AI Security วางรากฐานการป้องกัน ก่อนวิกฤติความปลอดภัย

อัพเดต 1 วันที่แล้ว • เผยแพร่ 4 ชั่วโมงที่ผ่านมา

งานวิจัยล่าสุดพบว่า แชตบอต AI สามารถถูกชักจูงผ่านการใช้ “คำสั่งลวง” ให้สร้างคำแนะนำทางการแพทย์ที่ฟังดูน่าเชื่อถือ แต่เป็นข้อมูลเท็จทั้งหมด พร้อมการอ้างอิงงานวิจัยที่ถูกสร้างขึ้นมาอย่างสมจริง

การทดสอบกับโมเดลหลายระบบพบว่าแทบทั้งหมดตอบสนองต่อคำสั่งลวงเหล่านี้โดยไม่มีข้อยกเว้น สะท้อนให้เห็นถึงช่องโหว่ที่สำคัญ และตอกย้ำถึงความจำเป็นเร่งด่วนในการพัฒนากลไกความปลอดภัยภายใน เพื่อป้องกันไม่ให้ AI ถูกนำไปใช้เป็นเครื่องมือในการเผยแพร่ข้อมูลผิดในลักษณะที่เป็นอันตรายต่อสาธารณะ และบั่นทอนความเชื่อมั่นของสังคมอย่างร้ายแรง

เทคโนโลยี AI กำลังก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว และได้เข้ามามีบทบาทในทุกอุตสาหกรรม อย่างไรก็ตาม AI ก็สร้างความเสี่ยงเช่นกัน ไม่ว่าจะเป็นการให้ผลลัพธ์ที่มีอคติ การรั่วไหลของข้อมูลส่วนบุคคล หรือพฤติกรรมไม่พึงประสงค์ เพื่อรับมือกับปัญหาเหล่านี้ วงการเทคโนโลยีเริ่มหันมาใช้แนวทางที่เรียกว่า AI Red Teaming หรือการทดสอบระบบ AI อย่างเข้มข้นเพื่อค้นหาช่องโหว่ ก่อนที่เหล่าผู้ประสงค์ร้ายจะพบและสร้างความเสียหาย

แล้ว Red Teaming คืออะไร

แนวคิดนี้มีต้นกำเนิดจากวงการทหารและความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์ โดยที่ ทีมแดง (red team) ทำหน้าที่เป็นผู้โจมตี ส่วน ทีมฟ้า (blue team) เป็นฝ่ายป้องกัน เมื่อนำมาใช้กับ AI ทีมแดงจะจำลองสถานการณ์โจมตีหรือสร้างคำถามที่ท้าทาย

เพื่อทดสอบว่า AI จะตอบสนองต่อภัยคุกคามหรืออคติอย่างไร และไม่เพียงแต่ตัวโมเดล AI เท่านั้น แต่ยังรวมถึงระบบทั้งหมด เช่น ข้อมูล อินเทอร์เฟซที่เชื่อมต่อกับส่วนต่างๆ และ ผู้ใช้ พร้อมโครงสร้างดิจิทัลพื้นฐานด้วย

แนวทาง Red Teaming ได้รับการนำมาใช้โดยองค์กรเทคโนโลยีจำนวนมากเพื่อประเมินความปลอดภัยของ AI ก่อนการเปิดตัวสู่สาธารณะ โดยมีการจัดทีมผู้เชี่ยวชาญหลากหลายสาขาเพื่อวิเคราะห์ความเสี่ยงอย่างรอบด้าน รวมถึงการทดสอบระบบตอบโต้เชิงลึกของ AI ภายใต้สถานการณ์สมมติที่ท้าทาย

ทั้งยังจัดเวทีสาธารณะเพื่อฝึกทักษะด้านนี้อย่างกว้างขวาง เช่น กิจกรรม red teaming ด้าน AI ที่รวมผู้เชี่ยวชาญจากทั่วโลกมาทดลองโจมตีระบบ AI จริง ภายใต้การสนับสนุนจากภาครัฐ เพื่อส่งเสริมการพัฒนา AI อย่างรับผิดชอบและปลอดภัยในวงกว้าง

มาตรฐานความปลอดภัย AI จาก SANS และ OWASP

เนื่องจากการนำ AI มาใช้งานเกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว จนมาตรการด้านความปลอดภัยไม่สามารถตามทัน สถาบันSANS ซึ่งเป็นองค์กรด้านความปลอดภัยไซเบอร์ชั้นนำ และ OWASP ซึ่งเป็นเครือข่ายระดับโลกที่มุ่งพัฒนามาตรฐานความปลอดภัยแบบเปิด

ได้ร่วมกันพัฒนามาตรฐานการควบคุมความปลอดภัย AI ที่ครอบคลุม 6 ด้านหลัก ได้แก่ การควบคุมการเข้าถึง ความปลอดภัยของข้อมูล ความปลอดภัยในการใช้งาน การอนุมานผลลัพธ์ การติดตามระบบ และการกำกับดูแล

แนวทางเหล่านี้ออกแบบให้สอดคล้องกับมาตรฐานระดับโลก โดยจะเผยแพร่ในรูปแบบโอเพ่นซอร์ส และผนวกเข้ากับหลักสูตรฝึกอบรมทั่วโลก เพื่อให้ผู้พัฒนาระบบ AI และผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยสามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้จริง ช่วยปิดช่องว่างระหว่างงานวิจัยและการป้องกันระบบตั้งแต่ในขั้นตอนการออกแบบ

เกี่ยวกับสถาบัน SANS และ OWASP AI Exchange

สถาบัน SANS ก่อตั้งขึ้นในปี 2532 ปัจจุบันถือเป็นผู้ให้บริการฝึกอบรมและรับรองด้านความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์ที่ได้รับความเชื่อถือมากที่สุด และมีขนาดใหญ่ที่สุดรายหนึ่งของโลก มีหลักสูตรมากกว่า 85 รายการที่เปิดสอนทั้งในรูปแบบสัมมนาแบบ on-site การเรียนทางไกล และแบบ on demand ผู้สอนของ SANS ล้วนเป็นผู้เชี่ยวชาญระดับแนวหน้าด้านการรับรองความเชี่ยวชาญ

SANS ยังให้บริการทรัพยากรฟรีมากมายแก่ชุมชน InfoSec เช่น รายงานวิจัย พอดแคสต์ จดหมายข่าว และเป็นผู้ดำเนินการศูนย์แจ้งเตือนภัยทางอินเทอร์เน็ตที่รู้จักกันในชื่อ Internet Storm Center โดยหัวใจสำคัญของ SANS คือ เครือข่ายผู้ปฏิบัติงานด้านความปลอดภัยจากทั่วโลก ซึ่งรวมตัวกันเพื่อส่งเสริมความรู้และยกระดับความมั่นคงปลอดภัยของข้อมูลในระดับสากล

OWASP (Open Worldwide Application Security Project) เป็นองค์กรไม่แสวงหาผลกำไรที่มุ่งพัฒนาความปลอดภัยของซอฟต์แวร์ผ่านโครงการโอเพ่นซอร์สที่นำโดยชุมชนผู้เชี่ยวชาญจากกว่า 250 สาขาทั่วโลก และสมาชิกอีกหลายหมื่นคน

โครงการ AI Exchange ซึ่งเป็นหนึ่งในโครงการหลักของ OWASP ได้กลายเป็นแหล่งความรู้สำคัญในการป้องกันระบบ AI จากภัยคุกคาม โดยทำงานร่วมกับโครงการด้านความปลอดภัย AI ทั้งภายในและภายนอก OWASP เช่น GenAI Security Project ที่เป็นที่รู้จักจาก LLM Top 10

ทั้งนี้ AI Exchange ยังมีบทบาทในการพัฒนามาตรฐานระดับนานาชาติ เช่น ISO/IEC และ AI Act โดยยึดแนวทางแบบเปิด (open source) เพื่อให้มาตรฐานความปลอดภัย AI เข้าถึงได้และนำไปใช้ได้จริงทั่วโลก

ท่ามกลางการเติบโตอย่างรวดเร็วของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ ระบบ AI ไม่ได้เป็นเพียงเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานอีกต่อไป แต่กลายเป็นองค์ประกอบสำคัญของโครงสร้างพื้นฐานทางธุรกิจและภาครัฐ

อย่างไรก็ตาม ความก้าวหน้านี้ก็มาพร้อมกับความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่ซับซ้อนและยากต่อการคาดการณ์ หากไม่มีการวางระบบป้องกันตั้งแต่ต้นทาง องค์กรอาจต้องเผชิญกับความเสียหายรุนแรง ทั้งในแง่ชื่อเสียง ความน่าเชื่อถือ และความมั่นคงของข้อมูล

การวางรากฐานความปลอดภัยสำหรับ AI ต้องเริ่มจากการทำความเข้าใจความเสี่ยงในเชิงระบบ ไม่ใช่เพียงระดับโมเดล เช่น ช่องโหว่จากข้อมูลฝึกสอน การโจมตีผ่านอินเทอร์เฟซ หรือการบิดเบือนผลลัพธ์ผ่านคำสั่งแฝง (prompt injection)

แนวทางอย่าง Red Teaming การกำหนดมาตรฐานการควบคุม (AI Security Controls) และการบูรณาการความปลอดภัยเข้ากับขั้นตอนการพัฒนา AI (Secure AI Development Lifecycle) ล้วนเป็นกลไกสำคัญที่ผู้บริหารควรผลักดันให้เกิดขึ้นในองค์กรอย่างเป็นระบบ

การลงทุนในความปลอดภัยของ AI จึงไม่ใช่ทางเลือก แต่คือข้อกำหนดพื้นฐานสำหรับอนาคตที่ยั่งยืนขององค์กรในยุคที่ AI กลายเป็นกลไกขับเคลื่อนหลักทางเศรษฐกิจและสังคม หากรากฐานมั่นคง องค์กรก็พร้อมรับมือกับวิกฤติที่อาจเกิดขึ้น ไม่ว่าจะมาในรูปแบบใดก็ตาม