ທຸກຄົນ ເວົ້າວ່າ AI ແມ່ນບໍ່ມີຄວາມປອດໄພ, ດັ່ງນັ້ນຂ້າພະເຈົ້າກໍານົດມັນ

ຖ້າຫາກວ່າທ່ານກໍາລັງຊອກຫາຄໍາສັ່ງກ່ຽວກັບຄວາມປອດໄພຂອງ AI ໃນມື້ນີ້, ທ່ານຈະໄດ້ຮັບການຂໍຂອບໃຈວ່າພວກເຮົາມີຄວາມເປັນຈິງທີ່ພວກເຮົາມີຄວາມປອດໄພໃນຂະນະທີ່ພວກເຮົາມີຄວາມປອດໄພ. The headlines and security warnings are relentless, painting a picture of an immediate and unprecedented threat landscape. ອາທິດທັງ ຫມົດ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ: “ຜູ້ຊ່ຽວຊານ AI ສາມາດໄດ້ຮັບການ tricked ໃນລະບົບການທົດລອງ” ການຄົ້ນຄວ້າທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການຄົ້ນຄວ້າທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າລະບົບ AI ອັດຕະໂນມັດ, ທີ່ຖືກອອກແບບມາເພື່ອເຮັດວຽກທີ່ດີ, ສາມາດໄດ້ຮັບການປິ່ນປົວໂດຍຜ່ານ input subtle ທີ່ຮູ້ຈັກເປັນຕົວຢ່າງ adversarial ຫຼືວິທີການ jailbreaking ເພື່ອເຮັດວຽກ malicious, ການກວດສອບເສັງຄວາມປອດໄພ, ຫຼືເຖິງແມ່ນວ່າຈະເລີ່ມຕົ້ນການປະທັບໃຈທີ່ເຫມາະສົມກັບອຸດສາຫະກໍາທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ. ຄວາມປອດໄພຕົ້ນຕໍຂອງພວກເຮົາແມ່ນການຫຼຸດຜ່ອນການຄວບຄຸມຂອງອຸປະກອນທີ່ເຂັ້ມແຂງ, ອັດຕະໂນມັດ. “LLMs ເຮັດໃຫ້ການປິ່ນປົວ cyberattacks ໃຫມ່” ມັນກວມເອົາຄວາມປອດໄພ double ທີ່ສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນໂດຍ Large Language Models (LLMs). ຄວາມປອດໄພຕົ້ນຕໍແມ່ນວ່າ LLMs ສາມາດຫຼຸດຜ່ອນຄວາມປອດໄພສໍາລັບການເຂົ້າໄປໃນ cybercrime ໂດຍການຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນການອອກແບບ emails phishing ມີຄວາມປອດໄພສູງ, ສ້າງລະຫັດ exploit, ຫຼືປະຕິບັດການກວດສອບ. Secondly, there is a concern that attackers can use LLMs as a component in their attacks, utilizing them to automate complex, adaptive social engineering campaigns or to dynamically discover and craft zero-day payloads. "Injection ທັນສະໄຫມແມ່ນ injection SQL ໃຫມ່" ວິທີການປິ່ນປົວການປິ່ນປົວການປິ່ນປົວການປິ່ນປົວການປິ່ນປົວການປິ່ນປົວການປິ່ນປົວການປິ່ນປົວການປິ່ນປົວການປິ່ນປົວການປິ່ນປົວການປິ່ນປົວການປິ່ນປົວການປິ່ນປົວການປິ່ນປົວການປິ່ນປົວການປິ່ນປົວການປິ່ນປົວການປິ່ນປົວການປິ່ນປົວການປິ່ນປົວການປິ່ນປົວການປິ່ນປົວການປິ່ນປົວການປິ່ນປົວການປິ່ນປົວການປິ່ນປົວການປິ່ນປົວການປິ່ນປົວການປົວການປິ່ນປົວການປົວການປິ່ນປົວການປົວການປິ່ນປົວການປົວການປິ່ນປົວການປິ່ນປົວການປິ່ນປົວການປົວການປິ່ນປົວການ ການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບຂອງພວກເຮົາແມ່ນການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບຂອງພວກເຮົາ. ການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບຂອງພວກເຮົາແມ່ນການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບຂອງພວກເຮົາແມ່ນການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບຂອງພວກເຮົາ. ຂ້າພະເຈົ້າສືບຕໍ່ໄດ້ຮັບການປະທັບໃຈກໍໂດຍກວດສອບຄວາມປອດໄພຂອງພວກເຮົາ. ຂ້າພະເຈົ້າຫວັງວ່າຈະໄດ້ເຮັດວຽກຮ່ວມກັບທ່ານອີກເທື່ອຫນຶ່ງ! ເປັນຫຍັງ MCP ເປັນການທົດສອບຄວາມຄິດສ້າງສັນທີ່ດີ ໃນຖານະເປັນບໍລິສັດຂອງພວກເຮົາ, ພວກເຮົາແມ່ນບໍລິສັດທີ່ໃຫ້ບໍລິການໃຫ້ບໍລິການໃຫ້ບໍລິການໃຫ້ບໍລິການຂອງພວກເຮົາ. ມັນໄດ້ຖືກນໍາສະເຫນີ, ການສ້າງໂຄງສ້າງທີ່ສໍາຄັນ, ທີ່ຖືກມາດຕະຖານທີ່ສາມາດໃຫ້ມາດຕະຖານດິນທີ່ສາມາດນໍາໃຊ້ອຸປະກອນແລະບໍລິການອື່ນໆຢ່າງປອດໄພແລະຄາດຄະເນດິນ. ຊື່ຫຍໍ້ຂອງ : Context Protocol (MCP) ຊື່ຫຍໍ້ຂອງ : Context Protocol (MCP) ໃນຖານະເປັນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ MCP, ມັນເປັນສິ່ງທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບການປ່ຽນແປງຮູບແບບດົນຕີຈາກການປິ່ນປົວເອກະສານທີ່ທັນສະໄຫມໃນ agents ມີຄວາມສາມາດແລະ interactivity ທີ່ສາມາດເຮັດວຽກໃນໂລກທີ່ທັນສະໄຫມໂດຍການເຊື່ອມຕໍ່ກັບສະພາບແວດລ້ອມອຸດົມສົມບູນທີ່ຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງອຸດົມສົມບູນອຸດົມສົມບູນອຸດົມສົມບູນອຸດົມສົມບູນອຸດົມສົມບູນອຸດົມສົມບູນອຸດົມສົມບູນອຸດົມສົມບູນອຸດົມສົມບູນ. ວິທີການຄົ້ນຄວ້າ ການທົດສອບຂອງການຄົ້ນຄວ້າໄດ້ນໍາໃຊ້ວິທີການປົກປັກຮັກສາທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບລັກສະນະຕົ້ນຕໍທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບລັກສະນະທົດສອບຫຼື adversarial: ການເຂົ້າລະຫັດ repository: repositories server MCP ໄດ້ຖືກຕັ້ງຂຶ້ນໂດຍການທົດສອບຮູບແບບການເຂົ້າລະຫັດ SDK ທີ່ມີຢູ່ໃນ GitHub. ການຢັ້ງຢືນການປະຕິບັດ: ການເກັບຮັກສາທີ່ບໍ່ໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນຢ່າງງ່າຍດາຍໄດ້ຖືກອະນຸຍາດຈາກການທົດສອບ. ການທົດສອບເຄື່ອງມື: ການທົດສອບເຄື່ອງມືແລະ schemes ຂອງພວກເຂົາໄດ້ຖືກກວດສອບໂດຍໃຊ້ເຄື່ອງມື open-source ແລະເຄື່ອງມືທີ່ເປັນເອກະລັກ. ຄຸນນະສົມບັດ Mapping: ເຄື່ອງມືໄດ້ຖືກກວດສອບໂດຍເຫມາະສົມກັບຜົນປະໂຫຍດຂອງເຂົາເຈົ້າ (ລັກສະນະທີ່ພວກເຂົາເຈົ້າສາມາດເຮັດໄດ້), ບໍ່ວ່າຈະພວກເຂົາເຈົ້າມີຄວາມປອດໄພທີ່ຮູ້ຈັກ. Server Ranking: Server ໄດ້ຖືກກວດສອບແລະກວດສອບຫຼັງຈາກນັ້ນຫຼັງຈາກນັ້ນຫຼັງຈາກນັ້ນຫຼັງຈາກນັ້ນຫຼັງຈາກນັ້ນຫຼັງຈາກນັ້ນຫຼັງຈາກນັ້ນ. ການບໍລິໂພກ MCP ໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ໂດຍທົ່ວໄປແລະເຄື່ອງມືທີ່ຖືກເຂົ້າລະຫັດໂດຍທົ່ວໄປ, ໃນຂະນະທີ່ອຸປະກອນທີ່ບໍ່ປະຕິບັດບໍ່ແມ່ນອຸປະກອນການເຂົ້າລະຫັດ. ວິທີການທີ່ MCP servers ເຮັດໃຫ້ ໃນຂະນະທີ່ server runable ໄດ້ຖືກ isolated, ຮູບແບບທີ່ສວຍງາມໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນ: server MCP ສະແດງໃຫ້ເຫັນ primitives ຄວາມປອດໄພທີ່ຮູ້ຈັກ, ບໍ່ມີຄວາມສາມາດທີ່ສວຍງາມ AI-only. TABLE 1 — ປະເພດຄວາມສາມາດ MCP observed: Capability Class Description Filesystem access Read/write operations on files or documents HTTP requests Fetching or scraping remote URLs Database queries Structured data retrieval Process execution Local command or script execution Orchestration Tool chaining, planning, or agent control Read-only search Constrained data or API lookups ລະບົບ File Access ດາວໂຫລດ / ດາວໂຫລດຄໍາຮ້ອງສະຫມັກກ່ຽວກັບເອກະສານ ຄໍາຖາມ HTTP ການກັ່ນຕອງຫຼື scraping URLs distant ປະເພດ Database Query ການດໍາເນີນການ Data Retrieval ການ execution ລະຫັດ QR ລະຫັດ QR ເຄື່ອງມື Chaining, ການຝຶກອົບຮົມ, ຫຼືການຄວບຄຸມ agent ຊື່ຫຍໍ້ຂອງ : Read-only search ການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນຫຼື API ຫນ້າທໍາອິດທີ່ນີ້ແມ່ນວ່າ primitives ນີ້ແມ່ນມີຢູ່ໃນລະບົບຄອມພິວເຕີມືອາຊີບ. MCP ພຽງແຕ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນພວກເຂົາໃນວິທີການເປັນມາດຕະຖານ. ສະຫນັບສະຫນູນຂອງ MCP Server ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ໃນປັດຈຸບັນ, ໃນປັດຈຸບັນ, ທ່ານຈະເລີ່ມຕົ້ນການເຮັດວຽກຂອງພວກເຮົາ. TABLE 2 — ຄວາມອາດສາມາດ Frequency (Runnable MCP Servers): Capability Relative Frequency Filesystem access Medium HTTP requests Medium Database queries Low Process execution Rare Orchestration Occasional ລະບົບ File Access ລະຫັດ QR ຄໍາຖາມ HTTP ລະຫັດ QR ປະເພດ Database Query ປະເພດ Low ການ execution ລະຫັດ QR ລະຫັດ QR ຫນ້າທໍາອິດ ການທົບທວນຄືນ ການຄົ້ນຄວ້າທີ່ເລີ່ມຕົ້ນ suggested a significant divergence from the prevailing, often alarmist, narratives concerning the inherent insecurity of advanced AI systems. Specifically, research into the practical exploitation of these systems revealed that arbitrary command execution, a capability that could lead to catastrophic system compromise or data breach, was identified as the most effective in the world. ຄວາມປອດໄພທີ່ມີຜົນປະໂຫຍດສູງ. ອັດຕະໂນມັດ ໃນຖານະເປັນຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນການຝຶກອົບຮົມໃຫ້ບຸກຄົນ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນການຝຶກອົບຮົມໃຫ້ບຸກຄົນ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນການຝຶກອົບຮົມໃຫ້ບຸກຄົນ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນການຝຶກອົບຮົມໃຫ້ບຸກຄົນ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນການຝຶກອົບຮົມແລະຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນການຝຶກອົບຮົມໃຫ້ບຸກຄົນ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນການຝຶກອົບຮົມໃຫ້ບຸກຄົນ. ຂໍ້ມູນທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຄວາມເຂັ້ມແຂງຄວາມປອດໄພສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງງ່າຍດາຍຫຼາຍເພື່ອປິ່ນປົວຄວາມປອດໄພທີ່ທັນສະໄຫມ, ຄວາມປອດໄພທີ່ມີຜົນປະໂຫຍດຕ່ໍາທີ່ເກີດຂຶ້ນທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງ, rather than focusing predominantly on the rarest, although most sensational, potential exploit. ຄວາມປອດໄພທີ່ແທ້ຈິງ: ການຄຸ້ມຄອງຄວາມສາມາດ ພວກເຮົາ ກໍາ ລັງເຮັດທຸລະກິດໃນ 2012. ພວກເຮົາແມ່ນບໍລິສັດທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດ ສໍາ ລັບຜູ້ໃຫ້ບໍລິການລູກຄ້າຂອງພວກເຮົາ. ພວກເຮົາແມ່ນບໍລິສັດທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດ ສໍາ ລັບຜູ້ໃຫ້ບໍລິການລູກຄ້າຂອງພວກເຮົາ. ພວກເຮົາແມ່ນບໍລິສັດທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດ ສໍາ ລັບຜູ້ໃຫ້ບໍລິການລູກຄ້າຂອງພວກເຮົາ. ພວກເຮົາແມ່ນບໍລິສັດທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດ ສໍາ ລັບຜູ້ໃຫ້ບໍລິການລູກຄ້າຂອງພວກເຮົາ. ການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບຂອງພວກເຮົາແມ່ນການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບຂອງພວກເຮົາ. ພວກເຮົາມີຄວາມສາມາດໃນການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບຂອງພວກເຮົາມີຄວາມສາມາດໃນການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບຂອງພວກເຮົາມີຄວາມສາມາດໃນການຄາດຄະເນດິນດີຕ້ອນຮັບ. ຈໍານວນທີ່ແທ້ຈິງຂອງຄວາມປອດໄພນີ້ແມ່ນການນໍາໃຊ້ຂອງ Orchestration, ບໍ່ວ່າຈະຖືກສະຫນອງໂດຍອຸປະກອນຄວາມປອດໄພອັດຕະໂນມັດ, ສະຫນັບສະຫນູນ container (ລວມທັງ Kubernetes), frameworks cloud-native, ຫຼື scripting ປະສົບການ, ໄດ້ຖືກອອກແບບມາເພື່ອ koordinate ແລະຄວບຄຸມຜົນກະທົບຂອງຄຸນນະສົມບັດທີ່ແຕກຕ່າງກັນເຫຼົ່ານີ້. ໃນຂະນະທີ່ຖືກອອກແບບສໍາລັບການທົດລອງທີ່ດີເລີດ, ເຊັ່ນ: scaling, self-healing, ແລະການຕິດຕັ້ງອັດຕະໂນມັດ, ມັນຍັງສະຫນອງສະຖາບັນທີ່ດີເລີດສໍາລັບຜູ້ຕາງ. ລະຫັດ QR ການທົດລອງທີ່ໄດ້ຮັບການຄວບຄຸມປະເພດ orchestration ສາມາດໄດ້ຮັບການຄວບຄຸມປະເພດຂອງການປະຕິບັດທີ່ເປັນປະສິດທິພາບ, ການປ່ຽນແປງຊຸດ primitives ທີ່ບໍ່ມີປະສິດທິພາບໃນລະບົບອຸປະກອນທີ່ມີຄວາມເຂັ້ມແຂງ, ອັດຕະໂນມັດ. This transforms a localized threat into a systemic one, where the environment’s own automation is used against it to complex, multi-stage attacks at speed and scale. ຮູບພາບ ສໍາ ລັບ Table 3 - Example Composition Patterns: Composition Security Implication HTTP fetch + filesystem write Content injection / persistence Database query + orchestration Data exfiltration pipelines HTTP fetch + planning Prompt-injection amplification Filesystem write + orchestration Supply-chain style poisoning ຊື່ຫຍໍ້ຂອງ : HTTP Fetch + File System ຂໍ້ມູນ Injection / persistence ການຄົ້ນຄວ້າ Database + orchestration ລະຫັດ QR ຊື່ຫຍໍ້ຂອງ : HTTP fetch + planning ລະບົບ Injection Amplification ລະບົບໄຟຟ້າ write + orchestration ປະເພດ Supply Chain MCP ແມ່ນບໍ່ໄດ້ຊອກຫາຊຸດເຫຼົ່ານີ້. ມັນພຽງແຕ່ເຮັດໃຫ້ມັນໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍຫຼາຍເພື່ອຕິດຕາມພວກເຂົາ. ລະບົບ, ບໍ່ແມ່ນ Prompts, Defining The Attack Surface ຂ້າພະເຈົ້າສືບຕໍ່ໄດ້ຮັບການປະທັບໃຈກໍໂດຍການບໍລິການລູກຄ້າຂອງພວກເຮົາ, ຂ້າພະເຈົ້າຫວັງວ່າຈະໄດ້ເຮັດວຽກຮ່ວມກັບທ່ານອີກເທື່ອຫນຶ່ງ. ຂ້າພະເຈົ້າຫວັງວ່າຈະໄດ້ເຮັດວຽກຮ່ວມກັບທ່ານອີກເທື່ອຫນຶ່ງ! ການຄາດຄະເນດິນໃນປັດຈຸບັນແມ່ນການຄາດຄະເນດິນທີ່ຄາດຄະເນດິນທີ່ຄາດຄະເນດິນທີ່ຄາດຄະເນດິນທີ່ຄາດຄະເນດິນທີ່ຄາດຄະເນດິນທີ່ຄາດຄະເນດິນທີ່ຄາດຄະເນດິນທີ່ຄາດຄະເນດິນທີ່ຄາດຄະເນດິນທີ່ຄາດຄະເນດິນທີ່ຄາດຄະເນດິນທີ່ຄາດຄະເນດິນທີ່ຄາດຄະເນດິນທີ່ຄາດຄະເນດິນທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ວິທີການທີ່ບໍ່ແມ່ນຄວາມປອດໄພສາມາດ: ນໍາ ເວັບ ໄຊ ທ ໌ ອອນ ໄລ ນ ໌ ວັນ ທີ ການ ສ້າງ ຕັ້ງ ສະ ເພາະ ສໍາ ລັບ lovers ສັດ ລ້ຽງ. ບໍ່ ວ່າ ຈະ ເປັນ ທ່ານ ກໍາ ລັງ ຊອກ ຫາ ຄູ່ ຮ່ວມ ງານ ຂອງ ຊີ ວິດ, buddy ສໍາ ລັບ ສັດ ລ້ຽງ ຫຼື ພຽງ ແຕ່ ຜູ້ ໃດ ຜູ້ ຫນຶ່ງ ຂອງ ທ່ານ ທີ່ ຈະ ວາງ ສາຍ ອອກ ກັບ, ທີ່ ນີ້ ທ່ານ ຈະ ສາ ມາດ ຊອກ ຫາ ໄດ້ ຜູ້ ທີ່ ທ່ານ ກໍາ ລັງ ຊອກ ຫາ ສໍາ ລັບ - pet lovers ຄື ຕົວ ທ່ານ ເອງ. ການຕັດສິນໃຈຂອງສະພາບແວດລ້ອມແລະອຸປະກອນການ: ການຕັດສິນໃຈຂອງການເຂົ້າລະຫັດຜູ້ໃຊ້ (ສະພາບແວດລ້ອມ) ກັບອຸປະກອນການລະບົບຫຼືສະພາບແວດລ້ອມການເຮັດວຽກໃນວິທີທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ການເຂົ້າລະຫັດຜູ້ໃຊ້ເພື່ອຕັດສິນໃຈຂອງອຸປະກອນການລະບົບແມ່ນບັນຫາ schema. ນໍາ ເວັບ ໄຊ ທ ໌ ອອນ ໄລ ນ ໌ ວັນ ທີ ການ ສ້າງ ຕັ້ງ ສະ ເພາະ ສໍາ ລັບ lovers ສັດ ລ້ຽງ. ບໍ່ ວ່າ ຈະ ເປັນ ທ່ານ ກໍາ ລັງ ຊອກ ຫາ ຄູ່ ຮ່ວມ ງານ ຂອງ ຊີ ວິດ, buddy ສໍາ ລັບ ສັດ ລ້ຽງ ຫຼື ພຽງ ແຕ່ ຜູ້ ໃດ ຜູ້ ຫນຶ່ງ ຂອງ ທ່ານ ທີ່ ຈະ ວາງ ສາຍ ອອກ ກັບ, ທີ່ ນີ້ ທ່ານ ຈະ ສາ ມາດ ຊອກ ຫາ ໄດ້ ຜູ້ ທີ່ ທ່ານ ກໍາ ລັງ ຊອກ ຫາ ສໍາ ລັບ - pet lovers ຄື ຕົວ ທ່ານ ເອງ. ໃນຖານະເປັນ, ໃນຂະນະທີ່ injection prompt ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ LLM ແມ່ນການ validator ການເຂົ້າລະຫັດທີ່ສົມບູນແບບ, non-deterministic, ຄວາມປອດໄພທີ່ຄຸນນະສົມບັດທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບການທຸລະກິດແມ່ນໄດ້ຖືກສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນໃນຮ່າງກາຍທີ່ເຂັ້ມແຂງກ່ຽວກັບຮູບແບບ, ລະບົບ. ຄວາມປອດໄພຂອງລະບົບ AI ສະຫນັບສະຫນູນການປ່ຽນແປງຄວາມປອດໄພຈາກເຕັກໂນໂລຊີການປອດໄພພຽງແຕ່ເພື່ອ adopting sound, ການຕິດຕັ້ງຊອບແວປົກກະຕິ, ການນໍາໃຊ້ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຄວາມປອດໄພໃນລະດັບທັງຫມົດຂອງອຸປະກອນການ AI, ແລະການປິ່ນປົວ LLM ເປັນພຽງແຕ່ຫນຶ່ງ component ຂອງລະບົບຂະຫນາດໃຫຍ່, interconnected, ແລະທີ່ສາມາດໄດ້ຮັບການປອດໄພ. ຮູບພາບ ສໍາ ລັບ Schema Constraint Impact: Schema Pattern Risk Implication url: string High (arbitrary network access) path: string High (potential traversal / overwrite) query: string Medium (depends on backend) enum(values) Low (constrained intent) Hard-coded parameters Minimal ຊື່ຫຍໍ້ຂອງ : string ສູງ (ການເຂົ້າເຖິງເຄືອຂ່າຍ arbitrary) ລະຫັດ QR ຂະຫນາດສູງ (potential traversal / overwrite) ລະຫັດ QR ຂະ ຫນາດ ຂະ ຫນາດ (ຫຼັກສູດກ່ຽວກັບ backend) ຊື່ຫຍໍ້ຂອງ : Enum ຊື່ຫຍໍ້ຂອງ : Low (Constrained Intention) ລະຫັດ QR ຂະຫນາດນ້ອຍ ໃນ MCP servers, ລະບົບແມ່ນແຜ່ນການຮັບປະກັນ. ຖ້າຫາກວ່າເຄື່ອງມືໄດ້ຮັບການເຂົ້າລະຫັດທີ່ບໍ່ຈໍາກັດແລະຂົນສົ່ງມັນໄປຢືນຢັນທີ່ເຂັ້ມແຂງ, ຄວາມປອດໄພແມ່ນອຸປະກອນ, ບໍ່ແມ່ນ AI-driven. ຫນ້າທໍາອິດ / Why This Is Not an “AI Is Dangerous” Story ການທົບທວນຄືນຢ່າງກວ້າງຂວາງທີ່ທັນສະໄຫມວ່າ AI ສະແດງໃຫ້ເຫັນເປັນ "ຄວາມປອດໄພທີ່ບໍ່ມີຕົວແທນ" ຫຼາຍກວ້າງຂວາງຄ້າຍຄືກັບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍແລະມີປະສິດທິພາບອຸດສາຫະກໍາ. ການທົບທວນຄືນທີ່ສໍາຄັນທີ່ສຸດຈາກການຄົ້ນຄວ້າຄວາມປອດໄພໃນປັດຈຸບັນແລະການທົດສອບຄວາມປອດໄພແມ່ນບໍ່ວ່າ AI ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າມີປະສິດທິພາບທີ່ສໍາຄັນ. ປະເພດ ຂ້າພະເຈົ້າສືບຕໍ່ໄດ້ຮັບການປະທັບໃຈຂອງລູກຄ້າຂອງພວກເຮົາ, ຂ້າພະເຈົ້າສືບຕໍ່ໄດ້ຮັບການປະທັບໃຈຂອງລູກຄ້າຂອງພວກເຮົາ ປະເພດ ການຄຸ້ມຄອງ ນີ້ແມ່ນບໍ່ພຽງແຕ່ການປັບປຸງເພີ່ມເຕີມກັບມາດຕະຖານຄວາມປອດໄພທີ່ຜ່ານມາ; ມັນເປັນການປ່ຽນແປງປະສິດທິພາບຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນວິທີການຕິດຕັ້ງແລະປົກປັກຮັກສາຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ. FROM: The Traditional Application Security Focus TO: The Modern AI-Driven System Security Focus UI Flows (User Interface) Schemas (Data and Interaction) Security was heavily focused on validating inputs and protecting against manipulation of front-end components and presentation layers. The emphasis moves to strictly defining and validating the structure and content of data exchanged between models, tools, and the application, ensuring input and output types are rigorously adhered to. Human Intent and Manual Vetting Tool Composition and Orchestration Logic was often designed around what a human to do, relying on role-based access control (RBAC) and explicit permissions tied to individual actions or user profiles. intended Security now centers on how the AI agent selects, chains, and uses various external tools (e.g., APIs, databases, services). The integrity and safety of the of actions must be guaranteed, focusing on preventing prompt injection from driving unintended tool use. entire sequence Application Logic (Hard-Coded Business Rules) Execution Context Isolation (Sandboxing) Security resided within monolithic or tightly coupled business logic, where rules were explicitly coded and easy to audit within the application's source code. The focus shifts to isolating the AI model's runtime environment, ensuring that the consequences of any erroneous or malicious model output (e.g., code generation or external calls) are strictly contained and cannot impact critical infrastructure or bypass perimeter defenses. ການນໍາໃຊ້ UI (User Interface) ລະບົບ (Data ແລະ Interaction) ຄວາມປອດໄພໄດ້ເຫມາະສົມຢ່າງກວ້າງຂວາງກ່ຽວກັບການຢັ້ງຢືນ input ແລະການປົກປັກຮັກສາຈາກການປິ່ນປົວຂອງ components front-end ແລະ layers presentation. ການຕັດສິນໃຈແມ່ນການຄັດເລືອກແລະການຢັ້ງຢືນຢ່າງກວ້າງຂວາງຂອງສະຖານະການແລະອຸປະກອນຂອງຂໍ້ມູນທີ່ແຕກຕ່າງກັນລະຫວ່າງຮູບແບບ, ເຄື່ອງມື, ແລະການນໍາໃຊ້, ການຮັບປະກັນປະເພດ input ແລະ output ໄດ້ຮັບປະກັນຢ່າງກວ້າງຂວາງ. ຊື່ຫຍໍ້ຂອງ : Human Intention and Manual Vetting ເຄື່ອງມື composition ແລະ orchestration Logic ໄດ້ຖືກສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນຢ່າງກວ້າງຂວາງກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ເປັນມະນຸດ ການນໍາໃຊ້ RBAC (Role-Based Access Control) ແລະໃບອະນຸຍາດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການປະຕິບັດສ່ວນບຸກຄົນຫຼືຄອມພິວເຕີຜູ້ໃຊ້. ປະຫວັດສາດ ຄວາມປອດໄພໃນປັດຈຸບັນແມ່ນລັກສະນະກ່ຽວກັບວິທີທີ່ຜູ້ຊ່ຽວຊານ AI ເລືອກ, ຊຸດ, ແລະນໍາໃຊ້ອຸປະກອນທີ່ແຕກຕ່າງກັນອື່ນໆ (ລັກສະນະ APIs, databases, services). ການປະຕິບັດທີ່ຈໍາເປັນຕ້ອງຮັບປະກັນ, ລັກສະນະຂອງການຕັດສິນໃຈກ່ຽວກັບການຕັດສິນໃຈຂອງ injection prompt ຈາກການນໍາໃຊ້ອຸປະກອນທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບອະນຸຍາດ. ລະຫັດ QR ຄວາມຄິດເຫັນທີ່ Application Logic (Hard-Coded Business Rules) ການນໍາໃຊ້ Context Isolation (Sandboxing) ການປັບປຸງຄວາມປອດໄພໄດ້ຖືກສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນໃນສະຖານະການທຸລະກິດ monolithic or tightly coupled, ໃນຂະນະທີ່ຄຸນນະສົມບັດໄດ້ຖືກເຂົ້າລະຫັດຢ່າງກວ້າງຂວາງແລະໄດ້ຖືກຄວບຄຸມຢ່າງງ່າຍດາຍໃນລະຫັດສະດວກຂອງ app. ສະ ຫນັບ ສະ ຫນັບ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ສະ ຫນູນ ການປ່ຽນແປງຂອງ Locus ຂອງຄວາມປອດໄພແມ່ນການປ່ຽນແປງອຸປະກອນ, ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນການກວດສອບຂອງຄວາມປອດໄພທີ່ໄດ້ຮັບການປະທັບໃຈໃນວິທີການປອດໄພທີ່ຢູ່. ມັນຄວນໃຫ້ບໍລິສັດເພື່ອປັບປຸງການປອດໄພຂອງເຂົາເຈົ້າ, ເຄື່ອງມືຄວາມປອດໄພ, ແລະການຝຶກອົບຮົມຜູ້ພັດທະນາເພື່ອປິ່ນປົວບັນຫາໃຫມ່ຂອງການຄວບຄຸມ. ການຢັ້ງຢືນຄວາມປອດໄພຕົ້ນຕໍແມ່ນບໍ່ຫຼາຍກ່ວາແຜ່ນຕົ້ນຕໍຂອງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ, ແຕ່ການກວດສອບແລະການຄຸ້ມຄອງທໍ່ທໍ່ຄວາມປອດໄພຕົນເອງ. ຄວາມຄິດເຫັນທີ່ Measure First, Panic Later ການຄົ້ນຄວ້າທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ກ່ຽວກັບຄວາມປອດໄພຂອງ AI ແມ່ນຫຼາຍກ່ວາຫຼາຍກ່ວາຄວາມປອດໄພຂອງຄວາມປອດໄພຂອງ AI, ແຕ່ສໍາລັບຜູ້ຝຶກອົບຮົມ, ການປັບປຸງຄວາມປອດໄພຂອງຄວາມປອດໄພຂອງ AI ຕ້ອງການການປ່ຽນແປງໃນສະພາບແວດລ້ອມ: ພວກເຮົາຕ້ອງປ່ຽນແປງຄວາມປອດໄພໂດຍການກວດສອບແລະສອບເສັງ pragmatic. LLMs ແລະລະບົບການປິ່ນປົວທີ່ສົມບູນແບບ AI / machine-controlled ອື່ນໆບໍ່ແມ່ນບໍ່ມີຄວາມປອດໄພໂດຍທົ່ວໄປ; ພວກເຂົາພຽງແຕ່ເປັນລະບົບທີ່ຄຸນນະສົມບັດຫຼາຍທີ່ສຸດ. ຄວາມປອດໄພຂອງການເຮັດວຽກທີ່ດີເລີດນີ້ປະກອບດ້ວຍຄວາມປອດໄພ, ການປິ່ນປົວຄວາມປອດໄພແລະການຄວບຄຸມການປະຕິບັດທີ່ພວກເຮົາມີການນໍາໃຊ້ໃນອຸດສາຫະກໍາທີ່ສໍາຄັນອື່ນໆເຊັ່ນ pipelines ອັດຕະໂນມັດແລະ API cloud. ໃນຖານະເປັນຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນການຝຶກອົບຮົມໃຫ້ບຸກຄົນ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນການຝຶກອົບຮົມ IT ຂອງພວກເຮົາແມ່ນຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນການຝຶກອົບຮົມ IT ຂອງພວກເຮົາແລະຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນການຝຶກອົບຮົມ IT ຂອງພວກເຮົາ. ມັນເປັນຄໍາສັ່ງທີ່ດີທີ່ສຸດ. ພວກເຮົາມີຄວາມຊ່ຽວຊານໃນການປິ່ນປົວຄວາມປອດໄພຂອງພວກເຂົາ. ພວກເຮົາມີຄວາມຊ່ຽວຊານໃນການປິ່ນປົວຄວາມປອດໄພຂອງພວກເຂົາ. ພວກເຮົາມີຄວາມຊ່ຽວຊານໃນການປິ່ນປົວຄວາມປອດໄພຂອງພວກເຂົາ. ພວກເຮົາມີຄວາມຊ່ຽວຊານໃນການປິ່ນປົວຄວາມປອດໄພຂອງພວກເຂົາ. ພວກເຮົາມີຄວາມຊ່ຽວຊານໃນການປິ່ນປົວຄວາມປອດໄພຂອງພວກເຂົາ. ພວກເຮົາມີຄວາມຊ່ຽວຊານໃນການປິ່ນປົວຄວາມປອດໄພຂອງພວກເຂົາ. ໂດຍສ້າງຄວາມປອດໄພຂອງ AI ເປັນການຂະຫຍາຍຕົວຂອງຄວາມປອດໄພຂອງບໍລິສັດທີ່ສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນ, ບໍ່ວ່າຈະເປັນຄວາມປອດໄພໃຫມ່ແລະບໍ່ສາມາດຕອບສະຫນອງ, ບໍລິສັດສາມາດປ່ຽນແປງຈາກຄວາມປອດໄພທີ່ປິ່ນປົວກັບການປິ່ນປົວຄວາມປອດໄພກັບຄວາມປອດໄພທີ່ຖືກຕ້ອງ.