การใช้ AI/ML ในการตรวจจับและป้องกันภัยคุกคามเครือข่าย
ปัจจุบันภัยคุกคามทางไซเบอร์มีความซับซ้อนและปรับเปลี่ยนอย่างรวดเร็ว การอาศัยวิธีการแบบดั้งเดิมเพียงอย่างเดียวอาจไม่เพียงพอ ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) และ การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning: ML) จึงถูกนำมาใช้เป็นกลไกสำคัญในการตรวจจับและป้องกันภัยคุกคามเครือข่าย โดยช่วยให้การป้องกันมีความแม่นยำ รวดเร็ว และทำงานได้แบบอัตโนมัติ บทบาทของ AI/ML ในความปลอดภัยเครือข่าย 1. การตรวจจับและวิเคราะห์ภัยคุกคามอัตโนมัติ AI/ML สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากแบบเรียลไทม์ เพื่อค้นหาพฤติกรรมหรือรูปแบบที่ผิดปกติ เช่น การบุกรุก ไวรัสคอมพิวเตอร์ หรือร่องรอยของมัลแวร์ที่ระบบดั้งเดิมอาจมองไม่เห็น 2. การพยากรณ์และประเมินความเสี่ยง ด้วยการใช้ข้อมูลในอดีต AI/ML สามารถคาดการณ์แนวโน้มภัยคุกคามล่วงหน้า และจัดลำดับความสำคัญในการวางมาตรการป้องกัน ช่วยให้องค์กรบริหารจัดการความเสี่ยงได้อย่างมีประสิทธิภาพ 3. การตอบสนองต่อเหตุการณ์ (Incident Response) ระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถดำเนินการตอบสนองเบื้องต้นได้โดยอัตโนมัติ เช่น แยกเครื่องที่ติดมัลแวร์ กักกันภัยคุกคาม และแจ้งเตือนผู้ดูแลระบบ เพื่อลดระยะเวลาและผลกระทบจากการโจมตี 4. การรับมือกับฟิชชิ่งและวิศวกรรมสังคม AI/ML สามารถตรวจจับข้อความหรืออีเมลที่น่าสงสัย และวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้เพื่อหาความผิดปกติ เช่น การเข้าสู่ระบบจากสถานที่ผิดปกติ หรือการขอเข้าถึงข้อมูลที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน ซึ่งเป็นสัญญาณของการโจมตีทางสังคมออนไลน์ 5. การจัดการความปลอดภัยด้วยข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data Analytics) ด้วยการประมวลผลข้อมูลจากหลายแหล่ง เช่น บันทึกเครือข่าย การใช้งานระบบ และกิจกรรมของผู้ใช้ AI/ML สามารถสร้างมุมมองที่ครบถ้วนและแม่นยำในการตรวจจับภัยคุกคาม ช่วยให้องค์กรสร้างกลยุทธ์การป้องกันหลายชั้น (Multi-layer Defense) ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ตารางข้อดี–ข้อเสียการใช้ AI/ML ในการตรวจจับและป้องกันภัยคุกคามเครือข่าย ข้อจำกัดของ AI/ML บทสรุป AI และ ML…
