ภัยใหม่ AI รู้ข้อมูลส่วนตัว แม้ข้อมูลไม่รั่วไหล เอไอคาดเดาข้อมูลส่วนตัวได้อย่างไร? - iT24Hrs

คุณอยู่ที่: หน้าหลัก › บทความไอที 24 ชั่วโมง › ภัยใหม่ AI รู้ข้อมูลส่วนตัว แม้ข้อมูลไม่รั่วไหล เอไอคาดเดาข้อมูลส่วนตัวได้อย่างไร?

ภัยใหม่ AI รู้ข้อมูลส่วนตัว แม้ข้อมูลไม่รั่วไหล ภัยด้านความเป็นส่วนตัวในยุค AI อาจไม่ได้เกิดจากการแฮ็กหรือฐานข้อมูลรั่วไหลเพียงอย่างเดียว เพราะ AI สามารถนำข้อมูลทั่วไปหลายอย่างมาวิเคราะห์ร่วมกัน แล้วคาดเดาเรื่องส่วนตัวที่เจ้าของข้อมูลไม่เคยเปิดเผยโดยตรงได้ Gartner คาดว่า ภายในปี 2572 เหตุละเมิดความเป็นส่วนตัวส่วนใหญ่อาจมาจากข้อสรุปที่ AI สร้างขึ้น

ข้อมูลไม่รั่วไหล แต่ AI รู้ข้อมูลส่วนตัวได้อย่างไร?

AI สามารถคาดเดาข้อมูลส่วนตัวได้ด้วยการนำข้อมูลหลายส่วนมาเชื่อมโยงและค้นหารูปแบบที่ซ่อนอยู่ แม้ข้อมูลแต่ละรายการจะดูไม่สำคัญหรือไม่สามารถระบุตัวบุคคลได้โดยตรงก็ตาม

ตัวอย่างข้อมูลที่ AI อาจนำมาวิเคราะห์ร่วมกัน ได้แก่

• สถานที่และช่วงเวลาที่ใช้งานแอป
• พฤติกรรมการค้นหาข้อมูล
• ประวัติการซื้อสินค้า
• เนื้อหาที่สนใจหรือมีปฏิสัมพันธ์ด้วย
• รูปแบบการเดินทางและการใช้ชีวิต
• วิธีใช้งานอุปกรณ์หรือบริการออนไลน์

เมื่อข้อมูลเหล่านี้ถูกรวบรวมมากพอ AI อาจคาดเดาสภาวะสุขภาพ พฤติกรรม ความสนใจ รูปแบบการใช้ชีวิต หรือคุณลักษณะส่วนตัวบางอย่างได้ แม้เจ้าของข้อมูลจะไม่เคยเปิดเผยเรื่องดังกล่าวโดยตรง

ข้อสรุปที่ AI คาดเดาขึ้นมานี้เรียกว่า AI-Generated Inferences

เตือนภัยความเป็นส่วนตัวรูปแบบใหม่

Gartner บริษัทวิจัยและให้คำปรึกษาด้านธุรกิจและเทคโนโลยี เปิดเผยเมื่อวันที่ 7 สิงหาคม 2569 ว่า ภายในปี 2572 เหตุการณ์ละเมิดความเป็นส่วนตัวส่วนใหญ่จะไม่ได้เกิดจากการเปิดเผยข้อมูลส่วนบุคคล หรือ Personally Identifiable Information: PII โดยตรง แต่จะเกิดจากข้อสรุปเกี่ยวกับบุคคลที่ AI สร้างขึ้น

บาร์ต วิลเลมเซน รองประธานฝ่ายนักวิเคราะห์ของ Gartner อธิบายว่า โลกกำลังเปลี่ยนจากปัญหา Data Exposure หรือการเปิดเผยข้อมูล ไปสู่ Insight Exposure หรือการเปิดเผยข้อมูลเชิงลึก

ที่ผ่านมาองค์กรเน้นป้องกันไม่ให้ข้อมูลส่วนบุคคล เช่น ชื่อ ที่อยู่ หมายเลขโทรศัพท์ หรือข้อมูลทางการเงินรั่วไหล แต่ AI ในปัจจุบันสามารถสร้างข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับบุคคลขึ้นมาใหม่ได้ โดยไม่จำเป็นต้องเจาะฐานข้อมูลหรือผ่านระบบรักษาความปลอดภัยแบบเดิม

ความเสี่ยงจึงไม่ได้อยู่แค่ข้อมูลที่รั่วไหลออกไป แต่รวมถึงสิ่งที่ AI สามารถวิเคราะห์และคาดเดาจากข้อมูลที่มีอยู่ด้วย

AI คาดเดาอะไรเกี่ยวกับเราได้บ้าง?

ความก้าวหน้าของ Generative AI และ Machine Learning ทำให้ระบบสามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากและมองเห็นความเชื่อมโยงที่มนุษย์อาจสังเกตได้ยาก

ตัวอย่างเช่น หากระบบมีข้อมูลเกี่ยวกับสถานที่ที่บุคคลเดินทางไป เวลาที่ใช้งานอุปกรณ์ สินค้าที่ซื้อ และเนื้อหาที่ค้นหา AI อาจนำข้อมูลเหล่านั้นมาคาดเดาเรื่องต่าง ๆ เช่น

• ภาวะสุขภาพหรือความเสี่ยงด้านสุขภาพ
• กิจวัตรประจำวันและช่วงเวลาที่มักไม่อยู่บ้าน
• ความสนใจหรือความชอบส่วนบุคคล
• พฤติกรรมการซื้อและกำลังใช้จ่าย
• รูปแบบความสัมพันธ์หรือการติดต่อกับบุคคลอื่น
• แนวโน้มพฤติกรรมในอนาคต

ข้อสรุปเหล่านี้อาจเกิดขึ้นจากข้อมูลทั่วไป ข้อมูลที่ผ่านการทำให้ไม่ระบุตัวตน หรือข้อมูลที่ถูกรวบรวมแยกไว้ในหลายระบบ ดังนั้น แม้ข้อมูลต้นทางจะไม่รั่วไหล แต่ความเป็นส่วนตัวก็อาจได้รับผลกระทบจากสิ่งที่ AI คาดเดาขึ้นมาได้

ทำไมภัยจากการคาดเดาของ AI จึงตรวจจับยาก?

การโจมตีด้วยการคาดเดาข้อมูล หรือ Inference-Based Attack มีความอันตรายเพราะสามารถหลบเลี่ยงระบบตรวจจับการรั่วไหลแบบเดิมได้

ในการโจมตีทั่วไป ผู้ดูแลระบบอาจตรวจพบการดาวน์โหลดข้อมูลจำนวนมาก การเข้าถึงฐานข้อมูลโดยไม่ได้รับอนุญาต หรือการส่งข้อมูลออกไปยังปลายทางที่น่าสงสัย

แต่การโจมตีแบบคาดเดาอาจไม่มีการขโมยข้อมูลส่วนบุคคลโดยตรง ผู้โจมตีเพียงนำข้อมูลที่สามารถเข้าถึงได้มาวิเคราะห์ร่วมกัน เพื่อสร้างข้อสรุปเกี่ยวกับบุคคลขึ้นมาใหม่ ปัญหานี้จึงตรวจจับ อธิบาย และแก้ไขได้ยากกว่าข้อมูลรั่วไหลในรูปแบบเดิม

ข้อมูลที่ AI คาดเดาอาจไม่ถูกต้อง

อีกหนึ่งความเสี่ยงสำคัญคือ ข้อสรุปที่ AI สร้างขึ้นอาจไม่ตรงกับความจริง มีอคติ หรือเกิดจากข้อมูลที่ไม่ครบถ้วน หากองค์กรเชื่อผลวิเคราะห์ของ AI โดยไม่ตรวจสอบ อาจนำไปสู่การจัดกลุ่มบุคคลผิด การประเมินความเสี่ยงอย่างไม่เป็นธรรม หรือการตัดสินใจที่สร้างผลกระทบต่อเจ้าของข้อมูล

ตัวอย่างเช่น AI อาจประเมินว่าบุคคลหนึ่งมีความเสี่ยงด้านสุขภาพหรือการเงิน ทั้งที่ข้อสรุปนั้นเกิดจากพฤติกรรมบางอย่างซึ่งมีคำอธิบายอื่นได้

ภัยด้านความเป็นส่วนตัวจาก AI จึงไม่ได้เกี่ยวข้องกับการรักษาความลับของข้อมูลเพียงอย่างเดียว แต่ยังรวมถึง Data Integrity หรือความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของข้อมูลด้วย

Gartner คาดว่า ภายในปี 2571 การลงทุนเพื่อดูแลความถูกต้องของข้อมูลจะเพิ่มขึ้นจนมีมูลค่าเทียบเท่าการลงทุนด้านการรักษาความลับของข้อมูล

องค์กรต้องกำกับดูแลสิ่งที่ AI คาดเดาได้

มาตรการรักษาความปลอดภัยแบบเดิมมุ่งควบคุมว่าใครสามารถเข้าถึงข้อมูลได้บ้าง แต่ในยุค AI องค์กรต้องกำกับดูแลเพิ่มเติมว่า ระบบสามารถนำข้อมูลไปคาดเดาเรื่องใดได้ และข้อสรุปนั้นจะถูกนำไปใช้อย่างไร แนวทางดังกล่าวเรียกว่า Inference Governance หรือการกำกับดูแลข้อสรุปที่ AI สร้างขึ้น

องค์กรควรกำหนดขอบเขตอย่างชัดเจนว่า

• AI สามารถคาดเดาข้อมูลประเภทใดได้
• ข้อมูลประเภทใดห้ามนำมาวิเคราะห์หรือเชื่อมโยง
• ข้อสรุปใดถือเป็นข้อมูลละเอียดอ่อน
• ผลลัพธ์ใดต้องผ่านการตรวจสอบจากมนุษย์
• ใครเป็นผู้รับผิดชอบเมื่อ AI คาดเดาผิดพลาด
• ข้อมูลและข้อสรุปจาก AI ต้องถูกลบเมื่อใด

5 แนวทางรับมือ AI คาดเดาข้อมูลส่วนตัว

ผู้บริหารด้านความมั่นคงปลอดภัยสารสนเทศ หรือ CISO และผู้ดูแลด้านความเป็นส่วนตัวเตรียมรับมือใน 5 ด้านสำคัญ

1. กำกับดูแล AI ตั้งแต่ขั้นตอนออกแบบ

องค์กรควรนำหลัก Privacy by Design มาใช้ตั้งแต่การออกแบบ พัฒนา ทดสอบ และนำ AI ไปใช้งาน พร้อมตรวจสอบว่าระบบมีอคติหรือสามารถคาดเดาข้อมูลละเอียดอ่อนนอกเหนือจากวัตถุประสงค์ที่กำหนดไว้หรือไม่

2. ใช้เทคโนโลยีเพิ่มความเป็นส่วนตัว

ควรนำ Privacy-Enhancing Technologies หรือ PETs มาใช้ เช่น Differential Privacy, Synthetic Data และ Machine Learning ที่คำนึงถึงความเป็นส่วนตัว เพื่อลดความเสี่ยงจากการระบุตัวบุคคลซ้ำ

3. เก็บข้อมูลเท่าที่จำเป็น

องค์กรควรเก็บเฉพาะข้อมูลที่จำเป็นต่อการดำเนินธุรกิจ จำกัดสิทธิ์เข้าถึง และลบข้อมูลเมื่อครบกำหนด เพราะยิ่งมีข้อมูลมาก AI ก็ยิ่งมีโอกาสนำข้อมูลเหล่านั้นมาเชื่อมโยงและสร้างข้อสรุปเกี่ยวกับบุคคลได้มากขึ้น

4. ตรวจสอบทั้งข้อมูลที่เข้าและผลลัพธ์จาก AI

ระบบรักษาความปลอดภัยต้องตรวจสอบมากกว่าการนำข้อมูลออกจากฐานข้อมูล โดยควรครอบคลุมถึงข้อมูลที่ป้อนเข้าสู่ AI วิธีประมวลผล และข้อสรุปที่ระบบสร้างขึ้น เพื่อค้นหาพฤติกรรมหรือผลลัพธ์ที่อาจกระทบต่อความเป็นส่วนตัว

5. ให้มนุษย์ตรวจสอบเรื่องที่ละเอียดอ่อน

หากข้อสรุปจาก AI เกี่ยวข้องกับสุขภาพ การเงิน สิทธิ หรือเรื่องสำคัญที่อาจส่งผลต่อบุคคล องค์กรควรให้มนุษย์ตรวจสอบและอนุมัติก่อนนำไปใช้งาน หรือที่เรียกว่า Human in the Loop

ความเป็นส่วนตัวในยุค AI ไม่ใช่แค่เรื่องข้อมูลรั่วไหล

คำเตือนของ Gartner สะท้อนว่า การดูแลความเป็นส่วนตัวในยุค AI ต้องมองให้ไกลกว่าการป้องกันฐานข้อมูลถูกแฮ็ก แม้ข้อมูลจะไม่รั่วไหล แต่ AI อาจนำข้อมูลทั่วไปหลายส่วนมาประกอบกัน จนคาดเดาเรื่องสุขภาพ พฤติกรรม หรือข้อมูลละเอียดอ่อนของบุคคลได้ ขณะเดียวกัน ข้อสรุปเหล่านั้นอาจไม่ถูกต้องหรือมีอคติ แต่กลับถูกนำไปใช้ตัดสินใจจริง

องค์กรจึงต้องปกป้องทั้งข้อมูลต้นทางและสิ่งที่ AI สามารถคาดเดาจากข้อมูล พร้อมกำหนดขอบเขต ตรวจสอบความถูกต้อง และให้มนุษย์มีส่วนร่วมในกรณีที่ผลลัพธ์อาจกระทบต่อบุคคล

อ้างอิง Gartner  itvoice.in cover iT24Hrs

อ่านบทความและข่าวอื่นๆเพิ่มเติมได้ที่ it24hrs.com

ภัยใหม่ AI รู้ข้อมูลส่วนตัว แม้ข้อมูลไม่รั่วไหล เอไอคาดเดาข้อมูลส่วนตัวได้อย่างไร?

อย่าลืมกดติดตามอัพเดตข่าวสาร ทิปเทคนิคดีๆกันนะคะ Please follow us

Youtube it24hrs
Twitter it24hrs
Tiktok it24hrs
facebook it24hrs