คุณไม่ได้ขาดการแจ้งเตือน คุณแค่มีเวลาไม่พอที่จะคัดกรองพวกมัน
การแจ้งเตือนต้องมีบริบทก่อนที่คุณจะสามารถดำเนินการได้ นั่นหมายถึงการดึงข้อมูลจากบันทึกการใช้งาน รูปแบบการจราจร และเหตุการณ์ก่อนหน้าจากเครื่องมือต่างๆ ในขณะที่งานนี้กำลังดำเนินการอยู่ การตอบสนองจะช้าลงและคิวก็จะเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ
คุณสามารถทำให้ส่วนหนึ่งของกระบวนการนี้เป็นระบบอัตโนมัติได้ แต่ส่วนที่ยากกว่าคือการรู้วิธีนำไปใช้ ตามรายงานของ PwCช่องว่างด้านความรู้และทักษะเป็นอุปสรรคสำคัญที่สุดในการนำ AI มาใช้ในด้านการรักษาความปลอดภัยในช่วงปีที่ผ่านมา
บทความนี้สำรวจวิธีการใช้ AI สำหรับความปลอดภัยของเครือข่ายในกระบวนการทำงานประจำวัน โดยเริ่มจากการตรวจสอบการแจ้งเตือน ไปจนถึงการสืบสวนและติดตามผล คุณยังจะได้เห็นว่าการเก็บงานนั้นไว้ในClickUpช่วยให้ทีมของคุณมีที่เดียวในการดำเนินการเหตุการณ์ต่างๆ โดยไม่ต้องมีความเชี่ยวชาญในการทำงานอัตโนมัติอย่างลึกซึ้ง ⬇️
ปัญญาประดิษฐ์ (AI) สำหรับความปลอดภัยของเครือข่ายคืออะไร?
ปัญญาประดิษฐ์สำหรับความปลอดภัยของเครือข่าย หมายถึง ระบบที่วิเคราะห์กิจกรรมของเครือข่ายและ ช่วยในการตรวจจับ, ตรวจสอบ, และตอบสนองโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องจักรและการทำงานอัตโนมัติ
คุณใช้มันเมื่อการตรวจสอบด้วยมือไม่สามารถตามปริมาณของบันทึก, การจราจร, และพฤติกรรมของผู้ใช้ที่สร้างขึ้นโดยเครือข่ายของคุณได้ทัน แทนที่จะพึ่งพาเพียงกฎที่ตายตัวหรือลายเซ็นของภัยคุกคามที่รู้จัก, AI จะประเมินรูปแบบและการเบี่ยงเบนตามวิธีที่สภาพแวดล้อมของคุณทำงานตามปกติ
เมื่อกิจกรรมครอบคลุมหลายระบบ AI จะเชื่อมโยงสัญญาณเหล่านั้นเข้าด้วยกันเป็นมุมมองเดียว ทำให้การตรวจสอบเริ่มต้นด้วยบริบทแทนที่จะเป็นการแจ้งเตือนที่ไม่เกี่ยวข้องกัน
ทำไม AI จึงมีความสำคัญต่อความปลอดภัยของเครือข่าย?
ความจำเป็นในการใช้ AI จะปรากฏขึ้นเมื่อการตรวจสอบและการตอบสนองไม่สามารถตามทันกิจกรรมของเครือข่ายได้
สภาพแวดล้อมของคุณสร้างบันทึกข้อมูล การจราจร และการกระทำของผู้ใช้อย่างต่อเนื่อง และผู้โจมตีใช้ระบบอัตโนมัติเพื่อเคลื่อนไหวได้เร็วกว่าการตรวจสอบด้วยมือ เมื่อปริมาณเพิ่มขึ้น การตรวจสอบจะกลายเป็นล่าช้า คุณตรวจสอบการแจ้งเตือนในภายหลัง และคุณสูญเสียโอกาสในการตอบสนองอย่างรวดเร็ว
ช่องว่างนั้นกว้างขึ้นเมื่อสภาพแวดล้อมขยายตัว คุณเพิ่มบริการคลาวด์ การเข้าถึงระยะไกล และอุปกรณ์ที่เชื่อมต่อ แต่ยังคงกระบวนการสืบสวนเดิมไว้ แต่ละจุดเข้าใหม่เพิ่มสิ่งที่ต้องตรวจสอบมากขึ้น ในขณะที่ทีมของคุณยังคงตรวจสอบในอัตราเดิม
ประโยชน์ของ AI ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ปรากฏให้เห็นในตอนนี้เพราะมันเปลี่ยนวิธีการตรวจสอบและการจัดลำดับความสำคัญภายใต้แรงกดดัน:
- ระบบ AI รับหน้าที่งานตรวจสอบเบื้องต้นโดยการวิเคราะห์กิจกรรม, จัดกลุ่มสัญญาณที่เกี่ยวข้อง, และกำหนดลำดับความสำคัญเบื้องต้นก่อนที่นักวิเคราะห์จะเข้ามาดำเนินการ
- มันเรียนรู้พฤติกรรมพื้นฐานของผู้ใช้, อุปกรณ์, และระบบต่าง ๆ และแจ้งเตือนการเบี่ยงเบนเมื่อปรากฏขึ้น, ระบุภัยคุกคามที่เกิดขึ้นใหม่ในเวลาที่เหมาะสม
- มันประเมินกิจกรรมในบริบทและป้องกันไม่ให้ผลบวกปลอมดันเหตุการณ์จริงลงไปในคิว ทำให้เสียงเตือนลดลง
🔍 คุณทราบหรือไม่? Gartner รายงานว่า62% ขององค์กรประสบกับการโจมตีแบบดีพเฟคอย่างน้อยหนึ่งครั้งในช่วง 12 เดือนที่ผ่านมา ซึ่งเกี่ยวข้องกับการใช้เทคนิคทางจิตวิทยาหรือการโจมตีกระบวนการอัตโนมัติ
การทำงานของปัญญาประดิษฐ์ในความปลอดภัยของเครือข่าย
ปัญญาประดิษฐ์ในความปลอดภัยทางไซเบอร์ไม่ใช่ระบบเดียวที่ตัดสินใจโดยลำพัง แต่เป็นชุดของเทคนิคที่ปรากฏในขั้นตอนต่างๆ ของการตรวจจับ การสืบสวน และการตอบสนอง
การตรวจจับความผิดปกติและการวิเคราะห์พฤติกรรม
ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ใช้สองแนวทางที่พบได้บ่อยเพื่อเรียนรู้ว่ากิจกรรมปกติในสภาพแวดล้อมของคุณเป็นอย่างไร:
- การวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้และองค์กร (UEBA) ติดตามพฤติกรรมของผู้ใช้และระบบต่างๆ ตลอดระยะเวลาหนึ่ง โดยเน้นกิจกรรมต่างๆ เช่น การเข้าสู่ระบบในเวลาที่ไม่ปกติ การเข้าถึงทรัพยากรที่ไม่คุ้นเคย หรือการถ่ายโอนข้อมูลที่อยู่นอกเหนือรูปแบบปกติ
- ระบบตรวจจับและตอบสนองเหตุการณ์ด้านเครือข่าย (NDR) ทำการตรวจสอบการจราจรบนเครือข่าย คอยมองหาสัญญาณของการเคลื่อนไหวในแนวนอน การสื่อสารแบบสั่งการและควบคุม หรือการที่ข้อมูลออกจากเครือข่ายโดยไม่คาดคิด
แนวทางนี้ไม่พึ่งพาซิกเนเจอร์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า การตรวจจับจะอิงตามพฤติกรรม ซึ่งช่วยให้ภัยคุกคามที่ไม่เคยพบเห็นมาก่อนสามารถปรากฏขึ้นได้โดยไม่ต้องรอการอัปเดตกฎ
การตอบสนองต่อภัยคุกคามโดยอัตโนมัติ
เมื่อกิจกรรมข้ามเกณฑ์ความมั่นใจแล้ว การตอบสนองไม่จำเป็นต้องรอการดำเนินการด้วยตนเอง ระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถกระตุ้นการดำเนินการที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเพื่อจำกัดผลกระทบในขณะที่การตรวจสอบยังคงดำเนินต่อไป
ClickUp Automationsรองรับสิ่งนี้โดยให้คุณสร้างเวิร์กโฟลว์การตอบกลับโดยใช้เครื่องมือสร้าง AI ที่ใช้ภาษาทั่วไป คุณอธิบายว่าควรเกิดอะไรขึ้นเมื่อเงื่อนไขบางอย่างเกิดขึ้น และการทำงานอัตโนมัติจะถูกกำหนดค่าโดยตรงในพื้นที่ โฟลเดอร์ หรือรายการที่เกี่ยวข้อง สิ่งนี้ทำให้ง่ายต่อการแปลงกฎการตอบกลับให้เป็นการดำเนินการโดยไม่ต้องใช้สคริปต์หรือเครื่องมือที่กำหนดเอง
การตอบสนองที่พบบ่อยรวมถึงการแยกจุดสิ้นสุดที่ถูกละเมิดออกจากระบบ การบล็อกที่อยู่ IP ที่น่าสงสัย หรือการปิดใช้งานบัญชีที่แสดงสัญญาณของการถูกยึดครอง สำหรับการดำเนินการที่มีความเสี่ยงสูง การตอบสนองอาจถูกระงับไว้เพื่อรอการอนุมัติจากนักวิเคราะห์ ดังนั้นระบบอัตโนมัติจึงสนับสนุนการตัดสินใจโดยไม่ตัดการควบคุมออกไป
สิ่งนี้ช่วยลดระยะเวลาช่องว่างระหว่างการตรวจจับและการควบคุม ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งในระหว่างการโจมตีที่รวดเร็ว
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และการจัดลำดับความสำคัญของภัยคุกคาม
AI ยังถูกใช้ก่อนที่เหตุการณ์จะเกิดขึ้น. แบบจำลองวิเคราะห์ข้อมูลการโจมตีในอดีตและข่าวกรองภัยคุกคามภายนอกเพื่อระบุความเสี่ยงใดที่มีความเกี่ยวข้องมากที่สุดกับสภาพแวดล้อมของคุณ.
แทนที่จะจัดการกับช่องโหว่ทุกจุดในลักษณะเดียวกัน ปัญญาประดิษฐ์ (AI) จะช่วยจัดลำดับความสำคัญของปัญหาโดยพิจารณาจากความเป็นไปได้ในการถูกโจมตีและผลกระทบที่อาจเกิดขึ้น ซึ่งช่วยเปลี่ยนทิศทางความพยายามไปสู่การแก้ไขจุดที่มีความสำคัญสูงสุด แทนที่จะมุ่งเน้นเพียงคะแนนความรุนแรงของแต่ละช่องโหว่เพียงอย่างเดียว
การวิเคราะห์ภาษาเพื่อการตรวจจับการหลอกลวงทางอีเมล
การโจมตีหลายครั้งเริ่มต้นด้วยการสื่อสาร ไม่ใช่ด้วยมัลแวร์ การประมวลผลภาษาธรรมชาติถูกนำมาใช้เพื่อวิเคราะห์เนื้อหาอีเมลและการส่งข้อความเพื่อหาสัญญาณของการหลอกลวงทางสังคม
ระบบเหล่านี้มองไกลกว่าคำค้นหา. พวกมันประเมินน้ำเสียง, โครงสร้าง, และเจตนา รวมถึงสัญญาณของความเร่งด่วน, รูปแบบการแอบอ้าง, และคำขอที่ไม่สอดคล้องกับพฤติกรรมสื่อสารปกติ. สิ่งนี้ทำให้การตรวจจับมีประสิทธิภาพมากขึ้นต่อการโจมตีแบบฟิชชิงและการบุกรุกอีเมลทางธุรกิจที่หลีกเลี่ยงตัวบ่งชี้ที่ชัดเจน.
🧠 ข้อเท็จจริงสนุกๆ: Mandiant รายงานว่าเวลาเฉลี่ยที่มัลแวร์อยู่ในระบบทั่วโลกอยู่ที่ 11 วัน ในฉบับผู้บริหาร เวลาเฉลี่ยที่มัลแวร์อยู่ในระบบจะเพิ่มขึ้นเป็น26 วัน เมื่อมีการแจ้งเตือนจากหน่วยงานภายนอกถึงเหยื่อ
ความปลอดภัยเครือข่ายแบบดั้งเดิมเทียบกับความปลอดภัยที่ขับเคลื่อนด้วย AI
การควบคุมแบบดั้งเดิม เช่น ไฟร์วอลล์ ซิกเนเจอร์ และกฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ยังคงมีบทบาทสำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการป้องกันภัยคุกคามที่รู้จักและการบังคับใช้นโยบาย ปัญหาจะเกิดขึ้นเมื่อกิจกรรมไม่ตรงกับสิ่งที่กฎเหล่านั้นคาดหวัง หรือเมื่อปริมาณงานมากเกินกว่าที่มนุษย์จะสามารถตรวจสอบได้ทันเวลา
AI ไม่ได้มาแทนที่ระบบความปลอดภัยแบบดั้งเดิม แต่จะเปลี่ยนแปลงวิธีการตรวจจับและตอบสนองเมื่อรูปแบบไม่ชัดเจน สัญญาณขาดความต่อเนื่อง หรือเมื่อความรวดเร็วสำคัญกว่าความแม่นยำสมบูรณ์แบบ
| แง่มุม | ความปลอดภัยแบบดั้งเดิม | ระบบความปลอดภัยที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ |
|---|---|---|
| การตรวจจับ | อิงกฎเกณฑ์และขับเคลื่อนด้วยลายเซ็น | พฤติกรรมและรูปแบบ |
| การคุ้มครองภัยคุกคาม | ภัยคุกคามที่เป็นที่รู้จักเป็นหลัก | รูปแบบกิจกรรมที่รู้จักและรูปแบบกิจกรรมใหม่ |
| การปรับตัว | การอัปเดตด้วยตนเอง | การเรียนรู้อย่างต่อเนื่องและการปรับแต่ง |
| ขนาด | จำกัดโดยความสามารถในการตรวจสอบ | รองรับปริมาณข้อมูลสูง |
| การตอบกลับ | ด้วยตนเองหรือล่าช้า | อัตโนมัติหรือเกือบเรียลไทม์ |
| ผลบวกลวง | สูงขึ้นพร้อมเกณฑ์คงที่ | ลดด้วยระบบให้คะแนนที่ตระหนักถึงบริบท |
ในทางปฏิบัติ คุณใช้ทั้งสองอย่างร่วมกัน การควบคุมแบบดั้งเดิมช่วยปกป้องคุณจากภัยคุกคามที่รู้จัก AIช่วยลดการตรวจสอบด้วยตนเอง จัดกลุ่มกิจกรรมที่เกี่ยวข้อง และเร่งการตอบสนองเมื่อพฤติกรรมอยู่นอกเหนือรูปแบบที่รู้จัก
📮 ClickUp Insight: มืออาชีพโดยเฉลี่ยใช้เวลา 30 นาทีขึ้นไปต่อวันในการค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับงาน—นั่นคือมากกว่า 120 ชั่วโมงต่อปีที่สูญเสียไปกับการค้นหาอีเมล, กระทู้ใน Slack และไฟล์ที่กระจัดกระจาย ผู้ช่วย AI อัจฉริยะที่ฝังอยู่ในพื้นที่ทำงานของคุณสามารถเปลี่ยนแปลงสิ่งนี้ได้ เข้าสู่ClickUp Brain มันมอบข้อมูลเชิงลึกและคำตอบทันทีโดยการดึงเอกสาร การสนทนา และรายละเอียดงานที่ถูกต้องขึ้นมาในเวลาเพียงไม่กี่วินาที—เพื่อให้คุณหยุดค้นหาและเริ่มทำงานได้ทันที 💫 ผลลัพธ์จริง: ทีมอย่าง QubicaAMF สามารถประหยัดเวลาได้มากกว่า 5 ชั่วโมงต่อสัปดาห์โดยใช้ ClickUp—นั่นคือมากกว่า 250 ชั่วโมงต่อคนต่อปี—ด้วยการกำจัดกระบวนการจัดการความรู้ที่ล้าสมัย ลองจินตนาการดูว่าทีมของคุณจะสามารถสร้างอะไรได้บ้างหากมีเวลาเพิ่มอีกหนึ่งสัปดาห์ในแต่ละไตรมาส!
กรณีการใช้งาน AI ในความปลอดภัยของเครือข่าย
กรณีการใช้งาน AI ต่อไปนี้ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์สอดคล้องกับจุดต่าง ๆ ในกระบวนการทำงานที่การตรวจสอบโดยมนุษย์ต้องชะลอตัวลงเนื่องจากปริมาณงานสูงหรือบริบทกระจายอยู่ในหลายระบบ
แต่ละตัวอย่างแสดงให้เห็นว่า AI ช่วยลดความยุ่งยากในการตัดสินใจได้อย่างไร โดยไม่ต้องแทนที่การควบคุมที่มีอยู่หรือต้องการระบบอัตโนมัติแบบครบวงจร
- การจัดการตัวตนและการเข้าถึง (IAM): ตรวจจับการใช้ข้อมูลประจำตัวในทางที่ผิดโดยการระบุการเดินทางที่เป็นไปไม่ได้ เวลาการเข้าสู่ระบบที่ผิดปกติ หรือความพยายามในการกรอกข้อมูลประจำตัวจำนวนมากในวงกว้าง ก่อนที่การเข้าถึงจะแพร่กระจายไปมากขึ้น
- การตรวจจับและตอบสนองต่อภัยคุกคามที่ปลายทาง (EDR): ตรวจสอบพฤติกรรมของกระบวนการและกิจกรรมของไฟล์เพื่อตรวจจับการดำเนินการของมัลแวร์ รูปแบบการเข้ารหัสของแรนซัมแวร์ หรือกระบวนการที่ไม่ได้รับอนุญาตในพื้นหลังบนอุปกรณ์ของผู้ใช้
- ความปลอดภัยบนคลาวด์: ติดตามการเปลี่ยนแปลงการกำหนดค่า,การใช้ API, และการเคลื่อนย้ายข้อมูลระหว่างบริการเพื่อเปิดเผยกิจกรรมที่อยู่นอกเหนือพฤติกรรมที่คาดหวังภายในสภาพแวดล้อมบนคลาวด์
- การวิเคราะห์การจราจรของเครือข่าย: วิเคราะห์รูปแบบการจราจรเพื่อระบุการสื่อสารแบบคำสั่งและควบคุม, การเคลื่อนไหวในแนวนอน, และการนำข้อมูลออกไป, รวมถึงกิจกรรมที่ซ่อนอยู่ภายในข้อมูลที่ถูกเข้ารหัส
- การสอบสวนเหตุการณ์: เชื่อมโยงเหตุการณ์ที่เกี่ยวข้อง, สร้างลำดับเหตุการณ์ใหม่, และเปิดเผยสาเหตุที่อาจเป็นต้นตอ, เพื่อให้การสอบสวนไม่เริ่มต้นจากบันทึกดิบเมื่อเกิดเหตุการณ์
- การจัดการช่องโหว่:จัดลำดับความสำคัญของช่องโหว่ตามความเป็นไปได้ในการถูกโจมตีและการเปิดเผยภายในสภาพแวดล้อมเฉพาะของคุณ
- การตรวจจับภัยคุกคามจากภายใน: ตรวจจับการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมที่อาจบ่งชี้ถึงการถูกบุกรุกบัญชีหรือกิจกรรมที่เป็นอันตรายจากบุคคลภายใน เช่น รูปแบบการเข้าถึงที่ไม่ปกติหรือการเปลี่ยนแปลงในการใช้ข้อมูล
💡 เคล็ดลับจากผู้เชี่ยวชาญ: มีเพียง29% ขององค์กรเท่านั้นที่ฝึกอบรมพนักงานที่ไม่ใช่สายงานความปลอดภัยให้สามารถเปลี่ยนไปทำงานในตำแหน่งด้านความปลอดภัยได้ แม้ว่าจะมีเครื่องมือพร้อมใช้งานแล้วก็ตาม การนำเครื่องมือเหล่านี้ไปใช้ยังมีอยู่อย่างจำกัด
คุณสามารถปิดช่องว่างนี้บางส่วนในเชิงปฏิบัติการได้ด้วยClickUp University นักวิเคราะห์ ทีมไอที และบทบาทที่เกี่ยวข้องสามารถเรียนรู้เกี่ยวกับกระบวนการทำงานของเหตุการณ์ การจัดทำเอกสาร และการประสานงานการตอบสนองภายใน ClickUp พื้นฐานที่แบ่งปันกันนี้ทำให้ง่ายขึ้นสำหรับผู้คนมากขึ้นในการสนับสนุนงานด้านความปลอดภัยโดยไม่ต้องมีความเชี่ยวชาญในการตรวจจับหรือการอัตโนมัติขั้นสูงตั้งแต่ต้น
ความท้าทายของการใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อความปลอดภัยของเครือข่าย
AI เปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานด้านความปลอดภัยของคุณ แต่ไม่ได้ทดแทนความจำเป็นในการมีโครงสร้างการกำกับดูแลข้อมูล หรือการดำเนินงานที่ชัดเจน เมื่อคุณพึ่งพา AI มากขึ้นในการรักษาความปลอดภัยและตรวจสอบเครือข่าย ช่องว่างในการปฏิบัติตามข้อกำหนด ความเป็นเจ้าของ และกระบวนการทำงานจะกลายเป็นข้อจำกัดที่คุณพบเจอเป็นอันดับแรก
คุณภาพและความครอบคลุมของข้อมูล
ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ขึ้นอยู่กับข้อมูลที่สม่ำเสมอและเชื่อถือได้ หากบันทึกข้อมูลไม่สมบูรณ์ ล่าช้า หรือถูกจัดรูปแบบไม่ถูกต้อง คุณภาพของการตรวจจับจะลดลง และการแจ้งเตือนจะขาดบริบท
✅ วิธีแก้ไข: มาตรฐานแหล่งที่มาของบันทึกตั้งแต่เนิ่นๆ กำหนดฟิลด์ข้อมูลที่จำเป็น และตรวจสอบความครอบคลุมก่อนที่จะขยายระบบอัตโนมัติ
การเบี่ยงเบนของแบบจำลอง
พฤติกรรมเครือข่ายของคุณเปลี่ยนแปลงไปตามกาลเวลา เมื่อคุณเพิ่มแอปพลิเคชันใหม่ เปลี่ยนรูปแบบการเข้าถึง หรือปรับเปลี่ยนกระบวนการทำงาน โมเดลที่เคยทำงานได้ดีอาจสูญเสียความแม่นยำ เว้นแต่คุณจะตรวจสอบและฝึกฝนโมเดลเหล่านั้นอย่างสม่ำเสมอ
✅ วิธีแก้ไข: ตรวจสอบประสิทธิภาพการตรวจจับอย่างต่อเนื่องและฝึกอบรมโมเดลใหม่เป็นส่วนหนึ่งของการดำเนินงานด้านความปลอดภัยตามปกติ ไม่ใช่เป็นเพียงงานที่ทำครั้งเดียว
ช่องว่างในการบูรณาการ
เครื่องมือ AIจำเป็นต้องเข้าถึงระบบความปลอดภัยที่มีอยู่เพื่อเชื่อมโยงกิจกรรมได้อย่างมีประสิทธิภาพ เมื่อการบูรณาการเป็นเพียงบางส่วนหรือเปราะบาง สัญญาณจะยังคงแยกตัวและทำให้การสืบสวนช้าลง
✅ วิธีแก้ไข: เริ่มต้นด้วยการผสานระบบที่รองรับกระบวนการตรวจสอบและตอบสนองตั้งแต่ต้นจนจบ ไม่ใช่เพียงการตรวจจับแยกส่วน
ความสามารถในการอธิบายที่จำกัด
บางรุ่นจะแจ้งเตือนกิจกรรมโดยไม่อธิบายเหตุผลเบื้องหลัง เมื่อคุณไม่สามารถเห็นได้ว่าทำไมระบบถึงแจ้งเตือน คุณจะต้องใช้เวลามากขึ้นในการตรวจสอบความถูกต้อง และคุณจะลังเลที่จะเชื่อถือการดำเนินการอัตโนมัติ
✅ วิธีแก้ไข:ใช้เวิร์กโฟลว์และโมเดลที่เปิดเผยสัญญาณและเส้นทางการตัดสินใจที่มีส่วนร่วม เพื่อให้ผู้วิเคราะห์สามารถตรวจสอบและดำเนินการได้อย่างรวดเร็ว
เทคนิคการต่อสู้
ผู้โจมตีทดสอบและปรับตัวต่อระบบการตรวจจับอย่างต่อเนื่อง การปนเปื้อนข้อมูลอย่างค่อยเป็นค่อยไปและการกระทำที่หลบเลี่ยงสามารถลดประสิทธิภาพของแบบจำลองได้หากไม่มีการป้องกันไว้
✅ วิธีแก้ไข: ผสานการตรวจจับพฤติกรรมเข้ากับมาตรการป้องกัน เช่น การตรวจสอบความถูกต้อง การตรวจสอบโดยมนุษย์สำหรับกิจกรรมที่มีผลกระทบสูง และการทดสอบโมเดลอย่างต่อเนื่อง
ทักษะและความพร้อมในการปฏิบัติงาน
การดำเนินงานด้านความปลอดภัยด้วย AI ต้องอาศัยการประสานงานระหว่างทีมความปลอดภัย ทีมปฏิบัติการ และทีมข้อมูล ช่องว่างในด้านการรับผิดชอบหรือความเชี่ยวชาญจะจำกัดมูลค่าที่ระบบอัตโนมัติสามารถส่งมอบได้
✅ วิธีแก้ไข: กำหนดความรับผิดชอบที่ชัดเจนสำหรับการกำกับดูแลโมเดลการจัดการเหตุการณ์ และการติดตามผล และฝังการตัดสินใจของ AI ลงในกระบวนการทำงานด้านความปลอดภัยที่มีอยู่ แทนที่จะสร้างชั้นแยกต่างหาก
แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการนำ AI มาใช้ในความปลอดภัยของเครือข่าย
คุณจะได้รับผลลัพธ์ที่ดีที่สุดจากเครื่องมือความปลอดภัยทางไซเบอร์ของ AI เมื่อคุณแนะนำเครื่องมือเหล่านี้ด้วยวัตถุประสงค์ที่ชัดเจน และนำมาใช้เป็นส่วนหนึ่งของการปฏิบัติการด้านความปลอดภัยประจำวันของคุณ
เริ่มต้นด้วยกรณีการใช้งานที่กำหนดไว้อย่างชัดเจน
เลือกปัญหาเฉพาะที่ต้องการแก้ไข เช่นการลดเหตุการณ์การหลอกลวงทางอีเมลหรือการตรวจจับการเคลื่อนไหวในแนวนอน ใช้งาน AI ในจุดที่สามารถวัดผลลัพธ์ได้ แทนที่จะเปิดใช้งานอย่างกว้างขวางแล้วค่อยคัดกรองผลลัพธ์ในภายหลัง
จัดเตรียมรากฐานข้อมูลให้พร้อม
ระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) ต้องอาศัยข้อมูลที่สม่ำเสมอ ก่อนการใช้งาน ควรตรวจสอบแหล่งข้อมูลบันทึกของคุณเพื่อให้แน่ใจว่ามีข้อมูลครอบคลุมครบถ้วน มีเวลาที่บันทึกอย่างถูกต้องและมีการจัดการข้อมูลอย่างเหมาะสม โดยเฉพาะข้อมูลที่มีความอ่อนไหว
วางแผนการผสานระบบก่อนการนำไปใช้งาน
แผนผังการไหลของผลลัพธ์จาก AI ไปยังเครื่องมือ SIEM, SOAR และเครื่องมือปลายทางที่คุณมีอยู่ การตรวจจับโดยไม่มีเส้นทางที่ชัดเจนในการสืบสวนและตอบสนองจะเพิ่มอุปสรรคแทนที่จะลดมันลง
ให้มนุษย์รับรู้ข้อมูลอยู่เสมอ
กำหนดเส้นทางการยกระดับปัญหาไว้ล่วงหน้า ตัดสินใจว่าการดำเนินการใดสามารถดำเนินการได้โดยอัตโนมัติและรายการใดที่ต้องการการอนุมัติจากนักวิเคราะห์ เพื่อให้ระบบอัตโนมัติสนับสนุนการตอบสนองโดยไม่สูญเสียการควบคุม
ติดตามประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง
ตรวจสอบความถูกต้องของการตรวจจับของโมเดล, การตรวจจับผิดพลาด, และผลลัพธ์ของการตอบสนองตลอดเวลา. ให้การปรับแต่งโมเดลเป็นงานปฏิบัติการที่ต้องทำอย่างต่อเนื่อง ไม่ใช่ขั้นตอนการจัดเตรียม.
บันทึกและปรับปรุงขั้นตอนการทำงาน
สร้างคู่มือปฏิบัติการ (runbooks) สำหรับการจัดการการแจ้งเตือนที่เกิดจาก AI ใช้ผลลัพธ์จากการสืบสวนเพื่อปรับเกณฑ์การแจ้งเตือน ปรับปรุงตรรกะการเชื่อมโยงข้อมูล และเพิ่มความเข้มงวดของขั้นตอนการตอบสนองเมื่อเงื่อนไขเปลี่ยนแปลง
ClickUp สนับสนุนการทำงานด้านความปลอดภัยที่เสริมด้วย AI อย่างไร
คุณสามารถระบุการแจ้งเตือนที่ควรได้รับความสนใจด้วย AI ได้ แต่มีข้อควรระวังที่สำคัญเกี่ยวกับขั้นตอนถัดไป
เมื่อมีการแจ้งเตือนที่ต้องการการดำเนินการ คุณมักจะแบ่งการสืบสวนและการตอบสนองออกเป็นเครื่องมือต่างๆ คุณตรวจสอบหลักฐานในระบบหนึ่ง พูดคุยเกี่ยวกับผลการค้นพบในแชท ติดตามการแก้ไขในอีกระบบหนึ่ง และรวบรวมรายงานในภายหลัง เมื่อมีคนเข้ามามากขึ้นบริบทจะกระจัดกระจายและความเร็วในการตอบสนองลดลง แม้ว่าการตรวจจับจะทำงานสำเร็จแล้วก็ตาม
ClickUp สามารถเก็บงานนั้นไว้ในกระบวนการทำงานเดียวแทนที่จะปล่อยให้กระจัดกระจาย
เปลี่ยนการแจ้งเตือนให้กลายเป็นเหตุการณ์ที่สามารถติดตามได้
เมื่อสัญญาณจาก AI ต้องการการดำเนินการ มันจำเป็นต้องมีผู้รับผิดชอบและสถานที่ในการพัฒนา ใน ClickUp แต่ละเหตุการณ์จะกลายเป็นงานที่ครอบคลุมวงจรชีวิตของการสืบสวนและการตอบสนองทั้งหมด
งานใน ClickUpนั้นทำหน้าที่เป็นบันทึกการทำงานของเหตุการณ์ คุณบันทึกผลการค้นพบโดยตรงขณะตรวจสอบกิจกรรม แนบไฟล์บันทึกและภาพหน้าจอเป็นหลักฐาน และอัปเดตสถานะเมื่อความรุนแรงเปลี่ยนแปลง งานจะแสดงความเป็นเจ้าของที่ชัดเจนในทุกขั้นตอน ดังนั้นคุณจึงไม่ต้องเดาว่าใครเป็นผู้รับผิดชอบจากกระทู้แชทหรือตั๋วงานข้างเคียง
นี่คือวิธีที่พวกเขาทำให้การจัดการเหตุการณ์ง่ายขึ้น:
- งานที่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์รวบรวมบันทึก, ภาพหน้าจอ, และลิงก์ภายนอกไว้ในที่เดียวเพื่อให้ผู้ตรวจสอบไม่ต้องกระโดดไปมาระหว่างเครื่องมือเพื่อสร้างบริบทขึ้นมาใหม่
- สถานะและลำดับความสำคัญของงานสะท้อนถึงสถานะปัจจุบันของเหตุการณ์ ซึ่งช่วยขจัดความคลุมเครือระหว่างการส่งต่อหรือเปลี่ยนกะ
- ความสัมพันธ์ของงานเชื่อมโยงงานติดตามแก้ไขหรือการตรวจสอบกลับไปยังเหตุการณ์เดิม เพื่อให้การตอบสนองไม่สิ้นสุดเพียงแค่การควบคุมสถานการณ์
พูดง่ายๆ ก็คือ งานใน ClickUp จะอยู่ที่ศูนย์กลางของพื้นที่ทำงาน ทำหน้าที่เป็นจุดอ้างอิงสำหรับทุกสิ่งที่ตามมา ไม่ใช่แค่ตั๋วอีกใบที่ต้องจัดการเท่านั้น
การรักษาขั้นตอนและประวัติให้ใกล้เคียงกับการตอบสนองแบบเรียลไทม์
ทุกการสลับเครื่องมือระหว่างเหตุการณ์มีค่าใช้จ่าย หากคู่มือการดำเนินงานและการสืบสวนในอดีตของคุณอยู่นอกกระบวนการตอบสนอง คุณจะต้องจ่ายค่าใช้จ่ายนั้นซ้ำแล้วซ้ำอีกในขณะที่เวลาเดินต่อไป
ClickUp Docsเก็บคู่มือการตอบสนอง, รายการตรวจสอบการสืบสวน, และการทบทวนหลังเหตุการณ์ไว้เชื่อมโยงโดยตรงกับงานของเหตุการณ์นั้น นักวิเคราะห์สามารถเปิดขั้นตอนที่เกี่ยวข้องในระหว่างการตอบสนองแบบเรียลไทม์, ทำตามขั้นตอนไปทีละขั้นตอน, และบันทึกจุดที่ความเป็นจริงแตกต่างจากขั้นตอนที่บันทึกไว้
การอัปเดตเหล่านั้นยังคงแนบอยู่กับเหตุการณ์ ซึ่งหมายความว่าการทบทวนหลังเหตุการณ์จะเริ่มต้นด้วยบริบทที่ถูกต้องแทนที่จะเป็นการพึ่งความจำ
ClickUp Brainทำงานโดยตรงข้ามงานและเอกสารในขณะที่การสืบสวนดำเนินไป มันสรุปความคืบหน้า ดึงการตัดสินใจสำคัญจากความคิดเห็น และร่างการอัปเดตเหตุการณ์โดยใช้กิจกรรมงานแบบเรียลไทม์ ทีมงานของคุณสามารถรักษาเอกสารให้ทันสมัยในขณะที่ตอบสนอง แทนที่จะต้องสร้างเหตุการณ์ใหม่หลังจากเหตุการณ์ได้ชะลอตัวลงแล้ว
ลดการส่งต่อเมื่อเหตุการณ์ทวีความรุนแรง
เมื่อเหตุการณ์พัฒนาขึ้น การประสานงานมักจะล้มเหลวที่จุดเปลี่ยนผ่าน ความรุนแรงเปลี่ยนแปลง ความรับผิดชอบเปลี่ยนไป และความต้องการในการมองเห็นของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียมักเกิดขึ้นพร้อมกัน
ClickUp Automationsจัดการการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ตามสถานะของงานแทนการติดตามผลด้วยตนเอง:
- การระบุเหตุการณ์ว่าเป็นเหตุการณ์วิกฤตจะปรับปรุงความสำคัญและความรับผิดชอบโดยอัตโนมัติ ทำให้การยกระดับเริ่มต้นทันที
- การปิดล้อมจะสร้างและเชื่อมโยงงานแก้ไขและงานติดตามผลกับเหตุการณ์เดิมโดยอัตโนมัติ
- การเปลี่ยนแปลงสถานะงานหรือผู้รับผิดชอบจะแจ้งเตือนผู้มีส่วนเกี่ยวข้องที่เหมาะสมโดยอัตโนมัติ โดยไม่ต้องพึ่งพาข้อความแจ้งเตือนเพิ่มเติม
โครงสร้างข้อมูลเหตุการณ์ในCustom Fieldsจะช่วยจัดระเบียบข้อมูลตลอดกระบวนการตอบสนอง นักวิเคราะห์สามารถอัปเดตระดับความรุนแรง ระบบที่ได้รับผลกระทบ ผลกระทบต่อการปฏิบัติตามข้อกำหนด และสถานะการแก้ไขได้โดยตรงในภารกิจขณะปฏิบัติงาน รายงานและการตรวจสอบจะสะท้อนให้เห็นถึงสิ่งที่ทีมดำเนินการในระหว่างเหตุการณ์จริง ไม่ใช่สิ่งที่ใครบางคนสร้างขึ้นใหม่ในภายหลัง
การรักษาการมองเห็นขณะทำงาน
เมื่อมีเหตุการณ์หลายอย่างเกิดขึ้นพร้อมกัน การมองเห็นกลายเป็นปัญหาในการดำเนินการ ลูกค้าเป้าหมายมีความสนใจมากขึ้นในการดูว่ากำลังเกิดอะไรขึ้นในขณะนี้ เพื่อที่พวกเขาจะได้ปรับการตอบสนองก่อนที่จะเกิดความล่าช้าสะสม
แดชบอร์ดของ ClickUpดึงข้อมูลจากงานเดียวกันที่ทีมของคุณใช้เพื่อตรวจสอบและตอบสนองต่อเหตุการณ์ต่างๆ เมื่อผู้วิเคราะห์อัปเดตสถานะงาน ผู้รับผิดชอบ หรือความรุนแรง แดชบอร์ดจะอัปเดตตามไปด้วย ทีมของคุณจะไม่ต้องติดตามงานด้วยตนเอง และผู้นำจะเห็นการทำงานตอบสนองแบบเรียลไทม์แทนที่จะเป็นสรุปที่ล่าช้า
แดชบอร์ดสนับสนุนการตอบสนองเชิงรุกโดยการทำให้สัญญาณสำคัญมองเห็นได้:
- แสดงเหตุการณ์ที่ใช้งานอยู่ทั้งหมดโดยจัดกลุ่มตามความรุนแรงและสถานะ เพื่อให้ผู้นำการตอบสนองสามารถเห็นปัญหาที่ต้องให้ความสนใจก่อนโดยไม่ต้องเปิดงานแต่ละรายการ
- บล็อกเหตุการณ์ที่เกิดบนพื้นผิวโดยการดึงข้อมูลโดยตรงจากสถานะงานและข้อพึ่งพา ซึ่งช่วยให้ทีมสามารถเข้าแทรกแซงได้ก่อนที่งานตอบสนองจะชะลอตัวลงโดยไม่ทันสังเกต
- สะท้อนความเป็นเจ้าของและปริมาณงานโดยใช้การมอบหมายงานแบบเรียลไทม์ ทำให้ง่ายต่อการปรับสมดุลความพยายามเมื่อมีเหตุการณ์หลายอย่างเกิดขึ้นพร้อมกัน
- รวมข้อมูลเหตุการณ์เข้ากับงานแก้ไขและติดตามผล เพื่อให้ทีมสามารถเห็นได้ว่างานการควบคุมสถานการณ์กำลังดำเนินไปจริงหรือกำลังรอการดำเนินการในขั้นตอนถัดไป
แดชบอร์ดของ ClickUp ดึงข้อมูลโดยตรงจากข้อมูลงานและฟิลด์ที่กำหนดเอง ทำให้มุมมองอัปเดตตามการเปลี่ยนแปลงของเหตุการณ์ ทีมงานของคุณไม่ต้องเสียเวลาในกระบวนการรายงานแยกต่างหาก และผู้นำสามารถเห็นสิ่งที่เกิดขึ้นอย่างชัดเจนในขณะที่งานตอบสนองกำลังดำเนินอยู่
ClickUp Brain ขยายการมองเห็นนี้เมื่อมีคำถามเกิดขึ้นระหว่างการตอบคำถาม ลูกค้าสามารถถามคำถามโดยตรงเกี่ยวกับสถานะของเหตุการณ์หรือปริมาณงาน และได้รับคำตอบจากข้อมูลในแดชบอร์ดเดียวกันที่ใช้อยู่แล้ว
กล่าวอีกนัยหนึ่ง คุณปรับการตอบสนองในขณะที่งานกำลังดำเนินอยู่ แทนที่จะค้นพบช่องว่างหลังจากเหตุการณ์เกิดขึ้นและล่าช้ากว่ากำหนดแล้ว
💡 เคล็ดลับจากผู้เชี่ยวชาญ: ในระหว่างการตอบสนองต่อเหตุการณ์ ทีมของคุณตัดสินใจอย่างรวดเร็ว แต่การติดตามงานกลับล่าช้า เมื่อคุณปล่อยให้การตัดสินใจเหล่านั้นอยู่ในแชท ทีมของคุณจะพลาดการติดตามผลClickUp Chatช่วยให้คุณเปลี่ยนข้อความให้เป็นงานได้ทันที มอบหมายเจ้าของงาน และทำให้ทุกขั้นตอนถัดไปมองเห็นได้ชัดเจน
เปลี่ยนการตอบสนองด้านความปลอดภัยให้กลายเป็นกระบวนการทำงานที่สามารถทำซ้ำได้
หลังจากเกิดเหตุการณ์ คุณยังคงต้องทำงานให้เสร็จ คุณต้องมอบหมายงานติดตามผล บันทึกสิ่งที่เปลี่ยนแปลง และนำการตัดสินใจเหล่านั้นไปใช้กับการตอบสนองครั้งต่อไป การทำงานที่กระจัดกระจายในกรณีดังกล่าวจะทำให้การสืบสวนครั้งต่อไปของคุณล่าช้าก่อนที่จะเริ่มต้นเสียอีก
ClickUp มอบระบบนิเวศที่เชื่อมโยงกันเพื่อปิดวงจรการทำงานของคุณ คุณจัดการเหตุการณ์ การตัดสินใจ เอกสาร และงานติดตามผลทั้งหมดในเวิร์กโฟลว์เดียว ดังนั้นจึงไม่มีอะไรที่ต้องพึ่งพาความจำหรือต้องมาทำความสะอาดภายหลัง
เริ่มใช้ ClickUp ฟรีและสร้างกระบวนการตอบสนองต่อเหตุการณ์ที่ทีมของคุณสามารถพึ่งพาได้แม้หลังจากแจ้งเตือนสิ้นสุดลงแล้ว
คำถามที่พบบ่อย
ปัญญาประดิษฐ์สำหรับความปลอดภัยทางไซเบอร์ใช้เครื่องมือปัญญาประดิษฐ์เพื่อปกป้องเครือข่ายของคุณ ในขณะที่ความปลอดภัยของปัญญาประดิษฐ์มุ่งเน้นไปที่การปกป้องโมเดลปัญญาประดิษฐ์จากการโจมตี เช่น การป้อนข้อมูลที่เป็นเท็จหรือการบิดเบือนข้อมูล
ทีมที่ไม่มีความเชี่ยวชาญทางเทคนิคได้รับประโยชน์จากสภาพแวดล้อมการทำงานที่ปลอดภัยขึ้น, ความเสี่ยงจากการหลอกลวงทางออนไลน์ที่ลดลง, และการสื่อสารที่ชัดเจนขึ้นในระหว่างเหตุการณ์ด้านความปลอดภัย เนื่องจากเครื่องมือการทำงานช่วยให้พวกเขาได้รับข้อมูลโดยไม่ต้องใช้คำศัพท์ทางเทคนิค
ปัญญาประดิษฐ์ (AI) มาเพื่อเสริมศักยภาพให้กับผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัย ไม่ใช่เพื่อทดแทนพวกเขา โดยจัดการงานที่ทำซ้ำๆ เพื่อให้พวกเขาสามารถมุ่งเน้นไปที่งานเชิงกลยุทธ์ที่ต้องการการตัดสินใจและความเชี่ยวชาญของมนุษย์
อนาคตของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์จะรวมถึงการผสานรวมที่แน่นแฟ้นยิ่งขึ้นระหว่างเครื่องมือด้านความปลอดภัยกับกระบวนการทำงานของธุรกิจ พร้อมด้วยอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายยิ่งขึ้นและการปรับปรุงระบบอัตโนมัติสำหรับการตัดสินใจด้านความปลอดภัยที่เป็นกิจวัตร