8 ความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่มักถูกมองข้ามในการนำ AI มาใช้ องค์กรต่าง ๆ เร่งนำ AI มาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน แต่กลับละเลยการตรวจสอบความปลอดภัยของระบบ AI ก่อนใช้งานจริง ส่งผลให้เกิด ช่องโหว่ด้านความปลอดภัยที่อาจนำไปสู่การละเมิดข้อมูลและการโจมตีทางไซเบอร์ 📌 8 ความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่มักถูกมองข้ามในการนำ AI มาใช้ ✅ การเปิดเผยข้อมูล (Data Exposure) - AI มักจัดการข้อมูลจำนวนมาก แต่หากไม่มีการทดสอบที่เหมาะสม อาจเสี่ยงต่อการรั่วไหลของข้อมูลสำคัญ ผ่าน API ที่ไม่ปลอดภัยหรือการเข้าถึงที่ไม่ได้รับอนุญาต ✅ ช่องโหว่ในโมเดล (Model-Level Vulnerabilities) - รวมถึง Prompt Injection, Jailbreaks และ Adversarial Attacks ซึ่งทำให้ AI สามารถถูกหลอกให้ให้ข้อมูลที่ไม่ควรเปิดเผยหรือทำงานผิดพลาด ✅ ความสมบูรณ์ของโมเดลและการโจมตีเชิงรุก (Model Integrity and Adversarial Attacks) - AI สามารถถูกโจมตีผ่าน Data Poisoning หรือการปรับแต่งข้อมูลนำเข้า ทำให้ AI ตัดสินใจผิดพลาด ✅ ความเสี่ยงจากการผสานรวม (Systemic Integration Risks) - AI มักถูกใช้งานร่วมกับระบบอื่น ๆ ผ่าน API หรือ Plugin หากไม่มีการทดสอบที่ดี อาจเกิดการรั่วไหลของข้อมูลหรือการเพิ่มสิทธิ์โดยไม่ได้ตั้งใจ ✅ ข้อบกพร่องด้านการควบคุมการเข้าถึง (Access Control Failures) - การตั้งค่าที่ผิดพลาดอาจทำให้ ผู้ใช้หรือแฮกเกอร์สามารถเข้าถึงระบบ AI ได้มากกว่าที่ตั้งใจไว้ เช่น API Key ที่ไม่ได้รับการปกป้อง ✅ ข้อผิดพลาดในระหว่างการทำงาน (Runtime Security Failures) - AI อาจมี พฤติกรรมที่ไม่คาดคิดในระหว่างการใช้งานจริง เช่น ข้อมูลล้นออกจากบริบท หรือการสะท้อนผลลัพธ์ที่ผิดพลาด ✅ การละเมิดข้อกำหนดและการกำกับดูแล (Compliance Violations) - AI อาจ ละเมิดกฎหมายด้านข้อมูลส่วนบุคคลหรือมาตรฐานความปลอดภัย หากไม่ได้รับการตรวจสอบก่อนใช้งาน ✅ ผลกระทบต่อการดำเนินงานโดยรวม (Broader Operational Impacts) - ช่องโหว่ทางเทคนิคที่ไม่ได้รับการแก้ไข อาจส่งผลกระทบต่อองค์กรในด้านความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือ https://www.csoonline.com/article/3988355/8-security-risks-overlooked-in-the-rush-to-implement-ai.html