ตอนแรกหลายองค์กรคิดว่า “ระบบรักษาความปลอดภัยที่มีอยู่แล้ว” น่าจะพอเอาอยู่กับ AI — เพราะก็มี patch, มี asset inventory, มี firewall อยู่แล้ว แต่วันนี้กลายเป็นว่า... AI คือสัตว์คนละสายพันธุ์เลยครับ
เพราะ AI ขยายพื้นที่โจมตีออกไปถึง API, third-party, supply chain และยังมีความเสี่ยงใหม่แบบเฉพาะตัว เช่น model poisoning, prompt injection, data inference ซึ่งไม่เคยต้องรับมือในโลก legacy มาก่อน
และแม้ว่าองค์กรจะลงทุนกับ AI อย่างหนัก แต่เกือบครึ่ง (46%) ของโครงการ AI ถูกหยุดกลางคันหรือไม่เคยได้ไปถึง production ด้วยซ้ำ — ส่วนใหญ่เกิดจากความล้มเหลวในด้าน governance, ความเสี่ยง, ข้อมูลไม่สะอาด และขาดทีมที่เข้าใจ AI จริง ๆ
ข่าวนี้จึงเสนอบทบาทใหม่ 5 แบบที่ CISO ต้องกลายร่างเป็น: “นักกฎหมาย, นักวิเคราะห์, ครู, นักวิจัย และนักสร้างพันธมิตร”
✅ 5 ขั้นตอนสำคัญที่ CISO ต้องทำเพื่อรักษาความปลอดภัยของ AI:
✅ 1. เริ่มทุกอย่างด้วยโมเดล AI Governance ที่แข็งแรงและครอบคลุม
• ต้องมี alignment ระหว่างทีมธุรกิจ–เทคโนโลยีว่า AI จะใช้ทำอะไร และใช้อย่างไร
• สร้าง framework ที่รวม ethics, compliance, transparency และ success metrics
• ใช้แนวทางจาก NIST AI RMF, ISO/IEC 42001:2023, UNESCO AI Ethics, RISE และ CARE
✅ 2. พัฒนา “มุมมองความเสี่ยงของ AI” ที่ต่อเนื่องและลึกกว่าระบบปกติ
• สร้าง AI asset inventory, risk register, และ software bill of materials
• ติดตามภัยคุกคามเฉพาะ AI เช่น data leakage, model drift, prompt injection
• ใช้ MITRE ATLAS และตรวจสอบ vendor + third-party supply chain อย่างใกล้ชิด
✅ 3. ขยายนิยาม “data integrity” ให้ครอบคลุมถึงโมเดล AI ด้วย
• ไม่ใช่แค่ข้อมูลไม่โดนแก้ไข แต่รวมถึง bias, fairness และ veracity
• เช่นเคยมีกรณี Amazon และ UK ใช้ AI ที่กลายเป็นอคติทางเพศและสีผิว
✅ 4. ยกระดับ “AI literacy” ให้ทั้งองค์กรเข้าใจและใช้งานอย่างปลอดภัย
• เริ่มจากทีม Security → Dev → ฝ่ายธุรกิจ
• สอน OWASP Top 10 for LLMs, Google’s SAIF, CSA Secure AI
• End user ต้องรู้เรื่อง misuse, data leak และ deepfake ด้วย
✅ 5. มอง AI Security แบบ “ผู้ช่วย” ไม่ใช่ “อัตโนมัติเต็มขั้น”
• ใช้ AI ช่วย triage alert, คัด log, วิเคราะห์ risk score แต่ยังต้องมีคนคุม
• พิจารณาผู้ให้บริการ AI Security อย่างรอบคอบ เพราะหลายเจ้าแค่ “แปะป้าย AI” แต่ยังไม่ mature
https://www.csoonline.com/article/4011384/the-cisos-5-step-guide-to-securing-ai-operations.html
เพราะ AI ขยายพื้นที่โจมตีออกไปถึง API, third-party, supply chain และยังมีความเสี่ยงใหม่แบบเฉพาะตัว เช่น model poisoning, prompt injection, data inference ซึ่งไม่เคยต้องรับมือในโลก legacy มาก่อน
และแม้ว่าองค์กรจะลงทุนกับ AI อย่างหนัก แต่เกือบครึ่ง (46%) ของโครงการ AI ถูกหยุดกลางคันหรือไม่เคยได้ไปถึง production ด้วยซ้ำ — ส่วนใหญ่เกิดจากความล้มเหลวในด้าน governance, ความเสี่ยง, ข้อมูลไม่สะอาด และขาดทีมที่เข้าใจ AI จริง ๆ
ข่าวนี้จึงเสนอบทบาทใหม่ 5 แบบที่ CISO ต้องกลายร่างเป็น: “นักกฎหมาย, นักวิเคราะห์, ครู, นักวิจัย และนักสร้างพันธมิตร”
✅ 5 ขั้นตอนสำคัญที่ CISO ต้องทำเพื่อรักษาความปลอดภัยของ AI:
✅ 1. เริ่มทุกอย่างด้วยโมเดล AI Governance ที่แข็งแรงและครอบคลุม
• ต้องมี alignment ระหว่างทีมธุรกิจ–เทคโนโลยีว่า AI จะใช้ทำอะไร และใช้อย่างไร
• สร้าง framework ที่รวม ethics, compliance, transparency และ success metrics
• ใช้แนวทางจาก NIST AI RMF, ISO/IEC 42001:2023, UNESCO AI Ethics, RISE และ CARE
✅ 2. พัฒนา “มุมมองความเสี่ยงของ AI” ที่ต่อเนื่องและลึกกว่าระบบปกติ
• สร้าง AI asset inventory, risk register, และ software bill of materials
• ติดตามภัยคุกคามเฉพาะ AI เช่น data leakage, model drift, prompt injection
• ใช้ MITRE ATLAS และตรวจสอบ vendor + third-party supply chain อย่างใกล้ชิด
✅ 3. ขยายนิยาม “data integrity” ให้ครอบคลุมถึงโมเดล AI ด้วย
• ไม่ใช่แค่ข้อมูลไม่โดนแก้ไข แต่รวมถึง bias, fairness และ veracity
• เช่นเคยมีกรณี Amazon และ UK ใช้ AI ที่กลายเป็นอคติทางเพศและสีผิว
✅ 4. ยกระดับ “AI literacy” ให้ทั้งองค์กรเข้าใจและใช้งานอย่างปลอดภัย
• เริ่มจากทีม Security → Dev → ฝ่ายธุรกิจ
• สอน OWASP Top 10 for LLMs, Google’s SAIF, CSA Secure AI
• End user ต้องรู้เรื่อง misuse, data leak และ deepfake ด้วย
✅ 5. มอง AI Security แบบ “ผู้ช่วย” ไม่ใช่ “อัตโนมัติเต็มขั้น”
• ใช้ AI ช่วย triage alert, คัด log, วิเคราะห์ risk score แต่ยังต้องมีคนคุม
• พิจารณาผู้ให้บริการ AI Security อย่างรอบคอบ เพราะหลายเจ้าแค่ “แปะป้าย AI” แต่ยังไม่ mature
https://www.csoonline.com/article/4011384/the-cisos-5-step-guide-to-securing-ai-operations.html
ตอนแรกหลายองค์กรคิดว่า “ระบบรักษาความปลอดภัยที่มีอยู่แล้ว” น่าจะพอเอาอยู่กับ AI — เพราะก็มี patch, มี asset inventory, มี firewall อยู่แล้ว แต่วันนี้กลายเป็นว่า... AI คือสัตว์คนละสายพันธุ์เลยครับ
เพราะ AI ขยายพื้นที่โจมตีออกไปถึง API, third-party, supply chain และยังมีความเสี่ยงใหม่แบบเฉพาะตัว เช่น model poisoning, prompt injection, data inference ซึ่งไม่เคยต้องรับมือในโลก legacy มาก่อน
และแม้ว่าองค์กรจะลงทุนกับ AI อย่างหนัก แต่เกือบครึ่ง (46%) ของโครงการ AI ถูกหยุดกลางคันหรือไม่เคยได้ไปถึง production ด้วยซ้ำ — ส่วนใหญ่เกิดจากความล้มเหลวในด้าน governance, ความเสี่ยง, ข้อมูลไม่สะอาด และขาดทีมที่เข้าใจ AI จริง ๆ
ข่าวนี้จึงเสนอบทบาทใหม่ 5 แบบที่ CISO ต้องกลายร่างเป็น: “นักกฎหมาย, นักวิเคราะห์, ครู, นักวิจัย และนักสร้างพันธมิตร”
✅ 5 ขั้นตอนสำคัญที่ CISO ต้องทำเพื่อรักษาความปลอดภัยของ AI:
✅ 1. เริ่มทุกอย่างด้วยโมเดล AI Governance ที่แข็งแรงและครอบคลุม
• ต้องมี alignment ระหว่างทีมธุรกิจ–เทคโนโลยีว่า AI จะใช้ทำอะไร และใช้อย่างไร
• สร้าง framework ที่รวม ethics, compliance, transparency และ success metrics
• ใช้แนวทางจาก NIST AI RMF, ISO/IEC 42001:2023, UNESCO AI Ethics, RISE และ CARE
✅ 2. พัฒนา “มุมมองความเสี่ยงของ AI” ที่ต่อเนื่องและลึกกว่าระบบปกติ
• สร้าง AI asset inventory, risk register, และ software bill of materials
• ติดตามภัยคุกคามเฉพาะ AI เช่น data leakage, model drift, prompt injection
• ใช้ MITRE ATLAS และตรวจสอบ vendor + third-party supply chain อย่างใกล้ชิด
✅ 3. ขยายนิยาม “data integrity” ให้ครอบคลุมถึงโมเดล AI ด้วย
• ไม่ใช่แค่ข้อมูลไม่โดนแก้ไข แต่รวมถึง bias, fairness และ veracity
• เช่นเคยมีกรณี Amazon และ UK ใช้ AI ที่กลายเป็นอคติทางเพศและสีผิว
✅ 4. ยกระดับ “AI literacy” ให้ทั้งองค์กรเข้าใจและใช้งานอย่างปลอดภัย
• เริ่มจากทีม Security → Dev → ฝ่ายธุรกิจ
• สอน OWASP Top 10 for LLMs, Google’s SAIF, CSA Secure AI
• End user ต้องรู้เรื่อง misuse, data leak และ deepfake ด้วย
✅ 5. มอง AI Security แบบ “ผู้ช่วย” ไม่ใช่ “อัตโนมัติเต็มขั้น”
• ใช้ AI ช่วย triage alert, คัด log, วิเคราะห์ risk score แต่ยังต้องมีคนคุม
• พิจารณาผู้ให้บริการ AI Security อย่างรอบคอบ เพราะหลายเจ้าแค่ “แปะป้าย AI” แต่ยังไม่ mature
https://www.csoonline.com/article/4011384/the-cisos-5-step-guide-to-securing-ai-operations.html
0 ความคิดเห็น
0 การแบ่งปัน
30 มุมมอง
0 รีวิว