การใช้ AI ใน Cybersecurity มีประโยชน์อย่างไร ป้องกันภัยได้ดีแค่ไหน 

การใช้ AI ใน Cybersecurity

Artificial Intelligence (AI) กำลังได้รับความสนใจเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องในด้านการรักษาความปลอดภัยไซเบอร์ โดยเว็บไซต์ Statista คาดการณ์ว่า “AI in Cybersecurity” จะมีมูลค่าถึง 46.3 พันล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2027 ซึ่งเพิ่มขึ้นหลายเท่าจากมูลค่า 10.5 พันล้านดอลลาร์ในปี 2020 ซึ่งการนำ AI มาใช้ลักษณะนี้เป็นผลมาจากภูมิทัศน์ภัยคุกคามที่พัฒนาอย่างต่อเนื่อง ซึ่งแฮกเกอร์มักหาวิธีใหม่ๆ เพื่อโจมตีองค์กรและบุคคลต่างๆ

การที่แฮกเกอร์และฝ่ายผู้ป้องกันการโจมตีได้นำ AI มาใช้งาน นั่นหมายความว่าฝ่ายที่มี AI ที่เก่งกว่าจะเป็นผู้ชนะ ดังนั้นจึงเกิดการแข่งขับในการพัฒนา AI จนได้เกิดระบบรักษาความปลอดภัยอย่าง AI Cybersecurity ถูกใช้งานอย่างหลากหลายในไม่กี่ปีที่ผ่านมา โดยเฉพาะในการตรวจจับภัยคุกคาม (Threat Detection) และด้วยการใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี AI องค์กรสามารถเพิ่มขีดความสามารถในการตรวจจับภัยคุกคามและความปลอดภัยได้อย่างมีนัยสำคัญ ดังที่ IBM ได้ระบุในรายงาน Cost of a Data Breach ปี 2022 ว่า “องค์กรที่มีโปรแกรม AI และ Automation สามารถระบุและควบคุมการละเมิดข้อมูลได้เร็วกว่า 28 วัน เมื่อเทียบกับองค์กรที่ไม่มี ซึ่งช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายกว่า 3.05 ล้านดอลลาร์สหรัฐ”

ปฏิเสธไม่ได้ว่า การใช้ AI Cybersecurity ในการรักษาความปลอดภัยไซเบอร์เป็นสิ่งที่ดี แต่เคยสงสัยไหมว่ามันทำงานอย่างไร แต่เหตุใดจึงมีความสำคัญ เพราะหากขาดความเข้าใจในประเด็นดังกล่าวอาจนำไปสู่ปัญหาหลายประการ ได้แก่

• ไม่สามารถเข้าใจคุณค่าของโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI เมื่อเปรียบเทียบกับผลิตภัณฑ์ที่ไม่ใช่ AI
• ไม่สามารถชี้แจงคุณค่าของการลงทุนในผลิตภัณฑ์ AI Cybersecurity ต่อระดับผู้บริหารในองค์กร
• ไม่สามารถตั้งผลลัพธ์ที่ถูกต้องสำหรับ AI Cybersecurity ในแง่ของสิ่งที่สามารถและไม่สามารถทำได้
• ไม่สามารถแยกแยะผลิตภัณฑ์ AI Cybersecurity ผู้จำหน่ายรายต่างๆ นำเสนอ
• ไม่สามารถกำหนดค่าและใช้งาน AI Cybersecurity อย่างเหมาะสม

บทความนี้จะมาไขข้อสงสัยเหล่านี้ และเพิ่มความเข้าใจเกี่ยวกับวิธีที่ AI และ Cybersecurity ทำงานร่วมกัน แต่ก่อนที่จะไปเจาะลึกในรายละเอียดที่ซับซ้อนมากขึ้น มาดูกันว่าเรามีความเข้าใจเกี่ยวกับ AI มากน้อยแค่ไหน

Key Takeaways

• AI กำลังปฏิวัติการรักษาความปลอดภัยไซเบอร์โดยช่วยให้ตรวจจับและตอบสนองต่อภัยคุกคามได้เร็วขึ้น ฉลาดขึ้น และขยายตัวได้มากขึ้นในทุกอุตสาหกรรม
• เครื่องมือ AI Cybersecurity เช่น Anomaly Detection, Natural Language Processing (NLP), Random Forests และการวิเคราะห์กราฟ สามารถช่วยระบุภัยคุกคาม Known และ Unknown ได้แบบเรียลไทม์
• แฮกเกอร์สามารถใช้ประโยชน์จาก AI ได้เหมือนกัน เช่น การปลอมตัวแบบ Deepfake การทำให้การโจมตีเป็นแบบอัตโนมัติ และการสร้างแคมเปญ Phishing ขั้นสูง เป็นต้น
• AI Cybersecurity ในอนาคตจะพัฒนาไปสู่ระบบที่รักษาตัวเองได้ การเรียนรู้แบบปรับตัว การเข้ารหัสที่ทนต่อควอนตัม และการรวม Zero Trust
• ภาคส่วนต่างๆ เช่น การเงิน สุขภาพ และรัฐบาลกำลังใช้ประโยชน์จาก AI ในการประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่และตรวจจับความผิดปกติที่มีความเสี่ยงสูง
• Sangfor Technologies เป็นผู้นำอุตสาหกรรมด้วยแพลตฟอร์มความปลอดภัยที่ขับเคลื่อนด้วย AI เช่น NGAF, Endpoint Secure และ Cyber Command ที่สร้างขึ้นเพื่อตรวจจับและลดภัยคุกคามขั้นสูงเชิงรุก

Artificial Intelligence คืออะไร 

Artificial Intelligence (AI) คือ ความสามารถของระบบคอมพิวเตอร์ในการทำงานที่โดยปกติจะต้องใช้สติปัญญาของมนุษย์ เช่น การเรียนรู้ การใช้เหตุผล และการแก้ปัญหา ซึ่งทำได้โดยใช้อัลกอริทึม AI ที่ซับซ้อนเพื่อประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก โมเดล AI ที่ผ่านการฝึก สามารถใช้รูปแบบและข้อมูลเชิงลึกที่ค้นพบจากข้อมูลเพื่อทำงานด้านต่างๆ เช่น การคาดการณ์ และการสร้าง Output ต่างๆ

อัลกอริทึม AI (AI Algorithm) - อัลกอริทึม AI คือ ชุดคำสั่งที่กำหนดวิธีที่ระบบ AI ประมวลผลข้อมูล ตัวอย่างเช่น อัลกอริทึม CNN (Convolutional Neural Network) ซึ่งกำหนดวิธีที่ระบบ AI วิเคราะห์ภาพ

โมเดล AI (AI Model) - โมเดล AI คือ กรณีที่ผ่านการฝึกอบรมของอัลกอริทึมที่ใช้สิ่งที่เรียนรู้มาในการทำงาน ตัวอย่างเช่น โมเดล CNN ที่ผ่านการฝึกอบรมใช้ เพื่อจดจำและจำแนกภาพใหม่ที่ไม่เคยเห็นมาก่อน

Machine Learning คืออะไร 

Machine Learning (ML) และ AI มักถูกพูดถึงจนหลายคนคิดว่าเป็นเทคโนโลยีที่แยกจากกัน แต่ในความเป็นจริง ML เป็นแนวทางการทำงานใน AI ที่เน้นการเกิดการเรียนรู้และปรับปรุงจากประสบการณ์ โดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมอย่างชัดเจน แทนที่จะให้คำสั่งที่แม่นยำ อัลกอริทึม ML เรียนรู้รูปแบบในข้อมูลปริมาณมากเพื่อคาดการณ์หรือตัดสินใจ

สรุปแล้ว AI เป็นแนวคิดที่กว้างขึ้นที่รวมถึงสาขาทั้งหมดของการพัฒนาเครื่องจักรที่ชาญฉลาด ในขณะที่ ML ทำหน้าที่เป็นองค์ประกอบสำคัญภายใน AI ให้วิธีการสำหรับเครื่องจักรในการบรรลุ Artificial Intelligence นั่นเอง

ประโยชน์หลักของ AI ใน Cybersecurity

เมื่อภัยคุกคามไซเบอร์กลายเป็นเรื่องที่เกิดขึ้นบ่อยครั้งและมีความซับซ้อนมากขึ้น องค์กรต่างๆ จึงใช้ AI Cybersecurity เพื่อขยายการป้องกัน โดยการทำให้การตรวจจับเป็นแบบอัตโนมัติและเพิ่มการมองเห็น AI ช่วยให้กลยุทธ์ความปลอดภัยเร็วขึ้น ฉลาดขึ้น และเป็นเชิงรุกมากขึ้น มาดูกันว่า ประโยชน์หลักของการใช้งาน AI Cybersecurity มีอะไรบ้าง

การตรวจจับและตอบสนองต่อภัยคุกคามที่เร็วขึ้น 

AI สามารถประมวลผลการแจ้งเตือนหลายพันรายการในเวลาไม่กี่วินาที และส่งสัญญาณเตือนกิจกรรมที่น่าสงสัยทันที สิ่งนี้ช่วยให้ทีมรักษาความปลอดภัยสามารถตรวจจับและควบคุมการละเมิดหรือการโจมตีได้เร็วขึ้น ซึ่งช่วยลดเวลา Dewll Time ในระบบจากหลายสัปดาห์เหลือไม่กี่ชั่วโมง

การลดการเกิด False Positives 

โมเดล AI สามารถวิเคราะห์บริบทพฤติกรรมและ Baseline ที่ทราบเพื่อกำหนดว่าการแจ้งเตือนใดที่สมควรได้รับความสนใจจริงๆ สิ่งนี้ช่วยลดความเหนื่อยล้าจากการแจ้งเตือนจำนวนมาก ทำให้นักวิเคราะห์สามารถโฟกัสกับภัยคุกคามที่เกิดจริงได้

ความสามารถในการขยายตัว (Scalability) 

เครื่องมือรักษาความปลอดภัยแบบดั้งเดิมมักจะล้มเหลวเมื่อปริมาณข้อมูลเพิ่มขึ้นอย่างฉับพลัน ในทางตรงกันข้าม ระบบ AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลขนาด Terabytes ได้แบบเรียลไทม์ ทำให้เหมาะสำหรับองค์กรขนาดใหญ่ หรือสภาพแวดล้อม Cloud Computing Hybrid

การตรวจสอบตลอด 24/7 

AI ไม่เคยหลับ จึงสามารถวิเคราะห์กิจกรรมเครือข่ายและพฤติกรรมผู้ใช้ทั่วทุกอุปกรณ์ปลายทาง (Endpoint) อย่างต่อเนื่อง สามารถตรวจจับสัญญาณของการถูกบุกรุกได้ตลอดเวลา ทั้งเวลากลางวันและกลางคืน

ข้อมูลเชิงลึกเชิงคาดการณ์ 

ด้วยการระบุรูปแบบข้อมูลย้อนหลังและข้อมูล Live Data ระบบ AI สามารถส่งสัญญาณเตือนช่องโหว่หรือพฤติกรรมที่เสี่ยงก่อนที่จะถูกใช้ประโยชน์ ช่วยให้องค์กรสามารถดำเนินการป้องกันแทนการตอบสนองหลังจากการโจมตีเกิดขึ้น

กรณีการใช้งานจริงของ AI ใน Cybersecurity 

เครื่องมือ AI Cybersecurity ในปัจจุบันกำลังถูกใช้ทั่วทุกอุตสาหกรรมเพื่อป้องกันภัยคุกคามทางไซเบอร์หลากหลายรูปแบบ มาดูกรณีการใช้งานที่พบได้บ่อยและมีประสิทธิภาพมากที่สุด

การตรวจจับภัยคุกคาม 

อัลกอริทึม AI สามารถตรวจจับภัยคุกคามแบบ Known และ Unknown ด้วยการวิเคราะห์พฤติกรรมและความผิดปกติในเวลาจริง โดย AI ไม่เพียงพึ่งพาฐานข้อมูลจากลายเซ็น (Signature) เพียงอย่างเดียว ทำให้มีความสามารถในการปรับตัวกับการโจมตีรูปแบบใหม่มากขึ้น

การคัดกรองอีเมล 

ตัวกรองที่ขับเคลื่อนด้วย NLP ประเมินโครงสร้างภาษา เจตนา และ URL ที่ฝังอยู่เพื่อตรวจจับอีเมล Phishing และสแปม โมเดลเหล่านี้ได้รับการฝึกอบรมจากข้อมูลหลายล้านจุดและถูกปรับปรุงให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นด้วยข้อมูลใหม่ในทุกครั้ง

การวิเคราะห์พฤติกรรม 

ด้วย User and Entity Behavior Analytics (UEBA) ระบบ AI สามารถสร้างโปรไฟล์พฤติกรรมที่เป็นเอกลักษณ์สำหรับผู้ใช้งานและอุปกรณ์ ช่วยส่งสัญญาณเตือนการเบี่ยงเบน (Deviation) เช่น ผู้ใช้งานล็อกอินเข้าระบบในเวลาแปลกๆ หรือเข้าถึงไฟล์ที่ไม่ได้รับอนุญาต ซึ่งสามารถบ่งชี้ถึงการบุกรุกบัญชีได้นั่นเอง อีกทั้งยังทำงานร่วมกับ Data Loss Prevention เพื่อป้องกันการรั่วไหลของข้อมูลจากภายในองค์กรได้อีกด้วย

การตอบสนองต่อเหตุการณ์ 

AI สามารถกระตุ้นการดำเนินการอัตโนมัติ เช่น การแยกอุปกรณ์ปลายทาง การบล็อก IP ที่เป็นอันตราย หรือการปิดใช้งานบัญชีที่ถูกบุกรุก การตอบสนองอย่างรวดเร็วเหล่านี้ลดช่วงเวลาของการเปิดรับและลดความพยายามแบบ Manual

การป้องกันการฉ้อโกง 

สถาบันการเงินสามารถใช้ AI เพื่อติดตามประวัติการทำธุรกรรม พฤติกรรมผู้ใช้งาน และข้อมูลตำแหน่งที่ตั้ง เมื่อเหตุการณ์ที่ไม่ตรงกับรูปแบบเกิดขึ้น เช่น การล็อกอินจากต่างประเทศ ตามด้วยการถอนเงินจำนวนมาก ระบบสามารถบล็อกหรือหน่วงเวลาการทำธุรกรรมโดยอัตโนมัติ

การจัดการช่องโหว่ 

AI สามารถวิเคราะห์แพตช์ความปลอดภัย การกำหนดการตั้งค่าระบบ และแนวโน้มการใช้ประโยชน์ที่ทราบ เพื่อช่วยจัดลำดับความสำคัญของการแก้ไข ซึ่งช่วยให้ทีมสามารถมุ่งความสนใจไปยังช่องโหว่ที่มีผลกระทบสูงและความน่าจะเป็นสูงก่อน พร้อมปรับปรุงประสิทธิภาพการแก้ไข

เทคนิค AI ที่ใช้ใน Cybersecurity

ระบบ AI ถูกนำมาใช้ใน Cybersecurity เพื่อวัตถุประสงค์ต่างๆ ตั้งแต่การตรวจจับภัยคุกคาม การล่าภัยคุกคาม ตรวจสอบข่าวกรองภัยคุกคาม และการตอบสนองต่อเหตุการณ์ โดยในบทความนี้จะเน้นเฉพาะการตรวจจับภัยคุกคาม ซึ่งได้รับการยอมรับการใช้ AI อย่างแท้จริง ในบรรดาเทคนิค AI and Cybersecurity ที่ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางในการตรวจจับภัยคุกคาม ได้แก่ Anomaly Detection, Natural Language Processing (NLP), Random Forests และการวิเคราะห์กราฟ (Graph Analysis)

Natural Language Processing (NLP) 

Natural Language Processing (NLP) เป็นสาขาหนึ่งของ AI ที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจ ตีความ และสร้างภาษามนุษย์ มันใช้อัลกอริทึม AI และ ML ต่างๆ เพื่อประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลที่เป็นข้อความ โมเดล NLP ที่ผ่านการฝึกอบรมถูกนำไปใช้กับงาน เช่น การแปลภาษา การทำ Sentiment Analysis และการทำ Named Entity Recognition (NER)

ในบริบทของ AI in Cybersecurity ระบบ NLP มีบทบาทสำคัญในการตรวจจับภัยคุกคามที่ใช้ภาษาหรือ Language-Based Threats ด้วยการระบุโดเมนที่เป็นอันตรายที่ถูกสร้างผ่านเทคนิค Typosquatting เช่น "g00gle.com" หรือ "paypall.com" ซึ่งโดเมนเหล่านี้จะเลียนแบบโดเมนที่ถูกต้องด้วยการเปลี่ยนแปลงตัวอักษรเพียงเล็กน้อยเพื่อหลอกผู้ใช้

โดยการใช้ NLP กับชุดโดเมนต่างๆ โมเดล AI สามารถเรียนรู้รูปแบบ การรวมตัวของตัวอักษร และคำหลักที่แยกแยะเว็บไซต์ที่ถูกต้องจากเว็บไซต์ที่เป็นอันตรายได้ เพื่อช่วยเสริมความสามารถของระบบในการบล็อก Phishing และ URL ที่น่าสงสัย

NLP ยังมีความสำคัญในการตรวจจับภัยคุกคามเช่น อีเมลฟิชชิง Webshells และ Website Defacement ทำให้เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังในหมู่ AI Cybersecurity สมัยใหม่

Random Forests

ก่อนที่จะทำความรู้จัก Random Forests มาทำความเข้าใจ Decision Trees กันก่อน โดย Decision Tree เป็นหลักการคาดการณ์ผลลัพธ์ผ่านการแตกแขนงผ่านคุณลักษณะ ยกตัวอย่างเช่น การกำหนดว่ารถอาจเสียได้หรือไม่ตามอายุการใช้งาน ตามระยะทางที่วิ่ง หรือประวัติการบริการ เป็นต้น

โดยโมเดล Random Forest จะทำการสร้าง “ต้นไม้” หลายต้นแบบนี้โดยใช้ตัวอย่างข้อมูลและคุณลักษณะแบบสุ่ม แล้วแต่ละต้นทำการคาดการณ์ผลลัพธ์ต่างๆ ซึ่งผลลัพธ์ที่ได้รับ "คะแนนโหวต" มากที่สุดจะกลายเป็นการตัดสินใจสุดท้าย สิ่งนี้ช่วยในการปรับปรุงความแม่นยำและลด Overfitting ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ใน AI Cybersecurity โมเดล Random Forests ถูกใช้เพื่อตรวจจับการโจมตีแบบ Brute Force หรือการเดารหัสผ่าน โดยเฉพาะใน Remote Desktop Services (RDP) โมเดลเรียนรู้จากรูปแบบเช่น พยายามล็อกอินแต่ล้มเหลว ช่วงเวลา และตำแหน่งการล็อกอินที่ผิดปกติ

นอกเหนือจากการตรวจจับการโจมตีแบบ Brute Force โมเดล Random Forests ยังช่วยเปิดเผยการสื่อสารแบบ Command-and-Control (C2) และ DNS Tunneling ซึ่งหนึ่งในลักษณะการดำเนินงานของมัลแวร์ (Malware) โดยความสามารถในการเรียนรู้จากข้อมูลที่หลากหลายทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการใช้งานใน AI Cybersecurity

การตรวจจับความผิดปกติ (Anomaly Detection) 

การตรวจจับความผิดปกติระบุพฤติกรรมที่ผิดปกติในชุดข้อมูล ซึ่งเป็นพฤติกรรมที่อาจบ่งชี้ถึงภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้น โดยเริ่มต้นด้วยการฝึกโมเดลเกี่ยวกับรูปแบบปกติของกิจกรรมผู้ใช้หรือระบบ จากนั้นจึงส่งสัญญาณเตือนแบบเรียลไทม์

เทคนิคนี้มีความสำคัญใน AI Cybersecurity โดยเฉพาะสำหรับการตรวจจับภัยคุกคามภายในหรือการโจมตีที่หลีกเลี่ยงเครื่องมือที่ใช้ Signature ซึ่งด้วย UEBA (User and Entity Behavior Analytics) ระบบสามารถเรียนรู้พฤติกรรม Baseline ของผู้ใช้งาน อุปกรณ์ และแอปพลิเคชัน

การตรวจจับถูกเพิ่มประสิทธิภาพผ่านการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ ซึ่งเชื่อมโยงเหตุการณ์ต่างๆ เพื่อค้นหารูปแบบการโจมตีที่ซับซ้อน การล็อกอินที่แปลกหนึ่งครั้งอาจดูไม่เป็นอันตราย แต่เมื่อจับคู่กับการเข้าถึงไฟล์ที่ผิดปกติหรือการถ่ายโอนข้อมูล ระบบจะสามารถส่งการแจ้งเตือนเกี่ยวกับการละเมิดได้ทันที

การตรวจจับความผิดปกติมีประสิทธิภาพโดยเฉพาะในการต่อต้านการดึงข้อมูล (Data Exfiltration) ซึ่งเป็นกลยุทธ์ทั่วไปที่ใช้โดยกลุ่ม APT (Advanced Persistent Threat) ผู้โจมตีเหล่านี้มักจะปลอมแปลงข้อมูลที่ถูกขโมยภายในการรับส่งข้อมูลปกติโดยใช้การแยกส่วน เวลา หรือบริการที่เชื่อถือได้ โดยการวิเคราะห์ Metadata ของการรับส่งข้อมูล ตรวจสอบ Access Logs และพฤติกรรมการสื่อสาร โมเดลความผิดปกติเปิดเผยภัยคุกคามที่ถูกซ่อน ทำให้เป็นสิ่งสำคัญสำหรับกลยุทธ์ AI in Cybersecurity

การวิเคราะห์กราฟ (Graph Analysis) 

การวิเคราะห์กราฟใช้ Machine Learning (ML) เพื่อทำความเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตี เช่น ผู้ใช้งาน อุปกรณ์ หรือที่อยู่ IP Address โดยในกราฟ แต่ละเอนทิตีจะเป็นโหนด และการปฏิสัมพันธ์ของมันถูกแสดงเป็น Edge

ใน AI Cybersecurity เทคนิคนี้เปิดเผยการเชื่อมต่อที่ซ่อนอยู่และรูปแบบการสื่อสารที่น่าสงสัย ตัวอย่างเช่น นักวิเคราะห์สามารถเห็นภาพว่าอุปกรณ์ที่ติดไวรัส (Node) ปฏิสัมพันธ์อย่างไรและระบุว่าอันไหนทำหน้าที่เป็นศูนย์บัญชาการ

กรณีการใช้งานหลักอย่างหนึ่งคือการตรวจจับ Botnets ซึ่งเป็นเครือข่ายของระบบที่ติดมัลแวร์ที่ใช้สำหรับกิจกรรมที่เป็นอันตราย เช่น การโจมตี Distributed Denial-of-Service (DDoS) การขุดเหรียญคริปโต หรือกระจายมัลแวร์ โดย Botnets เหล่านี้มักจะกระจายทางภูมิศาสตร์ ทำให้ยากต่อการติดตามรอย

การวิเคราะห์กราฟจะระบุโหนด "กลาง" ที่ประสานงานการโจมตีดังกล่าวและแผนที่การเคลื่อนไหวด้านข้างทั่วอุปกรณ์ที่ถูกบุกรุก สิ่งนี้ทำให้เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังในกลยุทธ์ AI Cybersecurity สำหรับการระบุและลดภัยคุกคามที่ซับซ้อน หรือ Multi-Stage Threats

วิธีที่แฮกเกอร์ใช้ AI เพื่อเอาชนะการป้องกันทางไซเบอร์ 

อาชญากรไซเบอร์ก็ใช้ประโยชน์จาก AI in Cybersecurity เช่นกัน แต่เพื่อผลประโยชน์ส่วนตัว ไม่ว่าจะเป็นการสร้างเนื้อหาหลอกลวง ไปจนถึงการหลีกเลี่ยงการป้องกันของไฟร์วอลล์ (Firewall) แฮกเกอร์เหล่านี้ใช้ AI เพื่อทำให้การโจมตีรวดเร็วขึ้น และยากต่อการตรวจจับมากขึ้น

การสร้างเนื้อหา Phishing 

โมเดลภาษา AI สามารถสร้างอีเมล Phishing ที่ปรับแต่งเฉพาะบุคคลสูงที่เลียนแบบโทนเสียงและแบรนด์ขององค์กร ซึ่งข้อความเหล่านี้ยากต่อการตรวจจับและมีแนวโน้มที่จะหลอกผู้รับได้สำเร็จมากขึ้น แม้จะมีระบบ EDR หรือ MDR ติดตั้งเอาไว้ก็ตาม

การหลีกเลี่ยงการตรวจจับ 

มัลแวร์สามารถใช้ AI เพื่อเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมของตัวเองตามสภาพแวดล้อม ตัวอย่างเช่น มัลแวร์อาจอยู่นิ่งไม่ทำการโจมตีในขณะที่ซอฟต์แวร์อยู่ในขั้นตอน Sandbox แต่เปิดใช้งานเฉพาะเมื่อระบบขึ้น Live หรือเปิดให้การใช้งาน ทำให้เครื่องมือตรวจจับแบบดั้งเดิมไม่สามารถตรวจสอบได้ทันเวลา

การทำให้การค้นพบช่องโหว่เป็นแบบอัตโนมัติ 

AI ถูกใช้เพื่อสแกนอินเทอร์เน็ตหรือโครงสร้างพื้นฐานองค์กรเพื่อค้นหาช่องโหว่ที่ไม่ได้รับการแก้ไข และลดเวลาในการละเมิดข้อมูล

การสร้าง Deepfakes 

แฮกเกอร์อาจใช้เสียงหรือวิดีโอที่สร้างด้วย AI Deepfakes เพื่อแอบอ้างเป็นผู้บริหารในการทำ Social Engineering หรือ Scam การปลอมแปลงตัวตนเหล่านี้มักถูกใช้ในการฉ้อโกงทางธุรกรรม จึงมีโอกาสทำให้บริษัทเสียหายหลายล้านดอลลาร์เลยทีเดียว

ทิศทางของ AI Cybersecurity ในอนาคต 

ในอนาคต AI Cybersecurity อาจกลายเป็นเครื่องมือที่มีความเป็นอิสระมากขึ้น สามารถปรับตัวได้ และตระหนักถึงบริบทต่างๆ ได้มากขึ้น สามารถป้องกันภัยคุกคามยุคใหม่ โดยมีแนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของ AI Cybersecurity ดังนี้

Self-Healing Networks 

เครือข่ายระบบ AI ในอนาคตอาจไม่ได้มีเพียงแค่ความสามารถในการตรวจจับปัญหา หรือแค่ทำงานร่วมกับ Secure Web Gateway แต่จะแก้ไขปัญหาเหล่านั้นได้ด้วย เช่น เครือข่ายเหล่านี้สามารถเปลี่ยนเส้นทางการรับส่งข้อมูลโดยอัตโนมัติ แก้ไขช่องโหว่ หรือกู้คืนระบบที่ได้รับผลกระทบโดยไม่ต้องมีการป้อนข้อมูลจากมนุษย์

Adaptive AI 

แทนที่จะพึ่งพาข้อมูลการฝึกอบรมแบบคงที่ โมเดล AI ในอนาคตอาจจะเรียนรู้อย่างต่อเนื่องจาก Threat Feeds ที่อัปเดตข้อมูลใหม่ๆ เสมอ ทำให้ AI มีความคล่องตัวมากขึ้น และสามารถปรับตัวเพื่อตอบสนองต่อการโจมตีทางไซเบอร์ที่ไม่เคยเห็นมาก่อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ

การบังคับใช้ Zero Trust 

AI จะช่วยนำหลักการ Zero Trust มาใช้ได้แบบเรียลไทม์ ประเมินความน่าเชื่อถือแบบ Dynamic ตาม พฤติกรรม Device Posture และบริบทการเข้าถึงข้อมูล แทนที่จะใช้ข้อมูลประจำตัวแบบคงที่เพียงอย่างเดียว ซึ่งทาง Sangfor เองก็ได้มีการพัฒนา ZTNA ซึ่งเป็นโซลูชันความปลอดภัย Zero Trust แบบ Cloud-Based เพื่อความปลอดภัยที่มากยิ่งขึ้น

Quantum-Resistant AI 

เมื่อเทคโนโลยี Quantum Computing พัฒนามากขึ้น การเข้ารหัสลับในปัจจุบันอาจเกิดช่องโหว่ ซึ่ง AI กำลังถูกนำมาเพื่อช่วยพัฒนาและจัดการระบบการเข้ารหัส Post-Quantum ที่มีความยืดหยุ่นต่อภัยคุกคามที่เปิดใช้งานควอนตัมได้นั่นเอง

ผู้นำในด้าน AI Cybersecurity 

Sangfor Technologies เป็นผู้บุกเบิกเทคโนโลยี AI-enabled Cybersecurity โดยเปิดตัว Next-Generation Firewall (NGFW) ที่เปิดใช้งาน AI เป็นครั้งแรกของโลก คือ Sangfor NGAF 

โดย Sangfor NGAF และ Sangfor Endpoint Secure รวมถึงโซลูชัน SD-WAN ทำงานร่วมกับ Sangfor Engine Zero ซึ่งเป็นเอนจินตรวจจับมัลแวร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ล้ำสมัย เพื่อเพิ่มความแม่นยำของการตรวจจับมัลแวร์ในระดับสูงสุด โดย Engine Zero ได้รับการทดสอบกับตัวอย่างมัลแวร์หลายล้านตัวอย่างเพื่อให้สามารถรันและเรียนรู้ด้วยตัวเอง ขยายความสามารถในการค้นพบมัลแวร์ใหม่ที่ไม่เป็นที่รู้จัก

ความสามารถและนวัตกรรมอันทรงพลังของ NGAF ทำให้ Sangfor ได้รับการยอมรับเป็น "Visionary" ในงาน Gartner Magic Quadrant for Network Firewalls ซึ่งได้รับรางวัล "Recommended Rating" ในการทดสอบ CyberRatings Enterprise Firewalls และได้รับเกียรติจาก Frost & Sullivan ด้วยรางวัล "Company of the Year" Endpoint Secure ได้รับรางวัล "Top Product" จาก AV-Test ด้วยคะแนนการทดสอบสูงสุดสำหรับการป้องกัน ประสิทธิภาพ และการใช้งาน รวมถึงใบรับรอง "Advanced Approved Endpoint Protection" ซึ่งพิสูจน์ถึงการป้องกันการโจมตีด้วย Ransomware ได้ 100%

Sangfor Cyber Command โซลูชัน Network Detection & Response (NDR) ของเรา เป็นตัวอย่างของเทคโนโลยีความปลอดภัยที่ขับเคลื่อนด้วย AI Cyber Command ใช้โมเดล AI หลายตัวที่สร้างขึ้นเพื่อจุดประสงค์เฉพาะ เพื่อตรวจจับภัยคุกคามขั้นสูงที่หลากหลายที่ซ่อนอยู่ในการรับ-ส่งข้อมูลเครือข่าย โดยการใช้ AI เพื่อวิเคราะห์และเชื่อมโยงเหตุการณ์จากทั่วทั้งเครือข่าย ระบบ Cyber Command สามารถเชื่อมต่อจุดต่างๆ ระหว่างเหตุการณ์จากแหล่งข้อมูลต่างๆ เพื่อเปิดเผยภัยคุกคามที่พลาดไปจากโซลูชัน พร้อมเชื่อมโยงเหตุการณ์ให้การแจ้งเตือนที่มีบริบทสูงแก่ทีมรักษาความปลอดภัยเพื่อปรับปรุงการตรวจสอบและการล่าภัยคุกคาม ซึ่งช่วยให้การระบุและตอบสนองต่อภัยคุกคามเป็นไปอย่างรวดเร็ว Cyber Command ทำให้ Sangfor ได้รับการยอมรับจากอุตสาหกรรมหลายครั้ง รวมถึงผู้จำหน่าย NDR 5 อันดับแรกของโลกตามข้อมูล Gartner Market Share, "Representative Vendor" ใน Gartner Market Guide for NDR และ "Notable Vendor" ใน Forrester Network Analysis and Visibility Landscape

สามารถดูการสัมมนาผ่านเว็บ (Webinar) เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีที่ Sangfor Cyber Command ใช้งานโมเดล AI รูปแบบต่างๆ

ตัวอย่างโมเดล Purpose-Built AI ที่สร้างขึ้นเพื่อจุดประสงค์เฉพาะในผลิตภัณฑ์รักษาความปลอดภัยของ Sangfor

ติดต่อเราเพื่อสอบถามข้อมูลทางธุรกิจ