NEWS

ความปลอดภัยของข้อมูลในยุค AI ความเสี่ยงใหม่และแนวรับเชิงรุก

AI (AI) | วันที่ : 29 สิงหาคม 2568

แชร์

ปรับขนาดตัวอักษร - ก +ก

เมื่อ AI โดยเฉพาะโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ถูกนำมาใช้อย่างกว้างขวางในองค์กร ตั้งแต่การสรุปเอกสาร การวิเคราะห์ข้อมูล ไปจนถึงการตอบคำถามลูกค้า ปัญหาความปลอดภัยของข้อมูล กลายเป็นหัวข้อที่ไม่สามารถมองข้ามได้อีกต่อไป คำถามคือ เราพร้อมหรือยังที่จะรับมือกับความเสี่ยงที่เกิดจากเทคโนโลยีซึ่ง “เรียนรู้” จากข้อมูลของเรา?

ช่องโหว่ใหม่จาก AI/LLM ที่ต้องระวัง

แม้โมเดล AI จะไม่ “จำ” ข้อมูลแบบฐานข้อมูลทั่วไป แต่ก็มีความเสี่ยงเชิงโครงสร้างที่สามารถทำให้เกิดการรั่วไหล หรือบิดเบือนข้อมูลได้

Data Leakage เกิดขึ้นเมื่อข้อมูลที่มีความลับ เช่น ข้อมูลลูกค้า ข้อมูลทางการเงิน หรือโค้ดระบบ ถูกฝังอยู่ในชุดข้อมูลฝึกสอน และโมเดลเผลอเปิดเผยออกมาผ่านการตอบคำถาม เช่น พนักงานป้อนสัญญาลูกค้าให้โมเดลช่วยสรุป แต่ไม่ตัดข้อมูลส่วนตัวออกก่อน
Model Inversion เป็นการโจมตีที่ผู้ไม่หวังดีใช้การตั้งคำถามซ้ำ ๆ เพื่อ “ย้อนรอย” คาดเดาข้อมูลต้นฉบับจากพารามิเตอร์ของโมเดล แม้ข้อมูลจะไม่ถูกเก็บแบบชัดเจน แต่โมเดลก็อาจเปิดช่องให้ดึงคุณลักษณะของข้อมูลเดิมออกมาได้
Prompt Injection การฝังคำสั่งแอบแฝงใน input เพื่อเปลี่ยนพฤติกรรมโมเดล เช่น แอบแนบคำสั่งให้โมเดลเปิดเผยข้อมูลภายใน หรือข้ามข้อจำกัดความปลอดภัยที่กำหนดไว้ ความเสี่ยงนี้อาจเกิดจากทั้งผู้ใช้ที่ไม่หวังดี และเนื้อหาภายนอกที่ระบบดึงมาใช้อัตโนมัติ

แนวป้องกันเชิงรุก เพื่อยกระดับความปลอดภัยของข้อมูล

เพื่อให้ความปลอดภัยของข้อมูลในระบบ AI แข็งแรงขึ้น ต้องใช้มาตรการแบบหลายชั้น และประเมินทั้งในขั้นพัฒนาและขั้นผลิตจริง

การจำแนกข้อมูล (Data Classification) เริ่มจากระบุว่าข้อมูลใดเป็นข้อมูลทั่วไป ข้อมูลลับ หรือข้อมูลที่มีข้อกำหนดตามกฎหมาย (เช่น GDPR, PDPA) การจำแนกนี้ช่วยให้ทีมพัฒนาและผู้ใช้งานรู้ขอบเขตชัดเจนว่า ข้อมูลใดสามารถใช้ฝึกโมเดล หรือป้อนเข้าสู่ระบบได้โดยไม่กระทบความปลอดภัยของข้อมูล
Data Loss Prevention (DLP) ใช้เครื่องมือ DLP เพื่อตรวจจับและป้องกันไม่ให้ข้อมูลที่มีความอ่อนไหวถูกส่งออกไปโดยไม่ได้รับอนุญาต เช่น การสแกนข้อความก่อนส่งเข้าโมเดลเพื่อตัดข้อมูลส่วนบุคคลออก หรือบล็อกการแชร์ไฟล์ที่มีข้อมูลสำคัญไปยังบริการ AI ภายนอก
Red-Teaming สำหรับ AI ทำการทดสอบโจมตีเชิงจำลอง (red-teaming) โดยทีมผู้เชี่ยวชาญ เพื่อค้นหาช่องโหว่ที่อาจถูกใช้โจมตี AI และประเมินว่าระบบสามารถป้องกันการรั่วไหลของข้อมูลได้จริงหรือไม่ การทดสอบนี้ควรทำทั้งในสภาพแวดล้อมพัฒนา (dev) และในระบบที่ใช้งานจริง (production)

ยุค AI ทำให้ความปลอดภัยของข้อมูล ไม่ได้เป็นเพียงเรื่องของไฟร์วอลล์ หรือการเข้ารหัสอีกต่อไป แต่เป็นเรื่องของการออกแบบโมเดลและกระบวนการใช้งานที่ต้องป้องกันการรั่วไหลตั้งแต่ต้นทาง องค์กรที่มองเห็นความเสี่ยงและลงมือป้องกันเชิงรุก จะสามารถใช้พลังของ AI ได้อย่างมั่นใจ พร้อมลดความเสียหายจากภัยคุกคามใหม่ที่ซับซ้อนมากขึ้นทุกวัน