ในยุคที่ภัยคุกคามทางไซเบอร์มีความซับซ้อนและเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง การนำเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) มาใช้ในการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์กลายเป็นสิ่งที่จำเป็นอย่างยิ่ง ในบทสัมภาษณ์นี้ เราได้พูดคุยกับ ณัฐวิชช์ ว่องสิทธิโรจน์, Solution Consultant จาก ManageEngine เกี่ยวกับบทบาทของ AI ในการทำนายและป้องกันภัยคุกคามทางไซเบอร์ล่วงหน้า การเพิ่มประสิทธิภาพในการรับมือกับภัยคุกคาม และแนวโน้มและความท้าทายในการใช้ AI เพื่อดูแลความปลอดภัยทางไซเบอร์ในอนาคต

Q1. AI สามารถช่วยทำนายและป้องกันภัยคุกคามทางไซเบอร์ล่วงหน้าได้อย่างไร?

AI ช่วยปรับและเพิ่มประสิทธิภาพด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ด้วยความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล ทำให้สามารถตรวจจับภัยคุกคามได้ตั้งแต่ในระยะเริ่มต้น ก่อนที่จะพัฒนาเป็นการโจมตีเต็มรูปแบบ และนี่คือเหตุผลที่ว่าทำไม AI จึงเหนือกว่ามาตรการรักษาความปลอดภัยแบบดั้งเดิมในการตรวจจับภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้น องค์กรจึงสามารถใช้เทคโนโลยีแมชชีนเลิร์นนิง (ML) และการตรวจจับความผิดปกติ (Anomaly Detection) เพื่อตรวจหาภัยคุกคามใหม่ ๆ ที่มีการพัฒนาอยู่อยู่ตลอดเวลารวมถึงการโจมตีแบบ Zero-day ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

นอกจากนี้ เทคโนโลยี AI ที่สนับสนุนการวิเคราะห์ภัยคุกคาม (AI-enabled threat intelligence) ยังช่วยให้องค์กรสามารถนำหน้าอาชญากรไซเบอร์ ด้วยการประมวลผลข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ เช่น ฟอรัมบนดาร์คเว็บ ฐานข้อมูลมัลแวร์ และรูปแบบการโจมตีที่เกิดขึ้นแบบเรียลไทม์ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ (Predictive Analytics) ทำให้ทีมรักษาความปลอดภัยการณ์ภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้นและดำเนินมาตรการป้องกันล่วงหน้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ จากรายงาน ManageEngine 2024 Identity Security Report พบว่า 71% ของผู้ตอบแบบสอบถามในประเทศไทยคาดหวังว่าความก้าวหน้าของ AI จะช่วยเสริมกลยุทธ์ด้านการรักษาความปลอดภัยของอัตลักษณ์ดิจิทัล (Identity Security) ในองค์กรของตัวเอง

นอกจากนี้ ยุทธศาสตร์และแผนปฏิบัติการด้าน AI แห่งชาติของประเทศไทย (พ.ศ. 2565–2570) ซึ่งพัฒนาโดยกระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัย และนวัตกรรม ร่วมกับกระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม ระบุอย่างชัดเจนว่าประเทศไทยให้ความสำคัญกับการใช้ AI ในการเสริมสร้างระบบป้องกันทางไซเบอร์และการรับมือกับอาชญากรรมทางเทคโนโลยีในระยะที่สองของแผน ซึ่งครอบคลุมช่วงปี 2567–2570

Q2. AI จะเข้ามาช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการรับมือกับภัยคุกคามทางไซเบอร์และลดระยะเวลาการตอบสนองได้อย่างไรบ้าง?

โซลูชันความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะช่วยปรับปรุงกระบวนการการรับมือกับภัยคุกคามโดยทำให้การตรวจจับ การวิเคราะห์ และการบรรเทาผลกระทบเป็นไปโดยอัตโนมัติ ทำให้องค์กรสามารถตอบสนองต่อภัยคุกคามได้ทันท่วงที เมื่อ AI ตรวจพบการโจมตีที่อาจเกิดขึ้น ระบบจะดำเนินมาตรการตอบสนองตามโปรโตคอลที่กำหนดไว้ เช่น บล็อก IP ที่เป็นอันตราย แยกอุปกรณ์ที่ถูกบุกรุกออกจากเครือข่าย และยุติการเข้าถึงที่ไม่ได้รับอนุญาต ซึ่งช่วยลดความเสียหายได้โดยไม่ต้องอาศัยการดำเนินการจากมนุษย์

นอกจากนี้ AI ยังสามารถวิเคราะห์ข้อมูลด้านความปลอดภัยในแบบเรียลไทม์ เชื่อมโยงเหตุการณ์ที่ดูเหมือนไม่เกี่ยวข้องกันเข้าด้วยกัน เพื่อช่วยให้ค้นหาต้นตอของการละเมิดข้อมูลได้รวดเร็วยิ่งขึ้น อีกทั้งยังสามารถจัดลำดับความสำคัญของภัยคุกคามได้ตามระดับความเสี่ยง เพื่อให้ทีมรักษาความปลอดภัยสามารถจัดการกับเหตุการณ์ที่มีความร้ายแรงที่สุดได้ก่อน

ดังนั้น องค์กรสามารถลดระยะเวลาเฉลี่ยในการตรวจจับ (MTTD) และระยะเวลาเฉลี่ยในการตอบสนอง (MTTR) ได้ โดยการผสาน AI เข้ากับกระบวนการตอบสนองต่อเหตุการณ์ ซึ่งช่วยเสริมความแข็งแกร่งให้กับระบบความมั่นคงปลอดภัยทางไซเบอร์

Q3. อะไรคือแนวโน้มและความท้าทายในการใช้ AI เพื่อดูแลความปลอดภัยทางไซเบอร์ในอนาคต?

รายงานความปลอดภัยของอัตลักษณ์ (Identity Security Report) จาก ManageEngine ระบุว่า การโจมตีด้วยแรนซัมแวร์ ตลอดจนการโจมตีแบบวิศวกรรมสังคม และความผิดพลาดของมนุษย์ คือสามภัยคุกคามหลักที่ทรัพยากรทางไอที และอัตลักษณ์ดิจิทัลจำเป็นต้องได้รับการปกป้องจากภัยคุกคามเหล่านี้ เป็นที่คาดว่าภัยคุกคามทางไซเบอร์จะเพิ่มขึ้นทั้งในด้านปริมาณและความซับซ้อนตามการพัฒนาอย่างต่อเนื่องของ AI

ด้วยเหตุนี้ มาตรการรักษาความปลอดภัยแบบดั้งเดิมอาจไม่เพียงพอ และระบบป้องกันที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะกลายเป็นสิ่งที่จำเป็น และด้วยความสามารถของ API ในแบบเรียลไทม์ แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ หรือ LLMs จะช่วยเพิ่มศักยภาพในการตรวจจับและตอบสนองต่อภัยคุกคามโดยอัตโนมัติได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

อย่างไรก็ตาม ยังมีความท้าทายที่ต้องเผชิญ ประการแรก หากไม่มีกลยุทธ์ด้านข้อมูลที่เหมาะสม
หากไม่มีกลยุทธ์ด้านข้อมูลที่เหมาะสม AI จะสามารถเพียงแค่ดำเนินการกับข้อมูลที่ได้รับการจัดเตรียมไว้อย่างดีและเข้ารหัสแล้วเท่านั้น ประการที่สอง หากไม่มีการกำกับดูแลที่เหมาะสม การนำ AI มาใช้ อาจไม่มีประสิทธิภาพหรืออาจเปิดช่องโหว่ด้านความปลอดภัย นอกจากนี้ องค์กรจำเป็นต้องเชื่อมโยงการลงทุนในระบบความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เข้ากับผลลัพธ์ทางธุรกิจที่สามารถวัดผลได้ เพื่อให้สามารถพิสูจน์ความคุ้มค่าของต้นทุนได้โดยไม่กระทบต่อประสิทธิภาพการดำเนินงาน

AI ในการรักษาความปลอดภัยบนไซเบอร์เปรียบได้กับเกมแมววิ่งไล่จับหนูที่มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่องระหว่างผู้โจมตีและเหยื่อ การที่จะรับมือกับภัยคุกคามได้อย่างมีประสิทธิภาพ องค์กรจำเป็นต้องอัปเดตโมเดล AI อย่างสม่ำเสมอ และใช้กลยุทธ์เชิงรุกในการรักษาความปลอดภัย อีกหนึ่งความท้าทายคือ ระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI ใช้พลังงานจำนวนมาก ซึ่งทำให้ธุรกิจต้องสร้างสมดุลระหว่างการพัฒนาเทคโนโลยีความปลอดภัยและแนวทางปฏิบัติที่ยั่งยืน

อย่างไรก็ตาม องค์กรสามารถเพิ่มศักยภาพของ AI ในการเสริมความปลอดภัยทางไซเบอร์ได้สูงสุด โดยการปรับปรุงการกำกับดูแลข้อมูล แสดงให้เห็นถึงคุณค่าของ AI และปรับกลยุทธ์ด้านความปลอดภัยให้สอดคล้องกับภัยคุกคามที่เปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ

Q4. อะไรคือความท้าทายที่สำคัญที่สุดในการนำโซลูชันความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI มาใช้?

อุปสรรคหลักๆ ในการนำโซลูชันความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI มาใช้ ท่ามกลางการแข่งขันระหว่างผู้โจมตีและผู้ป้องกัน ได้แก่ การขาดแคลนผู้เชี่ยวชาญที่มีคุณสมบัติที่เหมาะสม ความอคติลำเอียงในโมเดล AI และช่องโหว่ด้านความปลอดภัยของข้อมูล

ผู้โจมตีสามารถบิดเบือนโมเดล AI ได้โดยการแก้ไขข้อมูลในการฝึกสอนหรือการใส่ข้อมูลที่เป็นอันตราย ซึ่งทำให้การตัดสินด้านความปลอดภัยเกิดความผิดพลาด หลายองค์กรยังพบว่าการพัฒนาและบำรุงรักษาระบบความปลอดภัยที่ขับเคลื่อนด้วย AI เป็นเรื่องยาก เนื่องจากขาดความเชี่ยวชาญในด้าน AI การตรวจจับภัยคุกคามยังอาจมีช่องโหว่(Blind Spots) เนื่องจากข้อมูลที่ใช้ฝึก AI อาจไม่สมบูรณ์หรือมีอคติ อาชญากรไซเบอร์มักจะทดสอบแนวป้องกันของ AI 

อยู่เสมอ ทำให้องค์กรต้องอัปเดตโมเดลตรวจจับภัยคุกคามเป็นประจำ หากต้องการรับมือกับภัยคุกคามที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา และรักษาความโปร่งใสในการตัดสินใจ ที่ขับเคลื่อนด้วย AI