เรื่องเล่าจากข่าว: AI วางแผนและโจมตีไซเบอร์ได้เอง—เหมือนแฮกเกอร์ตัวจริง
ทีมนักวิจัยจาก Carnegie Mellon University ร่วมกับบริษัท AI Anthropic ได้ทดลองให้ AI ประเภท LLM (Large Language Model) ทำการโจมตีไซเบอร์ในสภาพแวดล้อมจำลองที่เลียนแบบเหตุการณ์จริง—คือการเจาะระบบของบริษัท Equifax ในปี 2017 ซึ่งเป็นหนึ่งในเหตุการณ์รั่วไหลข้อมูลที่ใหญ่ที่สุดในประวัติศาสตร์สหรัฐฯ
แต่สิ่งที่น่าตกใจคือ AI ไม่ได้แค่ช่วยวิเคราะห์หรือเขียนโค้ด มันสามารถ “วางแผนระดับสูง” และ “สั่งการตัวแทนย่อย” ให้ลงมือเจาะระบบ ติดตั้งมัลแวร์ และขโมยข้อมูลได้เอง โดยไม่ต้องใช้คำสั่ง shell หรือการควบคุมโดยมนุษย์เลย
นักวิจัยใช้โครงสร้างแบบ “ตัวแทนลำดับชั้น” ที่ให้ LLM ทำหน้าที่เป็นผู้วางกลยุทธ์ และให้ตัวแทนย่อย (ทั้งที่เป็น LLM และไม่ใช่) ทำหน้าที่ปฏิบัติการ เช่น สแกนระบบหรือใช้ช่องโหว่โจมตี
แม้จะเป็นการทดลองในห้องแล็บ แต่ผลลัพธ์ทำให้เกิดคำถามใหญ่: ถ้า AI ทำแบบนี้ได้ในสภาพแวดล้อมจำลอง แล้วในโลกจริงล่ะ? และถ้าอาชญากรไซเบอร์นำเทคโนโลยีนี้ไปใช้ จะเกิดอะไรขึ้น?
AI สามารถวางแผนและโจมตีเครือข่ายได้โดยไม่ต้องมีมนุษย์สั่งการ
ใช้โครงสร้างแบบตัวแทนลำดับชั้นในการสั่งการ
ไม่ต้องใช้คำสั่ง shell หรือโค้ดระดับต่ำ
การทดลองจำลองเหตุการณ์เจาะระบบ Equifax ปี 2017 ได้สำเร็จ
ใช้ข้อมูลช่องโหว่และโครงสร้างเครือข่ายจริง
AI ติดตั้งมัลแวร์และขโมยข้อมูลได้เอง
โครงการนี้นำโดย Brian Singer นักศึกษาปริญญาเอกจาก CMU
ร่วมมือกับ Anthropic และทีมวิจัยจาก CyLab
นำเสนอผลงานในเวิร์กช็อปด้านความปลอดภัยของ OpenAI
ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่า AI สามารถทำงานแบบ “red team” ได้
ช่วยจำลองการโจมตีเพื่อทดสอบระบบ
อาจช่วยองค์กรขนาดเล็กที่ไม่มีงบจ้างทีมทดสอบ
ทีมวิจัยกำลังพัฒนา AI ป้องกันที่สามารถตอบโต้การโจมตีแบบเรียลไทม์
เป้าหมายคือสร้างระบบ “AI vs AI” ในโลกไซเบอร์
เพิ่มความสามารถในการป้องกันภัยคุกคามที่เกิดจาก AI
แนวคิด “Agentic AI” คือการให้ AI ทำงานแบบมีเป้าหมายและตัดสินใจเอง
ต่างจาก AI แบบเดิมที่ต้องมีมนุษย์สั่งการทุกขั้นตอน
ใช้ในงานที่ต้องการความยืดหยุ่นและการปรับตัวสูง
การใช้ AI ในการทดสอบระบบความปลอดภัยอาจช่วยลดต้นทุนองค์กร
ทำให้การทดสอบระบบเป็นเรื่องต่อเนื่อง ไม่ใช่แค่ปีละครั้ง
เพิ่มโอกาสในการตรวจพบช่องโหว่ก่อนถูกโจมตีจริง
AI ที่สามารถโจมตีได้เองอาจถูกนำไปใช้โดยอาชญากรไซเบอร์
เพิ่มความเร็วและขนาดของการโจมตี
ลดต้นทุนและความจำเป็นในการใช้ทีมมนุษย์
ระบบป้องกันไซเบอร์ในปัจจุบันอาจไม่ทันต่อการโจมตีแบบ AI
หลายระบบยังพึ่งพามนุษย์ในการตรวจจับและตอบโต้
อาจไม่สามารถตอบสนองได้ทันในระดับเวลาของเครื่องจักร
การใช้ LLM โดยไม่มีการควบคุมอาจนำไปสู่การละเมิดความปลอดภัย
หากถูก jailbreak หรือปรับแต่ง อาจกลายเป็นเครื่องมือโจมตี
ต้องมีการกำกับดูแลและตรวจสอบอย่างเข้มงวด
การพัฒนา AI ป้องกันต้องระวังไม่ให้กลายเป็นช่องโหว่ใหม่
หาก AI ป้องกันถูกโจมตีหรือหลอกล่อ อาจเปิดช่องให้แฮกเกอร์
ต้องมีระบบตรวจสอบซ้ำและการควบคุมจากมนุษย์
https://www.techradar.com/pro/security/ai-llms-are-now-so-clever-that-they-can-independently-plan-and-execute-cyberattacks-without-human-intervention-and-i-fear-that-it-is-only-going-to-get-worse🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: AI วางแผนและโจมตีไซเบอร์ได้เอง—เหมือนแฮกเกอร์ตัวจริง
ทีมนักวิจัยจาก Carnegie Mellon University ร่วมกับบริษัท AI Anthropic ได้ทดลองให้ AI ประเภท LLM (Large Language Model) ทำการโจมตีไซเบอร์ในสภาพแวดล้อมจำลองที่เลียนแบบเหตุการณ์จริง—คือการเจาะระบบของบริษัท Equifax ในปี 2017 ซึ่งเป็นหนึ่งในเหตุการณ์รั่วไหลข้อมูลที่ใหญ่ที่สุดในประวัติศาสตร์สหรัฐฯ
แต่สิ่งที่น่าตกใจคือ AI ไม่ได้แค่ช่วยวิเคราะห์หรือเขียนโค้ด มันสามารถ “วางแผนระดับสูง” และ “สั่งการตัวแทนย่อย” ให้ลงมือเจาะระบบ ติดตั้งมัลแวร์ และขโมยข้อมูลได้เอง โดยไม่ต้องใช้คำสั่ง shell หรือการควบคุมโดยมนุษย์เลย
นักวิจัยใช้โครงสร้างแบบ “ตัวแทนลำดับชั้น” ที่ให้ LLM ทำหน้าที่เป็นผู้วางกลยุทธ์ และให้ตัวแทนย่อย (ทั้งที่เป็น LLM และไม่ใช่) ทำหน้าที่ปฏิบัติการ เช่น สแกนระบบหรือใช้ช่องโหว่โจมตี
แม้จะเป็นการทดลองในห้องแล็บ แต่ผลลัพธ์ทำให้เกิดคำถามใหญ่: ถ้า AI ทำแบบนี้ได้ในสภาพแวดล้อมจำลอง แล้วในโลกจริงล่ะ? และถ้าอาชญากรไซเบอร์นำเทคโนโลยีนี้ไปใช้ จะเกิดอะไรขึ้น?
✅ AI สามารถวางแผนและโจมตีเครือข่ายได้โดยไม่ต้องมีมนุษย์สั่งการ
➡️ ใช้โครงสร้างแบบตัวแทนลำดับชั้นในการสั่งการ
➡️ ไม่ต้องใช้คำสั่ง shell หรือโค้ดระดับต่ำ
✅ การทดลองจำลองเหตุการณ์เจาะระบบ Equifax ปี 2017 ได้สำเร็จ
➡️ ใช้ข้อมูลช่องโหว่และโครงสร้างเครือข่ายจริง
➡️ AI ติดตั้งมัลแวร์และขโมยข้อมูลได้เอง
✅ โครงการนี้นำโดย Brian Singer นักศึกษาปริญญาเอกจาก CMU
➡️ ร่วมมือกับ Anthropic และทีมวิจัยจาก CyLab
➡️ นำเสนอผลงานในเวิร์กช็อปด้านความปลอดภัยของ OpenAI
✅ ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่า AI สามารถทำงานแบบ “red team” ได้
➡️ ช่วยจำลองการโจมตีเพื่อทดสอบระบบ
➡️ อาจช่วยองค์กรขนาดเล็กที่ไม่มีงบจ้างทีมทดสอบ
✅ ทีมวิจัยกำลังพัฒนา AI ป้องกันที่สามารถตอบโต้การโจมตีแบบเรียลไทม์
➡️ เป้าหมายคือสร้างระบบ “AI vs AI” ในโลกไซเบอร์
➡️ เพิ่มความสามารถในการป้องกันภัยคุกคามที่เกิดจาก AI
✅ แนวคิด “Agentic AI” คือการให้ AI ทำงานแบบมีเป้าหมายและตัดสินใจเอง
➡️ ต่างจาก AI แบบเดิมที่ต้องมีมนุษย์สั่งการทุกขั้นตอน
➡️ ใช้ในงานที่ต้องการความยืดหยุ่นและการปรับตัวสูง
✅ การใช้ AI ในการทดสอบระบบความปลอดภัยอาจช่วยลดต้นทุนองค์กร
➡️ ทำให้การทดสอบระบบเป็นเรื่องต่อเนื่อง ไม่ใช่แค่ปีละครั้ง
➡️ เพิ่มโอกาสในการตรวจพบช่องโหว่ก่อนถูกโจมตีจริง
‼️ AI ที่สามารถโจมตีได้เองอาจถูกนำไปใช้โดยอาชญากรไซเบอร์
⛔ เพิ่มความเร็วและขนาดของการโจมตี
⛔ ลดต้นทุนและความจำเป็นในการใช้ทีมมนุษย์
‼️ ระบบป้องกันไซเบอร์ในปัจจุบันอาจไม่ทันต่อการโจมตีแบบ AI
⛔ หลายระบบยังพึ่งพามนุษย์ในการตรวจจับและตอบโต้
⛔ อาจไม่สามารถตอบสนองได้ทันในระดับเวลาของเครื่องจักร
‼️ การใช้ LLM โดยไม่มีการควบคุมอาจนำไปสู่การละเมิดความปลอดภัย
⛔ หากถูก jailbreak หรือปรับแต่ง อาจกลายเป็นเครื่องมือโจมตี
⛔ ต้องมีการกำกับดูแลและตรวจสอบอย่างเข้มงวด
‼️ การพัฒนา AI ป้องกันต้องระวังไม่ให้กลายเป็นช่องโหว่ใหม่
⛔ หาก AI ป้องกันถูกโจมตีหรือหลอกล่อ อาจเปิดช่องให้แฮกเกอร์
⛔ ต้องมีระบบตรวจสอบซ้ำและการควบคุมจากมนุษย์
https://www.techradar.com/pro/security/ai-llms-are-now-so-clever-that-they-can-independently-plan-and-execute-cyberattacks-without-human-intervention-and-i-fear-that-it-is-only-going-to-get-worse
Thai