🔐🤖 ภัยคุกคามไซเบอร์ต่อระบบ AI ที่องค์กรต้องเฝ้าระวังมากที่สุดในปี 2026 การโจมตีระบบ AI เริ่มขยับจากงานวิจัยสู่เหตุการณ์จริงมากขึ้นเรื่อย ๆ โดยเฉพาะในช่วงที่องค์กรเร่งนำ AI ไปใช้งานโดยยังไม่ได้วางระบบป้องกันอย่างรัดกุม ผู้เชี่ยวชาญเตือนว่าหลายองค์กร “รู้ว่ามีความเสี่ยง แต่ยังไม่รู้วิธีป้องกันอย่างถูกต้อง” ซึ่งทำให้ระบบ AI กลายเป็นเป้าหมายใหม่ของแฮ็กเกอร์ที่ต้องการเจาะข้อมูลหรือควบคุมโมเดลให้ทำงานผิดพลาด ภัยคุกคามที่พบมีหลายรูปแบบ ตั้งแต่การโจมตีข้อมูลฝึก (data poisoning), การฝังคำสั่งอันตรายใน prompt (prompt injection), การขโมยโมเดล (model theft), ไปจนถึงการโจมตีห่วงโซ่อุปทานของ AI (AI supply chain attacks) ซึ่งหลายกรณีถูกพิสูจน์แล้วว่าเกิดขึ้นได้จริง ไม่ใช่แค่ทฤษฎีอีกต่อไป ตัวอย่างเช่นการค้นพบช่องโหว่ MCP ที่ทำให้แฮ็กเกอร์สามารถ “ยึดการทำงานของ AI agent ได้ทั้งหมด” ผ่าน tool poisoning นอกจากนี้ยังมีการโจมตีแบบ adversarial input ที่ใช้ข้อมูลที่ถูกปรับแต่งเพียงเล็กน้อยเพื่อทำให้โมเดลตัดสินใจผิดพลาด รวมถึงการโจมตีแบบ model inversion ที่พยายามย้อนรอยข้อมูลฝึกจากผลลัพธ์ของโมเดล ซึ่งอาจทำให้ข้อมูลส่วนบุคคลรั่วไหลได้โดยที่เจ้าของระบบไม่รู้ตัวเลยด้วยซ้ำ ผู้เชี่ยวชาญชี้ว่าองค์กรต้องเริ่มวางกลยุทธ์ด้านความปลอดภัยของ AI อย่างจริงจัง ไม่ใช่แค่ป้องกันระบบ IT แบบเดิม แต่ต้องมีการประเมินโมเดลก่อนใช้งาน, เฝ้าระวังพฤติกรรมผิดปกติของ AI, ใช้ adversarial training, และนำกรอบ MITRE ATLAS มาใช้เพื่อทำความเข้าใจเทคนิคการโจมตีที่เกิดขึ้นในโลกจริง ซึ่งทั้งหมดนี้ต้องอาศัยความร่วมมือระดับผู้บริหาร ไม่ใช่หน้าที่ของทีม CISO เพียงลำพัง 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ ภัยคุกคามต่อระบบ AI เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ➡️ หลายองค์กรยังไม่มีมาตรการป้องกันที่เพียงพอ ✅ Data poisoning และ model poisoning เป็นภัยหลัก ➡️ ทำให้โมเดลเรียนรู้ข้อมูลผิดและให้ผลลัพธ์ผิดพลาด ✅ Tool poisoning ใน MCP ถูกพิสูจน์แล้วว่าสามารถยึด AI agent ได้ ➡️ แฮ็กเกอร์สามารถขโมยข้อมูลและควบคุมการทำงานของโมเดลได้ ✅ Prompt injection ยังคงเป็นการโจมตีที่พบได้บ่อยที่สุด ➡️ ใช้หลอกให้โมเดลทำสิ่งที่ขัดกับ guardrails ✅ Model theft และ model inversion ทำให้ข้อมูลฝึกเสี่ยงรั่วไหล ➡️ แฮ็กเกอร์สามารถย้อนรอยข้อมูลหรือคัดลอกโมเดลได้จาก API ✅ กรอบ MITRE ATLAS ถูกแนะนำให้ใช้เพื่อวิเคราะห์ภัยคุกคาม AI ➡️ ช่วยระบุ tactics และ techniques ของผู้โจมตีได้ดีขึ้น คำเตือน / จุดที่ควรระวัง ‼️ การโจมตีหลายแบบยังตรวจจับได้ยากมาก ⛔ เช่น adversarial input ที่เปลี่ยนข้อมูลเพียงเล็กน้อยแต่ทำให้โมเดลผิดพลาด ‼️ องค์กรจำนวนมากยังขาดความรู้ด้าน AI security ⛔ ทำให้การตอบสนองต่อเหตุการณ์ล่าช้าหรือผิดพลาดได้ ‼️ AI supply chain กลายเป็นจุดอ่อนใหม่ ⛔ ช่องโหว่ในโมเดลหรือโค้ดจากบุคคลที่สามอาจถูกใช้โจมตีระบบทั้งหมดได้ ‼️ แรงกดดันทางธุรกิจทำให้องค์กรรีบใช้ AI โดยไม่ตรวจสอบความปลอดภัย ⛔ ส่งผลให้ความเสี่ยงสะสมและยากต่อการแก้ไขในอนาคต https://www.csoonline.com/article/4110008/top-cyber-threats-to-your-ai-systems-and-infrastructure.html