การประเมินความเสี่ยงด้วย AI

ตามรายงานปี 2023 โดย Cybersecurity Ventures คาดการณ์ว่าอาชญากรรมทางไซเบอร์จะทำให้โลกสูญเสียเงินถึง 10.5 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ต่อปีภายในปี 2025 ทุกปีจะมีการบันทึกอาชญากรรมทางไซเบอร์ใหม่สูงกว่าปีก่อนๆ ซึ่งทำให้กระบวนการตรวจสอบความปลอดภัยแบบดั้งเดิมต้องเปลี่ยนแปลงอย่างมาก นี่คือจุดที่การประเมินความเสี่ยงเข้ามา

การประเมินความเสี่ยงมีความสำคัญอย่างยิ่งในการระบุจุดอ่อนภายในระบบต่อผู้โจมตีและแฮกเกอร์ เมื่อภัยคุกคามทางไซเบอร์เพิ่มขึ้น องค์กรต่างๆ ได้เริ่มรวมเอาเทคโนโลยี AI เข้ากับการประเมินความเสี่ยงเพื่อเพิ่มความสามารถในการตรวจจับและจัดการภัยคุกคาม

เราจะพูดถึงวิธีการที่ AI กำลังเปลี่ยนแปลงการประเมินความเสี่ยง การปรับปรุงกระบวนการดั้งเดิม และการนำเสนอการป้องกันความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่ดีขึ้น

การทำความเข้าใจการประเมินความเสี่ยง

การประเมินความเสี่ยงจะดำเนินการเพื่อระบุ ควบคุม และจัดลำดับความสำคัญของความเสี่ยงและจุดอ่อนด้านความปลอดภัยในระบบซอฟต์แวร์ แอปพลิเคชัน และเครือข่าย วิธีการทั่วไปในการดำเนินการประเมินความเสี่ยง ได้แก่

• การวิเคราะห์ความปลอดภัย: การประเมินความเสี่ยงมักจะดำเนินการโดยการวิเคราะห์แบบไดนามิกและแบบสแตติกของระบบ วิธีการนี้ช่วยในการค้นหาจุดบกพร่องของโค้ดแอปพลิเคชันในสถานะที่ไม่ทำงานและทำงาน
• ความเสี่ยงของแพ็คเกจ: ผู้โจมตีสามารถเข้าถึงโค้ดที่ไวต่อการโจมตีได้โดยการเอาเปรียบจุดอ่อนในโค้ดและไบนารี่ การสแกนความเสี่ยงของแพ็คเกจสามารถตรวจจับจุดอ่อนในเวอร์ชันของไบนารี่และไลบรารีที่ใช้ในโค้ด
• การตรวจสอบความปลอดภัยแบบต่อเนื่อง: การประเมินความเสี่ยงจะถูกทำให้自动โดยการรวมเครื่องมือตรวจสอบเข้ากับ กระบวนการปรับใช้แบบต่อเนื่อง เครื่องมือเหล่านี้จะทำงานการสแกนความปลอดภัยพร้อมกับการรวมโค้ด

บทบาทของ AI ในการประเมินความเสี่ยง

85% ของทีมความปลอดภัยทางไซเบอร์ ระบุว่าระบบของตนได้รับผลกระทบจากการโจมตี AI ที่สร้างขึ้น สถิติเหล่านี้ทำให้วิธีการทดสอบแบบดั้งเดิมล้าสมัย ความต้องการการประเมินความเสี่ยงด้วย AI เพิ่มขึ้นอย่างมากพร้อมกับการโจมตี AI ที่เพิ่มขึ้น

การประเมินความเสี่ยงสามารถแบ่งออกเป็นสองประเภทหลัก:

1. การตรวจสอบความปลอดภัยของแอปพลิเคชันแบบไดนามิก (DAST): วิธีการนี้ระบุจุดอ่อนในแอปพลิเคชันระหว่างการทำงาน โดยทดสอบซอฟต์แวร์ขณะดำเนินการ
2. การตรวจสอบความปลอดภัยของแอปพลิเคชันแบบสแตติก (SAST): วิธีการนี้วิเคราะห์โค้ดต้นฉบับหรือไบนารี่ของแอปพลิเคชันเพื่อตรวจจับข้อผิดพลาดด้านความปลอดภัยก่อนการดำเนินการ

เครื่องมือความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถดำเนินการวิเคราะห์ทั้งแบบไดนามิกและแบบสแตติก โดยมีข้อดีหลายประการ:

• การปรับปรุงความแม่นยำ: AI ปรับปรุงความแม่นยำและความเร็วในการตรวจจับจุดอ่อน AI สามารถวิเคราะห์ปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่โดยใช้ขั้นตอนและ การเรียนรู้ของเครื่อง การวิเคราะห์นี้สามารถใช้เพื่อระบุรูปแบบที่อาจบ่งบอกถึงจุดอ่อน
• การเร่งกระบวนการ: เครื่องมือ AI ให้การ扫描อัตโนมัติ การรู้จำรูปแบบ และการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ ซึ่งช่วยเร่งกระบวนการตรวจสอบและค้นหาปัญหาในระยะแรก
• การบริหารความเสี่ยงแบบเชิงรุก: เครื่องมือตรวจสอบความปลอดภัยแบบดั้งเดิมมีขอบเขตจำกัดเนื่องจากพึ่งพารูปแบบที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เครื่องมือสแกนเนอร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ใช้ขั้นตอนการเรียนรู้ของเครื่องและชุดข้อมูลฝึกอบรม ซึ่งระบุจุดอ่อนที่อาจเกิดขึ้นและเชิงรุก

เทคนิค AI ที่สำคัญสำหรับการประเมินความเสี่ยง

AI มีบทบาทสำคัญในการระบุและจัดการจุดอ่อนในระบบ เทคนิค AI ที่สำคัญสำหรับการประเมินความเสี่ยง ได้แก่:

1. การเรียนรู้ของเครื่อง (ML): โมเดล AI เรียนรู้จากข้อมูลในอดีตเพื่อคาดการณ์ภัยคุกคามใหม่ การเรียนรู้ของเครื่องช่วยตรวจจับพฤติกรรมที่ไม่ปกติหรือจุดอ่อนในระบบโดยการวิเคราะห์รูปแบบ
2. การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP): เทคนิคนี้ช่วยให้ AI อ่านและเข้าใจภาษาของมนุษย์ AI สามารถสแกนรายงาน ความปลอดภัย เอกสาร และโค้ดเพื่อระบุจุดอ่อนหรือความเสี่ยงด้านความปลอดภัย
3. การตรวจจับความผิดปกติ: AI ใช้เทคนิคนี้เพื่อระบุการกระทำที่ไม่ปกติในระบบ AI เรียนรู้ว่า “ปกติ” คืออะไรและระบุสิ่งที่แปลกออกไป ซึ่งอาจบ่งบอกถึงความเสี่ยงด้านความปลอดภัย
4. การทำให้กระบวนการอัตโนมัติ: AI ทำให้กระบวนการซ้ำๆ เช่น การสแกนโค้ดหรือข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อจุดอ่อน เร็วขึ้น
5. ข่าวกรองภัยคุกคาม: AI รวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เพื่อคาดการณ์และตอบสนองต่อภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้นในแบบเรียลไทม์

วิธีการนำ AI มาใช้ในการประเมินความเสี่ยง

การนำ AI มาใช้ในการประเมินความเสี่ยงไม่ใช่การแข่งขันสปรินท์ แต่เป็นการแข่งขันมาราธอน องค์กรควรปฏิบัติตามขั้นตอนเหล่านี้เพื่อนำ AI มาใช้ในการประเมินความเสี่ยง:

การประเมินการเปลี่ยนแปลงในกระบวนการปัจจุบัน

• ประเมินกระบวนการปัจจุบัน: ตรวจสอบกระบวนการและเครื่องมือที่ใช้ในการสแกนความเสี่ยง การประเมินนี้จะช่วยระบุพื้นที่ที่ AI สามารถรวมเข้าด้วยกันได้
• เลือกเครื่องมือ AI: เลือกเทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่สอดคล้องกับความต้องการด้านความปลอดภัยและโครงสร้างพื้นฐานขององค์กร วิธีแก้ปัญหาที่เลือกควรเสริมกระบวนการปัจจุบันและเพิ่มความสามารถในการตรวจจับและตอบสนอง

การตรวจสอบและปรับตัวแบบต่อเนื่อง

การประเมินความเสี่ยงแบบดั้งเดิมต้องการการตรวจสอบและปรับตัวแบบต่อเนื่อง แม้การเปลี่ยนแปลงโค้ดเล็กๆ น้อยๆ ก็สามารถนำไปสู่ความเสี่ยงได้ เครื่องมือ AI มีความสามารถในการตรวจสอบแบบต่อเนื่องผ่าน:

• การทำงานกับข้อมูลฝึกอบรม: เครื่องมือ AI ได้รับการฝึกอบรมจากข้อมูลและรูปแบบแบบเรียลไทม์ AI สามารถระบุจุดอ่อนที่อาจเกิดขึ้นได้อย่างรวดเร็วและปรับตัวให้เข้ากับภัยคุกคามที่เข้ามา
• การตรวจสอบการแจ้งเตือนและรายงาน: รายงานที่สร้างโดย AI มีข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าเกี่ยวกับการป้องกันระบบ การแจ้งเตือนผ่านอีเมลหรือ Slack ติดตามสถานะของระบบอย่างต่อเนื่อง
• การรวมเข้ากับกระบวนการปรับใช้และเผยแพร่: เครื่องมือ AI สามารถรวมเข้ากับกระบวนการปรับใช้และเผยแพร่แบบต่อเนื่องผ่านการตรวจสอบความปลอดภัยแบบต่อเนื่อง ซึ่งรับประกันว่าการเปลี่ยนแปลงโค้ดจะถูกวิเคราะห์สำหรับจุดอ่อนก่อนการปรับใช้

การเพิ่มทักษะของทีม

การรวม AI เข้ากับการประเมินความเสี่ยงต้องใช้ทีมความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่มีทักษะที่ดีใน AI และ ML องค์กรควรเน้นในพื้นที่เหล่านี้เพื่อให้ทีมพร้อม:

• การลงทุนในทีม: เพื่อให้การประเมินความเสี่ยงด้วย AI ประสบความสำเร็จ องค์กรควรลงทุนในการฝึกอบรมทีมความปลอดภัยทางไซเบอร์ สิ่งนี้สามารถทำได้โดยการส่งเสริมวัฒนธรรมการฝึกอบรมและคำแนะนำภายในองค์กร
• การเพิ่มทีมความปลอดภัยทางไซเบอร์: กิจกรรม เช่น การสัมนา การแบ่งปันความรู้ การฝึกอบรมออนไลน์ สามารถเพิ่มทีมความปลอดภัยทางไซเบอร์ให้สามารถเปลี่ยนไปใช้การทดสอบด้วย AI

ประโยชน์ของ AI ในการประเมินความเสี่ยง

การประเมินความเสี่ยงด้วย AI เป็นสิ่งจำเป็นในการรับมือกับภัยคุกคามด้านความปลอดภัยที่มีต่อระบบซอฟต์แวร์ ประโยชน์ของการประเมินความเสี่ยงด้วย AI ได้แก่:

• ความเร็วและความแม่นยำ: เครื่องมือ AI ปรับปรุงความแม่นยำโดยการระบุรูปแบบและความผิดปกติที่การทดสอบด้วยมือมักจะพลาด AI จะทำให้การวิเคราะห์เป็นอัตโนมัติและให้ผลลัพธ์แบบเรียลไทม์ตามรูปแบบและข้อบกพร่องในอดีต
• ประสิทธิภาพในการรับมือกับการละเมิดที่ขับเคลื่อนด้วย AI: เครื่องมือ AI ติดตามระบบ 24/7 สำหรับภัยคุกคามใหม่ๆ AI สามารถจับและแก้ไขการโจมตี AI ได้อย่างรวดเร็ว AI ปรับตัวโดยการเรียนรู้จากข้อมูลแบบเรียลไทม์ ซึ่งทำให้ระบบปลอดภัยจากภัยคุกคามที่เข้ามา
• การลดต้นทุน: เครื่องมือ AI สำหรับการประเมินความเสี่ยงลดความพยายามด้วยมือ ซึ่งช่วยประหยัดเวลาและเงินโดยการกำจัดความจำเป็นในการมีทรัพยากรหรือพนักงานเพิ่มเติมเพื่อจัดการบางด้านของการประเมินความเสี่ยง

ความท้าทายในการประเมินความเสี่ยงด้วย AI

แม้ว่า AI จะนำเสนอประโยชน์อย่างมากในการประเมินความเสี่ยง แต่ก็มีความท้าทายด้วย ความท้าทายที่ทีมอาจเผชิญเมื่อนำ AI มาใช้ในการประเมินความเสี่ยง ได้แก่:

• ความต้องการข้อมูลขนาดใหญ่: ขั้นตอนการเรียนรู้ของ AI ต้องการปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่และคุณภาพสูง ซึ่งอาจเป็นความท้าทายสำหรับองค์กรที่มีทรัพยากรหรือข้อมูลที่จำกัด
• ข้อกังวลด้านจริยธรรมและความเป็นส่วนตัว: AI ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ทำให้เกิดข้อกังวลด้านจริยธรรมและความเป็นส่วนตัว โดยเฉพาะอย่างยิ่งเกี่ยวกับการรวบรวมและการใช้ข้อมูลผู้ใช้ที่ไวต่อการโจมตี Meta เป็นตัวอย่างที่น่าสนใจของปัญหานี้ บริษัทต้องเผชิญกับการปรับ 1.3 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ สำหรับการละเมิดกฎการถ่ายโอนข้อมูล องค์กรต้องปฏิบัติตามหลักการทางจริยธรรมและข้อกำหนดด้านกฎระเบียบเพื่อหลีกเลี่ยงการดำเนินการทางกฎหมาย
• การรวมเข้ากับระบบที่มีอยู่: การรวมการประเมินความเสี่ยงด้วย AI เข้ากับกระบวนการทำงานด้านความปลอดภัยและเครื่องมือที่มีอยู่อาจซับซ้อน การไม่เข้ากันของระบบ ความแตกต่างในรูปแบบข้อมูล และความจำเป็นในการปรับแต่งอย่างกว้างขวางอาจขัดขวางการนำรับ

ข้อสรุป

การรวม AI เข้ากับการประเมินความเสี่ยงเป็นขั้นตอนที่ชาญฉลาดและจำเป็นในการป้องกันภัยคุกคามทางไซเบอร์ AI ช่วยเร่งกระบวนการ ปรับปรุงความแม่นยำ และระบุความเสี่ยงก่อนที่จะกลายเป็นปัญหาใหญ่

แม้ว่าจะมีความท้าทาย เช่น ต้องการข้อมูลจำนวนมากและรับประกันว่า AI ติดตั้งเข้ากับระบบปัจจุบัน แต่ประโยชน์ทำให้มันคุ้มค่ากับความพยายาม โดยการใช้ AI บริษัทสามารถนำหน้าภัยคุกคาม ลดต้นทุน และปกป้องข้อมูลได้ดีขึ้น

ค้นหาข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับความปลอดภัยทางไซเบอร์และ AI ที่ Unite.ai!