ถอดรหัส AI Security Guidelines

by Thinaphan Nithiyuwith
on October 7, 2025

ถอดรหัส AI Security Guidelines: คู่มือ ‘รอด‘ ยุคปัญญาประดิษฐ์ (ที่ไม่ใช่แค่เรื่องเทคนิค แต่คือเรื่อง ‘ธรรมาภิบาล‘)

ถอดรหัส AI Security Guidelines

ภาพที่ 1: 6 เสาหลักของแนวทางการรักษาความมั่นคงปลอดภัยของปัญญาประดิษฐ์ (แนวคิดโดย สำนักวิทยบริการและเทคโนโลยีสารสนเทศ มหาวิทยาลัยราชภัฏเพชรบูรณ์)

        ในยุคที่ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ไม่ใช่แค่เทคโนโลยี แต่เป็นหัวใจ ที่ขับเคลื่อนเศรษฐกิจและสังคมทั่วโลก ทุกองค์กร รวมถึงมหาวิทยาลัยราชภัฏเพชรบูรณ์ ต่างเร่งนำ AI มาใช้เพื่อเพิ่มศักยภาพ แต่ในขณะที่เรากำลังตื่นเต้นกับความสามารถของ AI เรากำลังมองข้าม ความเสี่ยงที่ซ่อนอยู่ หรือไม่? การโจมตีข้อมูลฝึกสอน (Data Poisoning) การรั่วไหลของข้อมูล หรือแม้แต่ปัญหา ‘อคติ’ (Bias) ในโมเดล ล้วนเป็นภัยคุกคามที่รอวันปะทุ บทความนี้จะพาคุณไปทำความเข้าใจ “AI Security Guidelines” ซึ่งเป็นแนวทางสำคัญที่ช่วยให้เราสามารถ พัฒนาและใช้งาน AI ได้อย่างปลอดภัย โปร่งใส และมีธรรมาภิบาล โดยอ้างอิงจากมาตรฐานสากลและแนวทางของ ETDA ธรรมาภิบาลและการคุ้มครองข้อมูล

  • เสาหลักที่ 1: AI Governance และ PDPA—ข้อมูลคือหัวใจ, ความยินยอมคืออำนาจ

แนวทาง AI Security Guidelines ให้ความสำคัญกับหลักธรรมาภิบาล (AI Governance) โดยเฉพาะการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (Privacy Protection) ซึ่งเป็นหัวใจสำคัญของความน่าเชื่อถือในระบบ AI องค์กรที่นำข้อมูลมาใช้ในการฝึกสอนโมเดล AI ต้องมีฐานทางกฎหมายที่ชัดเจนและได้รับความยินยอมจากเจ้าของข้อมูล พร้อมทั้งต้องจัดให้มีมาตรการป้องกันการรั่วไหล การเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต และการตรวจสอบสิทธิ์ผู้ใช้อย่างเข้มงวด แนวทางยังเน้นการสร้างความโปร่งใส ความเป็นธรรม และความรับผิดชอบของผู้พัฒนาและผู้ใช้ AI ตามกรอบแนวทางธรรมาภิบาล AI ของสำนักงานพัฒนาธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์ (ETDA)

  • เสาหลักที่ 2: วงจรชีวิต AI ต้อง ‘บริหารความเสี่ยง’ (Risk Management) ตั้งแต่ต้นจนจบ

AI Security Guidelines ได้อ้างอิงแนวทางการบริหารจัดการความเสี่ยงตามมาตรฐานสากล เช่น ISO/IEC 23894:2023 และ ISO/IEC 42001:2023 เพื่อให้ครอบคลุมตลอดวงจรชีวิตของ AI ตั้งแต่ระยะเริ่มต้น การออกแบบ การพัฒนา การทดสอบ การใช้งาน ไปจนถึงการเลิกใช้หรือทำลายระบบ องค์กรควรมีการประเมินผลกระทบ วิเคราะห์ช่องโหว่ และทบทวนความเสี่ยงอย่างต่อเนื่อง เพื่อให้มั่นใจว่าระบบ AI มีความปลอดภัยและสอดคล้องกับกฎหมายที่เกี่ยวข้อง

  • เสาหลักที่ 3: รู้ทัน 20+ ภัยคุกคาม AI—จาก Data Poisoning ถึง Prompt Injection

แนวทางนี้ได้ระบุภัยคุกคามหลักของระบบ AI กว่า 20 ประเภท เช่น การโจมตีข้อมูลฝึกสอน (Data Poisoning), การขโมยโมเดล (Model Theft), การรั่วไหลของข้อมูล (Data Leakage), การโจมตีแบบ Adversarial Attack, Prompt Injection และปัญหาอคติของโมเดล (Bias) เป็นต้น โดยแต่ละประเภทมีข้อเสนอแนะด้านมาตรการควบคุมที่สอดคล้องกับมาตรฐาน ISO/IEC 27001 และ OWASP ML Top 10 เพื่อให้ผู้พัฒนาและผู้บริหารสามารถระบุและป้องกันภัยได้อย่างเป็นระบบ

  • เสาหลักที่ 4: Secure by Design—สร้างความปลอดภัยตั้งแต่ ‘การออกแบบ’ และ ‘การเขียนโค้ด’

            แนวคิด Secure by Design เป็นหัวใจสำคัญของการพัฒนา AI ที่มั่นคงปลอดภัย โดยต้องเริ่มจากการออกแบบระบบให้คำนึงถึงความปลอดภัยตั้งแต่ต้นทาง พร้อมทั้งจัดทำ Secure Coding Checklist เพื่อใช้ตรวจสอบในทุกขั้นตอนของการพัฒนา ตั้งแต่การเขียนโค้ด การสร้างโมเดล ไปจนถึงกระบวนการ CI/CD เพื่อให้มั่นใจว่าระบบสามารถป้องกันภัยคุกคามได้ในทุกระดับ

  • เสาหลักที่ 5: ติดตาม, ตรวจสอบ, รายงาน—ทำไม ‘Independent Audit’ จึงสำคัญที่สุด?

            หลังจากนำระบบ AI เข้าสู่การใช้งานจริง องค์กรควรมีการติดตาม ตรวจสอบ และประเมินผลการทำงานของระบบอย่างต่อเนื่อง โดยเฉพาะในส่วนของความแม่นยำ ความถูกต้อง และผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นกับผู้ใช้ แนวทางนี้ยังแนะนำให้มีการตรวจสอบโดยหน่วยงานอิสระ (Independent Audit) ตามแนวทาง ISO 19011:2018 รวมถึงจัดให้มีระบบรายงานเหตุการณ์ด้านความมั่นคงปลอดภัย (Incident Reporting) เพื่อส่งเสริมวัฒนธรรมความปลอดภัยและความโปร่งใสภายในองค์กร

  • เสาหลักที่ 6: จริยธรรมและความรับผิดชอบ—เมื่อ AI ต้องไม่สร้าง ‘อคติ’ และ ‘เนื้อหาบิดเบือน’

การพัฒนาและใช้งาน AI ควรตั้งอยู่บนพื้นฐานของจริยธรรมและความรับผิดชอบต่อสังคม โดยหลีกเลี่ยงการสร้างเนื้อหาที่บิดเบือน อันตราย หรือส่งเสริมอคติทางสังคม องค์กรควรจัดทำนโยบายการใช้เทคโนโลยี Generative AI อย่างเหมาะสม (Acceptable Use Policy: Generative AI) เพื่อกำหนดแนวทางการใช้งานที่ปลอดภัยและสร้างสรรค์ ทั้งนี้ การมีกรอบจริยธรรมที่ชัดเจนจะช่วยให้การนำ AI ไปใช้เกิดประโยชน์สูงสุดต่อองค์กรและสังคมโดยรวม

          บทส่งท้าย

           AI Security Guidelines ไม่ใช่แค่ ‘แนวทาง’ แต่เป็น พันธกิจ ในการสร้างความเชื่อมั่นในการใช้เทคโนโลยีสำหรับยุคดิจิทัล สำหรับ สำนักวิทยบริการและเทคโนโลยีสารสนเทศ มหาวิทยาลัยราชภัฏเพชรบูรณ์ การนำแนวทางนี้มาใช้คือการยืนยันถึงความมุ่งมั่นของเรา ในฐานะสถาบันการศึกษา เราตระหนักดีว่าการกำกับ ดูแล และพัฒนาเทคโนโลยี AI ด้วยหลักการของ ความมั่นคงปลอดภัย ธรรมาภิบาล และจริยธรรม คือรากฐานสำคัญที่จะนำไปสู่ ความยั่งยืน และสร้างความเชื่อมั่นสูงสุดให้กับนักศึกษา บุคลากร และสังคมโดยรวม

 

ผู้ช่วยศาสตราจารย์ ฐิณาภัณฑ์ นิธิยุวิทย์
รองผู้อำนวยการสำนักวิทยบริการและเทคโนโลยีสารสนเทศ
มหาวิทยาลัยราชภัฏเพชรบูรณ์

เอกสารอ้างอิง (References)

1. Electronic Transactions Development Agency (ETDA). (2025). AI Security Guidelines (Published 30 September 2025). Bangkok, Thailand.

2. ISO/IEC 27001:2022. Information Security, Cybersecurity and Privacy Protection — Information Security Management Systems — Requirements. International Organization for Standardization.

3. ISO/IEC 23894:2023. Artificial Intelligence — Guidance on Risk Management. International Organization for Standardization.

4. ISO/IEC 42001:2023. Artificial Intelligence — Management System. International Organization for Standardization.

5. ITU–T. (2024). XSTR–SEC–AI: Security Framework for Artificial Intelligence Systems. International Telecommunication Union.

6. OWASP Foundation. (2024). Machine Learning Security Top 10.

7. สำนักงานพัฒนาธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์ (ETDA). (2567). แนวทางธรรมาภิบาลปัญญาประดิษฐ์สำหรับผู้บริหาร (AI Governance Guideline for Executives).

8. พระราชบัญญัติคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล พ.ศ. 2562 (Personal Data Protection Act: PDPA).

9. พระราชบัญญัติการรักษาความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์ พ.ศ. 2562 (Cybersecurity Act).

5/5 - (1 vote)

Categories:

สำนักวิทยบริการฯ

Tags:

ISO/IEC 42001การบริหารความเสี่ยงความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์ปัญญาประดิษฐ์