การโจมตีด้วย Prompt Injection ใช้ประโยชน์จากจุดอ่อนในการออกแบบ AI ขององค์กร

ในช่วงสองปีที่ผ่านมา ธุรกิจต่างๆ ได้พยายามนำโมเดลภาษาใหญ่ (LLMs) มาใช้ในหลากหลายด้าน เช่น การสนับสนุน การวิเคราะห์ การพัฒนา และการทำงานอัตโนมัติภายในองค์กรอย่างไม่เคยมีมาก่อน อย่างไรก็ตาม พร้อมกับการนำเทคโนโลยี AI มาใช้มากขึ้น แนวโน้มอีกอย่างหนึ่งที่กำลังเพิ่มขึ้นคือ อาชญากรไซเบอร์เริ่มใช้ประโยชน์จากช่องว่างระหว่างสมมติฐานเกี่ยวกับ LLMs และลักษณะจริงของมัน โดยในปี 2025 และ 2026 แหล่งข้อมูลอิสระหลายแห่งได้ชี้ให้เห็นถึงแนวโน้มเดียวกันนี้: การโจมตีด้วย Prompt Injection ยังคงเป็นหนึ่งในช่องทางการโจมตีที่มีผลกระทบมากที่สุดและมีการแสดงให้เห็นอย่างกว้างขวางต่อระบบ LLMs

OWASP LLM Top 10 ประจำปี 2025 ได้จัดอันดับให้ Prompt Injection เป็น LLM01 ซึ่งระบุว่าเป็นหมวดหมู่ที่สำคัญที่สุดของช่องโหว้เฉพาะ LLM เป็นปีที่สองติดต่อกัน การจัดอันดับของ OWASP สะท้อนให้เห็นว่า LLMs ยังคงมีปัญหาในการแยกแยะคำสั่งจากข้อมูลได้อย่างเชื่อถือได้ ทำให้พวกมันมีความเสี่ยงต่อการถูกควบคุมผ่านการป้อนข้อมูลที่ถูกสร้างขึ้นมาอย่างมีจุดมุ่งหมาย รายงาน Global Threat Report ประจำปี 2026 ของ CrowdStrike ซึ่งสร้างขึ้นจากข้อมูลข่าวกรองในแนวหน้าเกี่ยวกับอาชญากรไซเบอร์มากกว่า 280 ราย ได้บันทึกว่า ผู้กระทำผิดได้ฉีดคำสั่งที่เป็นอันตรายเข้าสู่เครื่องมือ AI ที่สร้างขึ้นอย่างถูกต้องในองค์กรมากกว่า 90 แห่งในปี 2025 และจากนั้นได้ใช้การฉีดเหล่านั้นเพื่อสร้างคำสั่งที่ขโมยข้อมูลประจำตัวและสกุลเงินดิจิทัล

รายงานระบุอย่างชัดเจนว่า “Prompts เป็นมัลแวร์ใหม่” โดยอาชญากรที่ใช้ AI เพิ่มปริมาณการโจมตีโดยรวมขึ้น 89% เมื่อเทียบกับปีก่อนหน้า โดยการโจมตีด้วย Prompt Injection ทำหน้าที่ทั้งเป็นจุดเริ่มต้นและเป็นตัวเพิ่มพลังให้กับการโจมตีที่เกิดขึ้นในโลกจริง ตัวอย่างเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นจริงแสดงให้เห็นถึงผลกระทบในการดำเนินงาน ในเดือนสิงหาคม 2024 นักวิจัยที่ PromptArmor ได้เปิดเผยช่องโหว่การโจมตีด้วย Prompt Injection ใน Slack AI ซึ่งอนุญาตให้ผู้โจมตีสามารถขโมยข้อมูลจากช่อง Slack ส่วนตัวที่พวกเขาไม่มีสิทธิ์เข้าถึง รวมถึง API keys ที่แชร์ในช่องนักพัฒนาส่วนตัว โดยการวางข้อความที่เป็นอันตรายลงไปในระบบ.

การโจมตีด้วย Prompt Injection จึงเป็นเรื่องที่องค์กรควรให้ความสำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพิจารณาถึงการใช้ LLMs ในการดำเนินงานต่างๆ การสร้างความตระหนักรู้เกี่ยวกับความเสี่ยงนี้และการพัฒนามาตรการป้องกันที่มีประสิทธิภาพจะช่วยลดความเสี่ยงในการถูกโจมตีจากอาชญากรไซเบอร์ที่ใช้เทคโนโลยี AI ในการดำเนินการโจมตี.