องค์กรที่กำลังเร่งเพิ่มเครื่องมือและบริการ AI เข้ามาในกระบวนการทำงาน มักพบว่าตนยังไม่พร้อมที่จะรับมือกับภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้น ทั้งจากภายในและภายนอกที่อาจทำให้เกิดความเสี่ยงต่อระบบของตนได้ ดร.ปีต ชวาร์ด หัวหน้าฝ่ายวิจัยด้านไซเบอร์ที่บริษัทการ์ทเนอร์กล่าวว่า “ผมคิดว่าองค์กรเหล่านี้ยังไม่พร้อม” พร้อมเสริมว่า “เรากำลังทำสิ่งเดิม ๆ มานานเกินไป และมันไม่ได้ผล มันถึงเวลาที่ต้องเปลี่ยนแปลง”
ภัยคุกคามจากภายนอกอาจเกิดขึ้นเมื่อข้อมูลที่ละเอียดอ่อนรั่วไหลไปยังโมเดลภาษาใหญ่ (LLMs) โดยผู้ใช้ไม่รู้ตัว เครื่องมือ AI อาจได้อัปโหลดไฟล์ที่สำคัญไปยังที่เก็บข้อมูลสาธารณะเช่น GitHub ซึ่งเป็นช่องทางที่สามารถทำให้โดนโจมตีได้
ภัยคุกคามที่ใหญ่ที่สุดในขณะนี้คือข้อมูลลับที่ถูกฝังอยู่ในรูปแบบของโค้ดและถูกเผยแพร่ผ่านแอปพลิเคชันที่ไม่ได้รับการควบคุม “เราต้องเตรียมการให้ดีในการตรวจจับภัยคุกคามทั้งภายในและภายนอกก่อนที่มันจะเกิดขึ้น” ชวาร์ดกล่าว
การบริหารจัดการแอสเซทที่ถูกโจมตี (Attack Surface Management) กำลังได้รับความสนใจมากขึ้นเรื่อย ๆ เพื่อช่วยให้บริษัทสามารถคาดการณ์และป้องกันการโจมตีได้ โดยการวิเคราะห์ระบบภายในและภายนอกเพื่อค้นหาความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น “องค์กรกำลังเปลี่ยนจากการตอบสนองกับภัยคุกคามภายหลังจากการโจมตีไปสู่การสร้างสถานการณ์และป้องกันล่วงหน้า” ชวาร์ดกล่าว
เครื่องมือที่ใช้สำหรับการบริหารจัดการแอสเซทจะสามารถสแกนเว็บไซต์ที่เปิดเผยไฟล์และโซเชียลมีเดีย เพื่อตรวจค้นสินทรัพย์ดิจิทัลของบริษัท รวมถึงเว็บไซต์ปลอมและเซิร์ฟเวอร์ที่เปิดเผยข้อมูลสำคัญได้
การที่หลายองค์กรเร่งนำ AI เข้ามาช่วยในการทำงานโดยไม่ได้วางแผนเรื่องความปลอดภัยนั้น ทำให้เกิดปัญหามากมาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับธุรกิจขนาดเล็กและขนาดกลาง (SMBs) ที่มักจะมีความสามารถในการค้นพบและตอบสนองภัยคุกคามน้อยกว่าองค์กรใหญ่
นักวิเคราะห์แจ็ค โกลด์ กล่าวว่า “บริษัทส่วนใหญ่มีแนวทางการวางระบบป้องกันภัยมากกว่าที่จะค้นหาว่าอะไรกำลังเกิดขึ้นกับพวกเขา” นอกจากนี้ SMBs ยังพบว่าตนขาดระบบการควบคุมภายในและอาจไม่มีทรัพยากรในการจ้างบริษัทใหญ่ในการให้บริการด้านความปลอดภัย
ในปัจจุบัน บริษัทต่าง ๆ มีโอกาสสูงในการสะสมหนี้ทางเทคนิค จากการสร้าง AI agents ที่หลากหลาย โดยที่แต่ละ agent อาจสร้างช่องโหว่ใหม่ในระบบความปลอดภัย ทำให้เกิดความยุ่งยากในการบริหารจัดการ
เมื่อภัยคุกคามเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ ก็มีผู้ให้บริการหลายรายที่มีสินค้าที่หลากหลาย ตั้งแต่การสแกนช่องโหว่ เช่น Palo Alto Networks และ CrowdStrike ไปจนถึงบริษัทอื่น ๆ ที่เน้นเฉพาะทางการ เช่น Tenable และ Rapid7 ที่มีความชำนาญในการตรวจสอบเครือข่าย
สินค้าบางตัวสามารถใช้แนวทางของผู้โจมตีกลับมาใช้ประโยชน์ เช่น เทคโนโลยี Thinkst Canary ที่ใช้ระบบ honeypot เพื่อดึงดูดผู้โจมตี และศึกษาวิธีการของพวกเขา
แม้ว่าการตรวจจับภัยคุกคามจะสามารถทำได้ในรูปแบบอัตโนมัติ แต่การแก้ไขปัญหาต่าง ๆ ยังคงต้องการเครื่องมือเฉพาะทาง “การดำเนินการแก้ไขปัญหาความปลอดภัยนั้นต้องใช้การพิจารณาอย่างถี่ถ้วนสำหรับการแพตช์” ชวาร์ดกล่าว
