เอเยนต์สามารถถูกหลอกได้ด้วยข้อความที่ไม่เป็นมิตรที่แทรกเข้าไปในช่องทางอินพุต โมดูลความจำ หรือฟีดข้อมูลภายนอก การศึกษา 'AI Agent Traps' ของ Google DeepMind ในปี 2026 พบว่าการฉีดเนื้อหา HTML ที่มองไม่เห็นมีอัตราความสำเร็จถึง 86% ต่อเอเยนต์อิสระ ความเสี่ยงเปลี่ยนจาก 'ฉันเซ็นอะไรไป?' เป็น 'เอเยนต์ของฉันอนุมานอะไร และได้รับอนุญาตอะไรบ้าง?'
เอเยนต์อิสระที่ดำเนินการอาร์บิเทรจสามารถถูก 'แซนด์วิช' หรือถูกเข้าก่อนโดยบอท MEV ที่ไม่เป็นมิตร การโจมตีที่ใช้ Flash Loan ทำให้โปรโตคอล DeFi สูญเสียเงินถึง $2.4 พันล้าน ในปี 2026 เพิ่มขึ้น 340% จากปีก่อนหน้า ขณะที่บอทที่ปรับแต่งด้วย AI ใช้เส้นทางอาร์บิเทรจเป็นอาวุธ
เอเยนต์ที่ถือคีย์ส่วนตัว, วิเคราะห์ข้อมูลตลาด, และส่งธุรกรรมด้วยตนเองสร้างความเสี่ยงสัญญา (contract risk) ชนิดใหม่ โปรโตคอลที่ตรวจสอบโค้ด Solidity อย่างละเอียดแล้วก็ยังสูญเสียเงินทุนได้ เพราะผู้มีสิทธิ์ที่แท้จริงคือโมเดลภาษาที่สามารถถูกบงการด้วยข้อความได้
โมเดล AI (เช่น Claude Opus 4.8 ของ Anthropic) ช่วยให้นักวิจัยและผู้โจมตีค้นพบช่องโหว่ร้ายแรงได้เร็วขึ้น Shielded Labs พบบั๊กใน Orchard pool ของ Zcash ที่มีมาตั้งแต่เดือนพฤษภาคม 2022 โดยใช้เอเยนต์ AI กลุ่มแฮกเกอร์เกาหลีเหนือ — ซึ่งรับผิดชอบ 66% ของความเสียหายจากการแฮ็กคริปโตทั้งหมด ($643M) ในครึ่งปีแรก 2026 — กำลังใช้ AI เพื่อค้นหาช่องโหว่โดยอัตโนมัติมากขึ้นเรื่อยๆ
ช่องโหว่ร้ายแรง (CVSS 10.0) ใน React Server Components (CVE-2025-55182) ทำให้ผู้โจมตีสามารถรันโค้ดจากระยะไกลบนเซิร์ฟเวอร์ฟร้อนท์เอนด์ของ DApp ซึ่งทำหน้าที่เป็น 'signer-proxy' สำหรับเอเยนต์ AI ในพื้นที่ ทำให้สามารถสกัดกั้นคีย์เซสชันได้
| เหตุการณ์ | วันที่ | ความเสียหาย | รายละเอียด |
|---|---|---|---|
| Drift Protocol | 12 เม.ย. 2026 | ~$285M | โจมตีด้วย Flash Loan + บงการ Oracle ปรับแต่งด้วย AI |
| KelpDAO | 23 เม.ย. 2026 | ~$292M | ใช้ประโยชน์จากช่องโหว่ลอจิกของ Governance Contract; รวมกับ Drift คิดเป็น 44% ของความเสียหายครึ่งปีแรก 2026 |
| Boltz หยุดให้บริการ | 3 ส.ค. 2026 | ไม่เปิดเผย (รับความเสียหายเอง) | บริการ Swap/Bridge Bitcoin แบบไม่ต้องฝากทรัพย์สินถูกปิด หลังถูกเอเยนต์ AI ตรวจสอบระบบอัตโนมัติหลายเดือนจนทีมงานขนาดเล็กตามแพทช์ไม่ทัน |
| ช่องโหว่ Orchard pool | ค้นพบ มิ.ย. 2026 | แก้ไขก่อนถูกโจมตี | บั๊กร้ายแรงที่ถูกค้นพบโดยเอเยนต์ AI (Claude Opus 4.8); มีมาตั้งแต่พ.ค. 2022 |
| 212 การโจมตีบนเชน (H1 2026) | ม.ค.–มิ.ย. 2026 | $1.1B (Blockaid) / $1.32B (CertiK) | ปริมาณเหตุการณ์สูงสุดเป็นประวัติการณ์ — มากกว่าทั้งปี 2025 ถึง 3.4 เท่า |
การคาดการณ์ความเสียหายต่อปีจากการใช้ประโยชน์จากสมาร์ทคอนแทรกต์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI อยู่ที่ $10 พันล้านถึง $20 พันล้านภายในปี 2027 หากแนวโน้มปัจจุบันยังคงดำเนินต่อไป
MAS สิงคโปร์ — ในเดือนสิงหาคม 2026 ธนาคารกลางสิงคโปร์ยืนยันว่า agentic AI อยู่ภายใต้กฎเกณฑ์ธนาคารที่มีผลผูกพันและแนวทางปฏิบัติด้านการบริหารความเสี่ยง AI ที่กำลังจะออก (เริ่มหารือสาธารณะ พ.ย. 2025) MAS ยังสร้างโครงสร้างพื้นฐานเชิงปฏิบัติการผ่าน Project MindForge
U.S. Treasury — FS AI RMF — กรอบการบริหารความเสี่ยง AI สำหรับบริการทางการเงิน (ก.พ. 2026) ให้โครงสร้างการกำกับดูแลตามความเสี่ยงสำหรับ AI ในธนาคารและการเงินโดยเฉพาะ
EU AI Act + MiCA — ณ เดือนสิงหาคม 2026 ยังไม่มีแนวทางปฏิบัติตามข้อกำหนดฉบับสมบูรณ์ฉบับเดียวสำหรับเอเยนต์ AI ในสหภาพยุโรป องค์กรต่างๆ จำเป็นต้องสังเคราะห์ข้อกำหนดจาก EU AI Act และกฎระเบียบ Markets in Crypto-Assets
IMDA สิงคโปร์ — Model AI Governance Framework for Agentic AI — เผยแพร่ในเดือนสิงหาคม 2026 กำหนดให้มีการประเมินความเสี่ยงล่วงหน้า, การควบคุมทางเทคนิคตลอดวงจรชีวิตของเอเยนต์ และการดูแลโดยมนุษย์ตามสัดส่วนของระดับความเป็นอิสระ
Cloud Security Alliance — Autonomy Levels and Control Framework — หลักการสำคัญ 5 ประการ: ความเป็นอิสระต้องได้รับการพิสูจน์อย่างชัดเจน, ความเป็นอิสระที่สูงขึ้นต้องการการควบคุมที่แข็งแกร่งขึ้น, การดูแลโดยมนุษย์ตามสัดส่วนของความเสี่ยง, การติดตามอย่างต่อเนื่อง และความรับผิดชอบที่ชัดเจน
กลไกนโยบายเชิงกำหนดสำหรับตรวจสอบการกระทำ (Deterministic Policy Engine) ปฏิบัติต่อเนื้อหาทั้งหมดที่ผู้ใช้ป้อนและดึงข้อมูลมาเป็นสิ่งที่ไม่น่าเชื่อถือ ตรวจสอบทุกการกระทำที่เสนอของเอเยนต์กับกลไกนโยบายเชิงกำหนด — การกรองอินพุตเพียงอย่างเดียวไม่สามารถกำจัดคำสั่งที่ไม่เป็นมิตรได้
ประตูอนุมัติ Human-in-the-Loop สำหรับการกระทำที่มีมูลค่าสูงหรือความเสี่ยงสูงก่อนดำเนินการ
การแบ่งแยกหน้าที่, วงเงินอนุมัติ และการทบทวนการเข้าถึง — นำหลักการควบคุมทางการเงินเดียวกับที่ใช้กับผู้ปฏิบัติงานที่เป็นมนุษย์ (เช่น การอนุมัติสองฝ่ายสำหรับการโอนเงินจำนวนมาก) มาใช้กับเอเยนต์ AI
การกรองเนื้อหาและติดตามผลลัพธ์ สำหรับพรอมต์ที่ไม่เป็นมิตรและรูปแบบพฤติกรรมที่ผิดปกติ
การจำกัดระดับความเป็นอิสระ — ไม่ควรให้เอเยนต์มีความเป็นอิสระสูงสุดโดยค่าเริ่มต้น ควรให้ความเป็นอิสระต่ำโดยมีเส้นทางการยกระดับที่ชัดเจนสำหรับการกระทำที่มีมูลค่าสูง
การตรวจสอบเฉพาะเอเยนต์และการบังคับใช้ Invariant — นอกเหนือจากการตรวจสอบสมาร์ทคอนแทรกต์มาตรฐาน เอเยนต์จำเป็นต้องมีตัวตรวจสอบขณะรันไทม์ที่ตรวจสอบการกระทำกับ invariant และ circuit breaker ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า
การกรองอินพุตตามบริบทและการแยกหน่วยความจำ — ป้องกัน prompt injection ผ่านฟีดข้อมูลภายนอกหรือโมดูลความจำของเอเยนต์
สถาปัตยกรรมการกำกับดูแลสี่ชั้น (เสนอในงานวิจัย): โมดูลการควบคุมตนเองข้างแต่ละโมเดล, การกำกับดูแลโมเดลภายในองค์กร, การกำกับดูแลจากส่วนกลาง และการรายงานต่อหน่วยงานกำกับดูแลภายนอก
เอเยนต์สามารถถูกหลอกได้ด้วยข้อความที่ไม่เป็นมิตรที่แทรกเข้าไปในช่องทางอินพุต โมดูลความจำ หรือฟีดข้อมูลภายนอก การศึกษา 'AI Agent Traps' ของ Google DeepMind ในปี 2026 พบว่าการฉีดเนื้อหา HTML ที่มองไม่เห็นมีอัตราความสำเร็จถึง 86% ต่อเอเยนต์อิสระ ความเสี่ยงเปลี่ยนจาก 'ฉันเซ็นอะไรไป?' เป็น 'เอเยนต์ของฉันอนุมานอะไร และได้รับอนุญาตอะไรบ้าง?'
เอเยนต์อิสระที่ดำเนินการอาร์บิเทรจสามารถถูก 'แซนด์วิช' หรือถูกเข้าก่อนโดยบอท MEV ที่ไม่เป็นมิตร การโจมตีที่ใช้ Flash Loan ทำให้โปรโตคอล DeFi สูญเสียเงินถึง $2.4 พันล้าน ในปี 2026 เพิ่มขึ้น 340% จากปีก่อนหน้า ขณะที่บอทที่ปรับแต่งด้วย AI ใช้เส้นทางอาร์บิเทรจเป็นอาวุธ
เอเยนต์ที่ถือคีย์ส่วนตัว, วิเคราะห์ข้อมูลตลาด, และส่งธุรกรรมด้วยตนเองสร้างความเสี่ยงสัญญา (contract risk) ชนิดใหม่ โปรโตคอลที่ตรวจสอบโค้ด Solidity อย่างละเอียดแล้วก็ยังสูญเสียเงินทุนได้ เพราะผู้มีสิทธิ์ที่แท้จริงคือโมเดลภาษาที่สามารถถูกบงการด้วยข้อความได้
โมเดล AI (เช่น Claude Opus 4.8 ของ Anthropic) ช่วยให้นักวิจัยและผู้โจมตีค้นพบช่องโหว่ร้ายแรงได้เร็วขึ้น Shielded Labs พบบั๊กใน Orchard pool ของ Zcash ที่มีมาตั้งแต่เดือนพฤษภาคม 2022 โดยใช้เอเยนต์ AI กลุ่มแฮกเกอร์เกาหลีเหนือ — ซึ่งรับผิดชอบ 66% ของความเสียหายจากการแฮ็กคริปโตทั้งหมด ($643M) ในครึ่งปีแรก 2026 — กำลังใช้ AI เพื่อค้นหาช่องโหว่โดยอัตโนมัติมากขึ้นเรื่อยๆ
ช่องโหว่ร้ายแรง (CVSS 10.0) ใน React Server Components (CVE-2025-55182) ทำให้ผู้โจมตีสามารถรันโค้ดจากระยะไกลบนเซิร์ฟเวอร์ฟร้อนท์เอนด์ของ DApp ซึ่งทำหน้าที่เป็น 'signer-proxy' สำหรับเอเยนต์ AI ในพื้นที่ ทำให้สามารถสกัดกั้นคีย์เซสชันได้
| เหตุการณ์ | วันที่ | ความเสียหาย | รายละเอียด |
|---|---|---|---|
| Drift Protocol | 12 เม.ย. 2026 | ~$285M | โจมตีด้วย Flash Loan + บงการ Oracle ปรับแต่งด้วย AI |
| KelpDAO | 23 เม.ย. 2026 | ~$292M | ใช้ประโยชน์จากช่องโหว่ลอจิกของ Governance Contract; รวมกับ Drift คิดเป็น 44% ของความเสียหายครึ่งปีแรก 2026 |
| Boltz หยุดให้บริการ | 3 ส.ค. 2026 | ไม่เปิดเผย (รับความเสียหายเอง) | บริการ Swap/Bridge Bitcoin แบบไม่ต้องฝากทรัพย์สินถูกปิด หลังถูกเอเยนต์ AI ตรวจสอบระบบอัตโนมัติหลายเดือนจนทีมงานขนาดเล็กตามแพทช์ไม่ทัน |
| ช่องโหว่ Orchard pool | ค้นพบ มิ.ย. 2026 | แก้ไขก่อนถูกโจมตี | บั๊กร้ายแรงที่ถูกค้นพบโดยเอเยนต์ AI (Claude Opus 4.8); มีมาตั้งแต่พ.ค. 2022 |
| 212 การโจมตีบนเชน (H1 2026) | ม.ค.–มิ.ย. 2026 | $1.1B (Blockaid) / $1.32B (CertiK) | ปริมาณเหตุการณ์สูงสุดเป็นประวัติการณ์ — มากกว่าทั้งปี 2025 ถึง 3.4 เท่า |
การคาดการณ์ความเสียหายต่อปีจากการใช้ประโยชน์จากสมาร์ทคอนแทรกต์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI อยู่ที่ $10 พันล้านถึง $20 พันล้านภายในปี 2027 หากแนวโน้มปัจจุบันยังคงดำเนินต่อไป
MAS สิงคโปร์ — ในเดือนสิงหาคม 2026 ธนาคารกลางสิงคโปร์ยืนยันว่า agentic AI อยู่ภายใต้กฎเกณฑ์ธนาคารที่มีผลผูกพันและแนวทางปฏิบัติด้านการบริหารความเสี่ยง AI ที่กำลังจะออก (เริ่มหารือสาธารณะ พ.ย. 2025) MAS ยังสร้างโครงสร้างพื้นฐานเชิงปฏิบัติการผ่าน Project MindForge
U.S. Treasury — FS AI RMF — กรอบการบริหารความเสี่ยง AI สำหรับบริการทางการเงิน (ก.พ. 2026) ให้โครงสร้างการกำกับดูแลตามความเสี่ยงสำหรับ AI ในธนาคารและการเงินโดยเฉพาะ
EU AI Act + MiCA — ณ เดือนสิงหาคม 2026 ยังไม่มีแนวทางปฏิบัติตามข้อกำหนดฉบับสมบูรณ์ฉบับเดียวสำหรับเอเยนต์ AI ในสหภาพยุโรป องค์กรต่างๆ จำเป็นต้องสังเคราะห์ข้อกำหนดจาก EU AI Act และกฎระเบียบ Markets in Crypto-Assets
IMDA สิงคโปร์ — Model AI Governance Framework for Agentic AI — เผยแพร่ในเดือนสิงหาคม 2026 กำหนดให้มีการประเมินความเสี่ยงล่วงหน้า, การควบคุมทางเทคนิคตลอดวงจรชีวิตของเอเยนต์ และการดูแลโดยมนุษย์ตามสัดส่วนของระดับความเป็นอิสระ
Cloud Security Alliance — Autonomy Levels and Control Framework — หลักการสำคัญ 5 ประการ: ความเป็นอิสระต้องได้รับการพิสูจน์อย่างชัดเจน, ความเป็นอิสระที่สูงขึ้นต้องการการควบคุมที่แข็งแกร่งขึ้น, การดูแลโดยมนุษย์ตามสัดส่วนของความเสี่ยง, การติดตามอย่างต่อเนื่อง และความรับผิดชอบที่ชัดเจน
กลไกนโยบายเชิงกำหนดสำหรับตรวจสอบการกระทำ (Deterministic Policy Engine) ปฏิบัติต่อเนื้อหาทั้งหมดที่ผู้ใช้ป้อนและดึงข้อมูลมาเป็นสิ่งที่ไม่น่าเชื่อถือ ตรวจสอบทุกการกระทำที่เสนอของเอเยนต์กับกลไกนโยบายเชิงกำหนด — การกรองอินพุตเพียงอย่างเดียวไม่สามารถกำจัดคำสั่งที่ไม่เป็นมิตรได้
ประตูอนุมัติ Human-in-the-Loop สำหรับการกระทำที่มีมูลค่าสูงหรือความเสี่ยงสูงก่อนดำเนินการ
การแบ่งแยกหน้าที่, วงเงินอนุมัติ และการทบทวนการเข้าถึง — นำหลักการควบคุมทางการเงินเดียวกับที่ใช้กับผู้ปฏิบัติงานที่เป็นมนุษย์ (เช่น การอนุมัติสองฝ่ายสำหรับการโอนเงินจำนวนมาก) มาใช้กับเอเยนต์ AI
การกรองเนื้อหาและติดตามผลลัพธ์ สำหรับพรอมต์ที่ไม่เป็นมิตรและรูปแบบพฤติกรรมที่ผิดปกติ
การจำกัดระดับความเป็นอิสระ — ไม่ควรให้เอเยนต์มีความเป็นอิสระสูงสุดโดยค่าเริ่มต้น ควรให้ความเป็นอิสระต่ำโดยมีเส้นทางการยกระดับที่ชัดเจนสำหรับการกระทำที่มีมูลค่าสูง
การตรวจสอบเฉพาะเอเยนต์และการบังคับใช้ Invariant — นอกเหนือจากการตรวจสอบสมาร์ทคอนแทรกต์มาตรฐาน เอเยนต์จำเป็นต้องมีตัวตรวจสอบขณะรันไทม์ที่ตรวจสอบการกระทำกับ invariant และ circuit breaker ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า
การกรองอินพุตตามบริบทและการแยกหน่วยความจำ — ป้องกัน prompt injection ผ่านฟีดข้อมูลภายนอกหรือโมดูลความจำของเอเยนต์
สถาปัตยกรรมการกำกับดูแลสี่ชั้น (เสนอในงานวิจัย): โมดูลการควบคุมตนเองข้างแต่ละโมเดล, การกำกับดูแลโมเดลภายในองค์กร, การกำกับดูแลจากส่วนกลาง และการรายงานต่อหน่วยงานกำกับดูแลภายนอก