ไขกุญแจสู่ประโยชน์ของ AI: ต้องเริ่มที่การ 'รักษาความปลอดภัย' ตัวมันเอง
ปัญญาประดิษฐ์ (AI) นี่มันมีแววรุ่งสุดๆ ในการช่วยป้องกันภัยไซเบอร์ ทำให้ทีมนักรบไซเบอร์ (security practitioners) ตาลายกับแจ้งเตือน (alert fatigue) น้อยลง มองเห็นรูปแบบการโจมตีได้เร็วกว่าเดิม และทำงานสเกลใหญ่ที่คนอย่างเดียวทำไม่ไหว
แต่... (มีแต่) การจะไปถึงจุดนั้นได้ มันขึ้นอยู่กับว่าเรารักษาความปลอดภัย 'ระบบ' ที่ทำให้ AI มันทำงานได้ดีแค่ไหนต่างหาก
ทุกองค์กรที่กำลังลองเอา AI มาใช้ในงานความปลอดภัย ไม่ว่าจะรู้ตัวหรือไม่ กำลัง 'เพิ่มพื้นที่เสี่ยง' (attack surface) ให้ตัวเอง ถ้าไม่มีการกำกับดูแล (governance) ที่ชัดเจน, การควบคุมตัวตน (identity controls) ที่แข็งแกร่ง, และมองไม่เห็นว่า AI มันตัดสินใจยังไง (visibility) ... ไอ้ AI ที่หวังดีนี่แหละ จะสร้างความเสี่ยงมากกว่าลดความเสี่ยงซะอีก
ถ้าอยากได้ประโยชน์จาก AI จริงๆ เหล่าผู้ป้องกัน (defenders) ต้องซีเรียสกับการรักษาความปลอดภัย AI ให้เหมือนกับที่ทำกับระบบสำคัญอื่นๆ พูดง่ายๆ คือ ต้อง 'เชื่อใจ' ข้อมูลที่มันเรียนรู้, 'รับผิดชอบ' ต่อสิ่งที่มันทำลงไป, และ 'ตรวจสอบ' ผลลัพธ์ที่มันสร้างขึ้นมาได้ เมื่อเราทำได้ถูกต้อง AI จะกลายเป็น 'ผู้ช่วย' ขยายขีดความสามารถของมนุษย์ ไม่ใช่มา 'แทนที่' ช่วยให้คนทำงานฉลาดขึ้น ตอบสนองเร็วขึ้น และป้องกันได้ดีขึ้น
สร้างความไว้วางใจให้ระบบ AI ที่ทำงานอัตโนมัติ (Agentic AI)
พอองค์กรเริ่มเอา AI มาใช้ในงานป้องกัน 'การรักษาความปลอดภัยด้านตัวตน' (Identity Security) จะกลายเป็นรากฐานของความไว้ใจเลย
AI ทุกตัว, ทุกสคริปต์, หรือ 'agent' ที่ทำงานเองได้ในระบบ กลายเป็น 'ตัวตนใหม่' (identity) ที่เข้าถึงข้อมูล, สั่งการ, และมีผลต่อการป้องกันได้ ถ้า 'ตัวตน' เหล่านี้ไม่ถูกควบคุมให้ดี เครื่องมือที่กะเอามาช่วยกันภัย จะกลายเป็นบ่อเกิดความเสี่ยงซะเอง
ยุคของ 'Agentic AI' (AI ที่คิดและทำเองได้) ยิ่งทำให้เรื่องนี้สำคัญมาก ระบบพวกนี้ไม่ใช่แค่ 'วิเคราะห์' แต่มัน 'ลงมือทำ' ได้โดยไม่ต้องรอคนสั่ง เช่น คัดกรองแจ้งเตือน, เพิ่มข้อมูล, หรือสั่งการรับมือ (trigger response playbooks) ตามอำนาจที่คนมอบให้ ทุกการกระทำของมันคือ 'ธุรกรรมของความไว้วางใจ' (transaction of trust) ซึ่งความไว้ใจนี้ต้องผูกกับ 'ตัวตน', ยืนยันผ่าน 'นโยบาย', และ 'ตรวจสอบ' ได้ทุกขั้นตอน
หลักการเดียวกับที่ใช้คุมคนและเซอร์วิส ก็ต้องเอามาใช้กับ AI agent ด้วย:
- จำกัดสิทธิ์ (Scoped credentials & least privilege): ให้ AI แต่ละตัวเข้าถึงได้แค่ข้อมูลและฟังก์ชันที่จำเป็นต่องานของมันเท่านั้น
- ยืนยันตัวตนเข้มงวด (Strong authentication & key rotation): ป้องกันการปลอมตัวหรือกุญแจ (credential) รั่วไหล
- บันทึกและตรวจสอบได้ (Activity provenance & audit logging): ทุกอย่างที่ AI ทำ ต้องติดตาม, ตรวจสอบ, และย้อนกลับ (reverse) ได้ถ้าจำเป็น
- แบ่งแยกและจำกัดพื้นที่ (Segmentation & isolation): กันไม่ให้ agent หนึ่งมายุ่งกับอีก agent หนึ่งได้ ป้องกันไม่ให้ตัวหนึ่งโดนแฮ็กแล้วลามไปทั่ว
พูดง่ายๆ คือ ต้องปฏิบัติกับ AI agent ทุกตัวเหมือนเป็น 'ตัวตน' หนึ่งในระบบ IAM (การจัดการตัวตนและการเข้าถึง) ของคุณ ต้องมีเจ้าของ, มีนโยบายวงจรชีวิต, มีขอบเขตการมอนิเตอร์ เหมือน user หรือ service account ทั่วไป ทีมป้องกันต้องคอยดูว่า agent พวกนี้ 'ทำอะไรได้บ้าง' ไม่ใช่แค่ 'มันควรจะทำอะไร' เพราะความสามารถมันมักจะล้ำหน้าดีไซน์ที่วางไว้เสมอ
แนวปฏิบัติที่ดีที่สุดเพื่อความสำเร็จในการรักษาความปลอดภัย AI
การรักษาความปลอดภัย AI เริ่มต้นที่การปกป้องระบบที่ทำให้มันทำงานได้ ทั้งโมเดล, ท่อส่งข้อมูล (data pipelines), และการเชื่อมต่อต่างๆ ที่ฝังอยู่ในงานความปลอดภัยทุกวันนี้ เหมือนที่เรากันเน็ตเวิร์กและเครื่องปลายทาง (endpoints) เราก็ต้องปฏิบัติกับระบบ AI เหมือนเป็น 'โครงสร้างพื้นฐานสำคัญ' (mission-critical infrastructure) ที่ต้องป้องกันหลายชั้นและต่อเนื่อง
ทาง SANS เขามีพิมพ์เขียว (Blueprint) ที่ชื่อ SANS Secure AI Blueprint ซึ่งมีแนวทาง 'Protect AI' เป็นจุดเริ่มต้นที่ดี พิมพ์เขียวนี้สร้างบน SANS Critical AI Security Guidelines กำหนด 6 ขอบเขตการควบคุม (control domains) ที่เอาไปใช้ได้จริง:
- การควบคุมการเข้าถึง (Access Controls): ใช้หลัก 'สิทธิ์น้อยสุด' (least privilege) และยืนยันตัวตนเข้มงวดกับทุกโมเดล, ชุดข้อมูล, และ API ตรวจสอบ log ตลอดเวลา
- การควบคุมข้อมูล (Data Controls): ตรวจสอบ, คัดกรอง (sanitize), และจัดประเภทข้อมูลทั้งหมดที่ใช้เทรน, เสริม, หรือใช้งาน เก็บให้ปลอดภัยและติดตามที่มา (lineage) เพื่อลดความเสี่ยงข้อมูลรั่วหรือโมเดลถูกป้อนยาพิษ (model poisoning)
- กลยุทธ์การนำไปใช้ (Deployment Strategies): ทำให้สภาพแวดล้อม AI แข็งแกร่งด้วย sandboxing, การคัดกรอง CI/CD, และการทำ red-teaming (ทดสอบเจาะ) ก่อนปล่อยใช้งานจริง
- ความปลอดภัยตอนใช้งาน (Inference Security): ป้องกันโมเดลจากการโดน 'prompt injection' (การป้อนคำสั่งพิษ) หรือการใช้ในทางที่ผิด โดยการตรวจสอบ input/output, ตั้ง 'รั้วกั้น' (guardrails), และมีช่องทางแจ้งเหตุฉุกเฉินเมื่อมีการสั่งการที่ผลกระทบสูง
- การตรวจสอบ (Monitoring): สังเกตพฤติกรรมและผลลัพธ์ของโมเดลตลอดเวลา เพื่อดูความผิดเพี้ยน (drift), ความผิดปกติ, หรือสัญญาณการถูกโจมตี
- ความปลอดภัยของโมเดล (Model Security): ทำเวอร์ชัน, ลงนาม, และตรวจสอบความสมบูรณ์ (integrity-check) ของโมเดลตลอดอายุการใช้งาน เพื่อให้แน่ใจว่าเป็นของจริง ไม่ได้ถูกสลับสับเปลี่ยน
การควบคุมเหล่านี้สอดคล้องกับ NIST AI Risk Management Framework และ OWASP Top 10 for LLMs (10 ช่องโหว่ยอดฮิตของ AI) ซึ่งเน้นจุดอ่อนสำคัญๆ ตั้งแต่ prompt injection, ปลั๊กอินไม่ปลอดภัย, ไปจนถึง model poisoning และข้อมูลรั่ว การใช้แนวทางเหล่านี้จะช่วยให้เราป้องกันได้จริง
สร้างสมดุลระหว่าง 'การเสริม' (Augmentation) และ 'การทำอัตโนมัติ' (Automation)
ระบบ AI มันเก่งเหมือนเด็กฝึกงานที่ไม่เคยหลับ แต่ทีมความปลอดภัยต้องแยกให้ออกว่า งานไหนควร 'ทำอัตโนมัติ' (automate) และงานไหนควรแค่ 'ให้ช่วยเสริม' (augment)
งานบางอย่างเหมาะกับการทำอัตโนมัติเต็มตัว โดยเฉพาะงานที่ทำซ้ำๆ, วัดผลได้, และเสี่ยงต่ำถ้าเกิดพลาด แต่บางงานต้องการ 'คน' มาดูแลโดยตรง เพราะบริบท, สัญชาตญาณ, หรือจริยธรรม สำคัญกว่าความเร็ว
งานอย่างการเพิ่มข้อมูลภัยคุกคาม (Threat enrichment), การแยกแยะ log, หรือการยุบรวมแจ้งเตือนซ้ำซ้อน (deduplication) พวกนี้เหมาะทำอัตโนมัติมาก เพราะมันใช้ข้อมูลเยอะและขับเคลื่อนด้วยแพทเทิร์น
ในทางกลับกัน งานอย่างการประเมินขอบเขตเหตุการณ์ (incident scoping), การหาตัวผู้กระทำผิด (attribution), หรือการตัดสินใจรับมือ มันต้องอาศัยบริบทที่ AI อาจจะไม่เข้าใจทั้งหมด ตรงนี้ AI ควรทำหน้าที่เป็น 'ผู้ช่วย' คอยชี้เป้า, แนะนำขั้นตอนถัดไป, หรือสรุปข้อมูลให้ โดยที่ 'คน' ยังเป็นผู้มีอำนาจตัดสินใจ
การหาจุดสมดุลนี้ต้องอาศัยการออกแบบกระบวนการที่ดี ทีมต้องจัดประเภทงานตาม 'ความทนทานต่อความผิดพลาด' และ 'ต้นทุนหากระบบอัตโนมัติล้มเหลว' ถ้างานไหนเสี่ยงสูงที่จะเกิด false positive หรือพลาดรายละเอียดสำคัญ ให้ 'คน' คุมเกม (keep humans in the loop) แต่ถ้างานไหนวัดความแม่นยำได้ชัดเจน ก็ให้ AI ช่วยเร่งสปีดไปเลย
เจอกันที่งาน SANS Surge 2026!
ผู้เขียนบทความนี้จะไปเจาะลึกเรื่องนี้ใน keynote ที่งาน SANS Surge 2026 (23-28 ก.พ. 2026) ซึ่งจะมาดูกันว่าทีมความปลอดภัยจะแน่ใจได้อย่างไรว่าระบบ AI ที่ใช้อยู่นั้นปลอดภัยพอที่จะพึ่งพาได้ ถ้าองค์กรของคุณกำลังเดินหน้าเรื่อง AI อย่างรวดเร็ว งานนี้จะช่วยให้คุณเดินหน้าได้อย่างปลอดภัยมากขึ้นครับ
#ดรกฤษฎาแก้ววัดปริง #ไทยสมาร์ทซิตี้ #SmartCity #DRKRIT #สมาร์ทซิตี้คลิก
