การโจมตี Prompt Injection: ช่องโหว่ที่สำคัญที่สุดของ AI ในองค์กร
Photo: Ron Lach / Pexels

ในช่วงสองปีที่ผ่านมา ธุรกิจต่างๆ ได้พยายามนำโมเดลภาษาใหญ่ (LLMs) มาใช้ในงานสนับสนุน การวิเคราะห์ การพัฒนา และการทำงานอัตโนมัติภายในองค์กรอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน แต่ในขณะเดียวกันก็มีแนวโน้มที่น่ากังวลเกิดขึ้น นั่นคืออาชญากรไซเบอร์กำลังใช้ประโยชน์จากช่องว่างระหว่างความเข้าใจเกี่ยวกับ LLMs และลักษณะจริงของมัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในปี 2025 และ 2026 แหล่งข้อมูลอิสระหลายแห่งได้ชี้ให้เห็นถึงแนวโน้มเดียวกัน: การโจมตีแบบ Prompt Injection ยังคงเป็นหนึ่งในช่องทางการโจมตีที่มีผลกระทบมากที่สุดและได้รับการแสดงให้เห็นอย่างกว้างขวางต่อระบบ LLMs

ตามรายงาน OWASP LLM Top 10 ประจำปี 2025 การโจมตีแบบ Prompt Injection ถูกจัดอยู่ในหมวด LLM01 ซึ่งถือเป็นช่องโหว่ที่สำคัญที่สุดสำหรับ LLMs เป็นครั้งที่สองติดต่อกัน การจัดอันดับของ OWASP สะท้อนให้เห็นว่า LLMs ยังมีปัญหาในการแยกแยะคำสั่งจากข้อมูลอย่างเชื่อถือได้ ทำให้มันเสี่ยงต่อการถูกควบคุมผ่านการป้อนข้อมูลที่ถูกสร้างขึ้นอย่างเฉพาะเจาะจง รายงาน Global Threat Report ประจำปี 2026 ของ CrowdStrike ซึ่งสร้างจากข้อมูลข่าวกรองจากการติดตามภัยคุกคามมากกว่า 280 รายงานว่า นักแสดงภัยคุกคามได้ฉีดคำสั่งที่เป็นอันตรายเข้าสู่เครื่องมือ AI ที่สร้างเนื้อหาที่ถูกต้องตามกฎหมายในองค์กรมากกว่า 90 แห่งในปี 2025 และใช้การฉีดเหล่านั้นเพื่อสร้างคำสั่งที่ขโมยข้อมูลประจำตัวและสกุลเงินดิจิทัล

รายงานระบุว่า “คำสั่งที่ถูกฉีดคือมัลแวร์ใหม่” โดยอาชญากรที่ใช้ AI เพิ่มปริมาณการโจมตีโดยรวมขึ้น 89% เมื่อเปรียบเทียบกับปีที่แล้ว โดยการโจมตีแบบ Prompt Injection ทำหน้าที่เป็นทั้งจุดเริ่มต้นและตัวเพิ่มพลังในการโจมตี ตัวอย่างเหตุการณ์จริงได้แสดงให้เห็นถึงผลกระทบในการดำเนินงาน ในเดือนสิงหาคม 2024 นักวิจัยที่ PromptArmor ได้เปิดเผยช่องโหว่การโจมตีแบบ Prompt Injection ใน Slack AI ซึ่งอนุญาตให้ผู้โจมตีสามารถดึงข้อมูลจากช่อง Slack ส่วนตัวที่พวกเขาไม่มีสิทธิ์เข้าถึง รวมถึง API keys ที่แชร์ในช่องนักพัฒนาส่วนตัว โดยการวางคำสั่งที่เป็นอันตรายเข้าไปในข้อความ

การโจมตีแบบ Prompt Injection จึงถือเป็นปัญหาที่สำคัญที่องค์กรต้องให้ความสนใจ เนื่องจากการใช้ LLMs ในการทำงานต่างๆ นั้นมีแนวโน้มที่จะเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง และการป้องกันการโจมตีเหล่านี้จะต้องมีการพัฒนาและปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง เพื่อปกป้องข้อมูลและระบบขององค์กรจากภัยคุกคามที่เพิ่มมากขึ้นในยุคดิจิทัลนี้.

แหล่งข้อมูลอ้างอิง

บทความนี้สรุปและเขียนใหม่โดยทีมบรรณาธิการ อ้างอิงจาก unknown-source ตามลิงก์ต้นฉบับด้านล่าง

อ่านต้นฉบับ: Prompt injection is exploiting enterprise AI’s biggest design flaws by targeting agents, RAG pipelines and model routers

#AI #Cybersecurity #Prompt Injection #LLM #Data Security