ภัยคุกคามที่มองไม่เห็น: คำสั่งขโมยข้อมูลซ่อนอยู่ในภาพ AI
ในยุคที่ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และ Large Language Models (LLMs) กลายเป็นหัวใจสำคัญของการทำงานองค์กร เทคโนโลยีเหล่านี้ไม่เพียงนำมาซึ่งประสิทธิภาพ แต่ยังเปิดช่องทางใหม่ให้ผู้โจมตีไซเบอร์ใช้ประโยชน์ ล่าสุด นักวิจัยจาก Trail of Bits ได้เปิดเผยวิธีการโจมตีที่อาศัยการซ่อนคำสั่งอันตราย (malicious prompts) ไว้ในรูปภาพที่ผ่านการย่อขนาด (downscaled images) ก่อนถูกส่งต่อให้ LLM
เทคนิคนี้มีศักยภาพในการขโมยข้อมูลสำคัญของผู้ใช้ และอาจส่งผลกระทบเป็นวงกว้างต่อหลายแพลตฟอร์ม AI ชั้นนำ
กลไกของการโจมตี
การโจมตีนี้มีชื่อเรียกอย่างไม่เป็นทางการว่า “Downscaling-based Prompt Injection” โดยใช้หลักการดังนี้:
- การซ่อนคำสั่งในภาพต้นฉบับ
- ภาพที่สร้างขึ้นอย่างจงใจจะฝังคำสั่งที่มองไม่เห็นด้วยตาเปล่า
- การย่อขนาดโดยอัลกอริทึมของระบบ AI
- ระบบ AI มักย่อขนาดภาพเพื่อความรวดเร็วและลดต้นทุน โดยใช้อัลกอริทึม เช่น nearest neighbor, bilinear หรือ bicubic interpolation
- การปรากฏของข้อความที่ซ่อนอยู่
- การย่อขนาดด้วยอัลกอริทึมเหล่านี้ทำให้เกิด “aliasing artifacts” ซึ่งอาจทำให้ข้อความแฝงปรากฏขึ้นมาอย่างชัดเจน
- AI อ่านและประมวลผลคำสั่ง
- ข้อความที่ซ่อนจะถูก LLM ตีความว่าเป็นส่วนหนึ่งของคำสั่งผู้ใช้ ส่งผลให้โมเดลทำงานเกินกว่าที่ผู้ใช้ตั้งใจ เช่น การดึงข้อมูลออกจากระบบหรือรันคำสั่งที่เสี่ยงอันตราย
ตัวอย่างจริง
ในกรณีศึกษา นักวิจัยสามารถทำให้ Gemini CLI ขโมยข้อมูลจาก Google Calendar และส่งไปยังอีเมลภายนอก โดยอาศัย Zapier MCP ที่ตั้งค่า trust=True ทำให้โมเดลอนุมัติการทำงานโดยไม่ต้องยืนยันจากผู้ใช้
ระบบที่ได้รับผลกระทบ
จากการทดสอบ วิธีการโจมตีนี้สามารถใช้ได้จริงกับหลายระบบ ได้แก่:
- Google Gemini CLI
- Vertex AI Studio (Gemini backend)
- Gemini เวอร์ชันเว็บ
- Gemini API ผ่าน llm CLI
- Google Assistant (Android)
- Genspark
เนื่องจากการโจมตีอาศัย “กลไกการย่อขนาดภาพ” ที่มีอยู่ในหลายระบบ นักวิจัยเตือนว่าช่องโหว่นี้อาจขยายผลไปยังแพลตฟอร์ม AI อื่น ๆ ได้อีกในอนาคต
เพื่อสาธิตการค้นพบ ทีมวิจัยยังได้สร้าง Anamorpher (โอเพนซอร์ส เบต้า) เครื่องมือที่สามารถสร้างภาพโจมตีสำหรับอัลกอริทึมการย่อขนาดแต่ละแบบ
ความเสี่ยงต่อองค์กร
- การรั่วไหลของข้อมูลสำคัญ (Data Exfiltration): เช่น ปฏิทิน, อีเมล, หรือไฟล์ธุรกิจ
- การรันคำสั่งโดยไม่ได้รับอนุญาต: หากระบบผสานการทำงานกับ API หรือ workflow automation (เช่น Zapier)
- การโจมตีแบบมัลติโหมด (Multimodal Prompt Injection): ช่องโหว่นี้ตอกย้ำความเสี่ยงของการใช้ภาพ ร่วมกับข้อความ หรือเสียงใน AI
แนวทางป้องกันและลดความเสี่ยง
นักวิจัยจาก Trail of Bits แนะนำแนวทางดังนี้:
- ควบคุมขนาดและมิติของภาพ
- จำกัด resolution ของภาพที่ผู้ใช้อัปโหลด เพื่อป้องกันการซ่อนข้อมูล
- Preview ก่อนส่งต่อให้ LLM
- หากระบบต้องย่อขนาดภาพ ควรแสดงผลลัพธ์ให้ผู้ใช้ตรวจสอบก่อนส่งไปประมวลผล
- ยืนยันก่อนเรียกใช้เครื่องมือที่มีความเสี่ยง
- โดยเฉพาะกรณีที่ระบบตรวจพบข้อความในภาพ
- การออกแบบเชิงป้องกัน (Secure Design Patterns)
- ใช้สถาปัตยกรรมที่สามารถป้องกัน prompt injection ได้ตั้งแต่ระดับรากฐาน ตามแนวทางงานวิจัยใหม่ ๆ เกี่ยวกับ LLM Security
การค้นพบนี้ชี้ให้เห็นว่า AI Security ไม่ได้จำกัดอยู่เพียงข้อความ แต่ยังรวมถึงสื่อหลายมิติ (ภาพ เสียง วิดีโอ) ที่องค์กรใช้งานร่วมกับ LLMs การโจมตีที่ซ่อนคำสั่งในภาพย่อขนาดเป็นเครื่องเตือนว่า ผู้โจมตีมักใช้ช่องทางที่ไม่คาดคิด และองค์กรจำเป็นต้องมี มาตรการป้องกันหลายชั้น (defense-in-depth)
การลงทุนด้าน AI Governance, Cybersecurity Awareness และ การออกแบบระบบที่ปลอดภัยตั้งแต่ต้น (secure-by-design) จึงเป็นกุญแจสำคัญที่ทำให้องค์กรสามารถใช้ AI ได้อย่างมั่นใจและปลอดภัยในระยะยาว
#Bigfish #cybersecurity #AIsecurity #CyberSecurity #LLMsecurity #PromptInjection #DataProtection #CyberThreats #RiskManagement #AIgovernance #SecureByDesign #DefenseInDepth #TrustworthyAI #FutureOfAI #TechRisks #AIethics #CyberAwareness #AIforBusiness
