ปัจจุบันคงไม่มีใครไม่รู้จัก AI หรือ LLM แน่นอน เพราะไม่ว่าจะไปบรรยายที่ไหนก็จะมีคนมาพูดคุยแลกเปลี่ยนความคิดเห็นเรื่องนี้โดยตลอด ซึ่งเมื่อมีเทคโนโลยีใหม่เข้ามาก็จะมีในส่วนที่ต้องระมัดระวังมากขึ้นเช่นกัน OWASP หรือ Open Worldwide Application Security Project ซึ่งเป็นแหล่งข้อมูลด้านความมั่นคงปลอดภัยที่น่าเชื่อถือระดับโลก จึงได้เผยแพร่รายงาน 10 ช่องโหว่หลักของระบบ Generative AI และ LLM
1. 𝗣𝗿𝗼𝗺𝗽𝘁 𝗜𝗻𝗷𝗲𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻 การที่มีการใช้คำสั่งที่ทำให้ระบบ Generative AI ทำงานผิดปกติ ไม่ได้เป็นไปตามที่คาดหวัง.
2. 𝗜𝗻𝘀𝗲𝗰𝘂𝗿𝗲 𝗼𝘂𝘁𝗽𝘂𝘁 𝗵𝗮𝗻𝗱𝗶𝗻𝗴 ประเภทช่องโหว่ที่ทำให้ผู้ไม่ประสงค์ดีสามาถเข้าถึงระบบได้.
3. 𝗧𝗿𝗮𝗶𝗻𝗶𝗻𝗴 𝗱𝗮𝘁𝗮 𝗽𝗼𝗶𝘀𝗼𝗻𝗶𝗻𝗴 ข้อมูลที่ถูกเพื่อใช้ Training ทำให้เกิดช่องโหว่เวลาถูกนำไปใช้.
4. 𝗠𝗼𝗱𝗲𝗹 𝗗𝗲𝗻𝗶𝗮𝗹 𝗼𝗳 𝗦𝗲𝗿𝘃𝗶𝗰𝗲 การใช้คำสั่งทำให้ AI ใช้ทรัพยากรมากเกินกว่าที่รับได้.
5. 𝗦𝘂𝗽𝗽𝗹𝘆 𝗰𝗵𝗮𝗶𝗻 𝘃𝘂𝗹𝗻𝗲𝗿𝗮𝗯𝗶𝗹𝗶𝘁𝘆 การโจมตีส่วนประกอบ…
หลังจากที่ไม่มีการ Update มานานตั้งแต่ปี 2016 ทาง OWASP ได้ออก Top 10 Mobile ออกมาเมื่อเร็ว ๆ นี้
𝗠𝟭: 𝗜𝗺𝗽𝗿𝗼𝗽𝗲𝗿 𝗖𝗿𝗲𝗱𝗲𝗻𝘁𝗶𝗮𝗹 𝗨𝘀𝗮𝗴𝗲 เกิดขึ้นจากการจัดการ credentials อย่างไม่เหมาะสม เช่น • การทำ Hardcoded Credentials • การทำ Insecure Credential Transmission ที่มีการส่ง credentials โดยที่ไม่มีการเข้ารหัส
𝗠𝟮: 𝗜𝗻𝗮𝗱𝗲𝗾𝘂𝗮𝘁𝗲 𝗦𝘂𝗽𝗽𝗹𝘆 𝗖𝗵𝗮𝗶𝗻 𝗦𝗲𝗰𝘂𝗿𝗶𝘁𝘆 เกิดจากการใช้ Thid-party components ที่ไม่มีความมั่นคงปลอดภัย อาจจะเป็น API หรือ Plug-in ซึ่งผลกระทบที่เกิดอาจจะมีหลายด้าน เช่น •การเกิด Access Un-Authorization •Data Breach.
𝗠𝟯: 𝗜𝗻𝘀𝗲𝗰𝘂𝗿𝗲…
ในยุคดิจิทัลนี้ เราจะพบว่าผู้คนมากมายล้วนสามารถเข้าถึงการใช้อินเตอร์เน็ตได้เกือบทั่วทุกมุมโลกแล้ว ทำให้เป็นเรื่องยากมากที่จะหลีกหนีภัยอันตรายต่างๆที่แฝงมากับโลกไซเบอร์ โดยเหล่าแฮกเกอร์ มักโจมตีผ่านระบบที่เรียกว่า เว็บแอปพลิเคชั่น
