บทความนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจ ปัญหาด้านปัญญาประดิษฐ์และความปลอดภัยของข้อมูล ได้ดีขึ้น มาค้นหาคำตอบกับ INVIAI กันเลย!

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมและสังคม แต่ก็สร้างความกังวลด้านความปลอดภัยของข้อมูลที่สำคัญ ระบบ AI สมัยใหม่ขับเคลื่อนด้วยชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งรวมถึงข้อมูลส่วนบุคคลและข้อมูลขององค์กรที่ละเอียดอ่อน หากข้อมูลเหล่านี้ไม่ได้รับการปกป้องอย่างเหมาะสม ความแม่นยำและความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์ AI อาจถูกบั่นทอน

ในความเป็นจริง ความมั่นคงปลอดภัยทางไซเบอร์ถือเป็น “เงื่อนไขจำเป็นสำหรับความปลอดภัย ความยืดหยุ่น ความเป็นส่วนตัว ความเป็นธรรม ประสิทธิภาพ และความน่าเชื่อถือของระบบ AI” ซึ่งหมายความว่าการปกป้องข้อมูลไม่ใช่แค่เรื่องของฝ่ายไอทีเท่านั้น แต่เป็นพื้นฐานสำคัญเพื่อให้ AI ส่งมอบประโยชน์โดยไม่ก่อให้เกิดอันตราย

เมื่อ AI ถูกผนวกเข้ากับการดำเนินงานที่สำคัญทั่วโลก องค์กรจึงต้องตื่นตัวในการปกป้องข้อมูลที่ขับเคลื่อนระบบเหล่านี้

ความสำคัญของความปลอดภัยข้อมูลในการพัฒนา AI

พลังของ AI มาจากข้อมูล โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจะเรียนรู้รูปแบบและตัดสินใจจากข้อมูลที่ได้รับการฝึกฝน ดังนั้น ความปลอดภัยของข้อมูลจึงเป็นสิ่งสำคัญยิ่งในการพัฒนาและใช้งานระบบ AI หากผู้ไม่หวังดีสามารถแก้ไขหรือขโมยข้อมูลได้ พฤติกรรมและผลลัพธ์ของ AI อาจถูกบิดเบือนหรือไม่น่าเชื่อถือ

กลยุทธ์การจัดการข้อมูล AI ที่ประสบความสำเร็จต้องมั่นใจได้ว่า ข้อมูล ไม่ได้ถูกดัดแปลงหรือเสียหายในทุกขั้นตอน ปราศจากเนื้อหาที่เป็นอันตรายหรือไม่ได้รับอนุญาต และไม่มีความผิดปกติที่ไม่ได้ตั้งใจ

โดยสรุป การปกป้องความสมบูรณ์และความลับของข้อมูลใน ทุกขั้นตอนของวงจรชีวิต AI ตั้งแต่การออกแบบ การฝึกฝน การใช้งาน ไปจนถึงการบำรุงรักษา เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับ AI ที่น่าเชื่อถือ การละเลยความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์ในขั้นตอนใดขั้นตอนหนึ่งอาจทำลายความปลอดภัยของระบบ AI ทั้งหมด คำแนะนำอย่างเป็นทางการจากหน่วยงานความมั่นคงปลอดภัยระหว่างประเทศเน้นย้ำว่ามาตรการความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์ที่เข้มแข็งและเป็นพื้นฐานควรใช้กับชุดข้อมูลทั้งหมดที่ใช้ในการออกแบบ พัฒนา ดำเนินงาน และอัปเดตโมเดล AI

กล่าวโดยสรุป หากไม่มีความปลอดภัยของข้อมูลที่แข็งแกร่ง เราไม่สามารถไว้วางใจระบบ AI ว่าจะปลอดภัยหรือแม่นยำได้

ความท้าทายด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูลในยุค AI

หนึ่งในปัญหาที่ใหญ่ที่สุดที่อยู่ตรงจุดตัดระหว่าง AI และความปลอดภัยของข้อมูลคือ ความเป็นส่วนตัว อัลกอริทึม AI มักต้องการข้อมูลส่วนบุคคลหรือข้อมูลที่ละเอียดอ่อนจำนวนมาก – ตั้งแต่พฤติกรรมออนไลน์และข้อมูลประชากรไปจนถึงข้อมูลชีวมิติ – เพื่อให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งก่อให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับวิธีการเก็บรวบรวม ใช้งาน และปกป้องข้อมูลเหล่านั้น การใช้ข้อมูลโดยไม่ได้รับอนุญาตและการเก็บข้อมูลอย่างลับ ๆ กลายเป็นความท้าทายที่แพร่หลาย: ระบบ AI อาจเข้าถึงข้อมูลส่วนบุคคลโดยที่เจ้าของข้อมูลไม่ทราบหรือไม่ได้ให้ความยินยอมอย่างเต็มที่

ตัวอย่างเช่น บริการ AI บางอย่างที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะรวบรวมข้อมูลจากอินเทอร์เน็ต – กรณีที่ถกเถียงกันคือบริษัทจดจำใบหน้าที่รวบรวมฐานข้อมูลภาพถ่ายกว่า 20 พันล้านภาพจากโซเชียลมีเดียและเว็บไซต์โดยไม่ได้รับอนุญาต เหตุการณ์นี้นำไปสู่การตอบโต้ทางกฎหมาย โดยหน่วยงานยุโรปได้ออกค่าปรับและคำสั่งห้ามอย่างเข้มงวดเนื่องจากละเมิดกฎหมายความเป็นส่วนตัว เหตุการณ์เหล่านี้ชี้ให้เห็นว่า นวัตกรรม AI อาจละเมิดจรรยาบรรณและกฎหมายได้ง่ายหากไม่เคารพความเป็นส่วนตัวของข้อมูล

หน่วยงานกำกับดูแลทั่วโลกกำลังตอบสนองด้วยการบังคับใช้กฎหมายคุ้มครองข้อมูลในบริบทของ AI กรอบการทำงานเช่น กฎระเบียบคุ้มครองข้อมูลทั่วไปของสหภาพยุโรป (GDPR) ได้กำหนดข้อกำหนดเข้มงวดเกี่ยวกับวิธีการประมวลผลข้อมูลส่วนบุคคล ส่งผลกระทบต่อโครงการ AI ทั่วโลก นอกจากนี้ยังมีกฎหมายเฉพาะด้าน AI ที่กำลังจะมีผลบังคับใช้ เช่น พระราชบัญญัติ AI ของสหภาพยุโรป (คาดว่าจะมีผลบังคับใช้ภายในปี 2568) ซึ่งจะกำหนดให้ระบบ AI ที่มีความเสี่ยงสูงต้องดำเนินมาตรการเพื่อรับรองคุณภาพและความถูกต้องของข้อมูล รวมถึงความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์ที่แข็งแกร่ง

องค์กรระหว่างประเทศยังสนับสนุนประเด็นเหล่านี้อย่างชัดเจน: คำแนะนำด้านจริยธรรม AI ของ UNESCO ระดับโลกได้รวมถึง “สิทธิในความเป็นส่วนตัวและการคุ้มครองข้อมูล” โดยยืนยันว่าความเป็นส่วนตัวต้องได้รับการปกป้องตลอดวงจรชีวิตของระบบ AI และต้องมีกรอบการคุ้มครองข้อมูลที่เหมาะสม สรุปได้ว่า องค์กรที่นำ AI มาใช้ต้องเผชิญกับภูมิทัศน์ที่ซับซ้อนของความกังวลและกฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัว เพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลของบุคคลได้รับการจัดการอย่างโปร่งใสและปลอดภัย เพื่อรักษาความไว้วางใจของสาธารณะ

ภัยคุกคามต่อความสมบูรณ์ของข้อมูลและระบบ AI

การรักษาความปลอดภัย AI ไม่ได้หมายถึงแค่การปกป้องข้อมูลจากการถูกขโมยเท่านั้น แต่ยังรวมถึง การรับรองความสมบูรณ์ของข้อมูลและโมเดล จากการโจมตีที่ซับซ้อน ผู้ไม่หวังดีค้นพบวิธีการโจมตีระบบ AI โดยตรงผ่านสายส่งข้อมูลข้อมูล คำแนะนำร่วมด้านความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์ในปี 2568 เน้นสามพื้นที่หลักของความเสี่ยงด้านความปลอดภัยข้อมูลเฉพาะ AI ได้แก่ ห่วงโซ่อุปทานข้อมูลที่ถูกบุกรุก ข้อมูลที่ถูกแก้ไขอย่างเป็นอันตราย (“ปนเปื้อน”) และการเปลี่ยนแปลงของข้อมูล ด้านล่างนี้คือการอธิบายภัยคุกคามหลักเหล่านี้และอื่น ๆ:

• การโจมตีด้วยการปนเปื้อนข้อมูล: ในการโจมตีแบบปนเปื้อน ผู้โจมตีจะจงใจฉีดข้อมูลเท็จหรือหลอกลวงเข้าไปในชุดข้อมูลฝึกสอนของระบบ AI เพื่อบิดเบือนพฤติกรรมของโมเดล เนื่องจากโมเดล AI “เรียนรู้” จากข้อมูลฝึกสอน ข้อมูลที่ปนเปื้อนอาจทำให้โมเดลตัดสินใจหรือทำนายผิดพลาด
  ตัวอย่างเช่น หากอาชญากรไซเบอร์สามารถแทรกตัวอย่างที่เป็นอันตรายเข้าไปในชุดข้อมูลฝึกสอนของระบบกรองสแปม AI อาจเริ่มจัดประเภทอีเมลที่มีมัลแวร์ร้ายแรงว่าเป็นอีเมลปลอดภัย เหตุการณ์จริงที่มีชื่อเสียงคือกรณีของ แชทบอท Tay ของไมโครซอฟท์ ในปี 2559 ที่ผู้ใช้บนอินเทอร์เน็ตโจมตีด้วยข้อมูลปนเปื้อน ทำให้ Tay เรียนรู้พฤติกรรมที่เป็นพิษ แสดงให้เห็นว่า AI สามารถถูกทำลายได้อย่างรวดเร็วหากไม่มีการป้องกัน

  การปนเปื้อนอาจเกิดขึ้นในรูปแบบที่ละเอียดอ่อนกว่า: ผู้โจมตีอาจเปลี่ยนแปลงเพียงสัดส่วนเล็กน้อยของชุดข้อมูลในลักษณะที่ตรวจจับได้ยาก แต่ทำให้ผลลัพธ์ของโมเดลมีอคติไปในทางที่เป็นประโยชน์ต่อผู้โจมตี การตรวจจับและป้องกันการปนเปื้อนจึงเป็นความท้าทายสำคัญ โดยแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดรวมถึงการตรวจสอบแหล่งข้อมูลและใช้การตรวจจับความผิดปกติเพื่อค้นหาจุดข้อมูลที่น่าสงสัยก่อนที่จะส่งผลกระทบต่อ AI

• อินพุตที่เป็นศัตรู (การโจมตีหลบเลี่ยง): แม้หลังจากที่โมเดล AI ได้รับการฝึกฝนและนำไปใช้งานแล้ว ผู้โจมตียังสามารถพยายามหลอกลวงโดยการป้อนอินพุตที่ถูกออกแบบมาอย่างประณีต ในการโจมตีแบบหลบเลี่ยง อินพุตจะถูกปรับแต่งอย่างละเอียดเพื่อให้ AI เข้าใจผิด การปรับแต่งเหล่านี้อาจมองไม่เห็นด้วยตาเปล่าของมนุษย์ แต่สามารถเปลี่ยนผลลัพธ์ของโมเดลได้อย่างสิ้นเชิง
  ตัวอย่างคลาสสิกเกี่ยวกับระบบวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์: นักวิจัยแสดงให้เห็นว่าการติดสติกเกอร์เล็ก ๆ หรือทาสีเล็กน้อยบน ป้ายหยุด สามารถหลอก AI ของรถยนต์ไร้คนขับให้ “เห็น” เป็นป้ายจำกัดความเร็ว ภาพด้านล่างแสดงให้เห็นว่าการปรับแต่งเล็กน้อยที่ดูเหมือนไม่สำคัญสำหรับมนุษย์สามารถทำให้โมเดล AI สับสนได้อย่างสิ้นเชิง ผู้โจมตีอาจใช้เทคนิคคล้ายกันเพื่อหลีกเลี่ยงระบบจดจำใบหน้าหรือระบบกรองเนื้อหาโดยการเพิ่มความผิดปกติที่มองไม่เห็นในภาพหรือข้อความ ตัวอย่างอินพุตที่เป็นศัตรูเหล่านี้ชี้ให้เห็นถึงช่องโหว่พื้นฐานของ AI – การจดจำรูปแบบสามารถถูกเอาเปรียบในวิธีที่มนุษย์ไม่คาดคิดได้

การเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยบนป้ายหยุด (เช่น สติกเกอร์หรือเครื่องหมายที่ละเอียดอ่อน) สามารถหลอกระบบวิสัยทัศน์ AI ให้เข้าใจผิด – ในการทดลองหนึ่ง ป้ายหยุดที่ถูกปรับแต่งถูกตีความอย่างสม่ำเสมอว่าเป็นป้ายจำกัดความเร็ว ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการโจมตีแบบศัตรูสามารถหลอก AI ได้โดยใช้จุดอ่อนในการตีความข้อมูลของโมเดล

• ความเสี่ยงในห่วงโซ่อุปทานข้อมูล: นักพัฒนา AI มักพึ่งพาแหล่งข้อมูลภายนอกหรือบุคคลที่สาม (เช่น ชุดข้อมูลที่เก็บรวบรวมจากเว็บ ข้อมูลเปิด หรือผู้รวบรวมข้อมูล) ซึ่งสร้าง ช่องโหว่ในห่วงโซ่อุปทาน หากแหล่งข้อมูลถูกบุกรุกหรือมาจากแหล่งที่ไม่น่าเชื่อถือ อาจมีภัยแฝงซ่อนอยู่
  ตัวอย่างเช่น ชุดข้อมูลสาธารณะที่เผยแพร่อาจถูกตั้งใจใส่ข้อมูลที่เป็นอันตรายหรือข้อผิดพลาดเล็กน้อยซึ่งจะส่งผลเสียต่อโมเดล AI ที่ใช้ข้อมูลนั้น การรับรองแหล่งที่มาของข้อมูล (รู้ว่าข้อมูลมาจากไหนและไม่ได้ถูกแก้ไข) จึงเป็นสิ่งสำคัญ

  คำแนะนำร่วมจากหน่วยงานความมั่นคงปลอดภัยแนะนำให้ใช้มาตรการเช่น ลายเซ็นดิจิทัลและการตรวจสอบความสมบูรณ์เพื่อ ยืนยันความถูกต้องของข้อมูล ในขณะที่ข้อมูลเคลื่อนผ่านสายส่ง AI หากไม่มีมาตรการเหล่านี้ ผู้โจมตีอาจแทรกแซงห่วงโซ่อุปทาน AI โดยการแก้ไขข้อมูลต้นทาง (เช่น การแก้ไขชุดข้อมูลฝึกสอนที่ดาวน์โหลดจากที่เก็บข้อมูลสาธารณะ)

• การเปลี่ยนแปลงของข้อมูลและการเสื่อมสภาพของโมเดล: ไม่ใช่ภัยคุกคามทั้งหมดจะเป็นการโจมตีโดยเจตนา – บางอย่างเกิดขึ้นตามธรรมชาติเมื่อเวลาผ่านไป การเปลี่ยนแปลงของข้อมูล หมายถึงปรากฏการณ์ที่คุณสมบัติทางสถิติของข้อมูลเปลี่ยนแปลงอย่างค่อยเป็นค่อยไป ทำให้ข้อมูลที่ระบบ AI พบในระหว่างการใช้งานไม่ตรงกับข้อมูลที่ใช้ฝึกสอน ซึ่งอาจทำให้ความแม่นยำลดลงหรือพฤติกรรมไม่คาดคิด
  แม้ว่าการเปลี่ยนแปลงของข้อมูลจะไม่ใช่การโจมตีโดยตรง แต่ก็กลายเป็นปัญหาด้านความปลอดภัยเมื่อโมเดลทำงานได้ไม่ดีและอาจถูกผู้ไม่หวังดีเอาเปรียบได้ เช่น ระบบตรวจจับการฉ้อโกง AI ที่ฝึกด้วยรูปแบบธุรกรรมปีที่แล้ว อาจเริ่มพลาดกลวิธีฉ้อโกงใหม่ในปีนี้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากอาชญากรปรับตัวเพื่อหลีกเลี่ยงโมเดลเก่า

  ผู้โจมตีอาจตั้งใจแทรกรูปแบบใหม่ (ซึ่งเป็นรูปแบบหนึ่งของการเปลี่ยนแปลงแนวคิด) เพื่อทำให้โมเดลสับสน การฝึกโมเดลใหม่อย่างสม่ำเสมอด้วยข้อมูลที่อัปเดตและการติดตามประสิทธิภาพเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อลดผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงนี้ การรักษาโมเดลให้ทันสมัยและ ตรวจสอบผลลัพธ์อย่างต่อเนื่อง ช่วยให้โมเดลมีความแข็งแกร่งต่อทั้งสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงและความพยายามในการเอาเปรียบความรู้ที่ล้าสมัย

• การโจมตีไซเบอร์แบบดั้งเดิมต่อโครงสร้างพื้นฐาน AI: ควรจำไว้ว่า ระบบ AI ทำงานบนซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์มาตรฐาน ซึ่งยังคงมีช่องโหว่ต่อภัยคุกคามไซเบอร์แบบดั้งเดิม ผู้โจมตีอาจมุ่งเป้าไปที่เซิร์ฟเวอร์ พื้นที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์ หรือฐานข้อมูลที่เก็บข้อมูลฝึกสอนและโมเดล AI
  การละเมิดเหล่านี้อาจเปิดเผยข้อมูลที่ละเอียดอ่อนหรืออนุญาตให้แก้ไขระบบ AI ได้ ตัวอย่างเช่น เหตุการณ์ข้อมูลรั่วไหล ของบริษัทจดจำใบหน้าที่มีการรั่วไหลรายชื่อลูกค้าภายในหลังจากผู้โจมตีเข้าถึงระบบ ทำให้เปิดเผยว่าองค์กรกว่า 2,200 แห่งเคยใช้บริการนี้

  เหตุการณ์เหล่านี้เน้นย้ำว่าองค์กร AI ต้องปฏิบัติตามแนวทางความปลอดภัยที่เข้มงวด (เช่น การเข้ารหัส การควบคุมการเข้าถึง และความปลอดภัยเครือข่าย) เช่นเดียวกับบริษัทซอฟต์แวร์ทั่วไป นอกจากนี้ การขโมยโมเดล หรือการสกัดโมเดลก็เป็นความกังวลที่เพิ่มขึ้น: ผู้โจมตีอาจขโมยโมเดล AI ที่เป็นกรรมสิทธิ์ (ผ่านการแฮ็กหรือการสอบถามบริการ AI สาธารณะเพื่อย้อนรอยโมเดล) โมเดลที่ถูกขโมยอาจถูกนำไปใช้ในทางที่ผิดหรือวิเคราะห์เพื่อค้นหาช่องโหว่เพิ่มเติม ดังนั้น การปกป้องโมเดล AI (เช่น การเข้ารหัสข้อมูลขณะพักและการควบคุมการเข้าถึง) จึงสำคัญเท่ากับการปกป้องข้อมูล

สรุปได้ว่า ระบบ AI เผชิญกับการโจมตีที่เน้นข้อมูลเฉพาะตัว (เช่น การปนเปื้อน การหลบเลี่ยงแบบศัตรู และการแทรกแซงห่วงโซ่อุปทาน) รวมถึงความเสี่ยงไซเบอร์แบบดั้งเดิม (เช่น การแฮ็กและการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต) ซึ่งต้องการแนวทางความปลอดภัยแบบองค์รวมที่ครอบคลุม ความสมบูรณ์ ความลับ และความพร้อมใช้งาน ของข้อมูล และ โมเดล AI ในทุกขั้นตอน

ตามที่ศูนย์ความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์แห่งชาติของสหราชอาณาจักรและพันธมิตรระบุ ระบบ AI นำมาซึ่ง “ช่องโหว่ด้านความปลอดภัยรูปแบบใหม่” และความปลอดภัยต้องเป็นข้อกำหนดหลัก ตลอดวงจรชีวิตของ AI ไม่ใช่แค่เรื่องที่คิดทีหลัง

AI: ดาบสองคมสำหรับความปลอดภัย

แม้ AI จะนำความเสี่ยงด้านความปลอดภัยรูปแบบใหม่มา แต่ก็เป็นเครื่องมือทรงพลังในการเสริมสร้างความปลอดภัยของข้อมูลเมื่อใช้อย่างมีจริยธรรม สิ่งสำคัญคือต้องตระหนักถึงธรรมชาติสองด้านนี้ ในด้านหนึ่ง อาชญากรไซเบอร์ใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการโจมตีของตน ในขณะที่อีกด้านหนึ่ง ผู้ป้องกันใช้ AI เพื่อเสริมความแข็งแกร่งให้กับความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์

• AI ในมือของผู้โจมตี: การเติบโตของ AI สร้างสรรค์และการเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูงทำให้การโจมตีไซเบอร์ที่ซับซ้อนง่ายขึ้น ผู้ไม่หวังดีสามารถใช้ AI เพื่อ อัตโนมัติแคมเปญฟิชชิ่งและวิศวกรรมสังคม ทำให้การหลอกลวงน่าเชื่อถือและตรวจจับได้ยากขึ้น
  ตัวอย่างเช่น AI สร้างสรรค์สามารถร่าง อีเมลฟิชชิ่งที่ปรับแต่งอย่างสูงหรือข้อความปลอม ที่เลียนแบบสไตล์การเขียนของบุคคล เพิ่มโอกาสที่เหยื่อจะถูกหลอกลวง แชทบอท AI ยังสามารถสนทนาแบบเรียลไทม์กับเป้าหมายโดยแอบอ้างเป็นฝ่ายสนับสนุนลูกค้าหรือเพื่อนร่วมงาน เพื่อหลอกล่อให้ผู้ใช้เปิดเผยรหัสผ่านหรือข้อมูลทางการเงิน

  ภัยคุกคามอีกอย่างคือ ดีปเฟค – วิดีโอหรือเสียงสังเคราะห์ที่สร้างโดย AI ผู้โจมตีใช้เสียงดีปเฟคเพื่อเลียนแบบเสียงของ CEO หรือเจ้าหน้าที่อื่น ๆ เพื่ออนุมัติการโอนเงินที่ฉ้อโกงในสิ่งที่เรียกว่า “ฟิชชิ่งด้วยเสียง” เช่นเดียวกับวิดีโอดีปเฟคที่อาจใช้เผยแพร่ข้อมูลเท็จหรือแบล็กเมล์ ความสามารถในการขยายตัวของ AI หมายความว่าการโจมตีเหล่านี้สามารถดำเนินการในระดับที่กว้างขวางและน่าเชื่อถือมากขึ้นกว่าที่เคยเป็นมา

  ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยสังเกตว่า AI กลายเป็นอาวุธในคลังแสงของอาชญากรไซเบอร์ ใช้ตั้งแต่การค้นหาช่องโหว่ซอฟต์แวร์จนถึงการสร้างมัลแวร์อัตโนมัติ แนวโน้มนี้เรียกร้องให้องค์กรเสริมความแข็งแกร่งในการป้องกันและให้ความรู้แก่ผู้ใช้ เนื่องจาก “ปัจจัยมนุษย์” (เช่น การตกเป็นเหยื่ออีเมลฟิชชิ่ง) มักเป็นจุดอ่อนที่สุด

• AI สำหรับการป้องกันและตรวจจับ: โชคดีที่ความสามารถ AI เหล่านี้สามารถปรับปรุงความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์ในฝั่งป้องกันได้อย่างมาก เครื่องมือความปลอดภัยที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถวิเคราะห์ปริมาณข้อมูลเครือข่ายและบันทึกระบบจำนวนมากเพื่อค้นหาความผิดปกติที่อาจบ่งชี้การบุกรุกไซเบอร์
  โดยการเรียนรู้พฤติกรรม “ปกติ” ในระบบ โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องสามารถแจ้งเตือนรูปแบบที่ผิดปกติแบบเรียลไทม์ – อาจจับผู้แฮ็กเกอร์ได้ทันทีหรือพบการละเมิดข้อมูลขณะที่เกิดขึ้น การตรวจจับความผิดปกตินี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการระบุภัยคุกคามใหม่ ๆ ที่ตรวจจับด้วยลายเซ็นไม่ได้

  ตัวอย่างเช่น ระบบ AI สามารถตรวจสอบรูปแบบการเข้าสู่ระบบของผู้ใช้หรือการเข้าถึงข้อมูลในบริษัท และแจ้งเตือนทีมรักษาความปลอดภัยหากพบความพยายามเข้าถึงที่ผิดปกติหรือผู้ใช้ดาวน์โหลดข้อมูลจำนวนมากผิดปกติ (ซึ่งอาจบ่งชี้ถึงภัยคุกคามภายในหรือการใช้ข้อมูลประจำตัวที่ถูกขโมย) AI ยังถูกใช้ในการกรองสแปมและเนื้อหาที่เป็นอันตราย โดยเรียนรู้ที่จะจดจำอีเมลฟิชชิ่งหรือมัลแวร์จากลักษณะเฉพาะ

  ในด้าน การตรวจจับการฉ้อโกง ธนาคารและสถาบันการเงินใช้ AI เพื่อประเมินธุรกรรมทันทีเทียบกับพฤติกรรมปกติของลูกค้าและบล็อกธุรกรรมที่น่าสงสัย ป้องกันการฉ้อโกงแบบเรียลไทม์ อีกแอปพลิเคชันด้านการป้องกันคือการใช้ AI ใน การจัดการช่องโหว่ – การเรียนรู้ของเครื่องสามารถจัดลำดับความสำคัญของช่องโหว่ซอฟต์แวร์ที่สำคัญที่สุดเพื่อแก้ไขโดยการทำนายว่าช่องโหว่ใดมีโอกาสถูกโจมตีมากที่สุด ช่วยให้องค์กรสามารถแพตช์ระบบก่อนเกิดการโจมตี

  ที่สำคัญ AI ไม่ได้มาแทนที่ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัย แต่ช่วยเสริมพวกเขาโดยจัดการกับการประมวลผลข้อมูลจำนวนมากและการจดจำรูปแบบ เพื่อให้นักวิเคราะห์สามารถมุ่งเน้นไปที่การสืบสวนและตอบสนอง ความร่วมมือระหว่างเครื่องมือ AI และความเชี่ยวชาญของมนุษย์นี้กำลังกลายเป็นหัวใจสำคัญของกลยุทธ์ความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์สมัยใหม่

โดยสรุป AI กำลังเพิ่มทั้งภูมิทัศน์ภัยคุกคามและนำเสนอวิธีใหม่ ๆ ในการเสริมสร้างการป้องกัน การแข่งขันนี้หมายความว่าองค์กรต้องติดตามความก้าวหน้าของ AI ทั้งสองด้าน อย่างน่าชื่นใจ ผู้ให้บริการความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์หลายรายได้ผสาน AI เข้ากับผลิตภัณฑ์ของตน และรัฐบาลกำลังสนับสนุนการวิจัยด้านการป้องกันไซเบอร์ด้วย AI

อย่างไรก็ตาม ต้องใช้ความระมัดระวัง: เช่นเดียวกับการทดสอบเครื่องมือความปลอดภัยใด ๆ ระบบป้องกัน AI ต้องได้รับการประเมินอย่างเข้มงวดเพื่อให้แน่ใจว่าไม่ถูกหลอกโดยผู้โจมตี (เช่น ผู้โจมตีอาจพยายามป้อนข้อมูลหลอกลวงให้ AI ฝั่งป้องกันจนทำให้ “ตาบอด” ต่อการโจมตีที่กำลังเกิดขึ้น – ซึ่งเป็นรูปแบบหนึ่งของการปนเปื้อนที่มุ่งเป้าไปที่ระบบความปลอดภัย) ดังนั้น การนำ AI มาใช้ในความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์ควรมีการตรวจสอบและควบคุมอย่างเข้มงวดควบคู่ไปด้วย

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการรักษาความปลอดภัยข้อมูล AI

ด้วยภัยคุกคามที่หลากหลาย องค์กรควรทำอย่างไรเพื่อรักษาความปลอดภัย AI และข้อมูลเบื้องหลัง? ผู้เชี่ยวชาญแนะนำแนวทางหลายชั้นที่ฝังความปลอดภัยในทุกขั้นตอนของวงจรชีวิตระบบ AI นี่คือ แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด ที่สรุปจากหน่วยงานความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์และนักวิจัยที่เชื่อถือได้:

• การกำกับดูแลข้อมูลและการควบคุมการเข้าถึง: เริ่มต้นด้วยการควบคุมอย่างเข้มงวดว่าใครสามารถเข้าถึงข้อมูลฝึกสอน AI โมเดล และผลลัพธ์ที่ละเอียดอ่อนได้ ใช้การพิสูจน์ตัวตนและการอนุญาตที่แข็งแกร่งเพื่อให้แน่ใจว่าเฉพาะบุคลากรหรือระบบที่เชื่อถือได้เท่านั้นที่สามารถแก้ไขข้อมูลได้ ข้อมูลทั้งหมด (ไม่ว่าจะอยู่ในสถานะพักหรือระหว่างส่ง) ควรถูกเข้ารหัสเพื่อป้องกันการดักจับหรือขโมย
  การบันทึกและตรวจสอบการเข้าถึงข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญสำหรับความรับผิดชอบ – หากเกิดปัญหา บันทึกเหล่านี้จะช่วยติดตามต้นเหตุได้ นอกจากนี้ ควรใช้หลักการ สิทธิ์น้อยที่สุด: ผู้ใช้หรือส่วนประกอบแต่ละรายควรเข้าถึงข้อมูลเพียงเท่าที่จำเป็นสำหรับหน้าที่ของตน

• การตรวจสอบความถูกต้องและแหล่งที่มาของข้อมูล: ก่อนใช้ชุดข้อมูลใด ๆ ในการฝึกสอนหรือป้อนเข้าสู่ AI ให้ตรวจสอบความสมบูรณ์ของข้อมูล เทคนิคเช่น ลายเซ็นดิจิทัลและเช็คซัม ช่วยให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลไม่ได้ถูกแก้ไขตั้งแต่เก็บรวบรวม การรักษาบันทึกแหล่งที่มา (ประวัติที่มาของข้อมูล) ช่วยสร้างความไว้วางใจ – เช่น เลือกใช้ข้อมูลจากแหล่งที่เชื่อถือได้หรือพันธมิตรอย่างเป็นทางการ
  หากใช้ข้อมูลที่รวบรวมจากกลุ่มคนหรือจากเว็บ ควรพิจารณาการตรวจสอบข้ามแหล่งข้อมูลหลายแห่ง (แนวทาง “ฉันทามติ”) เพื่อค้นหาความผิดปกติ องค์กรบางแห่งใช้การแยกวิเคราะห์ข้อมูลใหม่ – ข้อมูลจะถูกวิเคราะห์แยกต่างหากเพื่อหาสัญญาณเตือน (เช่น โค้ดที่เป็นอันตรายหรือค่าผิดปกติชัดเจน) ก่อนนำไปใช้ฝึกสอน

• แนวทางปฏิบัติในการพัฒนา AI ที่ปลอดภัย: ปฏิบัติตามแนวทางการเขียนโค้ดและการใช้งานที่ปลอดภัยซึ่งออกแบบมาสำหรับ AI ซึ่งหมายถึงการจัดการช่องโหว่ทั่วไปของซอฟต์แวร์และช่องโหว่เฉพาะ AI เช่น การนำหลักการ “ความเป็นส่วนตัวโดยการออกแบบ” และ “ความปลอดภัยโดยการออกแบบ” มาใช้: สร้างโมเดล AI และสายส่งข้อมูลด้วยมาตรการป้องกันตั้งแต่ต้น แทนที่จะเพิ่มเข้ามาทีหลัง
  แนวทางของสหราชอาณาจักรและสหรัฐฯ สำหรับการพัฒนา AI ที่ปลอดภัยแนะนำให้ใช้การจำลองภัยคุกคามในขั้นตอนการออกแบบเพื่อคาดการณ์ว่าผู้โจมตีอาจโจมตีระบบ AI อย่างไร ในระหว่างการพัฒนาโมเดล ให้ใช้เทคนิคเพื่อลดผลกระทบของข้อมูลปนเปื้อน – หนึ่งในวิธีคือการตรวจจับค่าผิดปกติในชุดข้อมูลฝึกสอน เพื่อจับข้อมูลที่ 5% ที่บอกโมเดลสิ่งแปลกปลอมหรือเป็นอันตรายก่อนการฝึกสอน

  อีกวิธีคือ การฝึกโมเดลที่แข็งแกร่ง: มีอัลกอริทึมที่ทำให้โมเดลมีความไวต่อค่าผิดปกติหรือเสียงรบกวนน้อยลง (เช่น การเพิ่มข้อมูลฝึกสอนด้วยการปรับแต่งเล็กน้อยเพื่อให้โมเดลเรียนรู้ที่จะทนทาน) การตรวจสอบโค้ดและทดสอบความปลอดภัยอย่างสม่ำเสมอ (รวมถึง การทดสอบแบบทีมแดง ที่ผู้ทดสอบพยายามทำลายระบบ AI) มีความสำคัญเท่ากับซอฟต์แวร์ที่มีความสำคัญอื่น ๆ

• การติดตามและตรวจจับความผิดปกติ: หลังการใช้งาน ควรติดตามอินพุตและเอาต์พุตของระบบ AI อย่างต่อเนื่องเพื่อหาสัญญาณการแก้ไขหรือการเปลี่ยนแปลง ตั้งค่าการแจ้งเตือนสำหรับรูปแบบที่ผิดปกติ – เช่น หากมีคำขอที่ผิดปกติจำนวนมากมายกระทบโมเดล AI อย่างกะทันหัน (ซึ่งอาจบ่งชี้ว่ามีการโจมตีแบบปนเปื้อนหรือการสกัดข้อมูล) หรือหากโมเดลเริ่มให้ผลลัพธ์ที่ผิดปกติอย่างชัดเจน ระบบตรวจจับความผิดปกติ สามารถทำงานเบื้องหลังเพื่อแจ้งเตือนเหตุการณ์เหล่านี้
  การติดตามควรรวมถึงตัวชี้วัดคุณภาพข้อมูลด้วย หากความแม่นยำของโมเดลกับข้อมูลใหม่ลดลงอย่างไม่คาดคิด อาจเป็นสัญญาณของการเปลี่ยนแปลงข้อมูลหรือการโจมตีแบบปนเปื้อนที่เงียบ ๆ ซึ่งควรได้รับการตรวจสอบ ควรฝึกโมเดลใหม่หรืออัปเดตเป็นระยะด้วยข้อมูลใหม่เพื่อลดผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงตามธรรมชาติ และใช้แพตช์หากพบช่องโหว่ใหม่ในอัลกอริทึม AI

• แผนตอบสนองและกู้คืนเหตุการณ์: แม้จะพยายามอย่างดีที่สุด การละเมิดหรือความล้มเหลวก็อาจเกิดขึ้นได้ องค์กรควรมีแผนตอบสนองเหตุการณ์ที่ชัดเจนสำหรับระบบ AI หากเกิดการละเมิดข้อมูล จะควบคุมสถานการณ์และแจ้งผู้ได้รับผลกระทบอย่างไร?
  หากพบว่าข้อมูลฝึกสอนถูกปนเปื้อน มีชุดข้อมูลสำรองหรือเวอร์ชันโมเดลก่อนหน้าที่สามารถใช้แทนได้หรือไม่? การวางแผนสำหรับสถานการณ์เลวร้ายที่สุดช่วยให้มั่นใจได้ว่าการโจมตี AI จะไม่ทำให้การดำเนินงานหยุดชะงักนานเกินไป ควรสำรองข้อมูลสำคัญและเวอร์ชันโมเดลอย่างสม่ำเสมอ – เพื่อให้สามารถย้อนกลับไปยังสถานะที่รู้จักได้หากโมเดล AI ในการผลิตถูกบุกรุก

  ในงานที่มีความเสี่ยงสูง องค์กรบางแห่งยังรักษา โมเดล AI สำรอง หรือชุดโมเดล; หากโมเดลหนึ่งเริ่มแสดงพฤติกรรมผิดปกติ โมเดลรองสามารถตรวจสอบผลลัพธ์หรือเข้ามารับช่วงการประมวลผลจนกว่าปัญหาจะได้รับการแก้ไข (ซึ่งเปรียบเสมือนกลไกความปลอดภัย)

• การฝึกอบรมและสร้างความตระหนักรู้ให้พนักงาน: ความปลอดภัย AI ไม่ใช่แค่เรื่องเทคนิคเท่านั้น มนุษย์มีบทบาทสำคัญ ให้แน่ใจว่าทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลและพัฒนาของคุณได้รับการฝึกอบรมในแนวทางปฏิบัติที่ปลอดภัย พวกเขาควรตระหนักถึงภัยคุกคามเช่นการโจมตีแบบศัตรูและไม่ควรถือว่าข้อมูลที่ป้อนให้ AI จะปลอดภัยเสมอไป
  ส่งเสริมวัฒนธรรมแห่งความสงสัยที่ตั้งคำถามกับแนวโน้มข้อมูลที่ผิดปกติแทนที่จะมองข้าม นอกจากนี้ ให้ความรู้พนักงานทุกคนเกี่ยวกับความเสี่ยงจากวิศวกรรมสังคมที่ขับเคลื่อนด้วย AI (เช่น สอนวิธีสังเกตเสียงดีปเฟคหรืออีเมลฟิชชิ่งที่เพิ่มขึ้นด้วย AI) ความระมัดระวังของมนุษย์สามารถจับสิ่งที่ระบบอัตโนมัติอาจพลาดได้

การนำแนวทางปฏิบัติเหล่านี้ไปใช้สามารถลดความเสี่ยงจากเหตุการณ์ด้าน AI และความปลอดภัยของข้อมูลได้อย่างมาก หน่วยงานระหว่างประเทศ เช่น สำนักงานความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์และโครงสร้างพื้นฐานของสหรัฐฯ (CISA) และพันธมิตร แนะนำขั้นตอนเหล่านี้อย่างชัดเจน – ตั้งแต่ การนำมาตรการคุ้มครองข้อมูลที่เข้มแข็งและการบริหารความเสี่ยงเชิงรุก ไปจนถึงการเสริมสร้างการติดตามและความสามารถในการตรวจจับภัยคุกคาม สำหรับระบบ AI

ในคำแนะนำร่วมล่าสุด หน่วยงานเรียกร้องให้องค์กร “ปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อน เป็นกรรมสิทธิ์ และมีความสำคัญต่อภารกิจในระบบที่ใช้ AI” ด้วยมาตรการเช่น การเข้ารหัส การติดตามแหล่งที่มาของข้อมูล และการทดสอบอย่างเข้มงวด ที่สำคัญ ความปลอดภัยควรเป็นกระบวนการต่อเนื่อง: การประเมินความเสี่ยงอย่างสม่ำเสมอ จำเป็นเพื่อให้ทันกับภัยคุกคามที่เปลี่ยนแปลง

เช่นเดียวกับที่ผู้โจมตีมักคิดค้นกลยุทธ์ใหม่ ๆ (โดยเฉพาะอย่างยิ่งด้วยความช่วยเหลือของ AI เอง) องค์กรต้องอัปเดตและปรับปรุงการป้องกันอย่างต่อเนื่อง

ความพยายามระดับโลกและการตอบสนองทางกฎหมาย

รัฐบาลและองค์กรระหว่างประเทศทั่วโลกกำลังดำเนินการแก้ไขปัญหาด้านความปลอดภัยของข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับ AI เพื่อสร้างความไว้วางใจในเทคโนโลยี AI เราได้กล่าวถึงพระราชบัญญัติ AI ของสหภาพยุโรปที่จะบังคับใช้ข้อกำหนดด้านความโปร่งใส การบริหารความเสี่ยง และความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์สำหรับระบบ AI ที่มีความเสี่ยงสูง ยุโรปยังสำรวจการปรับปรุงกฎหมายความรับผิดชอบเพื่อให้ผู้ให้บริการ AI รับผิดชอบต่อความล้มเหลวด้านความปลอดภัย

ในสหรัฐอเมริกา สถาบันมาตรฐานและเทคโนโลยีแห่งชาติ (NIST) ได้สร้าง กรอบการบริหารความเสี่ยง AI เพื่อแนะนำองค์กรในการประเมินและลดความเสี่ยงของ AI รวมถึงความเสี่ยงด้านความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว กรอบงานของ NIST ที่เผยแพร่ในปี 2566 เน้นการสร้างระบบ AI ที่น่าเชื่อถือโดยพิจารณาประเด็นเช่น ความแข็งแกร่ง ความสามารถในการอธิบาย และความปลอดภัยตั้งแต่ขั้นตอนการออกแบบ

รัฐบาลสหรัฐฯ ยังร่วมมือกับบริษัท AI ชั้นนำในพันธสัญญาสมัครใจด้านความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์ – เช่น การทดสอบโมเดลโดยผู้เชี่ยวชาญอิสระ (ทีมแดง) เพื่อค้นหาช่องโหว่ก่อนปล่อยใช้งาน และการลงทุนในเทคนิคเพื่อทำให้ผลลัพธ์ของ AI ปลอดภัยยิ่งขึ้น

ความร่วมมือระหว่างประเทศในด้านความมั่นคงปลอดภัย AI มีความเข้มแข็งอย่างเห็นได้ชัด ความร่วมมือสำคัญเกิดขึ้นในปี 2566 เมื่อ NCSC ของสหราชอาณาจักร CISA FBI และหน่วยงานจากกว่า 20 ประเทศออก แนวทางสำหรับการพัฒนา AI ที่ปลอดภัย ร่วมกัน คำแนะนำระดับโลกที่ไม่เคยมีมาก่อนนี้เน้นว่าความปลอดภัย AI เป็นความท้าทายร่วมกันและให้แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด (สอดคล้องกับหลักการความปลอดภัยโดยการออกแบบที่กล่าวถึงก่อนหน้า) สำหรับองค์กรทั่วโลก

เน้นย้ำว่า “ความปลอดภัยต้องเป็นข้อกำหนดหลัก…ตลอดวงจรชีวิต” ของ AI ไม่ใช่แค่เรื่องที่คิดทีหลัง ความพยายามร่วมกันนี้แสดงให้เห็นถึงการตระหนักว่าภัยคุกคาม AI ไม่เคารพพรมแดน และช่องโหว่ในระบบ AI ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายของประเทศหนึ่งอาจส่งผลกระทบเป็นลูกโซ่ทั่วโลก

นอกจากนี้ องค์กรอย่าง UNESCO ยังได้ก้าวขึ้นมาสร้างมาตรฐานจริยธรรม AI ระดับโลกฉบับแรก (ปี 2564) ซึ่งแม้จะมีขอบเขตกว้าง แต่ก็รวมประเด็นความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวอย่างเข้มแข็ง คำแนะนำของ UNESCO เรียกร้องให้รัฐสมาชิกและบริษัทต่าง ๆ รับรองว่า “หลีกเลี่ยงและแก้ไขอันตรายที่ไม่พึงประสงค์ (ความเสี่ยงด้านความปลอดภัย) รวมถึงช่องโหว่ต่อการโจมตี (ความเสี่ยงด้านความมั่นคงปลอดภัย) โดยผู้มีส่วนเกี่ยวข้องกับ AI” และยังเน้นย้ำความจำเป็นในการรักษาการคุ้มครองข้อมูลและสิทธิมนุษยชนในบริบทของ AI

เรายังเห็นธีมคล้ายกันในหลักการ AI ของ OECD และคำแถลง AI ของ G7: ทั้งหมดเน้นความปลอดภัย ความรับผิดชอบ และความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้เป็นเสาหลักของ AI ที่น่าเชื่อถือ

ในภาคเอกชน มีระบบนิเวศที่เติบโตขึ้นซึ่งมุ่งเน้นด้านความปลอดภัย AI กลุ่มอุตสาหกรรมแบ่งปันงานวิจัยเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องแบบศัตรู และการประชุมต่าง ๆ มีหัวข้อ “ทีมแดง AI” และความปลอดภัย ML เป็นประจำ เครื่องมือและกรอบงานกำลังเกิดขึ้นเพื่อช่วยทดสอบโมเดล AI สำหรับช่องโหว่ก่อนนำไปใช้งาน แม้แต่หน่วยงานมาตรฐานก็มีส่วนร่วม – ISO กำลังพัฒนามาตรฐานความปลอดภัย AI ที่อาจเสริมมาตรฐานความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์ที่มีอยู่

สำหรับองค์กรและผู้ปฏิบัติงาน การปฏิบัติตามแนวทางและมาตรฐานระดับโลกเหล่านี้กำลังกลายเป็นส่วนหนึ่งของการตรวจสอบสถานะ ไม่เพียงแต่ลดความเสี่ยงของเหตุการณ์เท่านั้น แต่ยังเตรียมองค์กรให้พร้อมสำหรับการปฏิบัติตามกฎหมายและสร้างความไว้วางใจกับผู้ใช้และลูกค้า ในภาคส่วนเช่น การดูแลสุขภาพและการเงิน การแสดงให้เห็นว่า AI ของคุณปลอดภัยและเป็นไปตามข้อกำหนดสามารถเป็นข้อได้เปรียบในการแข่งขัน

>>> อาจเป็นประโยชน์สำหรับคุณ:

ความเสี่ยงจากการใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI)

ประโยชน์ของปัญญาประดิษฐ์สำหรับบุคคลและธุรกิจ

ศักยภาพการเปลี่ยนแปลงของ AI มาพร้อมกับความท้าทายด้านความปลอดภัยของข้อมูลที่สำคัญ การรับรองความปลอดภัยและความสมบูรณ์ของข้อมูลในระบบ AI เป็น สิ่งที่ไม่สามารถละเลยได้ – เป็นพื้นฐานของความสำเร็จและการยอมรับโซลูชัน AI ตั้งแต่การปกป้องความเป็นส่วนตัวของข้อมูลส่วนบุคคลไปจนถึงการปกป้องโมเดล AI จากการแก้ไขและการโจมตีแบบศัตรู จำเป็นต้องมีแนวทางที่ครอบคลุมและมุ่งเน้นความปลอดภัย

ปัญหาเหล่านี้ครอบคลุมทั้งเทคโนโลยี นโยบาย และปัจจัยมนุษย์: ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ต้องได้รับการจัดการอย่างรับผิดชอบภายใต้กฎหมายความเป็นส่วนตัว โมเดล AI ต้องได้รับการปกป้องจากเทคนิคการโจมตีรูปแบบใหม่ และผู้ใช้รวมถึงนักพัฒนาต้องตื่นตัวในยุคที่ภัยคุกคามไซเบอร์ขับเคลื่อนด้วย AI

ข่าวดีคือความตระหนักรู้เกี่ยวกับปัญหาด้าน AI และความปลอดภัยของข้อมูลสูงขึ้นอย่างไม่เคยมีมาก่อน รัฐบาล องค์กรระหว่างประเทศ และผู้นำในอุตสาหกรรมกำลังพัฒนากรอบงานและกฎระเบียบเพื่อแนะนำการพัฒนา AI อย่างปลอดภัย ขณะเดียวกัน งานวิจัยล้ำสมัยยังคงพัฒนาความทนทานของ AI – ตั้งแต่อัลกอริทึมที่ต้านทานตัวอย่างศัตรูไปจนถึงวิธีการ AI ที่รักษาความเป็นส่วนตัว เช่น การเรียนรู้แบบกระจายและความเป็นส่วนตัวเชิงแตกต่าง ที่ช่วยให้ได้ข้อมูลเชิงลึกโดยไม่เปิดเผยข้อมูลดิบ

ด้วยการนำแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดมาใช้ – การเข้ารหัสที่แข็งแกร่ง การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล การติดตามอย่างต่อเนื่อง และอื่น ๆ – องค์กรสามารถลดความเสี่ยงได้อย่างมาก

สุดท้ายนี้ AI ควรถูกพัฒนาและใช้งานด้วยแนวคิด “ความปลอดภัยมาก่อน” ตามที่ผู้เชี่ยวชาญระบุ ความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์เป็นเงื่อนไขเบื้องต้นเพื่อให้ AI ส่งมอบประโยชน์ได้อย่างเต็มที่ เมื่อระบบ AI มีความปลอดภัย เราจะสามารถเก็บเกี่ยวประสิทธิภาพและนวัตกรรมด้วยความมั่นใจ

แต่หากเรามองข้ามคำเตือน การละเมิดข้อมูล การแก้ไขที่เป็นอันตราย และการละเมิดความเป็นส่วนตัวอาจทำลายความไว้วางใจของสาธารณะและก่อให้เกิดอันตรายจริง ในสาขาที่พัฒนาอย่างรวดเร็วนี้ การรักษาความพร้อมและการอัปเดตอย่างต่อเนื่องเป็นกุญแจสำคัญ AI และความปลอดภัยของข้อมูลเป็นสองด้านของเหรียญเดียวกัน – และมีเพียงการจัดการควบคู่กันเท่านั้นที่เราจะปลดล็อกศักยภาพของ AI ได้อย่างปลอดภัยและรับผิดชอบสำหรับทุกคน