ทำไมต้องเป็น AI สำหรับการรักษาปลอดภัยทางไซเบอร์
ทีม IT ต้องเผชิญกับงานที่ยากลำบากในการปกป้องข้อมูลธุรกิจและทรัพย์สินทางปัญญาที่จัดเก็บไว้ในอุปกรณ์และสถานที่ตั้งเป็นจำนวนมาก ซึ่งรวมไปถึงอุปกรณ์ปลายทางต่าง ๆ เช่น พีซี, แท็บเล็ต, โทรศัพท์, อุปกรณ์ Internet of Things (IoT), ศูนย์ข้อมูล, ระบบคลาวด์ และที่ Edge ของเครือข่าย ซึ่งสร้างและประมวลผลข้อมูลเพื่อรับมือกับภัยคุกคามที่เติบโตอย่างรวดเร็ว
ซึ่งได้รับการประมาณว่าอุปกรณ์ปลายทางเป็นที่มาของการโจมตีทางไซเบอร์ที่ประสบความสำเร็จถึง 90%1 ซึ่งในปัจจุบัน มุ่งเป้าไปในระดับที่ต่ำกว่าระบบปฏิบัติการ (OS) หรือฮาร์ดแวร์เพื่อการเข้าใช้งานชุดระบบทั้งหมด ในปี 2023 พบว่าการรั่วไหลของข้อมูล 39 เปอร์เซ็นต์นั้นส่งผลต่อข้อมูลที่จัดเก็บไว้ในสภาพแวดล้อมต่าง ๆ ซึ่งรวมไปถึงในองค์กรและในระบบคลาวด์สาธารณะและส่วนตัว โดยมีความเสียหายโดยเฉลี่ยของการรั่วไหลหนึ่งครั้งอยู่ที่ 4.45 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ2
การรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ได้พัฒนาไปเกินกว่าที่จะควบคุมหรือความสามารถของมนุษย์ในการแยกแยะการโจมตีที่ซับซ้อนขึ้นเรื่อย ๆ และศูนย์ดำเนินงานด้านการรักษาความปลอดภัยที่พบความเหนื่อยล้าจากการแจ้งเตือนต่างกำลังมองหาเครื่องมือที่ดีกว่าสำหรับการทำให้การวิเคราะห์และการแก้ไขปัญหาในโครงสร้างพื้นฐานแบบ Edge-to-Cloud เป็นแบบอัตโนมัติ นอกจากนี้ มืออาชีพด้านการรักษาความปลอดภัย 47 เปอร์เซ็นต์ที่สำรวจในการศึกษาของ Anomali 2024 Cybersecurity Priorities กล่าวว่าศูนย์ดำเนินงานด้านการรักษาความปลอดภัยของตนไม่ได้มีการจัดเตรียมการมองเห็นที่จำเป็นเกี่ยวกับโครงสร้างพื้นฐานของตน3
หากต้องการแก้ไขปัญหาเหล่านี้ ธุรกิจต่าง ๆ กำลังปรับกลยุทธ์การป้องกันเชิงลึกที่เกิดจากโซลูชันการรักษาความปลอดภัยต่าง ๆ ที่ช่วยแยกและปกป้องข้อมูลจากการโจมตีและเทคโนโลยีที่ใช้ AI ซึ่งสามารถตรวจจับความผิดปกติและพฤติกรรมที่น่าสงสัยได้อย่างรวดเร็วยิ่งขึ้นและตอบสนองได้โดยอัตโนมัติ
ประโยชน์ของ AI ในด้านการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์
ขุมพลัง AI นั้นเกิดจากความสามารถในการประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีความแตกต่างกันได้อย่างรวดเร็ว และให้ข้อมูลเชิงลึกแบบเกือบเรียลไทม์ เมื่อปรับใช้กับการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ โซลูชันการรักษาความปลอดภัยที่ใช้ AI ช่วยให้ธุรกิจต่าง ๆ สามารถติดตามระบบ และระบุกับตอบสนองต่อการโจมตีที่เกิดขึ้นหรืออาจเกิดขึ้นได้ ซึ่งส่วนใหญ่แล้ว ไม่มีการแทรกแซงของมนุษย์ ซึ่งสร้างประโยชน์ทางธุรกิจที่จับต้องได้
- รายงาน IBM Security Cost of a Data Breach ในปี 2023 พบว่าองค์กรต่าง ๆ ที่ใช้ขีดความสามารถในการตรวจจับและตรวจสอบด้วย AI และแบบอัตโนมัติในการรักษาความปลอดภัยสามารถลดความเสียหายจากการรั่วไหลของข้อมูลลงได้ 1.76 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ2
- Morgan Stanley Research ประมาณการว่าบริษัททั่วโลกสามารถประหยัดเงินไปได้ 112,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ต่อปี ด้วยการใช้ AI เพื่อทำให้งานต่าง ๆ ที่โดยทั่วไปแล้วต้องจัดการโดยนักวิเคราะห์ด้านการรักษาความปลอดภัยเป็นแบบอัตโนมัติ ซึ่งรวมไปถึงการติดตามและวิเคราะห์บันทึกข้อมูล การสรุปผลการแจ้งเตือน การจัดการด้านการแก้ไขข้อบกพร่อง และการรายงาน4
รูปแบบการใช้งาน AI ในการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์
ในขณะที่รูปแบบการใช้งานสำหรับ AI ในการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ยังคงปรากฏออกมา การใช้งานเทคโนโลยีการรักษาความปลอดภัยที่ใช้ AI โดยทั่วไปนั้นประกอบด้วย:
- การติดตามและการวิเคราะห์รูปแบบการทำงานของระบบและอุปกรณ์สำหรับการสร้างเส้นทางกิจกรรม
- การตรวจจับภัยคุกคาม ซึ่งใช้การเรียนรู้ของเครื่องและการส่งข้อมูลระยะไกลของ CPU เพื่อช่วยเปิดเผยการโจมตีที่ตรวจจับได้ยากกว่าปกติ ระบุถึงรูปแบบการทำงานที่ผิดปกติ แปลความหมายของรูปแบบต่าง ๆ และให้การแจ้งเตือนแบบเกือบเรียลไทม์
- การตามล่าภัยคุกคาม ซึ่งเป็นการติดตามระบบเพื่อหารูปแบบภัยคุกคามที่เป็นที่รู้จักเพื่อการตรวจจับตัวบ่งชี้ถึงการโจมตี
- การแก้ไขปัญหาโดยอัตโนมัติเพื่อดำเนินการในเชิงรุกต่อภัยคุกคามหรือการโจมตีใหม่ ๆ โดยใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกของ AI ที่ฝึกฝนมาเพื่อดำเนินการโต้ตอบตามการดำเนินการก่อนหน้าในสถานการณ์ที่คล้ายคลึงกัน
- การจัดการช่องโหว่ ซึ่งการวิเคราะห์ระบบและการประยุกต์ใช้งานทางธุรกิจด้วย AI จะระบุกลุ่มความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น ซึ่งจำเป็นต้องได้รับการแก้ไข
การตรวจจับภัยคุกคามขั้นสูงของอุปกรณ์ปลายทาง
แม้ว่าจะสามารถปรับใช้ขีดความสามารถด้านการรักษาความปลอดภัยที่ใช้ AI กับชุดเทคโนโลยีได้ทุกระดับ แต่ AI ที่ผสานการทำงานที่ระดับฮาร์ดแวร์จะช่วยยกระดับการป้องกันอุปกรณ์ของผู้ใช้งานจริงจากภัยคุกคามทางไซเบอร์ต่าง ๆ ที่มีเป้าหมายอยู่ในระดับที่ต่ำกว่า OS หรือฮาร์ดแวร์ ซึ่งหลบเลี่ยงโซลูชันการรักษาความปลอดภัยเฉพาะซอฟต์แวร์มาได้
เช่น การติดตามรูปแบบการทำงานด้วย AI และการส่งข้อมูลระยะไกลของ CPU สามารถช่วยสร้างโปรไฟล์และตรวจจับมัลแวร์ เช่น แรนซัมแวร์และคริปโตแจ็กกิ้ง ซึ่งช่วยเสริมให้กับโซลูชันด้านซอฟต์แวร์
และขีดความสามารถด้าน AI ในอุปกรณ์จะให้ความล่าช้าที่ลดลง การควบคุมข้อมูลที่ผ่านการปรับปรุง และต้นทุนที่ลดลงเมื่อเปรียบเทียบกับโซลูชันในระบบคลาวด์ เนื่องจากข้อมูลทั้งหมดอยู่ในอุปกรณ์ดังกล่าว และมีการประมวลผลและวิเคราะห์ด้วย AI ในอุปกรณ์แทนที่จะทำในระบบคลาวด์
หากต้องการใช้ประโยชน์จากขีดความสามารถของ AI ที่มีการผสานการทำงาน โดยไม่ส่งผลกระทบต่อประสบการณ์ใช้งานของผู้ใช้งานจริง ธุรกิจต่าง ๆ สามารถเลือกอัปเกรดกลุ่มอุปกรณ์ของตนมาเป็นพีซี AI ซึ่งมาพร้อมกับโปรเซสเซอร์ที่ออกแบบมาสำหรับการปรับตำแหน่งและประสิทธิภาพของเวิร์กโหลดด้าน AI ให้เหมาะสมโดยเฉพาะ
การปกป้องเวิร์กโหลดและข้อมูลด้าน AI ที่สำคัญ
หากต้องการยกระดับการป้องกันและความเป็นส่วนตัวของแบบจำลองและเวิร์กโหลดด้าน AI ที่มีกรรมสิทธิ์และข้อมูลสำคัญ ที่เป็นความลับ หรือมีการควบคุม ธุรกิจต่าง ๆ ควรจะต้องพิจารณาถึงโซลูชันการรักษาความปลอดภัยขั้นสูง ซึ่งปกป้องข้อมูลในทุก ๆ ขั้นตอน ไม่ว่าจะเป็นในระหว่างการจัดเก็บ การถ่ายโอน และการใช้งานอีกด้วย
ตัวเลือกการรักษาความปลอดภัยข้อมูลทั่วไปประกอบด้วยการสร้างโทเค็นข้อมูล, การเข้ารหัสแบบ Homomorphic และการประมวลผลหลายส่วนที่มีความปลอดภัย อย่างไรก็ตาม แม้ว่าเทคโนโลยีเหล่านี้จะมีประสิทธิภาพ แต่ก็ทำให้เกิดปัญหาใหม่ ๆ ขึ้นมา ทางเลือกสำหรับตัวเลือกเหล่านี้คือการประมวลผลแบบเก็บข้อมูลเป็นความลับ
การประมวลผลแบบเก็บข้อมูลเป็นความลับช่วยยกระดับการป้องกันข้อมูลที่สำคัญ โดยไม่จำเป็นต้องทำการแปลงหรือใช้การเขียนโค้ดหรือเครื่องมือที่ต่างไปจากปกติ แต่ใช้การแยก การตรวจสอบยืนยัน การเข้ารหัส และการควบคุมใน Trusted Execution Environment (TEE) สำหรับการปกป้องความลับและความถูกต้องสมบูรณ์ของข้อมูล
เมื่อปรับใช้โซลูชันการประมวลผลแบบเก็บข้อมูลเป็นความลับ ธุรกิจต่าง ๆ จะสามารถ:
- ให้การแยกข้อมูลของแอปพลิเคชั่นที่กำลังใช้งานอยู่ได้ ซึ่งลดจุดที่จะเข้าโจมตีและเข้าถึงข้อมูลสำคัญลงได้เป็นอย่างมาก
- ให้การแยกข้อมูลระดับฮาร์ดแวร์ในระบบเสมือนเพื่อจำกัดการเข้าใช้งานแบบมีการป้องกันเฉพาะกับซอฟต์แวร์หรือผู้ดูแลระบบที่มีสิทธิ์อนุญาตอย่างชัดแจ้ง ซึ่งช่วยขจัดความเสี่ยงของการเปิดเผย รั่วไหล ดัดแปลง หรือโจรกรรมข้อมูล
- สร้าง SaaS การรับรองแบบ Zero Trust ที่ตรวจสอบยืนยันความน่าเชื่อถือของแอสเซทการประมวลผลที่เครือข่าย, Edge และในระบบคลาวด์
อนาคตของ AI ในด้านการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์
การใช้ AI เพื่อยกระดับการรักษาความปลอดภัยผ่านการติดตาม คาดการณ์ ตรวจจับ และรับมือภัยคุกคามอันชาญฉลาดแบบอัตโนมัติ จะยังคงพัฒนาความกว้าง ความลึก และความชุก ซึ่งช่วยเพิ่มความแข็งแกร่งของโซลูชันการรักษาความปลอดภัย
ในขณะเดียวกัน โซลูชันที่ใช้ AI ก็ไม่สามารถหลีกเลี่ยงจากปัญหาได้ เนื่องจากมีผู้ไม่ประสงค์ดีที่พยายามโจมตีธุรกิจและเครื่องมือที่ใช้ซึ่งปกป้องโซลูชันเหล่านั้นเอาไว้
ธุรกิจต่าง ๆ ควรทำการประเมินและปรับแนวทางของตนอย่างต่อเนื่องเช่นเดียวกับแนวทางการรักษาความปลอดภัยทั้งหมด เพื่อใช้ประโยชน์จากความล้ำหน้าทางการป้องกันและอยู่เหนือภัยคุกคามที่พัฒนาขึ้นเรื่อย ๆ