 Filter Input &amp; Output:<\/b> Fokus pada lapisan pertahanan <i>Zero Trust<\/i> terhadap serangan <i>Indirect Prompt Injection<\/i>, inspeksi kode dinamis (<i>Insecure Output Validation<\/i>), dan hak akses minimum (<i>Least Privilege<\/i>) pada token API Key.<\/li>\n<li><b>E \u2013 Evaluate &amp; Elevate Control:<\/b> Fokus pada pembatasan otonomi berpikir AI melalui protokol <i>Human-in-the-Loop<\/i> (HITL), perekaman jejak sistem secara berkelanjutan (<i>Continuous Audit Logging<\/i>), dan simulasi risiko <i>AI Supply Chain<\/i>.<\/li>\n<\/ul>\n<h4><b>Tujuan Utama Implementasi<\/b><\/h4>\n<p>Tujuan utama dari peng<a href=\"https:\/\/komunitech.com\/blog\/riset\/microsoft-sebut-adopsi-ai-indonesia-lampaui-global\/\">adopsi<\/a>an Komunitech SAFE Framework di level korporasi adalah memberikan metrik penilaian kuantitatif (berupa akumulasi skor teknis dari skala 0 hingga 15) untuk mengaudit kelayakan sistem AI. <i>Framework<\/i> ini membantu Chief Technology Officer (CTO) dan tim IT mengklasifikasikan status infrastruktur AI mereka ke dalam tiga kategori risiko: <b>Aman (Enterprise Ready)<\/b>, <b>Risiko Sedang (Butuh Perbaikan)<\/b>, atau <b>Risiko Tinggi (Bahaya Kebocoran Data)<\/b>.<\/p>\n<h2><b>Lanskap Ancaman Kontemporer pada Agentic AI<\/b><\/h2>\n<p>Saat beralih dari LLM tradisional yang bersifat statis ke <b>AI Agent<\/b> yang memiliki otonomi eksekusi, sifat ancaman siber ikut berevolusi. Ada tiga risiko utama yang wajib diwaspadai perusahaan saat ini:<\/p>\n<ul>\n<li><b>Context Window Leakage &amp; Tool Poisoning:<\/b> Kerentanan baru pada protokol komunikasi AI seperti <i>Model Context Protocol<\/i> (MCP). Jika validasi skema data tidak diterapkan secara ketat, input berbahaya dapat memicu AI Agent mengeksekusi perintah destruktif (misal: memanipulasi atau menghapus tabel di database internal).<\/li>\n<li><b>Indirect Prompt Injection:<\/b> Serangan di mana pihak luar menyisipkan instruksi tersembunyi ke dalam dokumen atau data eksternal yang nantinya akan dipindai, dibaca, atau di-<i>scrape<\/i> oleh AI Agent Anda. Akibatnya, AI Agent dapat terkelabui untuk membocorkan data internal ke server penyerang.<\/li>\n<li><b>Shadow AI:<\/b> Kebiasaan tim internal memanfaatkan API AI publik yang tidak terdaftar tanpa persetujuan tim IT, sehingga data rahasia perusahaan mengalir keluar tanpa kontrol privasi.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><b>Mengenal Komunitech SAFE Framework<\/b><\/h2>\n<p>Untuk menyederhanakan proses audit kelayakan sistem AI, Komunitech merumuskan sebuah kerangka kerja berbasis akronim yang mudah diingat namun komprehensif dari segi teknis:<\/p>\n<div id=\"safe-framework-calculator\" class=\"safe-calc-container\">\n<div class=\"safe-header\">\n<h3 class=\"safe-title\">Komunitech SAFE Framework Audit Tool<\/h3>\n<p class=\"safe-subtitle\">Evaluasi tingkat keamanan integrasi API AI Agent pihak ketiga di perusahaan Anda.<\/p>\n<\/p>\n<\/div>\n<table class=\"safe-table-audit\">\n<thead>\n<tr>\n<th style=\"width: 8%;text-align: center\">Pilar<\/th>\n<th style=\"width: 82%\">Indikator Kontrol Keamanan (SAFE Framework)<\/th>\n<th style=\"width: 10%;text-align: center\">Status<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr class=\"row-s\">\n<td class=\"col-letter\" rowspan=\"4\"><strong>S<\/strong><\/td>\n<td><strong>Data Minimization:<\/strong> Membatasi input data seminimal mungkin sesuai kebutuhan operasional.<\/td>\n<td class=\"col-check\"><\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-s\">\n<td><strong>Anonimisasi &amp; Tokenisasi:<\/strong> Menyaring PII, kredensial, atau Source Code sebelum dikirim ke API.<\/td>\n<td class=\"col-check\"><\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-s\">\n<td><strong>Context Flushing Mechanism:<\/strong> Pembersihan memori atau retensi riwayat sesi secara berkala.<\/td>\n<td class=\"col-check\"><\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-s\">\n<td><strong>Shadow AI Prevention:<\/strong> Pemblokiran\/monitoring otomatis penggunaan API AI publik ilegal.<\/td>\n<td class=\"col-check\"><\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-a\">\n<td class=\"col-letter\" rowspan=\"4\"><strong>A<\/strong><\/td>\n<td><strong>Sertifikasi Vendor:<\/strong> Pihak ketiga memiliki sertifikasi kepatuhan ISO 27001 \/ SOC 2 Type II.<\/td>\n<td class=\"col-check\"><\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-a\">\n<td><strong>Klausul LLM Training:<\/strong> Jaminan hukum bahwa data perusahaan tidak dipakai melatih model publik.<\/td>\n<td class=\"col-check\"><\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-a\">\n<td><strong>MCP Security Validation:<\/strong> Pembatasan hak skema (Least Privilege) pada Model Context Protocol.<\/td>\n<td class=\"col-check\"><\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-a\">\n<td><strong>Arsitektur Dual-LLM:<\/strong> Menggunakan struktur LLM sekunder\/Guardrails sebagai filter keamanan gerbang input.<\/td>\n<td class=\"col-check\"><\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-f\">\n<td class=\"col-letter\" rowspan=\"4\"><strong>F<\/strong><\/td>\n<td><strong>Prompt Injection Defense:<\/strong> Proteksi aktif dari serangan Indirect Prompt Injection dari luar.<\/td>\n<td class=\"col-check\"><\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-f\">\n<td><strong>Insecure Output Validation:<\/strong> Validasi ketat format output AI sebelum dieksekusi oleh sistem internal.<\/td>\n<td class=\"col-check\"><\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-f\">\n<td><strong>Strict Scope API Key:<\/strong> Pengaturan limitasi hak akses API Key secara granular dan terisolasi.<\/td>\n<td class=\"col-check\"><\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-f\">\n<td><strong>Rate Limiting &amp; Throttling:<\/strong> Pembatasan kuota trafik untuk mencegah eksploitasi biaya komputasi.<\/td>\n<td class=\"col-check\"><\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-e\">\n<td class=\"col-letter\" rowspan=\"3\"><strong>E<\/strong><\/td>\n<td><strong>Human-in-the-Loop (HITL):<\/strong> Validasi manual manusia sebelum mengeksekusi tindakan kritis.<\/td>\n<td class=\"col-check\"><\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-e\">\n<td><strong>Continuous Audit Logging:<\/strong> Pencatatan alur log komunikasi API AI yang terpusat dan <i>immutable<\/i>.<\/td>\n<td class=\"col-check\"><\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-e\">\n<td><strong>AI Supply Chain Training:<\/strong> Edukasi rutin bagi tim internal mengenai risiko dependensi library AI pihak ketiga.<\/td>\n<td class=\"col-check\"><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>    <button id=\"safe-submit-btn\" class=\"safe-btn\" type=\"button\">Hitung Skor &amp; Analisis Keamanan<\/button><\/p>\n<div id=\"safe-result\" class=\"safe-result-box\" style=\"display: none\">\n<h4 class=\"result-title\">Hasil Penilaian Audit<\/h4>\n<table class=\"safe-table-result\">\n<tbody>\n<tr>\n<td class=\"label-td\">Total Skor Keamanan<\/td>\n<td class=\"value-td\"><strong id=\"score-val\" style=\"font-size: 18px\">0<\/strong> <span style=\"color: #64748b\">\/ 15<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td class=\"label-td\">Status Klasifikasi<\/td>\n<td id=\"status-val\" class=\"value-td\" style=\"font-weight: bold\">&#8211;<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h5 class=\"breakdown-title\">Rincian Per Kategori SAFE<\/h5>\n<table class=\"safe-table-breakdown\">\n<thead>\n<tr>\n<th>S \u2013 Scan &amp; Sanitize<\/th>\n<th>A \u2013 Assess Vendor<\/th>\n<th>F \u2013 Filter I\/O<\/th>\n<th>E \u2013 Evaluate &amp; Control<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td><span id=\"cat-S\">0<\/span> \/ 4<\/td>\n<td><span id=\"cat-A\">0<\/span> \/ 4<\/td>\n<td><span id=\"cat-F\">0<\/span> \/ 4<\/td>\n<td><span id=\"cat-E\">0<\/span> \/ 3<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<div id=\"conclusion-wrapper\" class=\"conclusion-box\">\n            <strong>Kesimpulan Strategis:<\/strong><\/p>\n<p id=\"conclusion-text\" style=\"margin: 6px 0 0 0\">&#8211;<\/p>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>    .safe-calc-container { background: #ffffff; border: 1px solid #e2e8f0; padding: 30px; border-radius: 12px; font-family: sans-serif; max-width: 750px; margin: 30px auto; box-shadow: 0 4px 20px rgba(0, 0, 0, 0.05); color: #1e293b; }<br \/>\n    .safe-title { color: #1e3a8a; font-size: 20px; font-weight: bold; margin: 0 0 6px 0; text-align: center; }<br \/>\n    .safe-subtitle { color: #64748b; font-size: 13.5px; margin: 0 0 25px 0; text-align: center; line-height: 1.5; }<br \/>\n    .safe-table-audit { width: 100%; border-collapse: collapse; margin-bottom: 20px; font-size: 13px; line-height: 1.5; }<br \/>\n    .safe-table-audit th { background: #f8fafc; color: #475569; font-weight: 700; padding: 12px 10px; border-bottom: 2px solid #e2e8f0; text-transform: uppercase; font-size: 11px; }<br \/>\n    .safe-table-audit td { padding: 12px 10px; border-bottom: 1px solid #e2e8f0; vertical-align: middle; }<br \/>\n    .col-letter { text-align: center; font-size: 16px; color: white; font-weight: bold; }<br \/>\n    .row-s .col-letter { background: #3b82f6; }<br \/>\n    .row-a .col-letter { background: #10b981; }<br \/>\n    .row-f .col-letter { background: #f59e0b; }<br \/>\n    .row-e .col-letter { background: #8b5cf6; }<br \/>\n    .col-check { text-align: center; }<br \/>\n    .col-check input[type=&#8221;checkbox&#8221;] { width: 16px; height: 16px; cursor: pointer; }<br \/>\n    .safe-btn { background: #1e3a8a; color: #ffffff; border: none; padding: 14px; border-radius: 8px; font-weight: bold; cursor: pointer; font-size: 14px; width: 100%; margin-top: 10px; }<br \/>\n    .safe-btn:hover { background: #1d4ed8; }<br \/>\n    .safe-result-box { margin-top: 30px; padding: 20px; border-radius: 10px; border: 1px solid #cbd5e1; background: #ffffff; }<br \/>\n    .result-title { margin: 0 0 15px 0; color: #1e3a8a; font-size: 15px; font-weight: bold; border-bottom: 1px solid #e2e8f0; padding-bottom: 8px; }<br \/>\n    .safe-table-result, .safe-table-breakdown { width: 100%; border-collapse: collapse; margin-bottom: 15px; font-size: 13px; }<br \/>\n    .safe-table-result td, .safe-table-breakdown th, .safe-table-breakdown td { padding: 10px; border: 1px solid #e2e8f0; }<br \/>\n    .label-td { background: #f8fafc; width: 35%; font-weight: 600; }<br \/>\n    .safe-table-breakdown th { background: #f1f5f9; font-weight: 600; text-align: center; }<br \/>\n    .safe-table-breakdown td { text-align: center; font-weight: bold; }<br \/>\n    .conclusion-box { padding: 15px; border-radius: 6px; font-size: 13px; line-height: 1.5; border-left: 4px solid #94a3b8; background: #f8fafc; }<\/p>\n<p>\n(function() {<br \/>\n    function initSafeCalculator() {<br \/>\n        const btn = document.getElementById(&#8216;safe-submit-btn&#8217;);<br \/>\n        if (!btn) return;<\/p>\n<p>        btn.onclick = function(e) {<br \/>\n            e.preventDefault();<\/p>\n<p>            let checked = document.querySelectorAll(&#8216;.safe-cb:checked&#8217;);<br \/>\n            let totalScore = checked.length;<\/p>\n<p>            let catScores = { S: 0, A: 0, F: 0, E: 0 };<br \/>\n            checked.forEach(cb =&gt; {<br \/>\n                let cat = cb.getAttribute(&#8216;data-cat&#8217;);<br \/>\n                if(catScores[cat] !== undefined) catScores[cat]++;<br \/>\n            });<\/p>\n<p>            document.getElementById(&#8216;score-val&#8217;).innerText = totalScore;<br \/>\n            document.getElementById(&#8216;cat-S&#8217;).innerText = catScores[&#8216;S&#8217;];<br \/>\n            document.getElementById(&#8216;cat-A&#8217;).innerText = catScores[&#8216;A&#8217;];<br \/>\n            document.getElementById(&#8216;cat-F&#8217;).innerText = catScores[&#8216;F&#8217;];<br \/>\n            document.getElementById(&#8216;cat-E&#8217;).innerText = catScores[&#8216;E&#8217;];<\/p>\n<p>            let status = &#8220;&#8221;;<br \/>\n            let conclusion = &#8220;&#8221;;<br \/>\n            let wrapper = document.getElementById(&#8216;conclusion-wrapper&#8217;);<\/p>\n<p>            if (totalScore &gt;= 12) {<br \/>\n                status = &#8220;<span style=\"color:#10b981\">AMAN (Enterprise Ready)<\/span>&#8220;;<br \/>\n                conclusion = &#8220;Sistem integrasi AI pihak ketiga Anda sangat kokoh. Anda telah menerapkan mitigasi terhadap Agentic AI Risk dengan standar industri modern. Tetap lakukan audit berkala bersama tim teknologi.&#8221;;<br \/>\n                wrapper.style.backgroundColor = &#8220;#ecfdf5&#8221;;<br \/>\n                wrapper.style.borderColor = &#8220;#10b981&#8221;;<br \/>\n                wrapper.style.color = &#8220;#065f46&#8221;;<br \/>\n            } else if (totalScore &gt;= 7) {<br \/>\n                status = &#8220;<span style=\"color:#f59e0b\">RISIKO SEDANG (Butuh Perbaikan)<\/span>&#8220;;<br \/>\n                conclusion = &#8220;Infrastruktur Anda memiliki dasar keamanan, namun celah kritis seperti kerentanan MCP atau kurangnya arsitektur Dual-LLM dapat membocorkan data perusahaan. Segera lengkapi checklist yang masih kosong.&#8221;;<br \/>\n                wrapper.style.backgroundColor = &#8220;#fffbeb&#8221;;<br \/>\n                wrapper.style.borderColor = &#8220;#f59e0b&#8221;;<br \/>\n                wrapper.style.color = &#8220;#92400e&#8221;;<br \/>\n            } else {<br \/>\n                status = &#8220;<span style=\"color:#ef4444\">RISIKO TINGGI (Bahaya Kebocoran Data)<\/span>&#8220;;<br \/>\n                conclusion = &#8220;Integrasi AI Anda beroperasi seperti &#8216;Black Box&#8217; tanpa pengawasan ketat. Risiko serangan Prompt Injection dan Shadow AI sangat tinggi. Segera implementasikan langkah mitigasi darurat.&#8221;;<br \/>\n                wrapper.style.backgroundColor = &#8220;#fef2f2&#8221;;<br \/>\n                wrapper.style.borderColor = &#8220;#ef4444&#8221;;<br \/>\n                wrapper.style.color = &#8220;#991b1b&#8221;;<br \/>\n            }<\/p>\n<p>            document.getElementById(&#8216;status-val&#8217;).innerHTML = status;<br \/>\n            document.getElementById(&#8216;conclusion-text&#8217;).innerText = conclusion;<\/p>\n<p>            document.getElementById(&#8216;safe-result&#8217;).style.display = &#8216;block&#8217;;<br \/>\n        };<br \/>\n    }<\/p>\n<p>    if (document.readyState === &#8216;loading&#8217;) {<br \/>\n        document.addEventListener(&#8216;DOMContentLoaded&#8217;, initSafeCalculator);<br \/>\n    } else {<br \/>\n        initSafeCalculator();<br \/>\n    }<br \/>\n})();\n<\/p>\n<p>Mengadopsi AI Agent pihak ketiga menawarkan lompatan produktivitas yang luar biasa bagi perusahaan, namun tidak boleh mengorbankan pilar privasi data. Dengan mengadopsi <b>The Komunitech SAFE Framework<\/b> secara konsisten, perusahaan Anda dapat memanfaatkan kecerdasan buatan dengan tenang, meminimalkan risiko serangan siber baru, sekaligus memastikan kepatuhan tata kelola data berada pada standar tertinggi industri.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>tl;dr Komunitech SAFE Framework (Scan &amp; Sanitize, Assess Vendor, Filter Input\/Output, dan Evaluate &amp; Elevate) adalah kerangka kerja audit keamanan informasi dan panduan taktis yang dirancang khusus untuk mengidentifikasi, mengukur, serta memitigasi risiko keamanan data pada integrasi API AI Agent pihak ketiga. Framework ini mengonversi metrik arsitektur keamanan Agentic AI yang kompleks menjadi sebuah checklist [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":265,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[6,64,65],"class_list":["post-255","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-riset","tag-ai-agent","tag-keamanan","tag-malware"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/komunitech.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/255","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/komunitech.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/komunitech.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/komunitech.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/komunitech.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=255"}],"version-history":[{"count":11,"href":"https:\/\/komunitech.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/255\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":440,"href":"https:\/\/komunitech.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/255\/revisions\/440"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/komunitech.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/265"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/komunitech.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=255"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/komunitech.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=255"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/komunitech.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=255"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}