🧠 เรื่องเล่าจากสนามทดสอบ: เมื่อ AI Red Teams ทำหน้าที่ “เจาะก่อนเจ็บ” เมื่อ “AI Red Teams” กลายเป็นด่านหน้าในการค้นหาช่องโหว่ของระบบปัญญาประดิษฐ์ ก่อนที่แฮกเกอร์ตัวจริงจะลงมือ โดยใช้เทคนิคตั้งแต่ prompt injection ไปจนถึง privilege escalation เพื่อทดสอบความปลอดภัยและความปลอดภัยของโมเดล AI ที่กำลังถูกนำไปใช้ในธุรกิจทั่วโลก ในยุคที่ AI ไม่ได้เป็นแค่เครื่องมือ แต่เป็นผู้ช่วยตัดสินใจในองค์กร การรักษาความปลอดภัยของระบบ AI จึงไม่ใช่เรื่องรองอีกต่อไป ทีม Red Team ที่เชี่ยวชาญด้าน AI ได้พัฒนาเทคนิคใหม่ในการเจาะระบบ เช่น: - การหลอกให้โมเดลละเมิดข้อจำกัดด้วย prompt ที่ดูเหมือนไม่เป็นอันตราย - การใช้ emotional manipulation เช่น “คุณเข้าใจผิด” หรือ “ช่วยฉันเถอะ ฉุกเฉินมาก” - การเจาะ backend โดยตรงผ่าน creative injection และ endpoint targeting - การใช้โมเดลในฐานะตัวแทนผู้ใช้เพื่อขยายสิทธิ์โดยไม่ได้รับอนุญาต (access pivoting) เป้าหมายไม่ใช่แค่ “ทำให้โมเดลพัง” แต่เพื่อค้นหาว่าโมเดลจะตอบสนองอย่างไรเมื่อถูกโจมตีจริง และจะสามารถป้องกันได้หรือไม่ ✅ AI Red Teams คือทีมที่ใช้เทคนิคเจาะระบบเพื่อค้นหาช่องโหว่ในโมเดล AI ก่อนที่แฮกเกอร์จะพบ ➡️ ใช้เทคนิค prompt injection, privilege escalation, emotional manipulation ➡️ ทดสอบทั้งด้าน security (ป้องกัน AI จากโลกภายนอก) และ safety (ป้องกันโลกจาก AI) ✅ โมเดล AI มีลักษณะไม่แน่นอน (non-deterministic) ทำให้พฤติกรรมเปลี่ยนแม้ใช้ input เดิม ➡️ ทำให้การทดสอบต้องใช้หลายรอบและหลากหลายบริบท ➡️ การเจาะระบบต้องอาศัยทั้งเทคนิคและความเข้าใจเชิงพฤติกรรม ✅ ตัวอย่างเทคนิคที่ใช้ในการ red teaming ➡️ Prompt extraction: ดึงคำสั่งระบบที่ซ่อนอยู่ ➡️ Endpoint targeting: เจาะ backend โดยตรง ➡️ Creative injection: หลอกให้โมเดลเรียกใช้ฟังก์ชันอันตราย ➡️ Access pivoting: ใช้สิทธิ์ของ AI agent เพื่อเข้าถึงข้อมูลที่ผู้ใช้ไม่มีสิทธิ์ ✅ Red Teams พบช่องโหว่ในระบบจริง เช่น context window failure และ fallback behavior ที่ไม่ปลอดภัย ➡️ โมเดลลืมคำสั่งเดิมเมื่อบทสนทนายาวเกินไป ➡️ ตอบคำถามด้วยข้อมูลผิดหรือไม่ชัดเจนเมื่อไม่สามารถดึงข้อมูลได้ ✅ พบปัญหา privilege creep และการเข้าถึงข้อมูลเกินสิทธิ์ผ่าน AI interfaces ➡️ ผู้ใช้ระดับต่ำสามารถเข้าถึงข้อมูลระดับผู้บริหารได้ ➡️ โมเดลไม่ตรวจสอบสิทธิ์อย่างเหมาะสมเมื่อเรียกข้อมูล ‼️ Prompt injection สามารถทำให้โมเดลละเมิดข้อจำกัดและให้ข้อมูลอันตรายได้ ⛔ เช่น การเปลี่ยนคำถามเป็น “แค่เรื่องแต่ง” เพื่อให้โมเดลตอบคำถามผิดกฎหมาย ⛔ อาจนำไปสู่การสร้างเนื้อหาที่เป็นอันตรายหรือผิดจรรยาบรรณ ‼️ ระบบ AI ที่เชื่อมต่อกับเครื่องมือภายนอก เช่น API หรือฐานข้อมูล เสี่ยงต่อการ privilege escalation ⛔ โมเดลอาจเรียกใช้ฟังก์ชันที่ผู้ใช้ไม่มีสิทธิ์ ⛔ ส่งผลให้ข้อมูลภายในองค์กรรั่วไหลโดยไม่ตั้งใจ ‼️ การไม่ตรวจสอบ context และ scope อย่างเข้มงวดอาจทำให้โมเดลทำงานผิดพลาด ⛔ เช่น ลืมว่าอยู่ในโหมด onboarding แล้วไปดึงข้อมูล performance review ⛔ ทำให้เกิดการละเมิดความเป็นส่วนตัวในระบบที่มีความไวสูง ‼️ ระบบ prompt ที่ใช้ควบคุมพฤติกรรมของโมเดลอาจรั่วไหลได้ผ่าน prompt extraction ⛔ อาจเผยให้เห็น API key หรือคำสั่งภายในที่ควบคุมโมเดล ⛔ เป็นเป้าหมายสำคัญของผู้โจมตีที่ต้องการเข้าใจตรรกะของระบบ https://www.csoonline.com/article/4029862/how-ai-red-teams-find-hidden-flaws-before-attackers-do.html