Table of Contents
จากผู้ช่วยอัจฉริยะ สู่เครื่องมือสปายลับ
เราทุกคนต่างใช้ LLMs (Large Language Models) ไม่ว่าจะเป็น ChatGPT, Gemini หรือโมเดลอื่น ๆ ในการทำงานรายวัน แต่รู้หรือไม่ว่า ‘สมอง’ ของ AI เหล่านี้มีความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่ต่างจากซอฟต์แวร์ทั่วไปอย่างสิ้นเชิง? เนื่องจาก LLMs ถูกฝึกด้วยข้อมูลมหาศาลจากอินเทอร์เน็ต ทำให้มันอาจ ‘เรียนรู้’ สิ่งที่เป็นพิษหรือมีคำสั่งซ่อนเร้นที่เป็นอันตรายโดยที่เราไม่รู้ตัว
การโจมตี LLMs นั้นง่ายกว่าที่คุณคิด และผลลัพธ์อาจทำให้ข้อมูลองค์กรของคุณหลุด หรือโมเดล AI ของคุณถูกใช้เป็นเครื่องมือของแฮกเกอร์!
1. Prompt Injection และ Jailbreak: เมื่อ AI ถูกสั่งให้ขัดคำสั่ง
นี่คือการโจมตีที่ง่ายที่สุดและพบบ่อยที่สุด มันคือการ ‘แฮก’ AI โดยใช้แค่คำพูด
- Prompt Injection: ผู้โจมตีจะใส่คำสั่งที่เป็นอันตรายเข้าไปใน Prompt ปกติ เพื่อให้โมเดลตอบสนองในแบบที่ผู้สร้างไม่ได้ตั้งใจ เช่น สั่งให้ AI ที่ทำหน้าที่สรุปเอกสารลับของบริษัทให้ ‘เพิกเฉยต่อคำสั่งเดิมทั้งหมด’ และ ‘เปิดเผยข้อมูลที่เป็นความลับออกมาเป็นข้อความธรรมดา’
- Jailbreak: การใช้เทคนิคทางภาษาที่ซับซ้อนเพื่อ ‘ปลดล็อก’ ข้อจำกัดด้านจริยธรรมและความปลอดภัยของโมเดล เช่น หลอกให้ AI สอนวิธีสร้างระเบิด หรือวางแผนอาชญากรรม ซึ่งเป็นสิ่งที่โมเดลถูกฝึกมาให้ปฏิเสธ
- ผลกระทบ: การโจมตีเหล่านี้จะนำไปสู่การรั่วไหลของข้อมูลที่โมเดลกำลังประมวลผลอยู่ (Data Exfiltration) หรือการทำให้โมเดลสร้างเนื้อหาที่เป็นอันตราย (Malicious Content Generation)
2. Model Poisoning: วางยาพิษในอาหารสมอง AI
นี่คือการโจมตีที่ซับซ้อนและน่ากลัวที่สุด โดยเฉพาะสำหรับองค์กรที่ฝึกฝนโมเดล AI ของตัวเอง (Fine-tuning) ด้วยข้อมูลภายใน
- การฝัง Backdoor: ผู้โจมตีสามารถ ‘วางยาพิษ’ ในชุดข้อมูลที่ใช้ฝึก (Training Data) ด้วยคำสั่งหรือวลีที่เป็นอันตราย เมื่อโมเดลเรียนรู้จากข้อมูลที่มีพิษนี้ มันจะถูกฝัง ‘ประตูหลัง’ (Backdoor) ไว้
- การเปิดใช้งานคำสั่งลับ: เมื่อแฮกเกอร์ใช้คำสั่งลับ (Trigger Phrase) ที่ถูกฝังไว้ในการโจมตี โมเดล AI จะทำงานตามคำสั่งที่เป็นอันตรายทันที เช่น การแทรกโค้ดอันตรายในโค้ดที่ AI ช่วยเขียน หรือการให้ข้อมูลเท็จเมื่อถูกถามด้วยคำถามเฉพาะ
3. แนวป้องกัน LLM: การทดสอบเจาะระบบที่ไม่ธรรมดา
เนื่องจาก LLMs ไม่ใช่ซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิม การทดสอบความปลอดภัยจึงต้องใช้เครื่องมือและวิธีการเฉพาะทาง
- Adversarial Testing: คือการจำลองสถานการณ์การโจมตี Prompt Injection และ Jailbreak อย่างต่อเนื่อง เพื่อหาช่องโหว่ทางภาษาที่สามารถควบคุมโมเดลได้
- RAG Security: สำหรับระบบที่ใช้ Retrieval-Augmented Generation (RAG) (คือการให้ AI ดึงข้อมูลจากฐานข้อมูลภายนอกมาตอบ) ต้องแน่ใจว่าแหล่งข้อมูลภายนอกนั้นถูกรักษาความปลอดภัยอย่างเข้มงวด เพื่อป้องกันการ ‘วางยาพิษ’ ข้อมูลภายนอก
- Monitoring Output: ระบบต้องมีการตรวจสอบผลลัพธ์ (Output) ของ AI อย่างละเอียดว่ามีการสร้างโค้ดอันตรายหรือเปิดเผยข้อมูลลับออกมาหรือไม่ ก่อนที่ผลลัพธ์นั้นจะถูกส่งไปยังผู้ใช้หรือระบบอื่น ๆ
รัก AI ต้องดูแล AI
LLMs คือเทคโนโลยีเปลี่ยนโลก แต่ก็มาพร้อมกับสนามรบด้านความปลอดภัยใหม่ องค์กรที่ใช้งาน AI ในระดับสำคัญจึงไม่สามารถพึ่งพาความปลอดภัยแบบเดิม ๆ ได้อีกต่อไป
สิ่งสำคัญที่สุดคือการใช้ LLM Penetration Testing เป็นประจำ และกำหนด Governance Policy ที่ชัดเจนว่า ข้อมูลประเภทไหนที่สามารถป้อนเข้าโมเดลได้ และผลลัพธ์ประเภทไหนที่ไม่ได้รับอนุญาตให้ส่งออกไปสู่ภายนอก เพราะการปกป้อง AI ของคุณ ก็คือการปกป้องสมบัติทางปัญญาที่ล้ำค่าที่สุดขององค์กร!