ไขความจริง: ทำไม AI ฉลาดล้ำอย่าง LLM ถึงไม่เก่งเรื่องถอดรหัสผ่าน?
พักหลังมานี้ ใครๆ ก็พูดถึง AI โดยเฉพาะ Large Language Models (LLM) หรือโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่สามารถทำอะไรได้สารพัด ไม่ว่าจะเป็นการเขียนโค้ด แต่งเพลง หรือตอบคำถามซับซ้อน จนหลายคนอาจสงสัยว่า ถ้ามันฉลาดขนาดนี้ มันจะช่วย ถอดรหัสผ่าน หรือ แคร็กรหัสผ่าน ได้ดีเหมือนที่มันทำเรื่องอื่นๆ ได้ไหมนะ? คำตอบอาจจะทำให้ประหลาดใจ เพราะจริงๆ แล้ว LLM ไม่ได้ถูกออกแบบมาเพื่อภารกิจนี้เลย
มันมีความแตกต่างพื้นฐานหลายอย่างที่ทำให้ LLM ไม่ใช่เครื่องมือที่ดีสำหรับการแคร็กรหัสผ่าน มาดูกันว่าทำไมถึงเป็นเช่นนั้น
ธรรมชาติของ LLM ไม่ใช่เครื่องมือแคร็กรหัสผ่าน
LLM ถูกสร้างมาเพื่อทำความเข้าใจและสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์ สิ่งที่มันเก่งคือการประมวลผลภาษา การเดาคำถัดไปในประโยค หรือการจับแพทเทิร์นของภาษา
แต่สำหรับการ แคร็กรหัสผ่าน นั้น เป็นงานที่ต้องอาศัยการลองผิดลองถูกอย่างเป็นระบบ ไม่ว่าจะเป็นแบบ Brute-force attack ที่ลองทุกชุดตัวอักษรที่เป็นไปได้ หรือ Dictionary attack ที่ลองคำศัพท์จากพจนานุกรม
LLM ไม่ได้มีกลไกในการ “ลอง” รหัสผ่านทีละชุดอย่างมีประสิทธิภาพเหมือนซอฟต์แวร์เฉพาะทาง
เครื่องมืออย่าง Hashcat หรือ John the Ripper ถูกสร้างมาเพื่อการนี้โดยเฉพาะ มันสามารถใช้พลังของ GPU ในการประมวลผลการคำนวณซ้ำๆ ได้อย่างมหาศาล ลองรหัสผ่านได้เป็นพันล้านชุดต่อวินาที ซึ่ง LLM ไม่สามารถทำได้
LLM ไม่ได้เข้าใจการเข้ารหัสอย่างแท้จริง
แม้ว่า LLM จะสามารถอธิบายได้ว่า การเข้ารหัส คืออะไร หรือ ฟังก์ชัน Hash ทำงานอย่างไร แต่มันไม่ได้ “ปฏิบัติ” การเข้ารหัสหรือถอดรหัสจริงๆ
มันเข้าใจคำศัพท์และแนวคิดที่เกี่ยวข้องกับการเข้ารหัสในเชิงภาษาศาสตร์ แต่ไม่ได้มีกลไกทางคณิตศาสตร์หรือคอมพิวเตอร์ที่จะย้อนกลับกระบวนการ Hashing ได้
พูดง่ายๆ คือ มันรู้ว่าการเปลี่ยนข้อความเป็น Hash คืออะไร แต่ไม่รู้ว่าจะย้อนจาก Hash กลับมาเป็นข้อความต้นฉบับได้อย่างไร การทำความเข้าใจเชิงทฤษฎีกับความสามารถในการลงมือทำจริงนั้นแตกต่างกันมาก
ความแตกต่างด้านประสิทธิภาพและฮาร์ดแวร์เฉพาะทาง
การแคร็กรหัสผ่านต้องการพลังการคำนวณที่มหาศาลและเฉพาะเจาะจง
เครื่องมือแคร็กแบบดั้งเดิมใช้ GPU เพื่อเร่งการคำนวณ Hash โดยใช้ประโยชน์จากสถาปัตยกรรมของ GPU ที่เหมาะกับการคำนวณแบบขนานจำนวนมาก
ในขณะที่ LLM ก็ใช้ GPU ในการทำงาน แต่เป็นการใช้งานในลักษณะที่แตกต่างกัน LLM ใช้ GPU สำหรับการคำนวณเมทริกซ์ที่ซับซ้อนเพื่อประมวลผลภาษา ไม่ได้ใช้เพื่อการวนลูปการคำนวณ Hash ซ้ำๆ อย่างรวดเร็ว
ประสิทธิภาพของ LLM ไม่ได้ถูกปรับแต่งมาเพื่องานประเภทนี้ ทำให้มันไม่คุ้มค่าและไม่มีประสิทธิภาพเท่าเครื่องมือเฉพาะทาง
ประเด็นด้านจริยธรรมและความปลอดภัยที่สำคัญ
ผู้พัฒนา LLM ส่วนใหญ่ตระหนักดีถึงศักยภาพในการใช้งานที่ไม่เหมาะสมของ AI จึงมักจะมีการฝัง safeguards หรือกลไกป้องกันเอาไว้ในโมเดล
หาก LLM สามารถแคร็กรหัสผ่านได้จริง ย่อมนำไปสู่ปัญหาด้านจริยธรรมและความปลอดภัยร้ายแรง
ดังนั้น จึงมีการตั้งข้อจำกัดและ นโยบายการใช้งาน เพื่อป้องกันไม่ให้โมเดลถูกนำไปใช้ในทางที่ผิด หรือเพื่อกิจกรรมที่ผิดกฎหมายและเป็นอันตราย
บทบาทที่แท้จริงของ LLM ในโลกไซเบอร์
ถึงแม้ LLM จะไม่สามารถแคร็กรหัสผ่านได้โดยตรง แต่มันก็ยังสามารถเป็นผู้ช่วยที่มีประโยชน์ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ได้
LLM สามารถช่วย สร้างรายการรหัสผ่านที่เป็นไปได้ โดยอาศัยข้อมูลที่เปิดเผยสู่สาธารณะ หรือข้อมูลที่ได้จากการวิศวกรรมสังคม (Social Engineering) เพื่อเดารูปแบบรหัสผ่านที่คนมักจะใช้
นอกจากนี้ ยังสามารถช่วย วิเคราะห์ช่องโหว่ ของรหัสผ่าน หรือให้คำแนะนำเกี่ยวกับ นโยบายรหัสผ่านที่แข็งแกร่ง ได้
มันสามารถอธิบายหลักการของวิธีการแคร็กต่างๆ หรือช่วยในการเรียนรู้และทำความเข้าใจภัยคุกคาม แต่ไม่ใช่การลงมือแคร็กเอง
จะเห็นได้ว่า LLM นั้นมีความสามารถที่น่าทึ่งในหลายๆ ด้าน แต่เหมือนกับเครื่องมือทุกชนิด มันถูกสร้างมาเพื่อวัตถุประสงค์เฉพาะ การเข้าใจขีดจำกัดและความเชี่ยวชาญของมันจะช่วยให้ใช้งาน AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพและปลอดภัยยิ่งขึ้น