Recent Stories

บทบาทของ AI และ Machine Learning ในการรักษาความปลอดภัย

“ถ้าองค์กรของเรามีข้อมูลหลายล้านรายการที่ต้องตรวจสอบในแต่ละวัน แล้วจะรู้ได้อย่างไรว่าระบบตรวจจับภัยคุกคามสามารถแยกแยะภัยจริงออกจากสัญญาณรบกวนได้?” คำถามนี้อาจฟังดูเรียบง่าย แต่สะท้อนถึงหัวใจของการรักษาความปลอดภัยในโลกดิจิทัลที่ซับซ้อนขึ้นทุกวัน ระบบแบบเดิมที่อาศัยการตั้งกฎและรายการบล็อก (blocklists) มักไม่สามารถตอบสนองได้ทันท่วงที หรือแม่นยำพอในบริบทที่เปลี่ยนแปลงรวดเร็ว การนำ AI และ Machine Learning (ML) เข้ามาเป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์ความปลอดภัยจึงไม่ใช่เรื่องของ “อนาคต” อีกต่อไป แต่เป็นเครื่องมือที่ต้องพิจารณาอย่างจริงจังในวันนี้
เทคโนโลยีเหล่านี้ช่วยให้องค์กรสามารถ ตรวจจับพฤติกรรมที่ผิดปกติ แบบเรียลไทม์ ลดการแจ้งเตือนผิดพลาด (false positives) และที่สำคัญ ตอบสนองต่อภัยคุกคามได้อย่างอัตโนมัติ ซึ่งล้วนแต่เป็นองค์ประกอบสำคัญต่อการป้องกันความเสียหายที่อาจเกิดขึ้นในระดับองค์กร
ข้อมูลจาก Grand View Research ชี้ว่าตลาด AI สำหรับความปลอดภัยไซเบอร์มีมูลค่าประมาณ 25.35 พันล้านดอลลาร์ในปี 2024 และคาดว่าจะเติบโตต่อเนื่องในอัตรา 24.4% ต่อปี จนถึงปี 2030 ซึ่งสะท้อนให้เห็นถึงความต้องการและความสำคัญของเทคโนโลยีนี้อย่างชัดเจน


The-Role-of-AI-and-Machine-Learning-in-Cybersecurity_001.png


พื้นฐานของ AI และ Machine Learning

ก่อนจะลงลึกในแง่มุมของการใช้งานด้านความปลอดภัย เราควรเริ่มที่คำถามว่า “AI และ Machine Learning คืออะไร และทำงานอย่างไรในเชิงเทคนิค?”
AI (Artificial Intelligence) คือการพัฒนาระบบให้สามารถเลียนแบบกระบวนการคิดของมนุษย์ เช่น การวิเคราะห์ การตัดสินใจ และการเรียนรู้ ขณะที่ Machine Learning เป็นแขนงหนึ่งของ AI ที่เน้นการ “เรียนรู้จากข้อมูล” โดยไม่จำเป็นต้องมีการเขียนกฎแบบชัดเจนล่วงหน้า ระบบจะค่อยๆ ปรับปรุงความแม่นยำผ่านประสบการณ์หรือข้อมูลใหม่ที่ได้รับ

ตัวอย่าง เช่น ในโลกของ Cybersecurity ระบบ ML สามารถวิเคราะห์ log การใช้งานจากหลายล้านเหตุการณ์ และเรียนรู้ได้ว่า “พฤติกรรมปกติ” ของผู้ใช้แต่ละคนคืออะไร เมื่อมีสิ่งที่แตกต่างหรือผิดปกติเกิดขึ้น เช่น การ login จากประเทศที่ไม่เคยใช้มาก่อน หรือการดาวน์โหลดไฟล์จำนวนมากในเวลาสั้นๆ ระบบสามารถแจ้งเตือนหรือปิดการเข้าถึงได้ทันที


The-Role-of-AI-and-Machine-Learning-in-Cybersecurity_002.png


การใช้งาน AI/ML ในด้านความปลอดภัย

ตรวจจับพฤติกรรมผิดปกติแบบเรียลไทม์

ภัยคุกคามไซเบอร์ในปัจจุบันมักไม่เปิดเผยตัวตนแบบโจ่งแจ้ง แฮกเกอร์สามารถซ่อนตัวในระบบเป็นสัปดาห์หรือเป็นเดือนก่อนลงมือสร้างความเสียหายได้จริง การตรวจจับความผิดปกติของพฤติกรรม (Anomaly Detection) จึงเป็นสิ่งจำเป็น
AI/ML ช่วยให้ระบบสามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างต่อเนื่องและเข้าใจว่า “พฤติกรรมปกติ” ของระบบหรือผู้ใช้คืออะไร เมื่อใดก็ตามที่มีสิ่งใดสิ่งหนึ่งออกนอกลู่นอกทาง เช่น user ที่เคยเข้าใช้งานแค่ในช่วงกลางวัน เริ่มเข้าระบบตอนตีสามจากต่างประเทศ ระบบก็สามารถแจ้งเตือนหรือสั่งล็อกบัญชีอัตโนมัติทันที
จากรายงานของ Emerj พบว่าระบบ AI สามารถทำนายการโจมตีทางไซเบอร์ได้ด้วยความแม่นยำถึง 85% และลดความจำเป็นในการตรวจสอบจากมนุษย์ลงอย่างมาก

การตอบสนองต่อเหตุการณ์อัตโนมัติ (Automated Response)

ระบบความปลอดภัยแบบเดิมมักต้องใช้ทีมงานคอยตรวจสอบเหตุการณ์ทีละรายการ ซึ่งไม่เพียงใช้เวลานาน แต่ยังมีโอกาสหลุดรอดภัยจริงๆ ไปได้ การใช้ AI ช่วยในการตัดสินใจเบื้องต้น เช่น การจำแนกความรุนแรงของเหตุการณ์ (severity classification) หรือการดำเนินการขั้นต้น (initial containment) จะช่วยลดเวลาในการตอบสนองลงอย่างมาก
ระบบ SOAR (Security Orchestration, Automation and Response) ที่ผสาน AI เข้ามาจะสามารถดำเนินการหลายอย่างอัตโนมัติ เช่น ปิดพอร์ตที่โดนสแกน, บล็อกไอพีที่ผิดปกติ, หรือแม้กระทั่งตั้งกฎใน firewall ใหม่ทันทีโดยไม่ต้องรอมนุษย์เข้ามาดำเนินการ

ลด False Positive และเพิ่มความแม่นยำในการแจ้งเตือน

คำถามที่องค์กรหลายแห่งเจอคือ “ทำไมระบบแจ้งเตือนภัยเต็มไปหมด แต่ไม่มีเหตุการณ์ใดเป็นภัยจริง?” คำตอบคือ false positive จากระบบที่ตั้งกฎตายตัวหรือมีฐานข้อมูลภัยคุกคามไม่ครอบคลุม
Machine Learning แก้ปัญหานี้ได้ผ่านการเรียนรู้พฤติกรรมที่แท้จริงขององค์กร ซึ่งช่วยให้สามารถ แยกแยะระหว่างภัยจริงกับพฤติกรรมปกติที่ดูผิดปกติแต่ไม่ใช่ภัย ได้แม่นยำขึ้น จากสถิติของ Deep Instinct พบว่าระบบ AI ของพวกเขาสามารถลด false positive ให้ต่ำกว่า 0.1% ได้จริงในกรณีการตรวจจับ ransomware และมัลแวร์แบบ zero-day


ตัวอย่างการใช้งานจริง

  • Microsoft Defender for Endpoint ใช้ AI วิเคราะห์พฤติกรรมของไฟล์และกระบวนการบนเครื่อง endpoint เพื่อตรวจจับ malware ที่ไม่มี signature
  • CrowdStrike Falcon ใช้ระบบ ML ในการวิเคราะห์เหตุการณ์ระดับ endpoint เพื่อตรวจจับพฤติกรรมเชิงรุกของ ransomware
  • Darktrace นำเสนอเทคโนโลยีที่ใช้ ML วิเคราะห์พฤติกรรมของเครือข่ายทั้งระบบและสามารถปิดกั้นภัยได้โดยอัตโนมัติ

ข้อควรพิจารณาและข้อจำกัด

แม้ AI/ML จะมีศักยภาพสูง แต่ก็ไม่ใช่เครื่องมือวิเศษที่จะแก้ปัญหาได้ทุกอย่างโดยไม่ต้องลงมือเอง สิ่งสำคัญที่ต้องพิจารณาได้แก่:
  • คุณภาพของข้อมูล: ML ต้องการข้อมูลที่ถูกต้องและมีคุณภาพสูง หากข้อมูลที่ป้อนเข้าระบบผิดพลาด ก็อาจทำให้ระบบเรียนรู้ผิดและแจ้งเตือนผิดพลาดได้
  • การตรวจสอบแบบมนุษย์: แม้จะใช้ AI อย่างเต็มรูปแบบ แต่สุดท้ายการตัดสินใจขั้นสำคัญยังควรมีมนุษย์ตรวจสอบ โดยเฉพาะเหตุการณ์ที่อาจมีผลกระทบทางธุรกิจสูง
  • ความโปร่งใสของโมเดล (Explainability): AI บางประเภทโดยเฉพาะ deep learning อาจทำงานได้แม่นยำแต่เข้าใจยาก ซึ่งอาจเป็นปัญหาเมื่อองค์กรต้องอธิบายการตัดสินใจในบริบทด้านกฎหมายหรือ compliance
การนำ AI และ Machine Learning มาใช้ในด้านความปลอดภัยขององค์กรไม่ใช่ทางเลือกอีกต่อไป แต่เป็นกลยุทธ์ที่ต้องถูกพิจารณาและวางแผนใช้งานอย่างจริงจังในภาพรวมขององค์กร เทคโนโลยีเหล่านี้ช่วยให้สามารถ ตรวจจับภัยที่ซ่อนตัวได้ดีขึ้น ตอบสนองต่อเหตุการณ์ได้รวดเร็วขึ้น และ ลดภาระของทีมงานโดยไม่ลดประสิทธิภาพ
อย่างไรก็ตาม ความสำเร็จของการใช้ AI ในด้านความปลอดภัยจะเกิดขึ้นได้ก็ต่อเมื่อมีการเตรียมข้อมูลที่ดี มีความเข้าใจในระบบที่ใช้งาน และมีแนวทางการตรวจสอบควบคุมที่รอบคอบ AI และ ML เป็นเพียงเครื่องมือ ส่วนความพร้อมขององค์กรคือหัวใจสำคัญที่จะทำให้เทคโนโลยีเหล่านี้ทำงานได้จริง
"AI คือกุญแจ แต่ต้องมีมือที่รู้จักใช้กุญแจนั้นไขประตูให้ถูก"


บริษัท ซอฟท์เดบู จำกัด (Soft De’but Co., Ltd.)
Tel : +662-861-4600
26/09/2568
ปฏิวัติการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตด้วย Argo Smart Routing จาก Cloudflare ในยุคดิจิทัลที่ความเร็วและเสถียรภาพของอินเทอร์เน็ตมีความสำคัญยิ่ง การที่หน้าเว็บโหลดช้า วิดีโอกระตุก หรือเกมออนไลน์มีดีเลย์ เป็นสิ่งที่ผู้ใช้ทุกคนต้องการหลีกเลี่ยง Argo Smart Routing จาก Cloudflare เป็นเทคโนโลยีที่เข้ามาแก้ไขปัญหานี้ โดยใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เพื่อปรับปรุงเส้นทางการส่งข้อมูล ทำให้การเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตเร็วขึ้นและเสถียรมากขึ้น มาทำความรู้จักกับเทคโนโลยีนี้กันเถอะ
ดู 999 ครั้ง
19/09/2568
ปกป้อง Public Cloud ของคุณจากภัยคุกคามขั้นสูงด้วย SonicWall NSv Series การย้ายสู่ Public Cloud อย่าง AWS และ Azure คือกลยุทธ์สำคัญขององค์กรยุคใหม่ ที่มาพร้อมกับความท้าทายด้านความปลอดภัยที่ซับซ้อน มีรายงาน SonicWall ใน Executive Brief: "4 Obstacles to Attaining Public/Private Cloud Security" ระบุว่าการรักษาความปลอดภัยในสภาพแวดล้อมแบบไฮบริดและคลาวด์นั้นซับซ้อนกว่าที่เคย หลายองค์กรกำลังเผชิญกับอุปสรรคสำคัญที่ทำให้ระบบคลาวด์ของตนเองตกอยู่ในความเสี่ยง
ดู 999 ครั้ง
12/09/2568
Serverless Simplified ทางลัดสู่การพัฒนาแอปยุคใหม่บน Alibaba Cloud การพัฒนาและปรับใช้แอปพลิเคชันอย่างมีประสิทธิภาพเป็นความท้าทายสำคัญสำหรับธุรกิจดิจิทัล Serverless Computing นำเสนอโซลูชันที่ตอบโจทย์ความต้องการนี้ได้อย่างลงตัว โดยเฉพาะอย่างยิ่งบริการ Function Compute ของ Alibaba Cloud ที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถมุ่งเน้นไปที่การสร้างสรรค์โค้ด โดยไม่ต้องกังวลกับการจัดการโครงสร้างพื้นฐาน
ดู 999 ครั้ง