This is the Trace Id: 08d5a3f629c01eeb70d816eb4f03bfb2
ข้ามไปที่เนื้อหาหลัก
Microsoft Security

การรักษาความปลอดภัย AI คืออะไร

เรียนรู้พื้นฐานของการรักษาความปลอดภัย AI และวิธีปกป้องระบบ AI จากภัยคุกคามและช่องโหว่ที่อาจเกิดขึ้น

ภาพรวมของการรักษาความปลอดภัย AI


การรักษาความปลอดภัย AI คือสาขาหนึ่งของการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่เฉพาะเจาะจงสำหรับระบบ AI โดยหมายถึงชุดกระบวนการ แนวทางปฏิบัติ และโซลูชันเทคโนโลยีที่ปกป้องระบบ AI จากภัยคุกคามและช่องโหว่ 

ประเด็นสำคัญ

  • การรักษาความปลอดภัย AI ช่วยปกป้องข้อมูล AI รักษาความถูกต้องของระบบ และรับรองความพร้อมใช้งานของบริการ AI
  • ภัยคุกคามทั่วไปต่อระบบ AI ได้แก่ การทำให้ข้อมูลเป็นอันตราย การโจมย้อนกลับโมเดล และการโจมตีด้วยข้อมูลเทียม
  • แนวทางปฏิบัติสำหรับการรักษาความปลอดภัย AI ได้แก่ การเข้ารหัสข้อมูล การทดสอบที่มีเสถียรภาพ การควบคุมการเข้าถึงที่รัดกุม และการตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง
  • เครื่องมือ โซลูชัน และเฟรมการเวิร์กรักษาความปลอดภัย AI ที่ทันสมัยช่วยปกป้องระบบ AI จากภัยคุกคามที่พัฒนาขึ้นทุกวัน 

การรักษาความปลอดภัย AI คืออะไร

AI ได้นำนวัตกรรมอันน่าทึ่งมาสู่โลกด้วยความเร็วที่ไม่เคยมีมาก่อน ทว่าเหล่าอาชญากรไซเบอร์ก็ได้นำเทคโนโลยี AI นี้มาใช้อย่างรวดเร็วเช่นเดียวกับภาคส่วนอื่นๆ ซึ่งก่อให้เกิดช่องโหว่ด้านความปลอดภัย ภัยคุกคาม และความท้าทายใหม่ๆ

การรักษาความปลอดภัย AI หรือการรักษาความปลอดภัยปัญญาประดิษฐ์ หมายถึงมาตรการและแนวทางปฏิบัติที่ออกแบบมาเพื่อปกป้องระบบ AI จากภัยคุกคามเหล่านี้ เช่นเดียวกับระบบเทคโนโลยีสารสนเทศแบบดั้งเดิมที่ต้องมีการป้องกันจากการแฮก ไวรัส และการเข้าถึงที่ไม่ได้รับอนุญาต ระบบ AI ก็จำเป็นต้องมีมาตรการรักษาความปลอดภัยของตนเองเพื่อให้แน่ใจว่ายังคงทำงานได้ เชื่อถือได้ และได้รับการปกป้อง

การรักษาความปลอดภัย AI เป็นสิ่งสำคัญด้วยเหตุผลหลายประการ ดังนี้:
 
  • การป้องกันข้อมูลที่ละเอียดอ่อน ระบบ AI นั้นประมวลผลข้อมูลที่ละเอียดอ่อนจำนวนมาก ได้แก่ ข้อมูลทางการเงิน ข้อมูลทางการแพทย์ และข้อมูลส่วนบุคคล 
  • การรักษาความถูกต้องของระบบ ช่องโหว่ที่ไม่ได้รับการตรวจสอบในระบบ AI อาจทำให้โมเดลถูกโจมตีได้ ซึ่งอาจส่งผลให้ผลลัพธ์ไม่ถูกต้องหรือเป็นอันตราย
  • การปกป้องความพร้อมใช้งานของบริการ AI เช่นเดียวกับบริการอื่นๆ ระบบ AI นั้นต้องพร้อมใช้งานตลอดเวลา โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อผู้คนและองค์กรมากมายต่างนำมาใช้กันมากขึ้น การละเมิดความปลอดภัยมักจะส่งผลให้เกิดการหยุดทำงาน ซึ่งอาจไปรบกวนบริการสำคัญได้ 
  • ความรับผิดชอบ เพื่อเริ่มนำ AI ไปใช้ในระดับสากล ผู้คนและองค์กรจำเป็นต้องเชื่อถือว่าระบบ AI มีความปลอดภัยและเชื่อถือได้

แนวคิดหลักในการรักษาความปลอดภัย AI

  • การรักษาความลับ: การตรวจสอบให้แน่ใจว่าสามารถเข้าถึงข้อมูลที่ละเอียดอ่อนได้เฉพาะบุคคลหรือระบบที่ได้รับอนุญาตเท่านั้น 
  • ความถูกต้อง: การรักษาความแม่นยำและความสอดคล้องกันของระบบ AI
  • ความพร้อมใช้งาน: การตรวจสอบให้แน่ใจว่าระบบ AI พร้อมทำงานและเข้าถึงได้ 

  • ความรับผิดชอบ: ความสามารถในการติดตามการดำเนินการจากระบบ AI
 

การรักษาความปลอดภัย AI กับ AI สำหรับการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์

สิ่งสำคัญคือต้องแยกแยะความแตกต่างระหว่างสองแนวคิดที่เกี่ยวข้องแต่แตกต่างกัน นั่นคือ การรักษาความปลอดภัย AI และAI สำหรับการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์

การรักษาความปลอดภัย AI มุ่งเน้นไปที่การปกป้องระบบ AI ซึ่งเป็นการรักษาความปลอดภัย AI ที่ครอบคลุมกลยุทธ์ เครื่องมือ และแนวทางปฏิบัติที่มีเป้าหมายเพื่อปกป้องโมเดล ข้อมูล และอัลกอริทึม AI จากภัยคุกคามต่างๆ รวมถึงการตรวจสอบให้แน่ใจว่าระบบ AI นั้นทำงานได้ตามวัตถุประสงค์ และผู้โจมตีไม่สามารถใช้ประโยชน์จากช่องโหว่ในการควบคุมผลลัพธ์หรือขโมยข้อมูลที่ละเอียดอ่อนได้

ส่วน AI สำหรับการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์นั้นเป็นการใช้เครื่องมือและโมเดล AI เพื่อปรับปรุงความสามารถขององค์กรในการตรวจหา ตอบสนอง และบรรเทาภัยคุกคามต่อระบบเทคโนโลยีทั้งหมด ซึ่งช่วยให้องค์กรวิเคราะห์ข้อมูลเหตุการณ์จำนวนมากและระบุรูปแบบที่บ่งชี้ถึงภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้นได้ AI สำหรับการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์นั้นสามารถวิเคราะห์และเชื่อมโยงเหตุการณ์และข้อมูลภัยคุกคามทางไซเบอร์จากหลายแหล่งได้

โดยสรุปแล้ว การรักษาความปลอดภัย AI คือการปกป้องระบบ AI ส่วน AI สำหรับการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์คือการใช้ระบบ AI เพื่อปรับปรุงสถียรภาพการรักษาความปลอดภัยโดยรวมขององค์กร
ภัยคุกคามต่อ AI

ภัยคุกคามด้านความปลอดภัยของ AI ที่พบบ่อย

เมื่อบริษัทและบุคลากรมากมายต่างใช้ระบบ AI กันมากขึ้น จึงกลายเป็นเป้าหมายดึงดูดความสนใจสำหรับการโจมตีทางไซเบอร์มากขึ้น

ภัยคุกคามสำคัญๆ มากมายนั้นก่อให้เกิดความเสี่ยงต่อความปลอดภัยของระบบ AI: 

การทำให้ข้อมูลเป็นอันตราย

การทำให้ข้อมูลเป็นอันตรายเกิดขึ้นเมื่อผู้โจมตีป้อนข้อมูลที่เป็นอันตรายหรือข้อมูลที่ทำให้เข้าใจผิดลงในชุดการฝึกฝนของระบบ AI เนื่องจากโมเดล AI จะดีหรือไม่ดีนั้นขึ้นอยู่กับข้อมูลที่ใช้ฝึก การแทรกแซงข้อมูลเหล่านี้อาจทำให้ผลลัพธ์ที่ได้ไม่ถูกต้องหรือเป็นอันตราย 

การโจมตีย้อนกลับโมเดล

ในการโจมตีย้อนกลับโมเดล ผู้โจมตีจะใช้การคาดการณ์ของโมเดล AI เพื่อทำวิศวกรรมย้อนกลับ (reverse engineer) กับข้อมูลที่ละเอียดอ่อนที่ใช้ฝึกโมเดล ซึ่งอาจทำให้เปิดเผยข้อมูลความลับต่างๆ ที่ไม่ได้มีเจตนาให้สามารถเข้าถึงได้แบบสาธารณะ เช่น ข้อมูลส่วนบุคคล การโจมตีรูปแบบนี้ก่อให้เกิดความเสี่ยงใหญ่หลวง โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเกิดขึ้นกับ AI ที่ต้องประมวลผลข้อมูลที่ละเอียดอ่อน

การโจมตีด้วยข้อมูลเทียม

การโจมตีด้วยข้อมูลเทียมเป็นการสร้างข้อมูลเทียมซึ่งหลอกให้โมเดล AI คาดการณ์หรือจัดประเภทผิดพลาด ในการโจมตีรูปแบบนี้ ข้อมูลที่ดูไม่เป็นอันตราย เช่น รูปภาพหรือคลิปเสียงดัดแปลง จะทำให้โมเดล AI ทำงานอย่างคาดเดาไม่ได้ ตัวอย่างจากสถานการณ์จริง นักวิจัยแสดงให้เห็นว่าการปรับเปลี่ยนภาพเล็กน้อยก็อาจหลอกระบบการจดจำใบหน้าให้ระบุตัวตนผิดได้แล้ว

ข้อกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัว 

ระบบ AI มักจะใช้ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งส่วนใหญ่ประกอบด้วยข้อมูลส่วนบุคคลหรือข้อมูลที่ละเอียดอ่อน การรับรองความเป็นส่วนตัวของบุคคลที่มีการใช้ข้อมูลในการฝึก AI นั้นเป็นปัจจัยสำคัญในการรักษาความปลอดภัย AI การละเมิดความเป็นส่วนตัวอาจเกิดขึ้นได้หากจัดการ จัดเก็บ หรือใช้ข้อมูลไม่ถูกต้องในลักษณะที่ละเมิดความยินยอมของผู้ใช้

 การปรับใช้งานที่เร่งด่วน 

หลายๆ บริษัทมักต้องเผชิญกับแรงกดดันมหาศาลในการสร้างสรรค์นวัตกรรมอย่างรวดเร็ว ซึ่งอาจส่งผลให้มีการทดสอบไม่เพียงพอ การปรับใช้งานที่เร่งด่วน และการตรวจสอบความปลอดภัยไม่เพียงพอ การเร่งพัฒนาอย่างรวดเร็วเช่นนี้บางครั้งอาจทำให้ช่วงโหว่สำคัญไม่ได้รับการแก้ไข ส่งผลให้เกิดความเสี่ยงด้านความปลอดภัยเมื่อระบบ AI เริ่มทำงานจริง

ช่องโหว่ของห่วงโซ่อุปทาน 

ห่วงโซ่อุปทานของ AI นั้นเป็นระบบนิเวศที่ซับซ้อน ซึ่งอาจมีช่องโหว่มากมายที่อาจเป็นอันตรายต่อความถูกต้องและความปลอดภัยของระบบ AI บางครั้งช่องโหว่ในไลบรารีหรือโมเดลของบริษัทอื่นอาจทำให้ระบบ AI ตกอยู่ในความเสี่ยงที่จะนำไปใช้แสวงหาผลประโยชน์ 

การกำหนดค่า AI ที่ไม่ถูกต้อง

ระหว่างการพัฒนาและการปรับใช้แอปพลิเคชัน AI นั้น การกำหนดค่าที่ไม่ถูกต้องอาจทำให้องค์กรมีความเสี่ยงโดยตรง เช่น ไม่สามารถปรับใช้การกำกับดูแลข้อมูลประจำตัวสำหรับทรัพยากร AI ได้ รวมถึงความเสี่ยงโดยอ้อมด้วย เช่น ช่องโหว่ในเครื่องเสมือนที่ใช้งานบนอินเทอร์เน็ต ซึ่งอาจทำให้ผู้โจมตีสามารถเข้าถึงทรัพยากร AI ได้ 

 การแทรกแซงพร้อมท์ 

 ในการโจมตีโดยการแทรกแซงพร้อมท์ แฮกเกอร์จะปลอมแปลงข้อมูลอันตรายเป็นพร้อมท์ที่ดูถูกต้อง ทำให้ระบบ AI ดำเนินการที่ไม่ได้คาดเอาไว้ ผู้โจมตีจะสร้างพร้อมท์ปลอมเพื่อหลอกให้โมเดล AI สร้างผลลัพธ์ที่มีข้อมูลที่เป็นความลับ 

แนวทางปฏิบัติสำหรับการรักษาความปลอดภัยของระบบ AI

การรับรองความปลอดภัยของระบบ AI ต้องใช้วิธีการที่ครอบคลุมซึ่งช่วยแก้ไขปัญหาได้ทั้งด้านเทคนิคและด้านปฏิบัติการ แนวทางปฏิบัติสำหรับการรักษาความปลอดภัยของระบบ AI มีดังต่อไปนี้:

การรักษาความปลอดภัยข้อมูล

เพื่อรับรองว่าข้อมูลที่ใช้ในการฝึกโมเดล AI นั้นถูกต้องและเป็นความลับ องค์กรควรใช้มาตรการ รักษาความปลอดภัยข้อมูล ที่มีเสถียรภาพ ดังนี้: 

  • การเข้ารหัสข้อมูลที่ละเอียดอ่อนเพื่อช่วยป้องกันการเข้าถึงชุดข้อมูลการฝึก AI โดยไม่ได้รับอนุญาต
  • การตรวจสอบแหล่งข้อมูล โดยต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลที่ใช้ฝึกนั้นมาจากแหล่งที่เชื่อถือได้และตรวจสอบได้ ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงของการทำให้ข้อมูลเป็นอันตราย
  • การล้างข้อมูลเป็นประจำเพื่อลบองค์ประกอบอันตรายหรือองค์ประกอบไม่พึงประสงค์ช่วยลดความเสี่ยงด้านความปลอดภัยของ AI ได้

การรักษาความปลอดภัยโมเดล

การปกป้องโมเดล AI จากการโจมตีนั้นสำคัญเท่าๆ กับการปกป้องข้อมูล เทคนิคสำคัญในการรับรองความปลอดภัยโมเดลมีดังต่อไปนี้:

  • การทดสอบโมเดล AI เป็นประจำเพื่อระบุช่องโหว่ในการโจมตีด้วยข้อมูลเทียมที่อาจเกิดขึ้นได้นั้นเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งสำหรับการรักษาระดับความปลอดภัยเอาไว้
  • การใช้ความเป็นส่วนตัวที่แตกต่างกันเพื่อช่วยป้องกันไม่ให้ผู้โจมตีทำวิศวกรรมย้อนกลับกับข้อมูลที่ละเอียดอ่อนจากโมเดล AI
  • การฝึกรับมือการโจมตีด้วยข้อมูลเทียม ซึ่งฝึกโมเดล AI บนอัลกอริทึมที่จำลองการโจมตีเพื่อช่วยให้ระบุการโจมตีจริงได้รวดเร็วยิ่งขึ้น 

การควบคุมการเข้าถึง

การปรับใช้กลไก การควบคุมการเข้าถึง ที่รัดกุมช่วยรับรองได้ว่าเฉพาะบุคคลที่ได้รับอนุญาตเท่านั้นที่โต้ตอบหรือปรับเปลี่ยนระบบ AI ได้ องค์กรควร: 

  • ใช้การควบคุมการเข้าถึงตามบทบาทเพื่อจำกัดการเข้าถึงระบบ AI ตามบทบาทของผู้ใช้
  • ปรับใช้การรับรองความถูกต้องโดยใช้หลายปัจจัย เพื่อให้มีชั้นรักษาความปลอดภัยเพิ่มเติมในการเข้าถึงโมเดล AI และข้อมูล
  • ติดตามตรวจสอบและบันทึกความพยายามในการเข้าถึงทั้งหมด เพื่อให้แน่ใจว่าจะตรวจพบและลดการเข้าถึงที่ไม่ได้รับอนุญาตได้อย่างรวดเร็ว

การตรวจสอบและการติดตามเป็นประจำ

การติดตามและการตรวจสอบระบบ AI อย่างต่อเนื่องเป็นสิ่งสำคัญในการตรวจหาและตอบสนองต่อภัยคุกคามด้านความปลอดภัยที่อาจเกิดขึ้น องค์กรควร: 

  • ตรวจสอบระบบ AI เป็นประจำเพื่อระบุช่องโหว่หรือความผิดปกติในประสิทธิภาพของระบบ 
  • ใช้เครื่องมือติดตามตรวจสอบอัตโนมัติเพื่อตรวจหาลักษณะหรือรูปแบบการเข้าถึงที่ผิดปกติในเวลาจริง 
  • อัปเดตโมเดล AI เป็นประจำเพื่อแก้ไขช่องโหว่และเพิ่มความสามารถในการรับมือกับภัยคุกคามที่เกิดขึ้นใหม่ 

เพิ่มความปลอดภัยของ AI ด้วยเครื่องมือที่เหมาะสม

มีเครื่องมือและเทคโนโลยีมากมายที่ช่วยเพิ่มความปลอดภัยให้กับระบบ AI ได้ ซึ่งรวมถึงเฟรมเวิร์กการรักษาความปลอดภัย เทคนิคการเข้ารหัส และเครื่องมือรักษาความปลอดภัย AI เฉพาะทาง

เฟรมเวิร์กการรักษาความปลอดภัย

เฟรมเวิร์กต่างๆ เช่น เฟรมเวิร์กการจัดการความเสี่ยง AI ของ NIST ให้แนวทางสำหรับองค์กรในการจัดการและลดความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับ AI เฟรมเวิร์กเหล่านี้มีแนวทางปฏิบัติสำหรับการรักษาความปลอดภัยของระบบ AI, การระบุความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น และการรับรองความน่าเชื่อถือของโมเดล AI

เทคนิคการเข้ารหัส 

การใช้เทคนิคการเข้ารหัสช่วยปกป้องทั้งข้อมูลและโมเดล AI การเข้ารหัสข้อมูลที่ละเอียดอ่อนช่วยให้องค์กรสามารถลดความเสี่ยงของการรั่วไหลของข้อมูล และรับรองว่าแม้ว่าผู้โจมตีจะสามารถเข้าถึงข้อมูลได้ แต่ก็นำไปใช้ไม่ได้

เครื่องมือรักษาความปลอดภัย AI

มีการพัฒนาเครื่องมือและแพลตฟอร์มมากมายขึ้นเพื่อรักษาความปลอดภัยของแอปพลิเคชัน AI โดยเครื่องมือเหล่านี้ช่วยองค์กรตรวจหาช่องโหว่ ติดตามตรวจสอบการโจมตีที่อาจเกิดขึ้นในระบบ AI และบังคับใช้มาตรการรักษาความปลอดภัย 

โซลูชันการรักษาความปลอดภัย AI

เนื่องจากความท้าทายด้านการรักษาความปลอดภัย AI นั้นยังคงพัฒนาอย่างต่อเนื่อง องค์กรต่างๆ จำเป็นต้องดำเนินการเชิงรุกในการปรับกลยุทธ์ความปลอดภัยให้สอดคล้องกับขอบเขตภัยคุกคามที่เปลี่ยนแปลงไป เพื่อให้แน่ใจถึงความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือในระบบ AI ของตน กลยุทธ์หลักๆ ได้แก่ การปรับใช้เฟรมเวิร์กการรักษาความปลอดภัยที่ครอบคลุม การลงทุนในเทคโนโลยีการเข้ารหัสและการควบคุมการเข้าถึง และการรับรู้ข้อมูลเกี่ยวกับภัยคุกคามที่เกิดขึ้นใหม่และโซลูชันใหม่ๆ อยู่เสมอ

โซลูชันการรักษาความปลอดภัย AI สมัยใหม่ที่คอยรักษาความปลอดภัยและควบคุม AI นั้นช่วยยกระดับการปกป้ององค์กรจากภัยคุกคามใหม่ๆ เหล่านี้ได้อย่างมาก การผสมรวมโซลูชันการรักษาความปลอดภัย AI ที่มีประสิทธิภาพเหล่านี้ช่วยให้องค์กรสามารถปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อน ปฏิบัติตามข้อบังคับ และช่วยรับรองความสามารถในการรับมือกับภัยคุกคามในอนาคตของสภาพแวดล้อม AI

คำถามที่ถามบ่อย

  • ความเสี่ยงด้านความปลอดภัยอันดับต้นๆ ที่การรักษาความปลอดภัย AI ช่วยป้องกันได้ ได้แก่ การละเมิดข้อมูล การควบคุมโมเดล การโจมตีด้วยข้อมูลเทียม และการใช้ AI ในทางที่ผิดเพื่อจุดประสงค์ที่เป็นอันตราย เช่น ฟิชชิ่ง
  • การรักษาความปลอดภัย AI คือการปกป้องข้อมูล โมเดล และระบบ AI จากการโจมตีทางไซเบอร์โดยใช้การเข้ารหัส การทดสอบเป็นประจำ การตรวจสอบ และการกำกับดูแลด้วยมนุษย์
  • การรักษาความปลอดภัย AI มุ่งเน้นไปที่การปกป้องระบบ AI ซึ่งครอบคลุมกลยุทธ์ เครื่องมือ และแนวทางปฏิบัติที่มีเป้าหมายเพื่อปกป้องโมเดล ข้อมูล และอัลกอริทึม AI จากภัยคุกคามต่างๆ AI สำหรับการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์เป็นการใช้เครื่องมือและโมเดล AI เพื่อปรับปรุงความสามารถขององค์กรในการตรวจหา ตอบสนอง และบรรเทาภัยคุกคามต่อระบบเทคโนโลยีทั้งหมด

ติดตาม Microsoft Security