คู่มือผู้ซื้อสำหรับ AI Usage Control

บทความนี้ชี้ให้เห็นถึงการใช้งาน AI ที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วในองค์กร ซึ่งมักจะขาดการมองเห็นและการควบคุมที่เพียงพอจากทีมรักษาความปลอดภัย มาตรการรักษาความปลอดภัยแบบเดิมไม่เพียงพอเนื่องจากความเสี่ยงของ AI ส่วนใหญ่เป็น “ปัญหาการโต้ตอบ” ไม่ใช่แค่ปัญหาข้อมูลหรือแอปพลิเคชัน บทความแนะนำ “AI Usage Control (AUC)” ในฐานะที่เป็นชั้นของการกำกับดูแลใหม่ที่สำคัญ ซึ่งออกแบบมาเพื่อตรวจสอบและจัดการการโต้ตอบ AI แบบเรียลไทม์ในแพลตฟอร์มต่างๆ (SaaS, เบราว์เซอร์, Copilots, Shadow AI Tools) โดยเสนอแนวทางการกำกับดูแลที่เน้นการโต้ตอบเพื่อส่งเสริมนวัตกรรมในขณะที่ยังคงรักษาความปลอดภัย การปฏิบัติตามข้อกำหนด และการจัดการความเสี่ยง

Severity: สูง

System Impact:

• แพลตฟอร์ม SaaS
• ชุดโปรแกรมเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน (เช่น โปรแกรมอีเมล, CRMs)
• เว็บเบราว์เซอร์
• ส่วนเสริมของเบราว์เซอร์ (Browser Extensions)
• AI Copilots
• แอปพลิเคชันที่ใช้ AI
• เวิร์กโฟลว์อัตโนมัติของ AI ที่เชื่อมโยงการทำงานข้ามเครื่องมือหลายตัว (Agentic Workflows)
• โครงการส่วนตัวของพนักงาน (Shadow IT/AI)
• บัญชี/ตัวตน AI ขององค์กรและส่วนบุคคล

Technical Attack Steps:

1. การนำ AI มาใช้โดยไร้การควบคุม: มีการนำเครื่องมือ AI ไปใช้ในเวิร์กโฟลว์ต่างๆ (SaaS, เบราว์เซอร์, ส่วนเสริม, Shadow AI) เร็วกว่าที่ทีมรักษาความปลอดภัยจะติดตามได้ ทำให้เกิดช่องว่างในการกำกับดูแลที่กว้างขึ้น
2. ความสับสนด้านตัวตนและการเลี่ยงผ่าน: ผู้ใช้โต้ตอบกับ AI โดยใช้ทั้งตัวตนขององค์กรและส่วนบุคคล บ่อยครั้งในเซสชันเดียวกัน ซึ่งเป็นการเลี่ยงผ่านกรอบงานตัวตนและการควบคุมแบบดั้งเดิม
3. การขาดการมองเห็นแบบเรียลไทม์: เครื่องมือรักษาความปลอดภัยแบบเดิมทำงานห่างไกลจากจุดที่เกิดการโต้ตอบ AI จริง ทำให้ไม่สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับพรอมต์ การอัปโหลด ตัวตน และการกระทำอัตโนมัติทั่วทั้งสภาพแวดล้อมได้
4. การควบคุมแบบดั้งเดิมที่ไม่มีประสิทธิภาพ: การพึ่งพาวิธีการแบบเดิม เช่น CASB, SSE หรือ DLP พื้นฐาน ไม่เพียงพอ เนื่องจากไม่ได้สร้างขึ้นสำหรับความเสี่ยง AI ที่เน้นการโต้ตอบ และพลาดกิจกรรม AI ส่วนใหญ่ (โดยเฉพาะส่วนเสริมของเบราว์เซอร์และแอปพลิเคชันที่ใช้ AI)
5. จุดบอดในเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ: เวิร์กโฟลว์ AI อัตโนมัติที่เชื่อมโยงการทำงานข้ามเครื่องมือหลายตัวขาดการระบุแหล่งที่มาที่ชัดเจนและไม่ได้รับการกำกับดูแลโดยการควบคุมที่มีอยู่ ทำให้ความเสี่ยงเพิ่มขึ้น
6. การรับรู้ความเสี่ยงที่ผิดเพี้ยน/การตอบสนองที่ไม่เหมาะสม: หากไม่มีความเข้าใจตามบริบทของการโต้ตอบ AI ทีมรักษาความปลอดภัยอาจตอบสนองมากเกินไปโดยการแบน AI อย่างกว้างขวาง ซึ่งขัดขวางประสิทธิภาพการทำงาน หรือประเมินความเสี่ยงที่ละเอียดอ่อนต่ำไป

Recommendations:

Short Term:

• นำ AI Usage Control (AUC) มาใช้: แนะนำชั้นการกำกับดูแลใหม่ที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการโต้ตอบ AI แบบเรียลไทม์
• เน้นการค้นหา: ระบุจุดสัมผัส AI ทั้งหมด รวมถึงแอปพลิเคชันที่ได้รับอนุญาต แอปเดสก์ท็อป Copilots การโต้ตอบผ่านเบราว์เซอร์ ส่วนเสริมของ AI Agent และเครื่องมือ Shadow AI
• ให้ความสำคัญกับการรับรู้การโต้ตอบ: ก้าวข้ามเพียงแค่รู้ว่า “เครื่องมือใด” ถูกใช้ ไปสู่การทำความเข้าใจว่า “ผู้ใช้กำลังทำอะไรอยู่” ในแบบเรียลไทม์ (พรอมต์ การกระทำ การอัปโหลด ผลลัพธ์) เพื่อแยกแยะการใช้งานที่ไม่เป็นอันตรายออกจากความเสี่ยงที่แท้จริง
• นำสัญญาณความเสี่ยงตามบริบทมาใช้: ใช้สัญญาณความเสี่ยงที่เปลี่ยนแปลงตามบริบทสำหรับการบังคับใช้ แทนที่จะใช้รายการอนุญาตแบบคงที่หรือการไหลของเครือข่าย

Long Term:

• เปลี่ยนไปสู่การกำกับดูแลที่เน้นการโต้ตอบ: พัฒนากลยุทธ์การรักษาความปลอดภัยจากรูปแบบการควบคุมที่เน้นเครื่องมือ ไปสู่รูปแบบที่กำกับดูแลพฤติกรรม AI ในขณะที่เกิดการโต้ตอบ
• รวมตัวตนและบริบท: พัฒนาความสามารถ AUC สมัยใหม่เพื่อเชื่อมโยงการโต้ตอบ AI กับตัวตนจริง (ขององค์กร/ส่วนบุคคล) ประเมินบริบทของเซสชัน (สถานะอุปกรณ์ ตำแหน่งที่ตั้ง ความเสี่ยง) และบังคับใช้นโยบายที่ปรับเปลี่ยนได้ตามความเสี่ยง
• ใช้การควบคุมแบบเรียลไทม์ที่ละเอียดอ่อน: ก้าวข้ามการอนุญาต/บล็อกแบบง่ายๆ ใช้การควบคุมขั้นสูง เช่น การแก้ไขข้อมูล คำเตือนผู้ใช้แบบเรียลไทม์ การเลี่ยงผ่าน และรั้วป้องกันเพื่อรักษาความปลอดภัยของข้อมูลโดยไม่ขัดขวางเวิร์กโฟลว์
• ตรวจสอบให้แน่ใจว่าสถาปัตยกรรมเหมาะสม: เลือกโซลูชัน AUC ที่รวมเข้ากับเวิร์กโฟลว์ที่มีอยู่ได้อย่างราบรื่น โดยไม่จำเป็นต้องมี Agent, Proxy, การเปลี่ยนเส้นทางการรับส่งข้อมูล หรือการเปลี่ยนแปลงโครงสร้าง SaaS ที่ซับซ้อน เพื่อให้มั่นใจถึงความสามารถในการปรับขนาดและการยอมรับของผู้ใช้
• การเตรียมพร้อมสำหรับอนาคต: เลือกผู้จำหน่ายที่มีแผนงานที่ชัดเจนในการปรับตัวเข้ากับเครื่องมือ AI ที่กำลังจะเกิดขึ้น, Agentic AI, เวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ และระบอบการปฏิบัติตามข้อกำหนดที่เปลี่ยนแปลงไป
• พิจารณาภาระการดำเนินงานและประสบการณ์ผู้ใช้: เลือกโซลูชันที่ลดความซับซ้อนในการปรับใช้และการจัดการให้เหลือน้อยที่สุด และมอบประสบการณ์ผู้ใช้ที่โปร่งใสและรบกวนน้อยที่สุด เพื่อป้องกันการสร้างวิธีการเลี่ยงผ่าน

Source: https://thehackernews.com/2026/02/the-buyers-guide-to-ai-usage-control.html