ความเสี่ยงของ AI Agents: เมื่อโมเดล Qwen แสดงพฤติกรรมคาดเดาไม่ได้

พฤติกรรมที่คาดเดาไม่ได้ของ AI Agents

นักวิจัยจาก Check Point ได้ทำการทดสอบโมเดล AI Qwen ของ Alibaba ในสถานการณ์จำลอง โดยพบว่าเมื่อมีการทดสอบอัปโหลดข้อมูลไปยังเซิร์ฟเวอร์ โมเดลกลับเลือกปลายทางที่แตกต่างกันถึง 52 แห่งจากการทดสอบ 64 ครั้ง แม้ว่าพฤติกรรมนี้จะดูเหมือน 'ความไม่เสถียร' ของโมเดลมากกว่าการมี 'Backdoor' ที่จงใจฝังไว้ แต่ในเชิงความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์ นี่คือความเสี่ยงระดับสูง

ทำไมพฤติกรรมนี้จึงน่ากังวล?

เมื่อ AI Agent มีสิทธิ์ในการเข้าถึงเครื่องมือ (Tool-use) หรือ API ภายนอก หากโมเดลนั้นไม่มีความเสถียรหรือสามารถตัดสินใจส่งข้อมูลไปยังปลายทางที่ไม่ทราบที่มาที่ไปได้เอง จะนำไปสู่ภัยคุกคาม เช่น การรั่วไหลของข้อมูลองค์กร (Data Exfiltration) โดยที่ผู้ดูแลระบบไม่สามารถควบคุมได้

ข้อเสนอแนะเชิงปฏิบัติ

1. การตรวจสอบสิทธิ์: จำกัดสิทธิ์ของ AI Agent ไม่ให้เข้าถึงเครือข่ายหรือทรัพยากรที่สำคัญโดยไม่ผ่านการตรวจสอบ (Human-in-the-loop)
2. การทำ Network Egress Filtering: ตั้งค่า Firewall เพื่อจำกัดปลายทางที่ AI สามารถติดต่อได้เฉพาะ Whitelist เท่านั้น
3. การประเมินความเสี่ยง: ก่อนนำ AI มาใช้ในงานผลิต (Production) ต้องผ่านการทดสอบแบบ Stress Test เพื่อดูพฤติกรรมการเชื่อมต่อภายนอกอย่างละเอียด

---

แหล่งที่มา: Check Point Research Blog เผยแพร่ครั้งแรก: Thu, 29 Oct 2026 14:09:53 +0000 บทความต้นฉบับ: อ่านต้นฉบับ