AI Agents และความท้าทายด้าน Cybersecurity ในปี 2026

การจัดการความเสี่ยงจากการขยายตัวของ AI Automation อย่างไม่มีการควบคุม

ในยุคที่องค์กรต่างแข่งขันกันนำเทคโนโลยี AI Agents มาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและลดต้นทุน การขยายตัวอย่างรวดเร็วของระบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI กำลังสร้างความท้าทายใหม่ด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่ CISO ทุกคนต้องเผชิญ ตามรายงานล่าสุดจาก Gartner เดือนมกราคม 2026 พบว่าการใช้งาน AI Agents ที่ไม่ได้รับการควบคุมกำลังขยาย Attack Surface ขององค์กรอย่างมีนัยสำคัญ ทำให้เกิดความเสี่ยงจาก Shadow AI และ Rogue Automation ที่อาจก่อให้เกิดความเสียหายร้ายแรง

ปรากฏการณ์ Shadow AI: ภัยคุกคามที่มองไม่เห็น

Shadow AI เป็นปรากฏการณ์ที่พนักงานและนักพัฒนาใช้เครื่องมือ AI แบบอัตโนมัติโดยไม่ผ่านการอนุมัติจากทีม IT หรือ Cybersecurity ซึ่งสามารถแบ่งออกเป็นหลายรูปแบบ ได้แก่ AI ที่ฝังอยู่ใน Enterprise Software ที่มีอยู่แล้ว, AI Agents ที่พนักงานสร้างขึ้นเองโดยใช้ No-code/Low-code Platform หรือ Vibe Coding เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน และ AI ที่เชื่อมต่อกับระบบภายในผ่าน Protocol ต่างๆ เช่น MCP

จากการสำรวจพบว่า 32% ของพนักงาน IT ที่ใช้เครื่องมือ Generative AI ในการทำงานเลือกที่จะปิดบังการใช้งานจากองค์กร ทำให้ทีม Cybersecurity ไม่สามารถค้นพบและควบคุมได้ นอกจากนี้ 61% ของผู้เชี่ยวชาญด้าน Cybersecurity ระดับอาวุโสสังเกตเห็นการใช้งาน AI Agent Automation จาก Enterprise Software ที่ได้รับอนุมัติแล้ว และอีก 59% สงสัยหรือมีหลักฐานว่ามีการใช้ AI Agent Automation ที่ไม่ได้รับอนุมัติภายในองค์กร

ความเสี่ยงด้าน Cybersecurity จาก AI Agents ในปี 2026

Gartner ได้ทำนายแนวโน้มความเสี่ยงที่สำคัญสามประการ ได้แก่:

1. การโจมตีผ่าน Access Control Issues: คาดการณ์ว่าถึงปี 2029 มากกว่า 50% ของการโจมตีทางไซเบอร์ที่ประสบความสำเร็จต่อ AI Agents จะใช้ประโยชน์จากปัญหาการควบคุมการเข้าถึง โดยใช้ Direct หรือ Indirect Prompt Injection เป็น Attack Vector หลัก

2. ต้นทุนความเสียหายที่สูงขึ้น: ถึงปี 2027 ต้นทุนที่องค์กรต้องรับจากการใช้ AI Agents ในทางที่ผิดจะสูงกว่าการโจมตีแบบดั้งเดิมอย่างน้อย 4 เท่า เนื่องจาก AI Agents สามารถดำเนินการอัตโนมัติได้อย่างรวดเร็วและต่อเนื่อง ทำให้ขนาดของความเสียหาย (Data Loss, System Compromise) เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ

3. ประโยชน์จากการมีโครงสร้างความปลอดภัย: ภายในปี 2028 CISO และ CIO ที่ร่วมมือกับผู้นำธุรกิจในการสร้าง Structured Cybersecurity Program สำหรับ AI Agents จะสามารถเร่งความคืบหน้าของโครงการ High-agency AI ได้เร็วขึ้น 20% และลดจำนวน Critical Incidents ได้มากกว่า 50%

กรอบการจัดการความเสี่ยงตามระดับ Autonomy และ Data Sensitivity

Gartner แนะนำให้ CISO จัดลำดับความสำคัญของการลดความเสี่ยงโดยพิจารณาจากสองมิติหลัก คือ ความละเอียดอ่อนของข้อมูลที่ AI Agents สามารถเข้าถึงได้ และระดับความเป็นอิสระ (Agency) ในการดำเนินการของ AI ซึ่งสามารถแบ่งประเภท AI Agents ออกเป็น 4 ประเภทหลัก

1. Embedded Agents

เป็น AI ที่ฝังอยู่ภายใน Enterprise Application เช่น AgentForce ใน Salesforce ซึ่งขอบเขตการทำงานถูกจำกัดโดย Application นั้นๆ การจัดการความปลอดภัยสามารถทำได้ผ่าน Access Control และ Configuration Hardening ของ Application หลัก

2. Stand-alone Agents

สามารถใช้งานเป็น SaaS หรือติดตั้งภายในองค์กร ความละเอียดอ่อนของข้อมูลขึ้นอยู่กับ Resources ที่เข้าถึง ขณะที่ระดับ Agency ขึ้นอยู่กับเครื่องมือที่มีให้ใช้งาน การแก้ไขปัญหาเชื่อมโยงกับระดับการมีส่วนร่วมขององค์กรในการพัฒนา

3. Goal-driven Agents

ใช้ Nondeterministic Models เช่น LLMs ในการสร้าง Business Logic เช่น Manus หรือ ChatGPT Agent การจัดหมวดหมู่แยกประเภทนี้เน้นย้ำถึงความจำเป็นในการมี Cybersecurity Practices และ Controls เฉพาะที่มุ่งเป้าไปที่ AI Models

4. Multi-agent Systems (MAS)

มีหลายรูปแบบ ตั้งแต่แบบ Packaged (Application ที่ประกอบด้วย Agent Modules หลายตัว) ไปจนถึงแบบที่ Agents หลายตัวสื่อสารกันผ่าน Network ซึ่งความเสี่ยงและความรับผิดชอบแตกต่างกันมาก จึงต้องมีแนวทางการจัดการที่แตกต่างกัน

กลยุทธ์สำคัญที่ CISO ต้องดำเนินการทันที

1. Discovery และ Inventory Management

ขยายมาตรการการค้นพบที่มีอยู่เพื่อสำรวจ Shadow AI Agents ทั้งที่มาในรูปแบบ SaaS, ที่ฝังอยู่ใน Enterprise Software, Stand-alone Agents ที่สร้างจาก No-code/Low-code Platform หรือที่พัฒนาเองโดยองค์กร ใช้เครื่องมือ AI Usage Control ที่สามารถค้นพบทั้ง Intent และ Function ของการใช้งาน AI

2. Cybersecurity Program Adaptation

ปรับปรุง Cybersecurity Posture Management Framework ให้รองรับการประเมินความเสี่ยงของ AI Agents รวมถึง Authentication, Behavioral Anomaly Detection, AI Agent Identity Management, Automated Access Control และ Adversarial Testing สำหรับ Custom-built AI Agents

3. Investment Prioritization

มุ่งเน้นการลงทุนในช่วงแรกที่ Data Security และ Access Management เนื่องจากเพียง 41% ของโปรเจกต์ GenAI Prototype จะไปถึงขั้น Production จึงควรหลีกเลี่ยงการใช้ทรัพยากรมากเกินไปกับ Pilot Projects ทั้งหมด

4. Incident Response Enhancement

สร้าง Incident Response Playbooks ใหม่เพื่อตรวจจับและหยุด Rogue AI Automation อย่างรวดเร็ว โดยปรับ Workflow ให้รองรับความเร็วของ High-frequency Automation พร้อม Continuous Monitoring และ Extended Detection Capabilities

ความท้าทายในการจัดการ AI Agents

องค์กรต่างเผชิญกับแรงกดดันอย่างมากในการนำ AI มาใช้ โดย 79% ของผู้นำด้าน IT คาดหว้างว่า AI Agents จะสร้างประโยชน์ด้านประสิทธิภาพอย่างมีนัยสำคัญ ทำให้มีการเร่งแปลง AI Chatbots ที่สร้างเองให้กลายเป็น AI Agents โดยเชื่อมต่อกับ Internal APIs และเครื่องมือต่างๆ ซึ่งเพิ่มความเสี่ยงใหม่ๆ เข้ามา

อย่างไรก็ตาม เพียง 14% ของผู้นำ IT เท่านั้นที่มั่นใจอย่างมากว่าข้อมูลขององค์กรพร้อมสำหรับการโต้ตอบกับ AI ทั้งโดย Human และ AI นอกจากนี้ 70% ของผู้นำ IT ที่ใช้ Microsoft Copilot กังวลเรื่อง Copilot Agent Sprawl หรือการขยายตัวของ Agents อย่างไม่มีการควบคุม

CISO ไม่สามารถหยุดหรือชะลอโครงการเหล่านี้ได้ เนื่องจาก CEO และ CIO ยังคงผลักดันการนำ AI มาใช้อย่างก้าวร้าวเพื่อรักษาความสามารถในการแข่งขัน ดังนั้นจึงจำเป็นต้องสร้าง Layered Security Program Oversight ที่เหมาะสม

แนวทางการจัดการความเสี่ยงแบบครอบคลุม

Enhanced Logging และ Monitoring: ลงทุนใน Advanced Logging Tools ที่สามารถประมวลผล Natural Language Outputs และติดตามพฤติกรรมแบบไดนามิกจาก AI Agents รวมถึงการรวม Logs เข้าสู่ระบบ SIEM เพื่อ Real-time Alerts

Resilience และ Continuity: สร้างมาตรการเพื่อเพิ่มความยืดหยุ่นและความต่อเนื่องในการรับมือกับความเสี่ยงจาก AI Automation รวมถึง Layered Defenses, Human-in-the-loop Oversight สำหรับฟังก์ชันสำคัญ และ Validation Testing ของพฤติกรรม AI Agents

Collaboration และ Communication: ทำงานร่วมกับทีมที่อนุมัติหรือใช้งาน AI Automations เพื่อกำหนดขอบเขตของ Cybersecurity Actions และจังหวะเวลาที่เหมาะสม โดยคำนึงถึงว่าเพียงส่วนน้อยของ Pilots เท่านั้นที่จะไปถึง Production

บทสรุป: ก้าวสู่ปี 2026 อย่างมั่นใจด้วยการจัดการความเสี่ยงที่เหมาะสม

การขยายตัวของ AI Agents ในปี 2026 เป็นทั้งโอกาสและความท้าทาย องค์กรที่สามารถสร้างสมดุลระหว่างการส่งเสริมนวัตกรรมและการจัดการความเสี่ยงได้อย่างเหมาะสมจะได้เปรียบในการแข่งขัน CISO ที่ดำเนินการตามกรอบการทำงานที่มีโครงสร้าง มุ่งเน้นที่ Business Risk และ Technology Maturity จะสามารถรองรับโครงการ AI เชิงกลยุทธ์ขององค์กรได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ALPHASEC: พันธมิตรด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์สำหรับยุค AI

ALPHASEC พร้อมเป็นพันธมิตรความมั่นคงปลอดภัยทางไซเบอร์ในยุค AI Agents ด้วยบริการครบวงจรที่ออกแบบมาเพื่อปกป้ององค์กรจากภัยคุกคามรูปแบบใหม่ โดยทีมงานผู้เชี่ยวชาญพร้อมดูแลและให้บริการครอบคลุมทั้งในกรุงเทพมหานคร และทุกภูมิภาคทั่วประเทศไทย เพื่อให้คุณใช้เทคโนโลยี AI ได้อย่างเต็มศักยภาพอย่างไร้กังวล

ติดต่อเราวันนี้เพื่อขอคำปรึกษาฟรี

Website: www.alphasec.co.th | Email: contact@alphasec.co.th

#AIAgents #Cybersecurity #Automation