ການນຳ AI ມາປັບໃຊ້ກັບຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີ ໝາຍເຖິງ ການນຳເອົາເຕັກໂນໂລຊີ AI ມາໃຊ້ເພື່ອ ເພີ່ມປະສິດທິຜົນໃນການ ປ້ອງກັນ, ການກວດຈັບ, ການຮັບມື ແລະ ການເພີ່ມຄວາມຢືດຢຸ່ນຂອງລະບົບ ຕໍ່ໄພຄຸກຄາມທາງໄຊເບີ, ຊຶ່ງສາມາດນໍາມາປັບໃຊ້ໄດ້ຫຼາຍຮູບແບບຄື:

1. ການກວດຈັບໄພຄຸກຄາມ ແລະ ການຕິດຕາມກວດກາ

AI ຊ່ວຍເສີມສ້າງຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີ ໂດຍການກວດສອບ ລະບົບ, ເຄືອຂ່າຍ ແລະ ແອັບພິເຄຊັ່ນ ໄດ້ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ ແລະ ທັນເຫດການ (Real-time). ການນຳເອົາ Machine Learning ແລະ ການວິເຄາະພຶດຕິກຳມາໃຊ້ ເຮັດໃຫ້ AI ສາມາດກວດພົບພຶດຕິກຳຜິດປົກກະຕິ ແລະ ໄພຄຸກຄາມໃໝ່ໆ ທີ່ລະບົບແບບເກົ່າບໍ່ສາມາດກວດພົບໄດ້.

AI ສາມາດວິເຄາະຂໍ້ມູນຈຳນວນຫຼາຍໄດ້ໄວກວ່າມະນຸດ:

• ກວດຈັບພຶດຕິກຳຜິດປົກກະຕິໃນເຄືອຂ່າຍ;
• ກວດພົບ malware, ransomware ແລະ zero-day attacks;
• ຕິດຕາມກວດກາ logs, ການຈະລາຈອນຂໍ້ມູນ ແລະ endpoints ແບບເຫດການ (real-time);
• ຫຼຸດຜ່ອນ false positives ເມື່ອທຽບກັບລະບົບຕາມກົດເກນແບບເກົ່າ.

ຕົວຢ່າງ: ລະບົບ SIEM ແລະ SOC ທີ່ໃຊ້ AI ສາມາດແຈ້ງເຕືອນກິດຈະກຳທີ່ໜ້າສົງໄສໄດ້ອັດຕະໂນມັດ.

ປະໂຫຍດທີ່ໄດ້ຮັບ: ການແຈ້ງເຕືອນໄດ້ໄວຂຶ້ນ, ການກວດພົບໄພຄຸກຄາມໄດ້ທັນເວລາ, ການສັງເກດເຫັນໄພຄຸກຄາມທາງໄຊເບີໄດ້ຊັດເຈນຂຶ້ນ.

2. ການຕອບໂຕ້ກັບເຫດການສຸກເສີນທາງໄຊເບີ ແລະ ການເຮັດວຽກອັດຕະໂນມັດ

AI ສາມາດຊ່ວຍປັບປຸງການຮັບມືເຫດການສຸກເສີນທາງໄຊເບີ ໂດຍການຈັດລຳດັບຄວາມສຳຄັນຂອງເຫດການ, ແນະນຳມາດຕະການຮັບມື ແລະ ດຳເນີນການຕອບໂຕ້ຕາມແຜນ (playbook) ໂດຍອັດຕະໂນມັດ. ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນເວລາການຕອບໂຕ້ ແລະ ຄວາມຜິດພາດຈາກມະນຸດ.

AI ຊ່ວຍໃຫ້ອົງກອນສາມາດຮັບມືກັບເຫດການສຸກເສີນໄດ້ ໄວ ແລະ ມີຄວາມສະຫຼາດຫຼາຍຂຶ້ນ:

• ຈັດລຳດັບຄວາມສຳຄັນຂອງແຈ້ງເຕືອນແບບອັດຕະໂນມັດ;
• ຄູ່ມືການຮັບມືກັບເຫດການສຸກເສີນທາງໄຊເບີ ທີ່ຂັບເຄື່ອນໂດຍ AI;
• ຄາດຄະເນຜົນກະທົບ ແລະ ແນະນຳວິທີການຮັບມື;
• ເລັ່ງການຄວບຄຸມ ແລະ ການຟື້ນຟູລະບົບ.

ຕົວຢ່າງ: ແພັດຟອມ SOAR ໃຊ້ AI ໃນການແຍກລະບົບທີ່ຕິດເຊື້ອ (Infected) ອອກໂດຍອັດຕະໂນມັດ.

ປະໂຫຍດທີ່ໄດ້ຮັບ: ການຄວບຄຸມສະຖານະການໄດ້ຢ່າງວ່ອງໄວ, ເພີ່ມຄວາມພ້ອມຮັບມືຂອງລະບົບ.

3. ການວິເຄາະ ແລະ ການຄາດຄະເນ ໄພຄຸກຄາມທາງໄຊເບີ

AI ຊ່ວຍວິເຄາະຂໍ້ມູນຈາກຫຼາຍແຫຼ່ງ ເຊັ່ນ: ຖານຂໍ້ມູນໄພຄຸກຄາມ, ເວັບມືດ ( Dark Web ) ແລະ ປະຫວັດການໂຈມຕີໃນອະດີດ. AI ສາມາດຊ່ວຍຄາດຄະເນໄພຄຸກຄາມໃໝ່ໆ ແລະ ສະໜັບສະໜູນການປ້ອງກັນລ່ວງໜ້າ.

AI ຊ່ວຍຍົກລະດັບຄຸນນະພາບຂອງຂໍ້ມູນຂ່າວສານໄພຄຸກຄາມທາງໄຊເບີ:

• ວິເຄາະຂໍ້ມູນໄພຄຸກຄາມທົ່ວໂລກ ແລະ ພຶດຕິກຳຂອງຜູ້ໂຈມຕີ;
• ຄາດຄະເນໄພຄຸກຄາມໃໝ່ ແລະ ຮູບແບບການໂຈມຕີ;
• ເຊື່ອມໂຍງ Indicators of Compromise (IOCs);
• ເສີມສ້າງລະບົບເຕືອນໄພລ່ວງໜ້າໃນລະດັບຊາດ ແລະ ຂະແໜງການ.

 

ຕົວຢ່າງ: ແບບຈຳລອງ AI ທີ່ຄາດຄະເນແນວໂນ້ມການໂຈມຕີດ້ວຍ ransomware ທີ່ມີເປົ້າໝາຍຫາໂຄງສ້າງພື້ນຖານສຳຄັນ.

ປະໂຫຍດທີ່ໄດ້ຮັບ: ການຮູ້ເທົ່າທັນໄພຄຸກຄາມ, ການປ້ອງກັນແບບລ່ວງໜ້າ.

4. ການຈັດການຊ່ອງໂຫວ່

AI ຊ່ວຍຈັດລຳດັບຊ່ອງໂຫວ່ດ້ານຄວາມປອດໄພໄຊເບີ ໂດຍອີງໃສ່ຄວາມເປັນໄປໄດ້ໃນການຖືກໂຈມຕີ ແທນທີ່ຈະເບິ່ງແຕ່ຄວາມຮຸນແຮງ. ຊ່ວຍໃຫ້ການແກ້ໄຂຊ່ອງໂຫວ່ມີປະສິດທິຜົນຫຼາຍຂຶ້ນ.

AI ຊ່ວຍເສີມສ້າງການປ້ອງກັນແບບ Proactive:

• ຈັດລຳດັບຄວາມສໍາຄັນຂອງຊ່ອງໂຫວ່ຕາມຄວາມສ່ຽງ ບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ຄວາມຮ້າຍແຮງ;
• ຄາດຄະເນຊ່ອງໂຫວ່ທີ່ມີແນວໂນ້ມຈະຖືກນຳໄປໃຊ້ໃນການໂຈມຕີ;
• ປັບປຸງການຕັດສິນໃຈໃນການ patch ລະບົບ.

ຕົວຢ່າງ: AI ຈັດອັນດັບ CVEs ຕາມຄວາມເປັນໄປໄດ້ໃນການຖືກໂຈມຕີຈິງ.

ປະໂຫຍດທີ່ໄດ້ຮັບ: ການຕັດສິນໃຈໂດຍອີງໃສ່ຄວາມສ່ຽງ ແລະ ການປົກປ້ອງລະບົບສຳຄັນທີ່ດີຂຶ້ນ.

5. ພຶດຕິກຳຜູ້ໃຊ້ ແລະ ການກວດຈັບໄພຄຸກຄາມຈາກບຸກຄົນພາຍໃນ

AI ສາມາດກວດພົບໄພຄຸກຄາມຈາກພາຍໃນ ໂດຍການວິເຄາະພຶດຕິກຳຂອງຜູ້ໃຊ້ ເຊັ່ນ: ການເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນຜິດປົກກະຕິ ຫຼື ການໃຊ້ສິດເກີນຂອບເຂດ.

AI ຊ່ວຍລະບຸຄວາມສ່ຽງຈາກຜູ້ໃຊ້ທີ່ຖືກຄວບຄຸມ ຫຼື ມີເຈດຕະນາຮ້າຍ:

• ກວດຈັບພຶດຕິກໍາການເຂົ້າລະບົບທີ່ຜິດປົກກະຕິ;
• ຕິດຕາມຮູບແບບການເຂົ້າເຖິງ ແລະ ການໃຊ້ສິດໃນທາງທີ່ຜິດ;
• ກວດຈັບໄພຄຸກຄາມຈາກພາຍໃນໄດ້ໄວ.

ຕົວຢ່າງ: ລະບົບ UEBA (User and Entity Behavior Analytics).

ປະໂຫຍດທີ່ໄດ້ຮັບ: ການກວດພົບໄພຄຸກຄາມພາຍໃນໄດ້ໄວ, ການຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງຈາກບຸກຄົນ.

6. AI ສຳລັບການເສີມສ້າງຄວາມຮູ້ ແລະ ການຝຶກອົບຮົມ

AI ຊ່ວຍພັດທະນາໂຄງການຝຶກອົບຮົມໃຫ້ເໝາະກັບຜູ້ຮຽນແຕ່ລະຄົນ, ຈຳລອງການໂຈມຕີ phishing ແລະ ໃຫ້ຄຳແນະນຳດ້ານຄວາມປອດໄພໄດ້ທັນທີ.

AI ສາມາດສົ່ງເສີມການພັດທະນາຄວາມອາດສາມາດຂອງມະນຸດ:

• ການຝຶກອົບຮົມດ້ານຄວາມປອດໄພໄຊເບີແບບສະເພາະບຸກຄົນ;
• Chatbot AI ເພື່ອການສ້າງຄວາມຮັບຮູ້ດ້ານຄວາມປອດໄພ;
• ການຈຳລອງແຄມເປນການຫຼອກລວງ (Phishing Campaigns) ໂດຍໃຊ້ AI;
• ການພັດທະນາທັກສະສຳລັບນັກວິເຄາະ SOC.

ຕົວຢ່າງ: ການຈຳລອງການຫຼອກລວງ (Phishing) ທີ່ສ້າງໂດຍ AI ເພື່ອຝຶກອົບຮົມພະນັກງານ.

ປະໂຫຍດທີ່ໄດ້ຮັບ: ການສ້າງວັດທະນະທຳດ້ານຄວາມປອດໄພ, ເສີມສ້າງທັກສະມະນຸດ.

7. ຄວາມປອດໄພຂອງລະບົບ AI (AI Security)

ລະບົບ AI ຕ້ອງໄດ້ຮັບການປົກປ້ອງເຊັ່ນດຽວກັນ, ເພື່ອປ້ອງກັນການບິດເບືອນຂໍ້ມູນ, ການໂຈມຕີຕໍ່ແບບຈຳລອງ AI ແລະ ຮັບປະກັນຄວາມໂປ່ງໃສໃນການຕັດສິນໃຈ.

ການນຳ AI ມາໃຊ້ ຈຳເປັນຕ້ອງປົກປ້ອງ AI ເຊັ່ນກັນ:

• ປ້ອງກັນ AI ຈາກການໂຈມຕີຂໍ້ມູນ (Data poisoning);
• ປົກປ້ອງຂໍ້ມູນການຝຶກ ແລະ ແບບຈຳລອງ;
• ຕິດຕາມການຕັດສິນໃຈຂອງ AI ເພື່ອປ້ອງກັນອະຄະຕິ ແລະ ການບິດເບືອນ;
• ນຳນະໂຍບາຍ AI ທີ່ມີຈັນຍາບັນມາໃຊ້.

ປະເດັນສຳຄັນ: AI ຕ້ອງມີຄວາມປອດໄພ, ສາມາດອະທິບາຍໄດ້ ແລະ ເຊື່ອຖືໄດ້

ປະໂຫຍດທີ່ໄດ້ຮັບ: AI ທີ່ໜ້າເຊື່ອຖື, ປອດໄພ ແລະ ໃຊ້ໄດ້ຢ່າງຍືນຍົງ.

8. ການຄຸ້ມຄອງ, ນະໂຍບາຍ ແລະ ຍຸດທະສາດແຫ່ງຊາດ

ການນຳ AI ມາໃຊ້ໃນຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີ ຈຳເປັນຕ້ອງມີກອບນະໂຍບາຍ, ກົດໝາຍ ແລະ ມາດຕະຖານທີ່ຊັດເຈນ. ລັດຖະບານຄວນສົ່ງເສີມການ ຄົ້ນຄວ້າ ແລະ ພັດທະນາ ລວມທັງການຄວາມຮ່ວມມືລະດັບພາກພື້ນ ແລະ ສາກົນ.

ໃນລະດັບຊາດ, ການນຳ AI ມາໃຊ້ຈຳເປັນຕ້ອງມີ:

• ກອບກົດໝາຍ ແລະ ລະບຽບການ;
• ນະໂຍບາຍບໍລິຫານຄວາມສ່ຽງຂອງ AI;
• ມາດຕະຖານການນຳ AI ມາໃຊ້ໃນດ້ານຄວາມປອດໄພໄຊເບີ;
• ການສ້າງຂີດຄວາມສາມາດ ແລະ ການຮ່ວມມືດ້ານການຄົ້ນຄວ້າວິໄຈ.

ຄວາມສຳຄັນຕໍ່ຍຸດທະສາດແຫ່ງຊາດ: AI ຊ່ວຍເສີມສ້າງຄວາມຢືດຢຸ່ນດ້ານຄວາມປອດໄພໄຊເບີໃນໄລຍະຍາວ ແລະ ຄວາມເຊື່ອຖືດ້ານດິຈິຕອນແຫ່ງຊາດ.

ປະໂຫຍດທີ່ໄດ້ຮັບ: ການນຳ AI ມາໃຊ້ໃນດ້ານຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີຢ່າງມີແນວທາງ ແລະ ຖືກຕ້ອງຕາມກົດໝາຍ.

ສະຫຼຸບ:

AI ຊ່ວຍຍົກລະດັບຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີ ໂດຍການກວດຈັບໄພຄຸກຄາມໄດ້ໄວຂຶ້ນ, ການຕອບໂຕ້ເຫດສຸກເສີນທີ່ສະຫຼາດຂຶ້ນ, ປັບປຸງຂໍ້ມູນເຊີງເລິກດ້ານໄພຄຸກຄາມ (Threat Intelligence) ແລະ ການບໍລິຫານຈັດການຄວາມສ່ຽງຢ່າງມີປະສິດທິພາບຫຼາຍກວ່າເກົ່າ ພ້ອມກັບການຄຸ້ມຄອງທີ່ເຂັ້ມແຂງ ເພື່ອໃຫ້ AI ມີຄວາມປອດໄພ ແລະ ເຊື່ອຖືໄດ້.