ยกระดับความมั่นคงปลอดภัย AI ด้วย AI Security Guideline จาก สกมช.: คู่มือสำหรับองค์กรไทยในยุคดิจิทัล
- Kasidet Khongphuttikun
- 17 ต.ค.
- ยาว 2 นาที
ทำไมองค์กรไทยต้องให้ความสำคัญกับ AI Security
ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence หรือ AI) ได้กลายเป็นเทคโนโลยีสำคัญที่ขับเคลื่อนการเติบโตทางธุรกิจและการพัฒนาประเทศในปี 2025 การนำ AI มาประยุกต์ใช้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ยกระดับการให้บริการ และสร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน อย่างไรก็ตาม การใช้งาน AI มาพร้อมกับความเสี่ยงด้านความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์ที่ซับซ้อน ซึ่งองค์กรต้องเตรียมพร้อมรับมือ
สำนักงานคณะกรรมการการรักษาความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์แห่งชาติ (สกมช.) จึงได้จัดทำ AI Security Guideline หรือแนวปฏิบัติการใช้ปัญญาประดิษฐ์อย่างมั่นคงปลอดภัย เพื่อเป็นมาตรฐานในการคุ้มครองระบบ AI ของประเทศไทย บทความนี้จะพาคุณทำความเข้าใจกับแนวปฏิบัติดังกล่าวอย่างครบถ้วน
AI Security Guideline คืออะไร และทำไมองค์กรต้องให้ความสำคัญ
AI Security Guideline เป็นเอกสารแนวปฏิบัติที่พัฒนาโดย สกมช. โดยศูนย์วิจัยความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์ ซึ่งอ้างอิงจากมาตรฐานสากล เช่น ISO/IEC, ENISA และ OWASP แนวปฏิบัตินี้มุ่งเน้นการสร้างความมั่นคงปลอดภัยให้กับระบบ AI ตั้งแต่ขั้นตอนการออกแบบจนถึงการนำไปใช้งานจริง
แนวปฏิบัติฉบับนี้เหมาะสำหรับหลากหลายกลุ่มเป้าหมาย ได้แก่:
ผู้บริหารระดับสูงที่ต้องกำหนดนโยบาย AI Security
ทีมพัฒนาและดำเนินงาน AI
เจ้าหน้าที่ฝ่ายความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์
เจ้าหน้าที่คุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (DPO)
ฝ่ายกฎหมายและกำกับการปฏิบัติตาม
ภัยคุกคามด้าน AI Security ที่ต้องระวัง
ภัยคุกคามต่อระบบ AI มีความซับซ้อนกว่าการโจมตีทางไซเบอร์ทั่วไป เนื่องจากผู้โจมตีมุ่งเป้าไปที่ตรรกะการทำงานของโมเดล AI โดยตรง ภัยคุกคามหลักแบ่งออกเป็น 2 กลุ่ม:
กลุ่มที่ 1: ภัยคุกคาม Adversarial Machine Learning (AML)
1. Data Poisoning (การวางยาข้อมูล) ผู้โจมตีแทรกข้อมูลที่เป็นอันตรายเข้าไปในชุดข้อมูลฝึกสอน ทำให้โมเดล AI เรียนรู้พฤติกรรมที่ผิดพลาดตามที่กำหนด
2. Evasion Attack (การหลบหลีก) การสร้างข้อมูลนำเข้าที่มีการปรับเปลี่ยนเล็กน้อย เพื่อหลอกให้โมเดล AI ตัดสินใจผิดพลาดในขั้นตอนการใช้งาน
3. Prompt Injection การสร้างคำสั่งที่มีเจตนาทำลายมาตรการความปลอดภัยของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เช่น ChatGPT หรือ Gemini เพื่อให้โมเดลทำงานนอกเหนือขอบเขตที่อนุญาต
4. Model Extraction (การขโมยโมเดล) การส่งคำสั่งจำนวนมากไปยัง API ของโมเดล AI เป้าหมาย เพื่อลอกเลียนและสร้างโมเดลทดแทนที่มีความสามารถใกล้เคียงกัน
5. Data Privacy Breach การใช้เทคนิค Inference Attacks เพื่อพยายามสร้างข้อมูลฝึกสอนขึ้นมาใหม่ หรือตรวจสอบว่าข้อมูลส่วนบุคคลถูกใช้ในการฝึกโมเดลหรือไม่
กลุ่มที่ 2: ภัยคุกคามที่มิใช่ AML
1. AI Supply Chain Attacks การโจมตีผ่านช่องโหว่ในส่วนประกอบของบุคคลที่สาม เช่น ไลบรารีซอฟต์แวร์ หรือโมเดลที่ดาวน์โหลดจากแหล่งที่ไม่น่าเชื่อถือ
2. Generative AI Threats การใช้ AI เป็นเครื่องมือโจมตี เช่น การสร้าง Deepfake, Vibe Hacking เพื่อเลียนแบบผู้บริหาร หรือ Deepfake-as-a-Service (DFaaS)
3. Agentic AI Threats AI ที่สามารถตัดสินใจและดำเนินการได้เอง ซึ่งผู้โจมตีสามารถใช้วางแผนการโจมตีแบบหลายขั้นตอนอย่างต่อเนื่อง
กรอบการรักษาความมั่นคงปลอดภัย AI ตลอดวงจรชีวิต
แนวปฏิบัติของ สกมช. เน้นหลักการ Secure by Design คือการบูรณาการความมั่นคงปลอดภัยเข้าไปในทุกขั้นตอนของวงจรชีวิตระบบ AI ตั้งแต่การออกแบบจนถึงการทำลาย
3 หลักการพื้นฐานของ AI Security
1. Secure by Design (ออกแบบอย่างมั่นคงปลอดภัย) ความมั่นคงปลอดภัยต้องเป็นข้อกำหนดหลักตั้งแต่ต้น โดยมีการสร้างแบบจำลองภัยคุกคาม (Threat Modeling) และใช้เทคโนโลยีคุ้มครองความเป็นส่วนตัว (PETs)
2. Secure Defaults (ตั้งค่าเริ่มต้นอย่างมั่นคง) ตั้งค่าเริ่มต้นของระบบให้มีความปลอดภัยสูงสุด เช่น การควบคุมการเข้าถึงแบบ Least Privilege และการตรวจสอบข้อมูลนำเข้า
3. Defense-in-Depth (ป้องกันเชิงลึก) วางมาตรการความปลอดภัยหลายชั้นที่ทำงานส่งเสริมกัน ตั้งแต่ระดับเครือข่าย แอปพลิเคชัน โมเดล ไปจนถึงข้อมูล
วงจรชีวิตระบบ AI ทั้ง 7 ระยะ
ระยะที่ 0: Concept (แนวคิด) วางรากฐานด้านการกำกับดูแลและประเมินความเสี่ยง โดยพิจารณากฎหมายที่เกี่ยวข้อง เช่น CISA และ PDPA
ระยะที่ 1: Secure Design (ออกแบบอย่างมั่นคง) แปลงความเสี่ยงเป็นสถาปัตยกรรมระบบที่จับต้องได้ ด้วยการสร้างแบบจำลองภัยคุกคามและออกแบบ Guardrails สำหรับ Generative AI
ระยะที่ 2: Secure Development (พัฒนาอย่างมั่นคง) บริหารจัดการความมั่นคงของห่วงโซ่อุปทาน AI ด้วยการสแกนช่องโหว่และคุ้มครองสินทรัพย์ด้วยการเข้ารหัสลับ
ระยะที่ 3: Secure Verification (ทวนสอบความมั่นคง) ใช้ AI Red Teaming เพื่อค้นหาช่องโหว่ และทดสอบด้วย Adversarial Samples และ Prompt Injection Testing
ระยะที่ 4: Secure Deployment (นำไปใช้งานอย่างมั่นคง) เสริมความแข็งแกร่งให้โครงสร้างพื้นฐาน คุ้มครองโมเดลด้วย Encryption at Rest และ Confidential Computing (TEE) สำหรับข้อมูลอ่อนไหว
ระยะที่ 5: Secure Operation & Maintenance (ดำเนินงานอย่างมั่นคง) เฝ้าระวังพฤติกรรมของโมเดล ตรวจสอบ Data Drift บริหารจัดการช่องโหว่ และตอบสนองต่อเหตุการณ์ฉุกเฉิน
ระยะที่ 6: Disposal (กำจัดและทำลาย) ปลดระวางระบบและทำลายข้อมูลและโมเดลอย่างถาวรด้วยเทคนิค Cryptographic Erasure
การกำกับดูแลและการปฏิบัติตามกฎหมายไทย
องค์กรที่ใช้งาน AI ในประเทศไทยต้องปฏิบัติตามกฎหมายและหลักการสำคัญดังนี้:
กฎหมายที่เกี่ยวข้อง
1. พ.ร.บ. การรักษาความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์ พ.ศ. 2562 (CISA) หากระบบ AI ใช้ในหน่วยงานที่เป็นโครงสร้างพื้นฐานสำคัญทางสารสนเทศ (CII) ต้องปฏิบัติตามมาตรฐานของ สกมช.
2. พ.ร.บ. คุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล พ.ศ. 2562 (PDPA) ต้องมีฐานทางกฎหมายในการประมวลผลข้อมูลส่วนบุคคล และจัดให้มีมาตรการรักษาความมั่นคงที่เหมาะสม เช่น การทำนามแฝง และ Machine Unlearning
3. Data Sovereignty (อธิปไตยทางข้อมูล) ข้อมูลสำคัญของชาติที่ใช้ฝึกสอน AI ต้องจัดเก็บและประมวลผลบนโครงสร้างพื้นฐานที่อยู่ภายใต้เขตอำนาจกฎหมายไทย
การกำหนดบทบาทหน้าที่ด้วย RACI Model
แนวปฏิบัติแนะนำให้ใช้หลักการ RACI เพื่อกำหนดความรับผิดชอบ:
ผู้บริหารระดับสูง: กำหนดทิศทางและจัดสรรทรัพยากร
เจ้าของระบบ AI: รับผิดชอบหลักตลอดวงจรชีวิต
ทีม Data Science/ML: นำข้อกำหนดมาปฏิบัติและสร้างโมเดลที่ทนทาน
ทีมวิศวกรรมความมั่นคง: ทำ Threat Modeling และ Red Teaming
ทีมกฎหมาย/DPO: ดูแลการปฏิบัติตามกฎหมาย
การตรวจสอบและการรับรอง
องค์กรควรดำเนินการตรวจสอบ (Audit) เช่น:
Fairness and Bias Audit
Adversarial Robustness Testing
การรับรอง ISO/IEC 42001:2023 (AI Management System)
สรุป: ก้าวสู่อนาคตด้วย AI Security ที่มั่นคง
AI Security Guideline จาก สกมช. เป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้องค์กรไทยสามารถพัฒนาและใช้งาน AI อย่างปลอดภัย การนำแนวปฏิบัติไปใช้จะช่วย:
ลดความเสี่ยงจากภัยคุกคามทางไซเบอร์เฉพาะ AI
สร้างความน่าเชื่อถือให้กับระบบ AI
ปฏิบัติตามกฎหมายและมาตรฐานสากล
เสริมสร้างขีดความสามารถในการแข่งขัน
การบูรณาการหลักการ Secure by Design และการบริหารจัดการความเสี่ยงตลอดวงจรชีวิตของระบบ AI จะช่วยขับเคลื่อนประเทศไทยสู่อนาคตดิจิทัลที่มั่นคงและยั่งยืน
ALPHASEC: พันธมิตรด้าน AI Security ของคุณ
ALPHASEC พร้อมเป็นพันธมิตรในการยกระดับความมั่นคงปลอดภัยของระบบ AI ขององค์กรคุณ
ติดต่อเราวันนี้ เพื่อปรึกษาโซลูชันด้าน AI Security ที่เหมาะกับองค์กรของคุณ
