ບົດຄວາມໝວດ "AI ແລະ LLM × ຄວາມປອດໄພ" 82 ບົດ — ຕົວຢ່າງການນຳໃຊ້ຈິງ ການອອກແບບ PoC ແລະ ແນວທາງປະຕິບັດດ້ານ AI, DX ແລະ ຄວາມປອດໄພ ສຳລັບຜູ້ບໍລິຫານ ແລະ ທີມ IT
ໃນຂະນະທີ່ຕະຫຼາດ AI ການກວດສອບສັນຍາ ເຕີບໂຕສອງເທົ່າ, ນີ້ແມ່ນຄູ່ມືສຳລັບສຳນັກງານກົດໝາຍໃນລາວເພື່ອເລີ່ມໃຊ້ LegalTech (ກວດສອບສັນຍາ/Due Diligence/ຄົ້ນຄວ້າກົດໝາຍ) ພ້ອມແນະນຳເລື່ອງ PDPL ແລະ ຈັນຍາບັນ.
ປຽບທຽບສະຖານະການກົດລະບຽບ AI ໃນປະເທດອາຊຽນ: ຍຸດທະສາດ AI ຂອງໄທ, ຫວຽດນາມ, ລາວ, ອິນໂດເນເຊຍ, ກົດໝາຍປົກປ້ອງຂໍ້ມູນ ແລະ ສິ່ງທີ່ບໍລິສັດຍີ່ປຸ່ນຄວນຮູ້.
ຄູ່ມືປ້ອງກັນໄພຄຸກຄາມທາງໄຊເບີດ້ວຍ AI ສຳລັບ SME. ຮຽນຮູ້ 4 ພື້ນຖານການຢືນຢັນຕົວຕົນ ແລະ 6 ລາຍການກວດສອບທີ່ເຮັດໄດ້ໃນ 30 ນາທີ ເພື່ອປ້ອງກັນ MFA, Phishing ແລະ Deepfake.
ຄູ່ມືການນຳໃຊ້ AI Agent ພາສາລາວເພື່ອປະຕິບັດວຽກງານແບບອັດຕະໂນມັດ. ຮຽນຮູ້ການອອກແບບ Pipeline, ການຢືນຢັນຕົວຕົນ, ແລະການຄວບຄຸມວຽກງານໃຫ້ປອດໄພ.
ຄູ່ມືປົກປ້ອງຂໍ້ມູນສ່ວນບຸກຄົນເມື່ອໃຊ້ AI ໃນລາວ. ຮຽນຮູ້ວິທີປ້ອງກັນຂໍ້ມູນ, ຂໍ້ຄວນລະວັງໃນການໃຊ້ງານ, ວິທີເບິ່ງແອັບປອມ ແລະ ການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນລູກຄ້າຕາມກົດໝາຍ.
ອະທິບາຍກົນໄກຂອງ MCP (Model Context Protocol), ຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພ, ແລະ 3 ວິທີເລີ່ມຕົ້ນ. ຄູ່ມືແນະນຳໂປຣໂຕຄອນເປີດເພື່ອມາດຕະຖານການເຊື່ອມຕໍ່ AI ກັບເຄື່ອງມືພາຍນອກ.
ໃນລາວທີ່ມີແພດໜຶ່ງຄົນຕໍ່ປະຊາຊົນ 1,000 ຄົນ, AI ວິນິດໄສຮູບພາບ ແລະ Platform ການວິນິດໄສທາງໄກຊ່ວຍຫຼຸດຊ່ອງຫວ່າງການເຂົ້າເຖິງການດູແລສຸຂະພາບໃນຊົນນະບົດໄດ້ແນວໃດ, ພ້ອມຂັ້ນຕອນການຫັນຈາກເອກະສານເຈ້ຍໄປສູ່ Electronic Medical Record ແລະ ຂໍ້ກຳນົດການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນຄົນເຈັບ.
ຄູ່ມືປະຕິບັດງານສຳລັບທຸລະກິດໃນລາວ: Checklist 25 ລາຍການ ກ່ຽວກັບການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນ, AI, ແລະ Cybersecurity ອີງຕາມ 3 ກົດໝາຍ ລວມທັງການຮອງຮັບ ASEAN DEFA.
ອະທິບາຍສະຖາປັດຕະຍະກຳການປ້ອງກັນຫຼາຍຊັ້ນຕາມ OWASP Top 10 for LLM 2025 ດ້ວຍໂຄ້ດ TypeScript. ຄົບຄຸ້ມການກວດຈັບ prompt injection, PII masking, RBAC, ການກວດສອບຜົນລັບ ແລະ audit log.
ຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພໃນການນຳໃຊ້ AI/LLM ສຳລັບທຸລະກິດລາວ ອີງຕາມ OWASP Top 10 for LLM 2025 ພ້ອມລາຍການກວດສອບການປ້ອງກັນ prompt injection ແລະການຮົ່ວໄຫຼຂໍ້ມູນ
