Microsoft ກະກຽມຜັກດັນ Project Perception: ສົງຄາມ “ຕົ້ນທຶນ” ด้าน AI ຄວາມປອດໄພທາງไซเบอร์ (Cybersecurity) กำລັງຈະເລີ່ມຂຶ້ນ

ເວລາຕີສອງເຄິ່ງ, ພະນັກງານປະຕິບັດການດ້ານຄວາມປອດໄພ (Ops) ຂອງບໍລິສັດການເງິນແຫ່ງໜຶ່ງໃນ Taiwan ໄດ້ຮັບສັນຍານເຕືອນໄພວ່າ: ມີ Package ພາກສ່ວນທີສາມ (Third-party package) ຖືກກວດພົບຊ່ອງຫວ່າງທີ່ສາມາດຖືກໂຈມຕີຈາກໄລຍະໄກໄດ້ (Remote Execution Vulnerability). ສິ່ງທຳອິດທີ່ລາວຕ້ອງເຮັດ ບໍ່ແມ່ນການແກ້ໄຂ, ແຕ່ແມ່ນການກວດສອບກ່ອນ—ວ່າບໍລິສັດມີລະບົບໃດແດ່ທີ່ນຳໃຊ້ Package ນີ້. ການກະທຳ “ກວດສອບ” ນີ້, ໃນອະດີດມັກຈະຕ້ອງໃຊ້ເວລາເຖິງສອງາມມື້.

ວຽກງານທີ່ໜ້າປວດຫົວນີ້ ຄືສິ່ງທີ່ການແຂ່ງຂັນດ້ານອາວຸດ AI Cybersecurity ຮອບນີ້ຕ້ອງການແກ້ໄຂ. ແລະອີງຕາມລາຍງານສະບັບພິເສດຈາກ The Information, Microsoft ກໍາລັງຈະລົງສະໜາມແລ້ວ.

ພື້ນຫຼັງເຫດການ

ການທີ່ຈະເຂົ້າໃຈວ່າເປັນຫຍັງ Project Perception ຈຶ່ງເປັນຂ່າວໃຫຍ່ໄດ້, ພວກເຮົາຕ້ອງພາທຸກທ່ານຍ້ອນກັບໄປເບິ່ງເດືອນເມສາ. Anthropic ໄດ້ເປີດເຜີຍ Model ຄວາມປອດໄພຂັ້ນສູງທີ່ມີລະຫັດຊື່ວ່າ Claude Mythos ໃນວັນທີ 7 ເມສາ, ເຊິ່ງໃນການທົດສອບ ມັນສາມາດຄົ້ນຫາຊ່ອງຫວ່າງຊອບແວຈຳນວນຫຼາຍພັນຊ່ອງຫວ່າງທີ່ບໍ່ເຄີຍມີໃຜຄົ້ນພົບມາກ່ອນດ້ວຍຕົວເອງ, ລວມທັງຊ່ອງຫວ່າງການລົ້ມເຫຼວຂອງລະບົບຈາກໄລຍະໄກ (Remote Crash Vulnerability) ໃນ OpenBSD ທີ່ມີອາຍຸມາ 27 ປີ ແລະ ຊ່ອງຫວ່າງອາຍຸ 16 ປີໃນ FFmpeg ທີ່ຜ່ານການທົດສອບອັດຕະໂນມັດມາກວ່າຫ້າລ້ານຄັ້ງແຕ່ກໍຍັງບໍ່ເຄີຍຖືກຈັບໄດ້. ສິ່ງທີ່ສຳຄັນກວ່ານັ້ນກໍຄື: ມັນບໍ່ພຽງແຕ່ຊອກຫາຊ່ອງຫວ່າງເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ມັນຍັງສາມາດຂຽນໂຄດສຳລັບການໂຈມຕີ (Exploit code) ທີ່ໃຊ້ງານໄດ້ຈິງດ້ວຍຕົວເອງອີກດ້ວຍ.

Anthropic ບໍ່ໄດ້ເປີດເຜີຍ Mythos ສູ່ສາທາລະນະ, ແຕ່ໄດ້ປະກາດໂຄງການ Project Glasswing ໄປພ້ອມໆກັນ—ເຊິ່ງເປັນໂຄງການປ້ອງກັນທີ່ນຳຄວາມສາມາດນີ້ໄປສູ່ການ “ສ້ອມແປງຊອບແວສຳຄັນ”, ໂດຍมีຄູ່ຮ່ວມງານຜູ້ກໍ່ຕັ້ງປະກອບດ້ວຍ AWS, Apple, Broadcom, Cisco, CrowdStrike, Google, JPMorganChase, Linux Foundation, Microsoft, NVIDIA ແລະ Palo Alto Networks. ເລື່ອງນີ້ພວກເຮົາເຄີຍຂຽນໄວ້ແລ້ວໃນບົດຄວາມ 〈Anthropic Project Glasswing ແລະ Mythos〉. SecurityWeek ໄດ້ລາຍງານເພີ່ມເຕີມໃນເວລາຕໍ່ມາວ່າ: ອົງການຄວາມປອດໄພທາງไซเบอร์ ແລະ ໂຄງສ້າງພື້ນຖານແຫ່ງຊາດສະຫະລັດ (CISA) ກຳລັງໃຊ້ Mythos ເພື່ອກວດsວກຊອບແວຂອງລັດຖະບານແລ້ວ.

ເມື່ອຄວາມສາມາດມັນມີຢູ່ແລ້ວ, ບັນຫາກໍ່ກາຍເປັນເລື່ອງຂອງ “ເງິນ”. ການໃຊ້ Model ທີ່ເກັ່ງທີ່ສຸດເພື່ອມາວິເຄາະຊ່ອງຫວ່າງນັ້ນ, ມີຕົ້ນທຶນຕໍ່ຄັ້ງສູງຈົນມີແຕ່ລັດຖະບານ ແລະ ສະຖາບັນການເງິນຂະໜາດໃຫຍ່ເທົ່ານັ້ນທີ່ສາມາດຈ່າຍໄຫວ.

ຈຸດສຳຄັນໃນຄັ້ງນີ້

• ລາຍງານພິເສດຈາກ The Information ລະບຸວ່າ Microsoft ກໍາລັງພັດທະນາເຄື່ອງມືຄວາມປອດໄພ AI ທີ່ມີລະຫັດຊື່ວ່າ Project Perception, ເຊິ່ງອາດຈະເປີດຕົວໄວສຸດໃນເດືອນນີ້.
• ຫົວໃຈສຳຄັນແມ່ນ Multi-model Routing: ບໍ່ໄດ້ຜູກຕິດກັບ Model ໃດ Model ໜຶ່ງ ແຕ່ເປັນການແບ່ງໜ້າວຽກຕາມຄວາມຍາກຂອງແຕ່ລະວຽກງານດ້ານຄວາມປອດໄພ, ແຈກຍາຍໄປໃຫ້ Model ຂອງ Microsoft ເອງ, OpenAI ຫຼື Anthropic.
• ເນັ້ນທີ່ຕົ້ນທຶນເປັນຫຼັກ: ການໃຊ້ Model ລະດັບສູງສຸດທີ່ມີລາຄາແພງທີ່ສຸດສະເພາະກັບຂັ້ນຕອນການຄິດວິເຄາະທີ່ຈຳເປັນແທ້ໆເທົ່ານັ້ນ, ເພື່ອເປັນການກົດຕົ້ນທຶນສະເລ່ຍ “ຕໍ່ບົດລາຍງານຊ່ອງຫວ່າງແຕ່ລະບົດ” ໃຫ້ຕ່ຳລົງ.
• ຕຳແໜ່ງຜະລິດຕະພັນທີ່ຊັດເຈນ: ສື່ຕ່າງປະເທດສ່ວນໃຫຍ່ຕີຄວາມໝາຍວ່າມັນເປັນທາງເລືອກທີ່ມີຕົ້ນທຶນຕໍ່າກວ່າສຳລັບ Anthropic Mythos.
• ຈຸດສຳຄັນແຕ່ມັກຖືກມອງຂ້າມ: Microsoft ເອງກໍ່ເປັນໜຶ່ງໃນຄູ່ຮ່ວມງານຜູ້ກໍ່ຕັ້ງຂອງ Project Glasswing — ໝາຍຄວາມວ່າເປັນທັງຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມພັນທະມິດ ແລະ ເປັນຜູ້ສ້າງຜະລິດຕະພັນແຂ່ງຂັນຂອງຕົນເອງໄປພ້ອມໆກັນ.

ຕ້ອງອະທິບາຍໃຫ້ຈະແຈ້ງວ່າ: ປັດຈຸບັນ Project Perception ຍັງບໍ່ທันໄດ້ຖືກເປີດຕົວຢ່າງເປັນທາງການໂດຍ Microsoft, ຍັງບໍ່ມີ Beta ສາທາລະນະໃຫ້ລົງທະບຽນ ແລະ ລາຄາຄ່າບໍລິການກໍຍັງບໍ່ທັນໄດ້ກຳນົດ. ທັງໝົດຂ້າງເທິງນີ້ແມ່ນມາຈາກລາຍງານຂອງສື່ມວນຊົນ ແລະ Microsoft ຍັງບໍ່ທັນໄດ້ຢືນຢັນເທື່ອ. ດັ່ງນັ້ນ, ກະລຸນາເບິ່ງວ່າມັນເປັນພຽງສັນຍານຂອງທິດທາງອຸດສາຫະກຳ, ບໍ່ແມ່ນຜະລິດຕະພັນທີ່ສາມາດເອົາໄປຂຽນໃສ່ໃນໂຄງການຈັດຊື້ຈັດຈ້າງຂອງປີນີ້ໄດ້.

ວິເຄາະຜົນກະທົບຕໍ່ຕະຫຼາດ

ສຳລັບຜູ້ໃຊ້ງານທົ່ວໄປ: ຄົນທຳມະດາອາດจะຍັງບໍ່ໄດ້ສໍາຜັດກັບເຄື່ອງມືລະດັບองค์กร (Enterprise) ແບບນີ້ໃນໄລຍະສັ້ນ, ແຕ່ມັນຈະສົ່ງຜົນกระทบທາງອ້ອມເຖິງທ່ານ. ប្រព័ន្ធปฏิบัติการ (OS) ແລະ ຕົວທ່ອງເວັບ (Browser) ທີ່ກຳລັງແລ່ນຢູ່ເທິງມືຖື ແລະ ຄອມພິວເຕີຂອງທ່ານນັ້ນ, ຖືເປັນเปົ້າໝາຍຫຼັກທີ່ນັກລ່າຊ່ອງຫວ່າງ AI ມຸ່ງເນັ້ນກວດສອບກ່ອນ. ແປເປັນພາສາຄົນງ່າຍໆກໍຄື: ການອັບເດດໃນຊ່ວງໜຶ່ງເຖິງສອງປີຂ້າງໜ້າອາດຈະຖີ່ຂຶ້ນ, ແລະ ການອັບເດດນ້ອຍໆທີ່ເບິ່ງຄືວ່າບໍ່ມີເຫດຜົນບາງອັນ, เบື້ອງຫຼັງອາດຈະມາຈາກຊ່ອງຫວ່າງເກົ່າທີ່ AI ເປັນຜູ້ຄົ້ນພົບນັ້ນເອງ. ມີການອັບເດດອັນໃດກໍ່ຄວນອັບເດດໃຫ້ຮຽບຮ້ອຍ, ນີ້ຄືຄວາມໝາຍທີ່ຕັ້ງໜ້າຕັ້ງຕາທີ່ສຸດຂອງຂ່າວນີ້ຕໍ່ປັດເຈກບຸກຄົນ.

ສຳລັບການນຳໃຊ້ໃນລະດັບองค์กร: ການອອກແບບລະບົບ Multi-model Routing ນີ້ ເປັນສິ່ງທີ່ທີມງານຄວາມປອດໄພທາງไซเบอร์ໃນ Taiwan ຄວນສຶກສາ, ເພາະວ່າມັນບໍ່ໄດ້ແກ້ໄຂພຽງແຕ່ບັນຫາຄວາມປອດໄພເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ມັນຍັງແກ້ໄຂບັນຫາໂຄງສ້າງຕົ້ນທຶນທີ່ທຸກໆໂຄງການນຳໃຊ້ AI ຕ້ອງພົບພານ. ຕາມເຫດຜົນດຽວກັນນີ້ ສາມາດນຳໄປປັບໃຊ້ກັບງານບໍລິການລູກຄ້າ (Customer Service), ການກວດສອບເອກະສານ, ການກວດສອບໂຄດ (Code check) ໄດ້ເຊັ່ນກັນ—ຄຳຮ້ອງຂໍທີ່ງ່າຍແມ່ນໃຊ້ Model ລາຄາຖືກ, ສ່ວນຄຳຮ້ອງຂໍທີ່ຍາກຈຶ່ງຍົກລະດັບຂຶ້ນ. ຂໍ້ໄດ້ປຽບຂອງ Microsoft ບໍ່ໄດ້ຢູ່ທີ່ເຕັກໂນມັດທີ່ມະຫັດສະຈັນປານໃດ, ແຕ່ມັນຢູ່ທີ່ຊ່ອງທາງການຈຳໜ່າຍ (Channel): Defender, Azure, M365 ໄດ້ຖືກວາງລະບົບໄວ້ໝົດແລ້ວ, ພຽງແຕ່ຕິກ Checkbox ອັນດຽວກ៏ສາມາດເປີດໃຊ້ງານໄດ້ເລີຍ, ເຊິ່ງນີ້ຄືສິ່ງທີ່ Anthropic ຍາກທີ່ຈະລອກແບບໄດ້ໃນໄລຍະສັ້ນ.

ໃນທາງກຳລັງກົງກັນຂ້າມ, ສິ່ງທີ່ວິສາຫະກິດໃນ Taiwan ຕ້ອງລະວັງແມ່ນຄວາມສ່ຽງໃນການຜູກຕິດ (Vendor lock-in). ເຄື່ອງມືຍิ่งຕິດພັນກັບລະບົບນິເວດ (Ecosystem) ຂອງ Microsoft ຫຼາຍເທົ່າໃດ, ຕົ້ນທຶນໃນການຍ້າຍລະບົບໃນພາຍຫຼັງກໍ່ຈະຍິ່ງແພງຂຶ້ນເທົ່ານັ້ນ. ເວລາເຈລະຈາສັນຍາ ຈຶ່ງຂໍແນະນຳให้นຳເອົາເງື່ອນໄຂທີ່ວ່າ “ຜົນການສະແກນ ແລະ ຂໍ້ມູນຊ່ອງຫວ່າງສາມາດສົ່ງອອກເປັນ Form มาตรฐาน ໄດ້ບໍ” ບັນຈຸເຂົ້າໄປໃນຂໍ້ສັນຍາດ້ວຍ.

ສຳລັບ Developer: ຜົນກະທົບຂອງເລື່ອງນີ້ທີ່ມີຕໍ່ຂະບວນການພັດທະນານັ້ນ ມີຫຼາຍກວ່າທີ່ຄົນສ່ວນໃຫຍ່ຄິດ. ຖ້າຫາກວ່າການສະແກນດ້ວຍ AI ມີລາຄາຖືກຈົນສາມາດກວດສອບທຸກໆຄັ້ງທີ່ມີການ Commit ລະຫັດໄດ້, ດັ່ງນັ້ນ “ຄວາມປອດໄພ” ຈາກເດີມທີ່ເຄີຍເປັນດ່ານກວດກາກ່ອນການເຜີຍແຜ່ ຈະກາຍເປັນສ່ວນໜຶ່ງຂອງວຽກປະຈຳວັນ. ປັດຈຸບັນມີເຄື່ອງມືສະແກນແບບ Static ແລ້ວ ເຊັ່ນ Semgrep, Snyk ທີ່ກຳລັງເຮັດວຽກຄ້າຍຄືກັນນີ້, ຄວາມແຕກຕ່າງກໍຄື Model AI ຫາກສາມາດເຂົ້າໃຈຊ່ອງຫວ່າງດ້ານເຫດຜົນທີ່ຂ້າມໄຟລ໌ ແລະ ຂ້າມໂມດູນໄດ້, ບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ການປຽບທຽບກັບຮູບແບບ (Pattern) ທີ່ຮູ້ຈັກກັນມາກ່ອນເທົ່ານັ້ນ. ເມື່ອໃຊ້ຮ່ວມກັບເຄື່ອງມືເຊັ່ນ GitHub Copilot, ການກວດສອບ PR (Pull Request) ໃນອະລາຄົດອາດຈະມີຊ່ອງ “ຄວາມເຫັນດ້ານຄວາມປອດໄພຈາກ AI” ເພີ່ມເຂົ້າມາ.

ແຕ່ເວົ້າຕາມຄວາມຈິງແລ້ວ, ການແຈ້ງເຕືອນທີ່ຜິດພາດ (False positives) ຈະເປັນອຸປະສັກທຳອິດທີ່ຕ້ອງປະເຊີນ. ການທີ່ສະແກນໄດ້ຖືກລົງ ບໍ່ໄດ້ໝາຍຄວາມວ່າແຮງງານມະນຸດມີລາຄາຖືກ, ຖ້າຫາກວ່າໃນມື້ໜຶ່ງມີ “ຊ່ອງຫວ່າງທີ່ສົງໄສວ່າອາດຈະແມ່ນ” ຖິ້ມໃສ່ໜ້າວິສະວະກອນມື້ລະສາມຮ້ອຍກໍລະນີ, ສະຖານະການນັ້ນກໍ່ຈະບໍ່ຕ່າງຫຍັງກັບຕອນທີ່ບໍ່ມີຫຍັງເລີຍ.

ທ່າອ່ຽງການພັດທະນາໃນອະນາຄົດ

ຂ້ອຍຄິດວ່າມັນຈະມຸ່ງໜ້າໄປໃນສາມທິດທາງ:

ໜຶ່ງ, ເຄື່ອງມືຄວາມປອດໄພ AI ຈະຖືກສິນຄ້າ化 (Commoditized) ຢ່າງວ່ອງໄວ. Anthropic ມີ Mythos, OpenAI ມີໂຄງການຄວາມປອດໄພທີ່ເຄີຍມີລາຍງານມາກ່ອນ (ພວກເຮົາເຄີຍຂຽນໄວ້ແລ້ວໃນ 〈ໂຄງການຄວາມປອດໄພ OpenAI Daybreak〉), ແລະ ຕອນນີ້ Microsoft ກໍມີຂ່າວລືກ່ຽວກັບ Project Perception—ພາຍໃນໜຶ່ງປີນີ້ ມັນຈະກາຍເປັນຄຸນສົມບັດພື້ນຖານ (Standard feature) ຂອງບັນດາຜູ້ໃຫ້ບໍລິການ Cloud, ບໍ່ແມ່ນຈຸດຂາຍທີ່ສ້າງຄວາມແຕກຕ່າງອີກຕໍ່ໄປ.

ສອງ, ຄວາມບໍ່ສົມມະມາດລະຫວ່າງການໂຈມຕີ ແລະ ການປ້ອງກັນຈະຮຸນແຮງຂຶ້ນ. ຝ່າຍປ້ອງກັນຕ້ອງອາໄສການຈັດຊື້ຈັດຈ້າງ ແລະ ງົບປະມານຈຶ່ງຈະໄດ້ຮັບຄວາມສາມາດນີ້, ໃນຂະນະທີ່ຝ່າຍໂຈມຕີພຽງແຕ່ມີ Open-source model ພ້ອມກັບພະລັງງານຄຳນວນທີ່ພຽງພໍກ็ສາມາດເລີ່ມລອງໄດ້ແລ້ວ. ນີ້ຄືເຫດຜົນວ່າເປັນຫຍັງ Anthropic ຈຶ່ງເລືອກທີ່ຈະບໍ່ເຜີຍແຜ່ Mythos ສູ່ສາທາລະນະ. ການກະທຳແບບ “ຈົງໃຈບໍ່ປ່ອຍອອກມາ” ນີ້ຈະກາຍເປັນທຳນຽມຂອງອຸດສາຫະກຳຫຼືບໍ່, ເປັນສິ່ງທີ່ໜ້າຕິດຕາມເບິ່ງຕໍ່ໄປ.

ສາມ, ການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບ (Compliance) ຈະຕາມມາ. ເມື່ອຜູ້ຄວບຄຸມກົດລະບຽບຮັບຮູ້ວ່າໃນທ້ອງຕະຫຼາດມີເຄື່ອງມືທີ່ສາມາດຄົ້ນຫາຊ່ອງຫວ່າງໄດ້ໂດຍອັດຕະໂນມັດ, ຂໍ້ອ້າງທີ່ວ່າ “ພວກເຂົາບໍ່ຮູ້ກ່ຽວກັບຊ່ອງຫວ່າງນີ້” ຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືລົງກໍຈະຫຼຸດລົງ. ອຸດສາຫະກຳທີ່ມີການຄວບຄຸມສູງ ເຊັ່ນ: ການເງິນ, ການແພດ, ເບິ່ງຄືວ່າຈະເປັນกลุ่มທຳອິດທີ່ຖືກຮຽກຮ້ອງໃຫ້ອະທິບາຍວ່າພວກເຂົາໄດ້ເຮັດຫຍັງແດ່ແລ້ວ.

ບົດສະຫຼຸບ ແລະ ຄຳເຫັນຈາກ TheAI

ກັບມາທີ່ພະນັກງານ Ops ຂອງບໍລິສັດການເງິນຄົນນັ້ນ. ສິ່ງທີ່ລາວຕ້ອງການແທ້ໆ ບໍ່ແມ່ນນັກລ່າຊ່ອງຫວ່າງທີ່ສະຫຼາດຂຶ້ນ, ແຕ່ແມ່ນສິ່ງທີ່ສາມາດບອກລາວໄດ້ພາຍໃນສາມນາທີວ່າ “ຫ້າລະບົບໃດແດ່ທີ່ມີບັນຫາ, ຄວນສ້ອມແປງລະບົບໃດກ່ອນ”. ເລື່ອງການກົດຕົ້ນທຶນໃຫ້ຕ่ຳລົງນີ້ຟັງເບິ່ງແລ້ວອາດຈະບໍ່ໜ້າຕື່ນເຕັ້ນ, แต่มັນເປັນຕົວຊີ້ວັດວ່າຄວາມສາມາດນີ້ຈະເປັນສິ່ງທີ່ຄົນສ່ວນນ້ອຍເທົ່ານັ້ນທີ່ໃຊ້ໄຫວ, ຫຼືທຸກໆທີມ Ops ຈະສາມາດເປີດໃຊ້ງານໄດ້ທຸກຄັ້ງທີ່ຕີສອງເຄິ່ງ.

ຄຳເຫັນ: ຈຸດຊີ້ຂາດທີ່ແທ້ຈິງຂອງການແຂ່ງຂັນ AI ຄວາມປອດໄພທາງไซเบอร์ຮອບນີ້ ບໍ່ແມ່ນວ່າໃຜເປັນຄົນຊອກຫາຊ່ອງຫວ່າງໄດ້ຫຼາຍກວ່າ, ແຕ່ແມ່ນໃຜສາມາດກົດລາຄາ “ຕໍ່ໜຶ່ງການຊອກຫາຊ່ອງຫວ່າງ” ໃຫ້ຫຼຸດລົງຈົນສາມາດກວດສອບໄດ້ທຸກໆມື້.

ຄຳແນະນຳທີ່ເປັນຮູບປະທຳສຳລັບຜູ້ອ່ານชาว Taiwan:

ໜຶ່ງ, ຖ້າທ່ານເປັນຜູ້ຮັບຜິດຊອບດ້ານຄວາມປອດໄພ ຫຼື IT, ຢ່າຟ້າວຟັ່ງລໍຖ້າ Project Perception—ເພາະມັນຍັງບໍ່ທັນໄດ້ເປີດຕົວຢ່າງເປັນທາງການເລີຍ. ວິທີການທີ່ປະຕິບັດໄດ້ຈິງແມ່ນການກວດສອບສິນຊ