การนำ AI และ Machine Learning มาช่วยเพิ่มความปลอดภัยใน Network Segmentation สำหรับองค์กรในยุคดิจิทัล

การนำ AI และ Machine Learning มาช่วยเพิ่มความปลอดภัยใน
Network Segmentation สำหรับองค์กรในยุคดิจิทัล

Network Segmentation: การประยุกต์ใช้ AI และ Machine Learning

ในยุคดิจิทัลที่เครือข่าย (network) เป็นส่วนสำคัญที่เชื่อมโยงองค์กรต่างๆ เข้ากับระบบออนไลน์และข้อมูลสำคัญ การบริหารจัดการและความปลอดภัยของเครือข่ายจึงกลายเป็นหนึ่งในความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดของผู้ดูแลระบบและองค์กรต่างๆ หนึ่งในกลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพในการจัดการความปลอดภัยของเครือข่ายคือ “Network Segmentation” หรือการแบ่งเครือข่ายออกเป็นหลายส่วน โดยแต่ละส่วนจะถูกแยกจากกันเพื่อจำกัดการเข้าถึงและเพิ่มความปลอดภัยในระดับต่างๆ ในบทความที่แล้วได้พูดถึง PAM Solution มีบทบาทอย่างไรในการเสริมสร้าง Network Segmentation สามารถตามอ่านบทความได้ที่ PAM Solution กับ Network Segmentation: การเสริมความปลอดภัยของเครือข่ายองค์กร

ในบทความนี้เราจะสำรวจว่า AI (Artificial Intelligence) และ Machine Learning (ML) สามารถนำมาประยุกต์ใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการแบ่งเครือข่าย (network segmentation) ได้อย่างไร โดยเฉพาะในด้านการตรวจจับพฤติกรรมที่ผิดปกติ (anomaly detection) การคาดการณ์และตอบสนอง (predictive response) รวมถึงการจัดการการเข้าถึงข้อมูล (access control management) เป็นต้น

1. ความหมายและหลักการของ Network Segmentation

Network segmentation คือการแบ่งเครือข่ายเป็นส่วนย่อย ๆ ที่มีการควบคุมการเข้าถึงระหว่างกัน โดยแบ่งเครือข่ายใหญ่ ๆ ให้กลายเป็นส่วนย่อย ๆ ที่เรียกว่า “Segment” ซึ่งแต่ละ segment สามารถมีนโยบายการรักษาความปลอดภัยและการเข้าถึงที่แตกต่างกัน เช่น การแยกแผนกต่าง ๆ หรือระบบที่มีความสำคัญสูงออกจากส่วนอื่น ๆ การแบ่งเครือข่ายเช่นนี้ทำให้สามารถควบคุมการไหลของข้อมูลได้ดีขึ้น และจำกัดความเสียหายที่อาจเกิดขึ้นจากการโจมตี

ตัวอย่างเช่น การแยกระบบที่เชื่อมโยงกับผู้ใช้ภายนอก (external-facing systems) ออกจากเครือข่ายที่มีข้อมูลสำคัญ (critical internal systems) ช่วยลดโอกาสที่ผู้บุกรุกจะสามารถเข้าถึงข้อมูลที่มีความละเอียดอ่อนได้ในกรณีที่มีการเจาะระบบ

2. การนำ AI และ Machine Learning มาใช้ในการ Network Segmentation

การใช้ AI และ Machine Learning ในการแบ่งเครือข่ายช่วยให้สามารถจัดการเครือข่ายที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยสามารถช่วยในหลายด้าน เช่น การตรวจจับพฤติกรรมที่ผิดปกติ, การจำแนกประเภทของอุปกรณ์และผู้ใช้งาน, และการจัดการความเสี่ยง

2.1 การตรวจจับพฤติกรรมที่ผิดปกติ (Anomaly Detection)

หนึ่งในความท้าทายสำคัญในการแบ่งเครือข่ายคือการตรวจจับพฤติกรรมที่ผิดปกติที่อาจบ่งบอกถึงการโจมตีหรือการละเมิดความปลอดภัย เช่น การเข้าถึงข้อมูลที่ไม่ได้รับอนุญาตหรือการใช้ทรัพยากรที่เกินขีดจำกัด ด้วยการใช้ AI และ Machine Learning ในการตรวจจับ anomaly หรือการค้นหาพฤติกรรมที่ผิดปกติในเครือข่ายสามารถทำได้อย่างมีประสิทธิภาพ

โดยที่ ML models สามารถเรียนรู้จากข้อมูลประวัติการทำงานของเครือข่ายและสร้างรูปแบบพฤติกรรมปกติ เพื่อให้สามารถตรวจจับพฤติกรรมที่ผิดปกติได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ ตัวอย่างของเทคนิคที่สามารถนำมาใช้ได้แก่:

Unsupervised Learning: เทคนิคนี้ไม่ต้องใช้ข้อมูลที่มีการกำกับ เช่น การใช้ clustering algorithms เช่น K-Means หรือ DBSCAN เพื่อตรวจจับกิจกรรมที่แปลกประหลาดจากข้อมูลที่ไม่เคยเห็นมาก่อน

Supervised Learning: ใช้การเรียนรู้จากตัวอย่างข้อมูลที่มีการกำหนดประเภทเพื่อฝึกให้โมเดลรู้จักว่าพฤติกรรมใดเป็นปกติและพฤติกรรมใดเป็นผิดปกติ เช่น การใช้ decision trees หรือ neural networks เพื่อตรวจจับกิจกรรมที่ไม่เป็นปกติ

2.2 การจัดการการเข้าถึงข้อมูล (Access Control Management)

การแบ่งเครือข่ายสามารถควบคู่ไปกับการควบคุมการเข้าถึง (Access Control) ที่มีประสิทธิภาพ โดยการใช้ AI และ Machine Learning เพื่อวิเคราะห์และกำหนดนโยบายการเข้าถึงที่ดีที่สุดตามพฤติกรรมของผู้ใช้หรืออุปกรณ์

โดย AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลการใช้งานและรูปแบบการเข้าถึงของผู้ใช้ เพื่อนำมาปรับปรุงนโยบายการเข้าถึงให้มีความปลอดภัยมากขึ้น เช่น:

Behavioral Authentication: การใช้เทคนิค Machine Learning ในการตรวจจับพฤติกรรมของผู้ใช้ (เช่น เวลาเข้าถึง ระบบหรือแหล่งข้อมูลที่ใช้งานบ่อย) เพื่อกำหนดระดับความเสี่ยงหรืออนุญาตการเข้าถึง

Risk-based Access Control: การใช้ ML ในการประเมินความเสี่ยงจากผู้ใช้หรืออุปกรณ์ เช่น อุปกรณ์ที่ไม่คุ้นเคยหรือพฤติกรรมที่เปลี่ยนไปจากปกติ

2.3 การคาดการณ์และตอบสนอง (Predictive Response)

AI และ Machine Learning สามารถช่วยในการคาดการณ์เหตุการณ์ที่อาจเกิดขึ้นในอนาคตจากพฤติกรรมที่เกิดขึ้นในปัจจุบัน เช่น การคาดการณ์การโจมตีหรือการละเมิดความปลอดภัยที่อาจเกิดขึ้นในเครือข่าย ซึ่งช่วยให้ผู้ดูแลระบบสามารถตอบสนองได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

การคาดการณ์นี้สามารถทำได้ผ่านการใช้เทคนิคเช่น:

Time Series Analysis: การวิเคราะห์ข้อมูลที่มีการเปลี่ยนแปลงตามเวลา เช่น การตรวจสอบความผิดปกติในปริมาณการใช้งานเครือข่ายในช่วงเวลาหนึ่ง ๆ ซึ่งอาจชี้ให้เห็นถึงการโจมตีในอนาคต

Predictive Models: การใช้ machine learning models เช่น Random Forest หรือ Neural Networks เพื่อคาดการณ์พฤติกรรมที่อาจนำไปสู่การโจมตี

2.4 การจัดการทราฟฟิกและทรัพยากร (Traffic and Resource Management)

การใช้ AI และ Machine Learning ยังช่วยในการจัดการการไหลของทราฟฟิกในเครือข่ายและการใช้ทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพ การวิเคราะห์ข้อมูลจากเครือข่ายในเชิงลึกช่วยให้สามารถระบุปัญหาและการใช้งานที่ไม่เหมาะสมได้ทันที เช่น การใช้ deep packet inspection (DPI) หรือ anomaly-based intrusion detection systems (IDS)

3. ประโยชน์ของการใช้ AI และ Machine Learning ใน Network Segmentation

เพิ่มประสิทธิภาพในการตรวจจับภัยคุกคาม: AI และ ML ช่วยในการระบุภัยคุกคามได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำมากขึ้น โดยไม่ต้องพึ่งพากระบวนการที่เป็นเชิงลำดับขั้น (manual processes)

ช่วยในการปรับปรุงความปลอดภัย: การใช้ AI ช่วยให้ระบบสามารถรับรู้พฤติกรรมที่ผิดปกติจากเครือข่ายในรูปแบบที่มีความแม่นยำสูง ช่วยลดความเสี่ยงจากการโจมตี

การตอบสนองที่รวดเร็ว: เมื่อระบบสามารถคาดการณ์และตรวจจับปัญหาได้ล่วงหน้า การตอบสนองต่อเหตุการณ์จะมีความรวดเร็วและเหมาะสมมากยิ่งขึ้น

ปรับปรุงการจัดการเครือข่าย: AI ช่วยในการบริหารจัดการและการจัดสรรทรัพยากรในเครือข่ายได้อย่างเหมาะสม ลดความแออัดและปัญหาที่อาจเกิดจากการใช้งานทรัพยากรเกินขีดจำกัด

4. อุปสรรคและข้อควรระวัง

แม้ว่า AI และ ML จะมีศักยภาพในการปรับปรุงการแบ่งเครือข่าย แต่ก็ยังมีข้อควรระวังบางประการที่ต้องพิจารณา เช่น ความซับซ้อนในการตั้งค่าและการฝึกสอนโมเดลให้มีความแม่นยำสูง รวมถึงการพึ่งพาการใช้ข้อมูลที่มีคุณภาพและเชื่อถือได้

5. สรุป

การใช้ AI และ Machine Learning ในการแบ่งเครือข่ายเป็นวิธีการที่มีประสิทธิภาพในการเพิ่มความปลอดภัยของเครือข่ายในโลกยุคดิจิทัล โดยช่วยในการตรวจจับภัยคุกคาม การจัดการการเข้าถึงข้อมูล และการตอบสนองที่รวดเร็วต่อเหตุการณ์ที่ไม่คาดคิด แม้ว่าจะมีความท้าทายในการใช้งาน แต่การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีเหล่านี้สามารถช่วยให้เครือข่ายมีความปลอดภัยและมีประสิทธิภาพมากขึ้นในระยะยาว ในบทความถัดไป เราจะมาเจาะลึกกันต่อ ว่าปัจจุบันนี้ อุปกรณ์ Network และ Security แต่ละค่าย มีการนำ AI มาใช้งานอย่างไรกันบ้าง มีฟีเจอร์เด่นๆไดบ้างที่เป็นเรือธง รวมถึงการแข่งขันในตลาด AI ที่เป็นตลาดแห่งอนาคต ติดตามกันได้ในบทความหน้า

หากต้องการอ่านบทความด้วย  
Platform Facebook คลิกที่ลิงก์: การนำ AI และ Machine Learning มาช่วยเพิ่มความปลอดภัยใน Network Segmentation สำหรับองค์กรในยุคดิจิทัล
Platform Line OA คลิกที่ลิงก์: การนำ AI และ Machine Learning มาช่วยเพิ่มความปลอดภัยใน Network Segmentation สำหรับองค์กรในยุคดิจิทัล

ขอขอบคุณข้อมูลจาก :

Alshamrani, A., et al. (2020). “A Comprehensive Survey on Network Segmentation: Principles, Techniques, and Applications.” Journal of Computer Networks and Communications.

R. H. Miller, M. H. Zafar, and A. S. G. Dastjerdi. (2020). “Artificial Intelligence in Cybersecurity: Techniques, Applications, and Challenges.” IEEE Access.

Li, Y., et al. (2021). “Machine Learning for Network Security: A Survey.” IEEE Transactions on Network and Service Management.

อย่ารอช้า! มาปกป้ององค์กรของคุณตั้งแต่วันนี้
Netmarks (Thailand) พร้อมช่วยยกระดับความปลอดภัยของเครือข่ายด้วยโซลูชัน Network Segmentation ที่ครอบคลุมและออกแบบเฉพาะสำหรับองค์กรของคุณ หากท่านต้องการคำปรึกษาและรับคำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญโดยตรง สามารถติดต่อเราได้ที่

Website Contact Us: https://www.netmarks.co.th/contact-us 

E-mail: marketing@netmarks.co.th 

Facebook: Netmarks Thailand  

Line OA: @netmarksth   

Tel: 0-2726-9600 