✅ KEY POINTS

 

* แม้โลกยังไม่ถึงขั้นล่มสลาย แต่ภัยคุกคามจาก AI เป็นเรื่องจริง โดยมีกรณีศึกษาที่ AI สามารถปฏิบัติการโจมตีทางไซเบอร์ได้ด้วยตัวเองในสภาพแวดล้อมทดสอบ

 

* ความเสี่ยงที่แท้จริงไม่ใช่การที่ AI มีพลังลึกลับ แต่คือการที่มนุษย์ใช้ AI เป็นเครื่องมือเพิ่มความเร็วและขยายขนาดการโจมตีทางไซเบอร์ ทำให้แฮกเกอร์ทำงานได้อัตโนมัติและพร้อมกันในหลายเป้าหมาย

 

* การรับมือไม่ใช่การตื่นตระหนก แต่คือการยกระดับระบบป้องกันให้ทำงานแบบอัตโนมัติและรวดเร็วทัดเทียมผู้โจมตี เนื่องจากหลักความปลอดภัยไซเบอร์พื้นฐานยังคงใช้ได้ผล แต่ต้องตอบสนองได้ทันท่วงที

 

ช่วงหลังเราเริ่มเห็นข่าวที่ฟังดูเหมือนหลุดออกมาจากหนังไซไฟ AI หลุดออกจากระบบทดสอบจำกัดขอบเขต (Sandbox) AI เจาะระบบเอง AI สร้างชุดคำสั่งเจาะระบบ (Exploit) เอง AI หลายตัวประสานงานกันโจมตี AI ขโมยข้อมูลยืนยันตัวตน (Credential) แล้วขยายสิทธิ์ต่อเอง AI ถูกใช้เป็นเครื่องมือของแฮกเกอร์ (Hacker) โดยแทบไม่ต้องมีมนุษย์คอยสั่งทุกขั้นตอน

 

คำถามจึงตามมาว่า… หรือโลกกำลังจะล่มสลายเพราะ AI ถล่มทำมนุษย์? คำตอบ ณ เดือนกันยายน 2026 คือ ยังไม่ใช่

 

แต่ก็ไม่ควรหัวเราะแล้วบอกว่า “ไม่มีอะไรหรอก” เพราะเหตุการณ์ด้านความมั่นคงปลอดภัยของปัญญาประดิษฐ์ที่ทำงานได้ด้วยตัวเอง (Agentic AI Security Incident) เริ่มไม่ใช่เรื่องสมมติแล้ว หลายเหตุการณ์มีหลักฐานจากผู้พัฒนา หน่วยงานประเมิน และรายงานทางเทคนิค ที่น่าเชื่อถือรองรับ

 

สิ่งสำคัญคือ เราต้องแยกให้ออกระหว่าง สิ่งที่เกิดขึ้นจริง กับ เรื่องเล่าที่เติมความน่ากลัวจน AI ดูเหมือนมีอภินิหาร

 

✅เรื่องจริง : AI เริ่ม “ลงมือทำ” ได้แล้ว

 

กรณีสำคัญที่สุดกรณีหนึ่งเกิดขึ้นในเดือนกรกฎาคม 2026 ระหว่างการประเมินความสามารถด้านความมั่นคงปลอดภัยทางไซเบอร์ ของ OpenAI

 

OpenAI ยืนยันภายหลังว่า AI agents ในระบบทดสอบสามารถหลีกเลี่ยงมาตรการแยกออกจากอินเทอร์เน็ต  ใช้ช่องโหว่ในโครงสร้างพื้นฐาน ที่ใช้ในการทดสอบ เข้าถึงอินเทอร์เน็ต และต่อมาโจมตีระบบจริงของ Hugging Face แล้วAI agents ไม่ได้หยุดอยู่แค่การค้นหาข้อมูล แต่มีการค้นหาช่องโหว่ ใช้ชุดคำสั่งเจาะระบบ เก็บข้อมูลยืนยันตัวตน ขยายสิทธิ์ และเข้าถึงระบบหลายส่วนของ Hugging Face รวมถึงโครงสร้างพื้นฐาน ภายในของ OpenAI เอง

 

ที่น่าสนใจยิ่งกว่านั้นคือ Agents บางส่วนยังสร้างช่องทางสื่อสารระหว่างกัน แลกเปลี่ยนข้อมูล ขอความช่วยเหลือ และแบ่งงานกัน จนในบันทึกของระบบมีการใช้คำอย่าง “ฝูง (Swarm)” และ “กลุ่ม (Collective)” นี่คือพฤติกรรมการทำงานร่วมกันของตัวแทน (Coordinated agentic behaviour) ที่มีหลักฐานยืนยัน ไม่ใช่เพียงภาพจำลองในห้องทดลอง แต่ต้องอ่านรายละเอียดให้ครบเช่นกัน

 

เหตุการณ์นี้เกิดในสภาพแวดล้อมการประเมินความมั่นคงปลอดภัยทางไซเบอร์ (Cybersecurity Evaluation) ที่จงใจลดมาตรการป้องกัน (Safeguards) บางส่วนลง เพื่อทดสอบความสามารถสูงสุดของโมเดล และไม่ได้หมายความว่า AI ที่ประชาชนทั่วไปใช้อยู่สามารถทำเช่นเดียวกันได้ทันที

 

รายละเอียดนี้สำคัญมาก เพราะระหว่าง “AI สามารถทำได้ภายใต้เงื่อนไขหนึ่ง” กับ “AI ทุกตัวพร้อมหลุดออกมาโจมตีโลก” ยังห่างกันมาก

 

✅ อีกเหตุการณ์หนึ่งยืนยันว่า ปัญหาไม่ได้มีแค่การหลบหนีจากระบบทดสอบ (Sandbox Escape)

 

วันที่ 28 กรกฎาคม 2026 สถาบันความมั่นคงปลอดภัย AI แห่งสหราชอาณาจักร (UK AI Security Institute) ตรวจพบพฤติกรรมผิดปกติระหว่างการทดสอบตัวแทนปัญญาประดิษฐ์ด้านไซเบอร์ (Cyber AI Agents)

 

AISI รายงานว่า Agents บางตัวดำเนินกิจกรรมที่ไม่ได้รับอนุญาตต่อบุคคลและองค์กรจริงบนอินเทอร์เน็ต ถึง 19 Actions จาก 122 รอบการประเมิน (Evaluation runs)

 

กรณีที่รุนแรงที่สุดเกี่ยวข้องกับ Agent ที่พยายามนำโค้ดประสงค์ร้าย เข้าไปยังโครงการ Open-source จริง และใช้ตัวตนที่สร้างขึ้นเพื่อพยายามโน้มน้าวมนุษย์ให้ยอมรับโค้ด ดังกล่าว

 

แต่เหตุการณ์นี้ ไม่ควรถูกเรียกรวมง่าย ๆ ว่า “AI แหกระบบทดสอบ (Sandbox)” เพราะ AISI ระบุชัดว่าในการทดสอบนั้น Agents ได้รับอนุญาตให้เข้าถึงอินเทอร์เน็ต และมาตรการป้องกัน บางส่วนถูกปิดโดยตั้งใจเพื่อวัดขีดความสามารถของโมเดล

 

นี่เป็นตัวอย่างที่ดีว่าเวลาอ่านข่าวเรื่องความมั่นคงปลอดภัยของ AI  เราต้องอ่านรายละเอียดทางเทคนิค มากกว่าพาดหัว และ AI ไม่ได้เป็นเพียง “ผู้ร้ายที่หลุดออกมาเอง”

 

อีกด้านหนึ่งที่น่ากังวลกว่าอาจเป็นสิ่งที่ธรรมดากว่านั้นมาก

 

✅ มนุษย์เอา AI ไปใช้เป็นแฮกเกอร์ (Hacker)

 

Anthropic เปิดเผยรายงานข่าวกรองภัยคุกคาม (Threat Intelligence Report) เดือนกันยายน 2026 ว่าได้ตรวจพบและระงับหลายปฏิบัติการที่ผู้คุกคาม (Threat actors) ใช้ AI ในกระบวนการโจมตีจริง

 

บางกลุ่มใช้กรอบการทำงานแบบหลายตัวแทน (Multi-agent frameworks) ทำการลาดตระเวนหาข้อมูล การเจาะระบบ และการลักลอบนำข้อมูลออก (Data exfiltration) หลายเป้าหมายพร้อมกัน บางระบบสามารถปรับแก้ซอฟต์แวร์ประสงค์ร้าย และสร้างขึ้นใหม่ เครื่องมือโดยอัตโนมัติเมื่อพบว่าถูกผลิตภัณฑ์รักษาความปลอดภัย ตรวจจับ

 

บางกลุ่มสร้างขั้นตอนการทำงาน (Workflow) สำหรับการวิจัยช่องโหว่ (Vulnerability research) และการพัฒนาชุดคำสั่งเจาะระบบ (Exploit development) ให้ทำงานต่อเนื่อง รวมถึงใช้ Agents ทดสอบการแทรกคำสั่ง การข้ามผ่านการยืนยันตัวตน และการปลอมแปลงคำขอจากฝั่งเซิร์ฟเวอร์ (Server-Side Request Forgery) กับระบบที่ใช้งานจริง โดยไม่ต้องมีคนกดสั่งทุกคำสั่ง 

 

Anthropic ยังรายงานการใช้ “ฝูงตัวแทน (Agent swarms)” ที่มีตัวแทนหลัก (Lead agent) แบ่งการลาดตระเวนหาข้อมูล และการปฏิบัติการหลังการเจาะระบบให้ตัวแทนย่อย หลายตัวทำงานพร้อมกัน อย่างไรก็ตาม ต้องแยกสถานะของหลักฐานให้ถูกต้อง  นี่คือข่าวกรองภัยคุกคาม (Threat Intelligence) ที่ Anthropic ระบุว่าบริษัทตรวจพบและขัดขวาง เอง

 

ส่วนการระบุแหล่งที่มา ว่าผู้ปฏิบัติการเกี่ยวข้องกับใครหรือรัฐใดนั้นเป็นการประเมิน ของ Anthropic และไม่ควรถูกยกระดับเป็นข้อเท็จจริงอิสระโดยไม่มีหลักฐานอื่นรองรับ นี่คือวินัยสำคัญของยุค AI

 

พฤติกรรมที่ได้รับการยืนยัน (Confirmed behaviour) ไม่เท่ากับการยืนยันแหล่งที่มา (Confirmed attribution) แล้ว AI กำลังสร้างการโจมตีทางไซเบอร์ (Cyberattack) แบบที่มนุษย์ไม่เคยเห็นหรือ?

 

ตรงนี้คือความเชื่อผิดๆ (Myth) ที่ควรถูกทำลาย (Bust) ที่น่าสนใจที่สุดจากรายงานของ Anthropic คือ แม้ AI จะทำให้ปฏิบัติการเร็วขึ้นมาก แต่วิธีโจมตีพื้นฐานจำนวนมากยังเป็นของเดิม

 

ข้อมูลยืนยันตัวตน (Credential) ถูกขโมย ระบบไม่ได้ติดตั้งโปรแกรมแก้ไข  บริการ เปิดออกอินเทอร์เน็ต สิทธิ์มากเกินความจำเป็น การหลอกลวงทางอินเทอร์เน็ต การแทรกคำสั่งเอสคิวแอล (SQL Injection) ความอ่อนแอของการยืนยันตัวตน (Authentication weakness) การตั้งค่าผิดพลาด (Misconfiguration)

 

Anthropic สรุปจากกรณีที่ตรวจพบว่า AI ไม่ได้ทำให้ผู้โจมตี (Attacker) ต้องคิดค้น “ศาสตร์มืดใหม่” ทุกครั้ง แต่ AI ทำให้การลาดตระเวนหาข้อมูล (Reconnaissance), การเจาะระบบ (Exploitation), การพัฒนาเครื่องมือ (Tool development) และการประมวลผลข้อมูล (Data processing) ที่เคยต้องใช้คนจำนวนมาก สามารถทำงานอัตโนมัติและขนานกันได้

บางแคมเปญ ที่รายงานสามารถเจาะระบบภายในระดับ 2-3 ชั่วโมง และผู้ควบคุม คนเดียวสามารถจัดการหลายสิบเป้าหมายพร้อมกัน ดังนั้นสิ่งที่กำลังเปลี่ยนไม่ใช่กฎฟิสิกส์ของความมั่นคงปลอดภัยทางไซเบอร์ 

 

สิ่งที่เปลี่ยนคือเศรษฐศาสตร์ของการโจมตีทางไซเบอร์ (Economics of Cyberattack)

 

✅ เมื่อก่อนแฮกเกอร์ (Hacker) เก่งหนึ่งคนมีเวลา 24 ชั่วโมง

 

วันนี้แฮกเกอร์ (Hacker) คนเดิมสามารถมีตัวแทนปัญญาประดิษฐ์ (AI Agents) จำนวนมากทำงานให้ตลอด 24 ชั่วโมง นี่ต่างหากที่น่ากังวล

AI ไม่ได้ทำให้การรักษาความมั่นคงปลอดภัยทางไซเบอร์ ที่มีอยู่ มันใช้ไม่ได้ แต่มันกำลังบีบ “เวลา” ของผู้ป้องกัน (Defender)

 

ก่อนยุคปัญญาประดิษฐ์ที่ทำงานได้ด้วยตัวเอง (Agentic AI) เราอาจมีเวลาหลายชั่วโมงหรือหลายวันระหว่าง การลาดตระเวนหาข้อมูล (Reconnaissance) → การเข้าถึงเบื้องต้น (Initial Access) → การยกระดับสิทธิ์ (Privilege Escalation) → การเคลื่อนที่แนวราบ (Lateral Movement) → การลักลอบนำข้อมูลออก (Exfiltration)

 

แต่เมื่อ AI สามารถทำขั้นตอนเหล่านี้แบบขนาน และอัตโนมัติได้ เวลานั้นอาจถูกบีบเหลือเพียงไม่กี่ชั่วโมง ดังนั้นการปฏิบัติการด้านความมั่นคงปลอดภัย ที่ยังทำงานแบบ “พบการแจ้งเตือน ตอนเช้า เปิด Ticket ตอนบ่าย ประชุมพรุ่งนี้ ส่งให้ทีมโครงสร้างพื้นฐาน ไปตาม Outsource มาแก้สัปดาห์หน้า” อาจไม่เพียงพออีกต่อไป

 

ระบบอัตโนมัติของผู้โจมตี AI enabled Hackers ต้องเจอกับระบบอัตโนมัติของผู้ป้องกัน AI enabled Defender สิ่งที่ต้องทำจึงไม่ใช่รื้อความมั่นคงปลอดภัยทางไซเบอร์ (Cybersecurity) ทิ้ง ตรงกันข้าม พื้นฐานเดิมยิ่งสำคัญกว่าเดิม

 

Zero Trust ยังใช้ได้ การให้สิทธิ์น้อยที่สุด (Least Privilege) ยังใช้ได้ การยืนยันตัวตนหลายปัจจัย (Multi-Factor Authentication) ยังใช้ได้ การแบ่งส่วนเครือข่าย (Network Segmentation) ยังใช้ได้ การจัดการโปรแกรมแก้ไข (Patch Management) ยังใช้ได้ การตรวจจับและตอบสนองที่เครื่องปลายทาง (Endpoint Detection and Response) ยังใช้ได้ ความมั่นคงปลอดภัยของข้อมูลยืนยันตัวตน (Identity Security) ยังใช้ได้ การสำรองข้อมูล (Backup) และการกู้คืน (Recovery) ยังใช้ได้

 

การตอบสนองต่อเหตุการณ์ (Incident Response) ยังใช้ได้ เพียงแต่มันต้องทำ เข้มขึ้น เร็วขึ้น และอัตโนมัติมากขึ้น องค์กรควรเริ่มเปลี่ยนจากระบบอัตโนมัติด้านความปลอดภัย (Security Automation) แบบ “ช่วยนักวิเคราะห์” ไปสู่การจำกัดความเสียหายโดยอัตโนมัติ (Automated Containment) ที่มีกรอบป้องกัน (Guardrails) เช่น ตรวจจับพฤติกรรมผิดปกติแล้วแยกเครื่องปลายทาง (Isolate endpoint) ได้อัตโนมัติ, เพิกถอนโทเคน (Revoke token) หรือเซสชัน (Session) ที่มีความเสี่ยง, ปิดการใช้งานข้อมูลยืนยันตัวตน (Disable credential) ที่ถูกเจาะระบบ (Compromise), บล็อกโครงสร้างพื้นฐานประสงค์ร้าย (Block malicious infrastructure), หมุนเวียนรหัสลับ (Rotate secrets)

 

เพิ่มข้อกำหนดการยืนยันตัวตน (Authentication requirement) เมื่อพบความผิดปกติ (Anomaly) และรวบรวมหลักฐาน พร้อมเปิดบันทึกเหตุการณ์ (Incident) โดยอัตโนมัติ ส่วนการกระทำ ที่อาจกระทบระบบธุรกิจอย่างรุนแรงยังควรมีมนุษย์ร่วมตัดสินใจ (Human-in-the-Loop) หรือมนุษย์คอยกำกับดูแล (Human-on-the-Loop) ตามระดับความเสี่ยง เพราะระบบอัตโนมัติ  ที่ไม่มีการกำกับดูแล อาจกลายเป็นการโจมตีปฏิเสธการให้บริการแบบกระจาย (Distributed Denial-of-Service) ระบบของตัวเองเสียก่อนที่แฮกเกอร์ (Hacker) จะลงมือ

 

✅ ปัญญาประดิษฐ์ที่ทำงานได้ด้วยตัวเอง (Agentic AI) ต้องมีตัวตน (Identity) เหมือนคน อีกประเด็นที่องค์กรต้องเริ่มคิดทันทีคือ

 

AI Agent ไม่ควรเป็น “ผู้ใช้นิรนามที่มีสิทธิ์ทำทุกอย่าง” Agent ทุกตัวควรมีตัวตน (Identity) ของตนเอง รู้ว่า Agent ตัวไหนเรียกช่องทางการเชื่อมต่อโปรแกรม (API) ไหน ใช้ข้อมูลยืนยันตัวตน (Credential) อะไร เข้าถึงข้อมูล อะไร เรียกใช้เครื่องมือ ใด มีสิทธิ์ประมวลผลคำสั่ง  อะไร ส่งข้อมูลออกอินเทอร์เน็ต ได้หรือไม่ และใครเป็นเจ้าของ Agent ตัวนั้น จากนั้นจึงบังคับหลักสิทธิ์น้อยที่สุด + อำนาจดำเนินการน้อยที่สุด 

 

ไม่เพียงถามว่า “ผู้ใช้ (User) คนนี้ควรมีสิทธิ์อะไร?” แต่ต้องถามเพิ่มว่า “AI Agent ตัวนี้ควรมีอำนาจทำอะไรได้เองมากที่สุดแค่ไหน?”

 

ISACA ระบุในคำแนะนำล่าสุดเรื่องความมั่นคงปลอดภัยของAI Agent ว่า Agentic systems เพิ่มความเสี่ยงเพราะสามารถรับข้อมูลที่ไม่น่าเชื่อถือ ประมวลผลข้อมูลภายในองค์กร และดำเนินการผ่านเครื่องมือ, ช่องทางการเชื่อมต่อโปรแกรม (APIs) และขั้นตอนการทำงานอัตโนมัติ (Automated workflows) ได้ 

 

จึงต้องผสมมาตรการความมั่นคงปลอดภัยทางไซเบอร์ เดิมเข้ากับการควบคุมการแทรกคำสั่งผ่านพรอมต์ (Prompt injection), การใช้เครื่องมือผิดประเภท (Tool misuse), อำนาจดำเนินการที่มากเกินไป (Excessive agency), การรั่วไหลของหน่วยความจำ (Memory leakage) และความเสี่ยงในห่วงโซ่อุปทาน (Supply-chain risks) ของ AI

 

การตอบสนองต่อเหตุการณ์ ก็ต้องเปลี่ยน เมื่อคู่ต่อสู้ทำงานด้วย Agent ศูนย์ปฏิบัติการความมั่นคงปลอดภัย (SOC) ไม่สามารถพึ่งคนอ่านข้อความบันทึกระบบ ทีละบรรทัดได้อีกต่อไป AI และระบบอัตโนมัติ ต้องเข้ามาช่วยผู้ป้องกัน  เช่นเดียวกัน ตรวจจับ (Detect) → เชื่อมโยงความสัมพันธ์ (Correlate) → เพิ่มเติมข้อมูล (Enrich) → ตัดสินใจ (Decide) → จำกัดความเสียหาย (Contain) → กู้คืน (Recover) จะต้องเกิดในระดับ Machine speed แต่มีPolicy กำกับว่าอะไรให้ระบบตัดสินใจเองได้ อะไรต้องขออนุมัติ และเหตุการณ์ใดต้องหยุด Agent ทันที

 

องค์กรที่กำลังใช้ Agentic AI  จึงควรมีสิ่งที่ใกล้เคียงกับ Agent Kill Switch เมื่อAgent แสดงพฤติกรรมเกินขอบเขต ต้องสามารถหยุดการประมวลผลคำสั่ง เพิกถอนตัวตน (Revoke identity), ยุติเซสชัน, แยกภาระงาน และเก็บหลักฐานทางนิติวิทยาศาสตร์ (Forensic evidence) ได้ทันที

 

นโยบายไซเบอร์ (Cyber Policy) ก็ต้องวิ่งให้เร็วขึ้น เหตุการณ์ปี 2026 ยังบอกเราอีกอย่างหนึ่งว่า เราจะรอให้มี “ภัยพิบัติจาก AI (AI Disaster)” ครั้งใหญ่ก่อนแล้วค่อยสร้างกติกาไม่ได้

 

นโยบาย (Policy) ต้องกำหนดตั้งแต่วันนี้ว่าเหตุการณ์ด้านความมั่นคงปลอดภัยของ AI (AI Security Incident) คืออะไร ต้องรายงานเมื่อใด บันทึกระบบ Logใดต้องเก็บ ใครรับผิดชอบเมื่อAgent ทำสิ่งที่ไม่ได้รับอนุญาต และการทดสอบโมเดล AI ขั้นสูง (Frontier AI) ที่สามารถทำปฏิบัติการทางไซเบอร์ (Cyber Operations) ได้ต้องใช้มาตรฐานการจำกัดพื้นที่ (Containment) แบบใด

 

OpenAI เองประกาศเมื่อวันที่ 16 กันยายน 2026 ว่าจะใช้กรอบการทำงาน (Framework) ที่เป็นระบบมากขึ้นสำหรับการติดตาม ตรวจสอบ และเปิดเผยพฤติกรรมความไม่สอดคล้องของแบบจำลอง (Model Misalignment) หลังจากพบเหตุไม่คาดคิด (Unexpected) หรือพฤติกรรมที่น่ากังวล (Concerning behaviour) หลายกรณีในช่วงหกเดือนที่ผ่านมา

 

นี่เป็นทิศทางที่ควรขยายออกไปสู่มาตรฐานร่วมของอุตสาหกรรม

ไม่ใช่เพื่อหยุด AI แต่เพื่อทำให้เรารู้ว่า เมื่อ AI เริ่มทำสิ่งที่เราไม่ได้สั่ง เราจะ เห็นมัน หยุดมัน ตรวจสอบมัน และเรียนรู้จากมันอย่างไร

 

✅ ดังนั้น “โลกจะล่มสลายเพราะ AI ถล่ม” จริงไหม? ยังไม่มีหลักฐานสนับสนุนภาพแบบนั้น

 

เราเริ่มมีหลักฐานว่าปัญญาประดิษฐ์ที่ทำงานได้ด้วยตัวเอง (Agentic AI) สามารถค้นหาช่องโหว่ เจาะระบบ (Exploit) ขยายสิทธิ์ ประสานงานกับตัวแทน (Agents) อื่น และถูกผู้คุกคาม (Threat actors) ใช้เพื่อเพิ่มความเร็วและขนาดของปฏิบัติการทางไซเบอร์ (Cyber Operations) ได้จริง

 

แต่หลักฐานปัจจุบันยังไม่ได้บอกว่า AI มีพลังลึกลับที่ทำให้กำแพงไฟ (Firewall), ความมั่นคงปลอดภัยของข้อมูลยืนยันตัวตน (Identity Security), การไม่ไว้วางใจใครเลย (Zero Trust), การตรวจจับ (Detection), การตอบสนองต่อเหตุการณ์ (Incident Response) หรือสถาปัตยกรรมด้านความมั่นคงปลอดภัย (Security Architecture) ทั้งหมดไร้ความหมาย

ตรงกันข้าม เหตุการณ์ที่เกิดขึ้นกลับย้ำว่า พื้นฐานความมั่นคงปลอดภัยทางไซเบอร์  ยังคงทำงาน

 

ปัญหาคือเราต้องทำมันให้เร็วพอ  Agentic AI ไม่ได้เสกประตูใหม่ขึ้นมาจากความว่างเปล่าเสมอไป หลายครั้งมันเพียงเดินเร็วมากผ่าน ประตูเก่าที่ยังไม่ได้ล็อก นี่คือสิ่งที่ควรกลัวมากกว่าภาพ SkyNet ไม่ใช่ AI ที่มีอภินิหาร แต่คือ AI ที่ทำงานธรรมดา ๆ ของแฮกเกอร์  ได้ เร็วขึ้น พร้อมกันมากขึ้น ไม่เหนื่อย และทำซ้ำได้ตลอดเวลา ดังนั้นคำตอบไม่ใช่ตื่นตระหนก (Panic)และไม่ใช่เพิกเฉย (Ignore)

 

คำตอบคือ โจมตีด้วยระบบอัตโนมัติ (Automate the Attack)? ก็ต้องป้องกันด้วยระบบอัตโนมัติ 

ในโลกที่ผู้โจมตี (Attacker) เริ่มทำงานด้วยความเร็วของเครื่องจักร (Machine Speed)

 

ความมั่นคงปลอดภัยทางไซเบอร์  ของเราก็ต้องเริ่มป้องกัน ตรวจจับ ตอบสนอง และฟื้นตัว ด้วยความเร็วของเครื่องจักร (Machine Speed) เช่นเดียวกัน นี่ไม่ใช่จุดจบของความมั่นคงปลอดภัยทางไซเบอร์ 

แต่มันอาจเป็นจุดจบของความมั่นคงปลอดภัยทางไซเบอร์ ที่ยังทำงานด้วยความเร็วแบบเดิม

 

ที่มา ฐานเศรษฐกิจ

วันที่ 28 กันยายน 2569