Google DeepMind และ GovTech เปิดตัวโมเดลตรวจจับกลโกงบนอุปกรณ์

Google DeepMind และสำนักงานเทคโนโลยีภาครัฐแห่งสิงคโปร์ (GovTech) ประกาศเปิดตัวโมเดลตรวจจับกลโกงบนอุปกรณ์เมื่อวันที่ 14 ตุลาคม 2026 ซึ่งพัฒนาขึ้นเพื่อเตือนผู้ใช้สมาร์ทโฟนถึงบทสนทนาที่มีการชักจูง โดยไม่ต้องส่งข้อความส่วนตัวขึ้นไปยังคลาวด์ ในประเทศที่กลโกงสร้างความเสียหายไปแล้วกว่า 4 พันล้านดอลลาร์สิงคโปร์นับตั้งแต่ปี 2019

ความเสียหายจากกลโกงและการเปลี่ยนไปใช้วิศวกรรมสังคม

ตามที่ ประกาศบนบล็อกของ Google DeepMind ซึ่งเขียนโดย JJ Geewax และ Miguel de Andrés ระบุว่า กลโกงคิดเป็นมากกว่าครึ่งหนึ่งของอาชญากรรมที่มีการรายงานในสิงคโปร์ และสร้างความเสียหายไปแล้วกว่า 4 พันล้านดอลลาร์สิงคโปร์นับตั้งแต่ปี 2019 ประกาศดังกล่าวระบุว่า กลโกงเปลี่ยนจากการฟิชชิงแบบง่าย ๆ มาเป็นวิศวกรรมสังคมที่ซับซ้อน โดยผู้โจมตีสร้างบทสนทนาที่น่าเชื่อถือเพื่อชักจูงเหยื่อ ก่อนจะขอเงิน และกลโกงลักษณะนี้คิดเป็นสัดส่วนสูงสุดถึง 80% ของความเสียหายทั้งหมดในปัจจุบัน

ประกาศระบุว่า โมเดลทั่วไปมักรับมือกับกลวิธีหลอกลวงที่ปรับให้เข้ากับบริบทท้องถิ่นได้ยาก จึงทำให้การตรวจจับกลโกงยากขึ้น โมเดล Gemma ขนาดเล็กของ Google DeepMind ได้รับการปรับแต่งเพิ่มเติมด้วยข้อมูลบทสนทนาเกี่ยวกับกลโกงในท้องถิ่น ตั้งแต่การแอบอ้างเป็นหน่วยงานภาครัฐ ธนาคาร และบุคคลในท้องถิ่น ไปจนถึงกลโกงรูปแบบต่าง ๆ ที่กำลังแพร่หลายในภูมิภาค ประกาศระบุว่า การปรับแต่งนี้ช่วยให้โมเดลแยกบทสนทนาทั่วไปที่ไม่เป็นอันตรายออกจากการชักจูงที่มุ่งหลอกลวงได้ และโมเดลที่ได้ก็ได้รับการปรับให้ทำงานบนสมาร์ทโฟนทั่วไปในสิงคโปร์

การประมวลผลบนอุปกรณ์และกระบวนการทำงานสองขั้นตอน

โมเดลประมวลผลข้อมูลบทสนทนาบนอุปกรณ์โดยตรง ประกาศอธิบายว่า ระบบตรวจจับภัยคุกคามแบบดั้งเดิมจะสแกนข้อความบนเซิร์ฟเวอร์คลาวด์ แต่แพลตฟอร์มรับส่งข้อความจำนวนมากเข้ารหัสแบบต้นทางถึงปลายทาง จึงไม่สามารถตรวจดูบทสนทนาส่วนตัวได้ ประกาศระบุว่า การวิเคราะห์บนอุปกรณ์ช่วยให้ตรวจสอบรูปแบบบทสนทนาเพื่อจับเจตนาชักจูงได้รวดเร็วยิ่งขึ้น ทำให้ผู้ใช้ลงมือป้องกันได้ก่อนที่เงินหรือข้อมูลรับรองจะถูกเปิดเผย

เมื่อโมเดลตรวจพบรูปแบบบทสนทนาที่มีการชักจูง จะมีคำเตือนปรากฏบนอุปกรณ์แบบเรียลไทม์ เพื่อกระตุ้นให้ผู้ใช้หยุดคิดก่อนเปิดเผยข้อมูลสำคัญหรือส่งเงิน

ประกาศระบุว่า การประหยัดพลังงานแบตเตอรี่เป็นประเด็นสำคัญในการใช้งานตัวจำแนกกลโกงที่ซับซ้อนบนสมาร์ทโฟนรุ่นใหม่ ทีมงานแก้ปัญหานี้ด้วยกระบวนการทำงานสองขั้นตอน ขั้นที่ 1 ตัวจำแนกขนาดเล็กและมีประสิทธิภาพจะคัดกรองข้อความขาเข้าโดยใช้พลังงานน้อยที่สุด โดยมุ่งตรวจจับภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้น ขั้นที่ 2 โมเดล Gemma ที่ผ่านการปรับแต่งจะประเมินบริบทจากภาพรวมบทสนทนาที่ครอบคลุมมากขึ้น เพื่อยืนยันว่าเป็นภัยคุกคามหรือคัดกรองการแจ้งเตือนผิดพลาดออก

มาตรการกำกับดูแล

มีการนำเสนอความร่วมมือนี้ในงาน Singapore International Cyber Week 2026 โดย K Shanmugam รัฐมนตรีอาวุโสของสิงคโปร์และรัฐมนตรีว่าการกระทรวงมหาดไทย เป็นผู้กล่าวปาฐกถาเปิดงานเมื่อวันที่ 13 ตุลาคม 2026 ตาม คำกล่าวที่เผยแพร่โดยกระทรวงมหาดไทย

ประกาศอธิบายว่ามีการกำกับดูแลอย่างเข้มงวดตลอดกระบวนการพัฒนา ภายใต้มาตรการที่เรียกว่าแซนด์บ็อกซ์อธิปไตย ไม่มีข้อมูลพลเมือง และการทดสอบภาวะกดดัน ภายใต้มาตรการแซนด์บ็อกซ์อธิปไตย การปรับแต่งโมเดลเกิดขึ้นภายในสภาพแวดล้อม Google Cloud Platform ที่ GovTech ดูแลและบำรุงรักษาไว้ ทำให้ข้อมูลฝึกโมเดลถูกแยกเก็บอย่างปลอดภัย ภายใต้มาตรการไม่มีข้อมูลพลเมือง การฝึกโมเดลไม่ใช้ข้อมูลส่วนตัวหรือข้อมูลที่ระบุตัวบุคคลได้โดยเด็ดขาด และใช้ชุดข้อมูลที่ไม่ระบุตัวตนซึ่งรวบรวมจากรายงานกลโกงและแหล่งข้อมูลข่าวกรอง ภายใต้มาตรการทดสอบภาวะกดดัน โมเดลได้รับการทดสอบด้วยบทสนทนาสังเคราะห์และคลังข้อมูลท้องถิ่นที่ครอบคลุมกลโกงหลากหลายประเภทและกลวิธีแอบอ้างที่เปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ

Mark Chen ผู้อำนวยการฝ่ายความน่าเชื่อถือและความปลอดภัยของ GovTech Singapore กล่าวว่า “การต่อสู้กับกลโกงไม่ควรหมายถึงการต้องยอมสละความเป็นส่วนตัว เราร่วมมือกับ Google DeepMind เพื่อนำระบบปกป้องด้วย AI ขั้นสูงมาไว้บนอุปกรณ์ของประชาชนโดยตรง วิธีนี้ช่วยให้เราตรวจจับความพยายามหลอกลวงเฉพาะเจาะจงในท้องถิ่นได้แบบเรียลไทม์ ขณะเดียวกันก็รักษาการสื่อสารส่วนตัวให้เป็นส่วนตัวอย่างสมบูรณ์”

ที่มาของความร่วมมือด้าน AI ระดับชาติ

โมเดลตรวจจับกลโกงนี้จัดทำขึ้นเป็นส่วนหนึ่งของความร่วมมือด้าน AI ระดับชาติระหว่าง Google กับรัฐบาลสิงคโปร์ Google DeepMind ประกาศความร่วมมือนี้เมื่อวันที่ 20 พฤษภาคม 2026 พร้อมเปิดตัวโครงการใหม่ในประเทศภายใต้โครงการ National Partnerships for AI หลังจากเปิดห้องปฏิบัติการวิจัยในสิงคโปร์เมื่อปีก่อน

โครงการเหล่านี้ประกอบด้วยการศึกษาความร่วมมือระหว่าง AI กับบุคลากรทางการแพทย์ในบทบาทผู้ช่วยแพทย์ร่วมกับกลุ่มบริการสาธารณสุข การสนับสนุนการวิจัยโรคติดเชื้อและการเตรียมพร้อมรับมือกับโรคระบาดร่วมกับ Google.org ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของเงินสมทบ 7 ล้านดอลลาร์สหรัฐให้แก่กลุ่ม Health for Human Potential ของ Philanthropy Asia Alliance การพัฒนาผู้ช่วยสำหรับการวิ่งที่ขับเคลื่อนด้วย Gemma สำหรับนักกีฬาตาบอดและผู้มีสายตาเลือนราง ซึ่งผ่านการทดสอบและปรับปรุงร่วมกับ SG Enable หน่วยงานหลักของสิงคโปร์ด้านความพิการและการมีส่วนร่วม การฝึกอบรมนักวิจัยในท้องถิ่นให้ใช้เครื่องมือวิทยาศาสตร์ด้าน AI แบบเอเจนติก ร่วมกับ National Research Foundation การจัดให้ผู้สอนตั้งแต่ระดับประถมศึกษาจนถึงวิทยาลัยระดับจูเนียร์ใช้ Gemini for Education และการวิจัยเกณฑ์มาตรฐานด้านความปลอดภัยแบบหลายรูปแบบและหลายภาษา ร่วมกับ Infocomm Media Development Authority และ MLCommons

แนวทางการผสานรวมสำหรับผู้ให้บริการแพลตฟอร์มรับส่งข้อความและระบบปฏิบัติการ

ประกาศระบุว่า แพลตฟอร์มรับส่งข้อความและผู้พัฒนาระบบปฏิบัติการสามารถผสานรวมโมเดลขนาดเล็กเหล่านี้ได้โดยตรง เพื่อปกป้องผู้ใช้บนอุปกรณ์ของตน โดยรักษาความปลอดภัยให้กับการสนทนาและไม่เปิดเผยข้อมูลส่วนตัว โครงการนี้เป็นต้นแบบให้แพลตฟอร์มรับส่งข้อความที่ต้องสร้างสมดุลระหว่างการคุ้มครองผู้ใช้กับการเข้ารหัสแบบครบวงจร และเป็นตัวอย่างของการที่รัฐบาลกับผู้พัฒนาโมเดลร่วมมือกันสร้างเทคโนโลยีเพื่อประโยชน์สาธารณะ