🏭 “AI Data Center: เบื้องหลังเทคโนโลยีล้ำยุคที่อาจกลายเป็นจุดอ่อนด้านความมั่นคงไซเบอร์ระดับโลก” ลองนึกภาพว่าคุณกำลังพัฒนาโมเดล AI ที่ซับซ้อนระดับ GPT-5 หรือระบบวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ที่ต้องใช้พลังประมวลผลมหาศาล คุณอาจคิดถึง GPU, TPU หรือคลาวด์ที่เร็วแรง แต่สิ่งที่คุณอาจมองข้ามคือ “AI Data Center” ที่อยู่เบื้องหลังทั้งหมด — และนั่นคือจุดที่ภัยคุกคามไซเบอร์กำลังพุ่งเป้าเข้าใส่ ในปี 2025 การลงทุนใน AI Data Center พุ่งสูงอย่างไม่เคยมีมาก่อน เช่น Amazon ทุ่มเงินกว่า $20 พันล้านในเพนซิลเวเนีย และ Meta เตรียมเปิดศูนย์ Prometheus ขนาดหลายกิกะวัตต์ในปี 2026 ขณะเดียวกัน รัฐบาลสหรัฐฯ โดยประธานาธิบดีทรัมป์ ได้ออกแผน AI Action Plan เพื่อเร่งพัฒนาโครงสร้างพื้นฐาน AI ทั้งในประเทศและต่างประเทศ แต่เบื้องหลังความก้าวหน้าเหล่านี้คือความเสี่ยงที่เพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล ทั้งด้านพลังงาน (คาดว่าใช้ไฟฟ้ากว่า 612 เทราวัตต์ชั่วโมงใน 5 ปี) และด้านความปลอดภัยไซเบอร์ โดยเฉพาะการโจมตีแบบ side-channel, memory-level, model exfiltration และ supply chain sabotage ที่กำลังกลายเป็นเรื่องจริง AI Data Center ไม่ได้แค่เก็บข้อมูล แต่ยังเป็นที่อยู่ของโมเดล, น้ำหนักการเรียนรู้, และชุดข้อมูลฝึก ซึ่งหากถูกขโมยหรือถูกแก้ไข อาจส่งผลต่อความแม่นยำ ความน่าเชื่อถือ และแม้แต่ความมั่นคงของประเทศ ✅ การเติบโตของ AI Data Center ➡️ Amazon ลงทุน $20 พันล้านในเพนซิลเวเนีย ➡️ Meta เตรียมเปิดศูนย์ Prometheus ขนาดหลายกิกะวัตต์ในปี 2026 ➡️ รัฐบาลสหรัฐฯ สนับสนุนผ่าน AI Action Plan โดยประธานาธิบดีทรัมป์ ➡️ ความต้องการพลังงานสูงถึง 612 เทราวัตต์ชั่วโมงใน 5 ปี ➡️ คาดว่าจะเพิ่มการปล่อยคาร์บอนทั่วโลก 3–4% ✅ ความเสี่ยงด้านไซเบอร์ที่เพิ่มขึ้น ➡️ โจมตีแบบ DDoS, ransomware, supply chain และ social engineering ➡️ side-channel attack จากฮาร์ดแวร์ เช่น CPU, GPU, TPU ➡️ ตัวอย่าง: AMD พบช่องโหว่ 4 จุดในเดือนกรกฎาคม 2025 ➡️ TPUXtract โจมตี TPU โดยเจาะข้อมูลโมเดล AI โดยตรง ➡️ GPU เสี่ยงต่อ memory-level attack และ malware ที่รันในหน่วยความจำ GPU ➡️ ความเสี่ยงจาก model exfiltration, data poisoning, model inversion และ model stealing ✅ ความเสี่ยงด้านภูมิรัฐศาสตร์และ supply chain ➡️ การโจมตีจากรัฐต่างชาติ เช่น การแทรกซึมจากจีนผ่าน Digital Silk Road 2.0 ➡️ การใช้เทคโนโลยี 5G และระบบเฝ้าระวังในภูมิภาคอ่าวเปอร์เซีย ➡️ ความเสี่ยงจากการใช้ชิ้นส่วนที่ผลิตโดยบริษัทจีน ➡️ การโจมตี supply chain ก่อนศูนย์จะเปิดใช้งานจริง ✅ แนวทางที่ผู้บริหารด้านความปลอดภัยควรพิจารณา ➡️ ตรวจสอบนโยบายของผู้ให้บริการ AI Data Center อย่างละเอียด ➡️ ใช้ Faraday cage หรือ shield chamber เพื่อลด side-channel attack ➡️ ทำ AI audit อย่างต่อเนื่องเพื่อตรวจหาช่องโหว่และ backdoor ➡️ ตรวจสอบตำแหน่งที่ตั้งของศูนย์และแหล่งที่มาของอุปกรณ์ ➡️ คัดกรองบุคลากรเพื่อป้องกันการแทรกซึมจากรัฐต่างชาติ https://www.csoonline.com/article/4051849/the-importance-of-reviewing-ai-data-centers-policies.html