ภัยเงียบ GenAI: ระบบความปลอดภัยของคุณมองเห็นข้อมูลที่รั่วไหลผ่าน ChatGPT หรือไม่?

 

ปัจจุบัน แพลตฟอร์ม Generative AI เช่น ChatGPT, Gemini, Copilot และ Claude ได้กลายเป็นเครื่องมือที่ใช้งานกันอย่างแพร่หลายในองค์กรต่างๆ แม้ว่าโซลูชันเหล่านี้จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานได้มหาศาล แต่ในขณะเดียวกันก็ก่อให้เกิดความท้าทายใหม่ๆ ในการป้องกันข้อมูลรั่วไหล (Data Leak Prevention)

ข้อมูลที่ละเอียดอ่อนอาจถูกแชร์ออกไปโดยไม่ตั้งใจผ่านการป้อนคำสั่ง (prompt) ในช่องแชท, การอัปโหลดไฟล์เพื่อให้ AI ช่วยสรุปเนื้อหา หรือแม้กระทั่งผ่านปลั๊กอินของเบราว์เซอร์ที่สามารถเล็ดลอดการควบคุมความปลอดภัยแบบเดิมๆ ไปได้ ซึ่งน่ากังวลว่าผลิตภัณฑ์ป้องกันข้อมูลรั่วไหล (DLP) แบบมาตรฐานส่วนใหญ่มักจะมองไม่เห็นกิจกรรมเหล่านี้

โซลูชันอย่าง Fidelis Network® Detection and Response (NDR) ได้เข้ามาตอบโจทย์ปัญหานี้ โดยนำเสนอแนวทางการป้องกันข้อมูลรั่วไหลบนเครือข่าย (Network-based DLP) ที่จะช่วยให้องค์กรสามารถควบคุมการใช้งาน AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทำให้ทีมรักษาความปลอดภัยสามารถตรวจสอบ บังคับใช้นโยบาย และติดตามการใช้งาน GenAI ได้เสมือนเป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์การป้องกันข้อมูลโดยรวม¹

ทำไมกลยุทธ์ DLP ต้องปรับตัวเพื่อรับมือกับ GenAI

การป้องกันข้อมูลรั่วไหลในยุคของ Generative AI จำเป็นต้องเปลี่ยนมุมมอง จากเดิมที่เน้นการป้องกันที่อุปกรณ์ปลายทาง (Endpoint) หรือช่องทางที่แยกส่วนกัน มาเป็นการสร้างทัศนวิสัยที่ครอบคลุมเส้นทางการรับส่งข้อมูลทั้งหมดบนเครือข่าย

เทคโนโลยี NDR อย่าง Fidelis แตกต่างจากเครื่องมือรุ่นเก่าที่ทำได้เพียงสแกนอีเมลหรือไฟล์ในที่จัดเก็บข้อมูล โดย NDR จะทำการวิเคราะห์รูปแบบการรับส่งข้อมูล (traffic patterns) บนเครือข่าย ทำให้สามารถระบุภัยคุกคามได้แม้ข้อมูลนั้นจะถูกเข้ารหัสก็ตาม สิ่งที่น่ากังวลที่สุดไม่ใช่แค่ "ใคร" เป็นคนสร้างข้อมูล แต่คือ "เมื่อไหร่" และ "อย่างไร" ที่ข้อมูลนั้นหลุดออกจากการควบคุมขององค์กร ไม่ว่าจะผ่านการอัปโหลดไฟล์โดยตรง, การถามตอบในแชท หรือฟีเจอร์ AI ที่ฝังอยู่ในระบบงานต่างๆ

แนวทางการตรวจสอบการใช้งาน Generative AI อย่างมีประสิทธิภาพ

องค์กรสามารถใช้โซลูชัน DLP สำหรับ GenAI ที่ทำงานบนเครือข่ายได้ 3 แนวทางหลัก ดังนี้

1. การแจ้งเตือนแบบเรียลไทม์ตาม URL (URL-Based Indicators and Real-Time Alerts)

ผู้ดูแลระบบสามารถกำหนดเงื่อนไขเพื่อตรวจจับการเข้าถึงแพลตฟอร์ม GenAI ที่เฉพาะเจาะจง เช่น ChatGPT โดยเมื่อผู้ใช้เข้าถึง URL ดังกล่าว ระบบจะส่งการแจ้งเตือนทันที

• กระบวนการ:

  • เมื่อผู้ใช้เข้าถึง Endpoint ของ GenAI ระบบ NDR จะสร้างการแจ้งเตือน

  • หากเข้าข่ายผิดนโยบาย DLP ระบบจะบันทึกข้อมูลการเชื่อมต่อทั้งหมด (full packet capture) เพื่อการวิเคราะห์เชิงลึก

  • สามารถตั้งค่าให้ระบบทำงานอัตโนมัติ เช่น เปลี่ยนเส้นทางการเข้าชมของผู้ใช้ หรือกักกันข้อความที่น่าสงสัย

• ข้อดี: ตอบสนองต่อเหตุการณ์ได้อย่างรวดเร็ว และสนับสนุนการวิเคราะห์หลักฐานทางดิจิทัลได้ครบถ้วน

• ข้อควรระวัง: ต้องอัปเดตรายการ URL ของแพลตฟอร์ม AI และปลั๊กอินต่างๆ อยู่เสมอ และอาจมีการแจ้งเตือนมากเกินไปหากมีการใช้งานสูง

2. การตรวจสอบเฉพาะข้อมูล Metadata (Metadata-Only Monitoring)

สำหรับบางองค์กร อาจไม่จำเป็นต้องแจ้งเตือนทุกครั้งที่มีการใช้งาน GenAI แนวทางนี้จะเน้นการบันทึกกิจกรรมในรูปแบบของ Metadata (เช่น ใคร, ทำอะไร, ที่ไหน, เมื่อไหร่) เพื่อใช้เป็นหลักฐานในการตรวจสอบย้อนหลัง โดยไม่สร้างการแจ้งเตือนที่รบกวนการทำงาน

• กระบวนการ:

  • ระบบจะบันทึกข้อมูล Metadata ของการเชื่อมต่อทั้งหมด เช่น IP ต้นทาง/ปลายทาง, โปรโตคอล, พอร์ต, อุปกรณ์ และเวลา

  • ทีมความปลอดภัยสามารถค้นหาและตรวจสอบประวัติการใช้งาน GenAI ทั้งหมดได้ตามช่วงเวลา หรือตามกลุ่มผู้ใช้

• ข้อดี: ลดการแจ้งเตือนที่ไม่จำเป็น (false positives) และลดความเหนื่อยล้าของทีม SOC เหมาะสำหรับการตรวจสอบและทำรายงานเพื่อปฏิบัติตามข้อกำหนด (compliance)

• ข้อจำกัด: อาจทำให้มองข้ามเหตุการณ์สำคัญหากไม่มีการตรวจสอบบันทึกอย่างสม่ำเสมอ

3. การตรวจจับและป้องกันการอัปโหลดไฟล์ที่มีความเสี่ยง (Detecting and Preventing Risky File Uploads)

การอัปโหลดไฟล์ขึ้นสู่แพลตฟอร์ม GenAI ถือเป็นความเสี่ยงสูงสุด โดยเฉพาะไฟล์ที่มีข้อมูลส่วนบุคคล (PII), ข้อมูลสุขภาพ (PHI) หรือข้อมูลที่เป็นความลับของบริษัท ระบบ NDR สามารถตรวจสอบการอัปโหลดเหล่านี้ได้ทันทีที่เกิดขึ้น

• กระบวนการ:

  • ระบบจะตรวจจับเมื่อมีการอัปโหลดไฟล์ไปยัง Endpoint ของ GenAI

  • นโยบาย DLP จะทำการตรวจสอบเนื้อหาในไฟล์โดยอัตโนมัติเพื่อค้นหาข้อมูลที่ละเอียดอ่อน

  • เมื่อตรวจพบการละเมิด ระบบจะบันทึกข้อมูลแวดล้อมทั้งหมดของการเชื่อมต่อนั้นไว้เป็นหลักฐาน

• ข้อดี: สามารถตรวจจับและหยุดยั้งการนำข้อมูลออกนอกองค์กรโดยไม่ได้รับอนุญาตได้

• ข้อควรระวัง: การตรวจสอบจะทำได้เฉพาะการอัปโหลดที่เกิดขึ้นบนเครือข่ายที่อยู่ภายใต้การดูแลเท่านั้น

สรุปข้อดี-ข้อเสีย เพื่อการตัดสินใจ

• การแจ้งเตือนแบบเรียลไทม์:

  • Pros: ช่วยให้ตอบสนองได้รวดเร็ว, เหมาะกับการสืบสวนเชิงลึก

  • Cons: อาจมีการแจ้งเตือนมากเกินไป, ต้องดูแลรักษากฎอย่างสม่ำเสมอ

• การตรวจสอบเฉพาะ Metadata:

  • Pros: ไม่รบกวนการทำงาน, เหมาะกับการตรวจสอบย้อนหลังและทำรายงาน

  • Cons: ไม่เหมาะกับภัยคุกคามที่ต้องการการตอบสนองทันที

• การตรวจสอบการอัปโหลดไฟล์:

  • Pros: มุ่งเป้าไปที่การรั่วไหลของข้อมูลโดยตรง, ให้หลักฐานที่ชัดเจน

  • Cons: อาจมองไม่เห็นกิจกรรมนอกเครือข่ายขององค์กร

บทสรุป: สร้างสมดุลระหว่างนวัตกรรมและความปลอดภัย

โซลูชันการป้องกันข้อมูลรั่วไหลบนเครือข่ายสมัยใหม่ ดังตัวอย่างของ Fidelis NDR ช่วยให้องค์กรสามารถนำเทคโนโลยี Generative AI มาใช้ประโยชน์ได้อย่างเต็มที่ พร้อมกับรักษามาตรฐานความปลอดภัยของข้อมูลได้อย่างแข็งแกร่ง การผสมผสานแนวทางการตรวจสอบทั้ง 3 รูปแบบ (การแจ้งเตือน, การบันทึก Metadata และการตรวจจับการอัปโหลดไฟล์) จะช่วยสร้างสภาพแวดล้อมที่ยืดหยุ่น ซึ่งนวัตกรรมและการปฏิบัติตามกฎระเบียบสามารถดำเนินควบคู่กันไปได้ ทำให้ทีมรักษาความปลอดภัยมีข้อมูลและเครื่องมือที่จำเป็นในการรับมือกับความเสี่ยงใหม่ๆ จาก AI ในขณะที่ผู้ใช้งานก็ยังคงได้รับประโยชน์จากเทคโนโลยีที่ทรงพลังนี้ต่อไป

#ดรกฤษฎาแก้ววัดปริง #ไทยสมาร์ทซิตี้ #SmartCity #DRKRIT #สมาร์ทซิตี้คลิก