This is the Trace Id: c1635ff0cd07b016e361f33a596b6e79
ข้ามไปที่เนื้อหาหลัก Security Insider Cyber Pulse ขอบเขตภัยคุกคาม แนวโน้มที่เกิดขึ้นใหม่ ลงทะเบียนสำหรับสรุปย่อ CISO Microsoft Security Azure Dynamics 365 Microsoft 365 Microsoft Teams Windows 365 Microsoft AI Azure Space ความเป็นจริงผสม Microsoft HoloLens Microsoft Viva การคำนวณควอนตัม ความยั่งยืน การศึกษา ยานยนต์ บริการทางการเงิน ภาครัฐ การบริการสุขภาพ การผลิต การค้าปลีก ค้นหาคู่ค้า เป็นคู่ค้า เครือข่ายคู่ค้า Microsoft Marketplace Marketplace Rewards บริษัทพัฒนาซอฟต์แวร์ บล็อก Microsoft Advertising ศูนย์นักพัฒนา คู่มือ กิจกรรม การอนุญาตให้ใช้สิทธิ์ Microsoft Learn Microsoft Research ดูแผนผังเว็บไซต์

นวัตกรรมเพื่อความปลอดภัยและความยืดหยุ่น

เมื่ออุตสาหกรรมการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์เผชิญกับการเปลี่ยนแปลงของกระบวนทัศน์ AI จึงมีศักยภาพที่จะเพิ่มความยืดหยุ่นและขยายทักษะ ความเร็ว และความรู้ของผู้ปกป้อง

โปรแกรมเมอร์คอมพิวเตอร์ผู้ชายที่ทํางานล่าช้าที่สํานักงาน
“ในขณะที่ความชํานาญและความฉลาดของมนุษย์จะเป็นองค์ประกอบของการป้องกันทางไซเบอร์ที่มีค่าและไม่สามารถถูกแทนที่ได้ เทคโนโลยีมีศักยภาพในการเสริมความสามารถเฉพาะเหล่านี้ด้วยชุดทักษะ ความเร็วในการประมวลผล และการเรียนรู้ AI สมัยใหม่อย่างรวดเร็ว” 
 
 - Bret Arsenault, หัวหน้าเจ้าหน้าที่การรักษาความปลอดภัยข้อมูลของ Microsoft 

ตอบสนองด้วยนวัตกรรมที่ก้าวหน้า

เพื่อต่อต้านระบบนิเวศไซเบอร์ที่ซับซ้อนมากขึ้น ปัญญาประดิษฐ์ (AI) มีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงสภาพแวดล้อมของการรักษาความปลอดภัยโดยการเสริมทักษะ ความเร็ว และความรู้ของผู้ปกป้อง   

นอกจากนี้ AI ยังมีความสามารถใหม่ๆ เช่น การใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกและคําแนะนําภาษาธรรมชาติจากข้อมูลที่ซับซ้อน และให้โอกาสใหม่ๆ แก่นักวิเคราะห์ในการเรียนรู้ 

ใน Microsoft Digital Defense Report 2023 เราสํารวจความก้าวหน้าของ AI บางส่วนที่กําลังเปลี่ยนแปลงการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ ความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับ AI และ LLM และวิธีที่เราสามารถตรวจสอบให้แน่ใจว่ามีการใช้เพื่อสร้างอนาคตดิจิทัลที่ปลอดภัยและยืดหยุ่นมากขึ้น  

ตกแต่ง: การออกแบบเชิงนามธรรมที่มีเส้นของแสงเป็นสีน้ำเงินและสีเขียว

เราจะควบคุม LLM สําหรับการป้องกันทางไซเบอร์ได้อย่างไร

LLM มีศักยภาพที่จะปรับปรุงการป้องกันทางไซเบอร์ได้อย่างมาก นักวิทยาศาสตร์ประยุกต์และนักวิจัยของ Microsoft กําลังสํารวจและทำการทดลองกับสถานการณ์เหล่านี้และสถานการณ์อื่นๆ:
  • การวิเคราะห์และข่าวกรองเกี่ยวกับภัยคุกคาม

    LLM สามารถช่วยผู้ปกป้องไซเบอร์รวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อค้นหารูปแบบและแนวโน้มในการคุกคามทางไซเบอร์ และยังสามารถเพิ่มบริบทให้กับข่าวกรองเกี่ยวกับภัยคุกคามโดยใช้ข้อมูลจากแหล่งข้อมูลต่างๆ และทํางานทางเทคนิค เช่น วิศวกรรมย้อนกลับและการวิเคราะห์มัลแวร์ 

  • การกู้คืนและการตอบสนองต่อเหตุการณ์ด้านความปลอดภัย

    LLM สามารถช่วยผู้ปกป้องไซเบอร์สนับสนุนและทําให้การกู้คืนและการตอบสนองต่อเหตุการณ์ด้านความปลอดภัยเป็นอัตโนมัติ รวมถึงการคัดแยกเหตุการณ์ การยับยั้ง การกำจัด การวิเคราะห์ และการกู้คืน พวกเขาสามารถสรุปเหตุการณ์และสร้างสคริปต์การตอบสนองอัตโนมัติ ประสานงานทีม และจัดทําเอกสาร และสื่อสารรายละเอียดและการดําเนินการของเหตุการณ์ LLM ยังสามารถช่วยเราเรียนรู้จากเหตุการณ์และให้คําแนะนําในการปรับปรุงสําหรับการป้องกันและการบรรเทา 

  • การตรวจหาและการตรวจสอบการรักษาความปลอดภัย

    LLM สามารถตรวจสอบและตรวจหาเหตุการณ์และเหตุการณ์การรักษาความปลอดภัยทั่วทั้งเครือข่าย ระบบ แอปพลิเคชัน และข้อมูลได้ และยังสามารถวิเคราะห์ข้อมูล สร้างการแจ้งเตือนที่จัดลําดับความสําคัญ และให้ข้อมูลบริบทสําหรับการตรวจสอบและการตอบสนอง LLM ยังสามารถวิเคราะห์เสถียรภาพของสภาพแวดล้อมแบบมัลติคลาวด์ สร้างแผนที่ทรัพยากรที่ครอบคลุม ประเมินผลกระทบที่อาจเกิดขึ้น และเสนอคําแนะนําในการบรรเทาความเสี่ยง ซึ่งอาจเป็นประโยชน์สําหรับการตรวจหาฟิชชิ่งโดยการวิเคราะห์เนื้อหาอีเมลและระบุรูปแบบข้อความ ความผิดปกติ และภาษาที่น่าสงสัยที่ระบุถึงความพยายามฟิชชิ่ง 

  • การตรวจสอบความถูกต้องและการทดสอบความปลอดภัย

    LLM สามารถทําให้การตรวจสอบความถูกต้องและการทดสอบความปลอดภัยเป็นแบบอัตโนมัติ รวมถึงการทดสอบการเจาะระบบ การสแกนช่องโหว่ การวิเคราะห์โค้ด และการตรวจสอบการกําหนดค่า และยังสามารถสร้างและดําเนินการกรณีทดสอบ ประเมินและรายงานผลลัพธ์ และเสนอคําแนะนําในการแก้ไข LLM สามารถสร้างแอปและเครื่องมือแบบกําหนดเองสําหรับสถานการณ์ที่เฉพาะเจาะจง งานที่ซ้ำกันโดยอัตโนมัติ และจัดการงานที่เกิดขึ้นเป็นครั้งคราวหรืองานเฉพาะกิจที่จําเป็นต้องมีการแทรกแซงด้วยตนเอง 

  • การรับรู้ด้านความปลอดภัยและการศึกษา

    LLM สามารถช่วยผู้ปกป้องไซเบอร์สร้างเนื้อหาและสถานการณ์สมมติที่มีส่วนร่วมและเป็นส่วนตัวเพื่อการรับรู้ด้านความปลอดภัยและการศึกษา และยังสามารถประเมินระดับทักษะและความรู้ด้านการรักษาความปลอดภัยของผู้ชมเป้าหมาย ให้คําติชมและคําแนะนํา และสร้างแบบฝึกหัดและการจําลองทางไซเบอร์ที่สมจริงและปรับเปลี่ยนได้สําหรับการฝึกอบรมและการทดสอบ 

  • การปฏิบัติตามข้อบังคับ ความเสี่ยง และการกำกับดูแลการรักษาความปลอดภัย

    LLM สามารถช่วยในการทำให้การปฏิบัติตามข้อบังคับ ความเสี่ยง และการกำกับดูแลการรักษาความปลอดภัยเป็นแบบอัตโนมัติ รวมถึงการพัฒนาและการบังคับใช้นโยบาย การประเมิน/การจัดการความเสี่ยง การตรวจสอบและการรับประกัน และการปฏิบัติตามข้อบังคับและการรายงาน และยังสามารถจัดกิจกรรมให้สอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจและให้เมตริกความปลอดภัยและแดชบอร์ดสําหรับการวัดประสิทธิภาพ นอกจากนี้ยังสามารถระบุช่องว่างและปัญหา และให้คําแนะนําในการปรับปรุงเสถียรภาพการรักษาความปลอดภัยขององค์กร จัดลําดับความสําคัญของช่องโหว่ และระบุคําแนะนําในการแก้ไข 

ผู้หญิงสวมแว่นและถือคอมพิวเตอร์แท็บเล็ต

การลดแถบรายการสําหรับการใช้นวัตกรรม AI ที่ทันสมัย

แม้ว่าโซลูชันที่ใช้ LLM จะแสดงศักยภาพที่ดีสําหรับการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ แต่โซลูชันเหล่านี้ไม่ได้เป็นตัวแทนสําหรับผู้เชี่ยวชาญด้านการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ของมนุษย์ การมีความเชี่ยวชาญที่เหมาะสมคือกุญแจสําคัญในการรวม LLM และการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ โซลูชันหนึ่งคือการรวบรวมทักษะของผู้เชี่ยวชาญด้าน AI และผู้เชี่ยวชาญด้านการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทํางาน  

โชคดีที่การใช้ LLM ในการดําเนินการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ไม่จํากัดเฉพาะองค์กรขนาดใหญ่ที่มีทรัพยากรจำนวนมาก โมเดลเหล่านี้ได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับข้อมูลจํานวนมาก ซึ่งทําให้มีความเข้าใจเกี่ยวกับการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่มีอยู่ก่อน 

LLM เหนือกว่าในการสังเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนและนําเสนอในภาษาที่กระชับและชัดเจน ซึ่งช่วยให้นักวิเคราะห์เลือกการวิเคราะห์ทางไซเบอร์ที่ดีที่สุดสําหรับสถานการณ์ที่แตกต่างกัน เมื่อสภาพแวดล้อมภัยคุกคามพัฒนาขึ้นและเทคนิคการวิเคราะห์มีมากขึ้น แม้แต่นักวิเคราะห์ที่มีประสบการณ์ก็สามารถพบปัญหาในการติดตามและ LLM สามารถทําหน้าที่เป็นผู้ช่วยส่วนตัว แนะนําตัวเลือกการวิเคราะห์และการบรรเทาความเสี่ยงได้  

การทํางานร่วมกันเพื่อสร้าง AI ที่รับผิดชอบ

โปรแกรมเมอร์ซอฟต์แวร์คอมพิวเตอร์กําลังดูสองหน้าจอ

AI ที่รับผิดชอบตามการออกแบบ

ด้วยเทคโนโลยี AI ที่มีแนวโน้มที่จะเปลี่ยนแปลงสังคม เราต้องรักษาความปลอดภัยในอนาคตของ AI ที่รับผิดชอบตามการออกแบบ แนวทางปฏิบัติด้าน AI ที่รับผิดชอบมีความสําคัญต่อการรักษาความเชื่อถือของผู้ใช้ การปกป้องความเป็นส่วนตัว และการสร้างสิทธิประโยชน์ระยะยาวสําหรับสังคม

การปฏิบัติตามมาตรฐานจริยธรรมของเราเองใน AI

เราต้องทำให้เป็นตัวอย่างและลงทุนในการค้นคว้าและการพัฒนาเพื่อรู้เท่าทันภัยคุกคามด้านความปลอดภัยที่เกิดขึ้นใหม่ Microsoft มุ่งมั่นที่จะทําให้มั่นใจได้ว่าผลิตภัณฑ์และบริการของ AI ทั้งหมดได้รับการพัฒนาและใช้ในลักษณะที่ยึดตามหลักการ AI ของเรา

ผู้หญิงกําลังคิดในการประชุม

นโยบาย AI ที่ใช้งานอยู่ 10 ปี

Microsoft มุ่งมั่นที่จะทำให้มั่นใจได้ว่าผลิตภัณฑ์และบริการ AI ทั้งหมดของเราได้รับการพัฒนาและใช้ในลักษณะที่ยึดตามหลักการ AI ของเรา ในขณะเดียวกัน เรากําลังทํางานร่วมกับคู่ค้าในอุตสาหกรรมเพื่อพัฒนามาตรฐานและเทคโนโลยีที่มีข้อมูลที่โปร่งใสและสามารถตรวจสอบได้เกี่ยวกับที่มาและความถูกต้องของเนื้อหาดิจิทัลเพื่อเพิ่มความน่าเชื่อถือทางออนไลน์  

ความต้องการคําแนะนําด้านกฎระเบียบที่เกี่ยวกับการพัฒนาอย่างมีความรับผิดชอบและการใช้ AI กําลังเพิ่มมากขึ้นทั่วโลก โดยมีหลายประเทศที่ร่างคู่มือที่เสนอคําแนะนําสําหรับการจัดการความเสี่ยงที่เกิดขึ้นใหม่ที่เกี่ยวข้องกับเทคโนโลยี AI แนวโน้มนี้ได้รับการพัฒนามานานกว่าทศวรรษและได้รับแรงการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง  

An infographic displaying numbers of AI policies by country since 2014, and still active as of July 2023.
นโยบายที่ใช้งานอยู่ตามเอนทิตีและปีของการใช้งาน แหล่งข้อมูล: OECD AI Policy Observatory (OECD. AI) และการติดตามภายในของ Microsoft สําหรับปี 2023 มกราคม-มิถุนายน

สำรวจบทอื่นๆ ของ Microsoft Digital Defense Report

บทนำ

พลังของความร่วมมือเป็นกุญแจสำคัญในการเอาชนะอุปสรรคด้วยการเสริมสร้างการป้องกันและการทำให้อาชญากรไซเบอร์ต้องรับผิดชอบ

สถานะของอาชญากรรมไซเบอร์

ในขณะที่อาชญากรไซเบอร์มีจำนวนมาก ภาครัฐและเอกชนก็รวมตัวกันเพื่อขัดขวางเทคโนโลยีของอาชญากรไซเบอร์และให้การสนับสนุนเหยื่อของอาชญากรรมไซเบอร์

ภัยคุกคามระดับรัฐชาติ

การดำเนินงานทางไซเบอร์ระดับรัฐชาตินำรัฐบาลและผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมเทคโนโลยีมารวมตัวกันเพื่อสร้างความสามารถในการรับมือกับภัยคุกคามและความปลอดภัยออนไลน์

ความท้าทายด้านการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่สําคัญ

ในขณะที่เราสำรวจสภาพแวดล้อมการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา การป้องกันแบบองค์รวมเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับองค์กร ห่วงโซ่อุปทาน และโครงสร้างพื้นฐานที่มีความยืดหยุ่น

นวัตกรรมเพื่อความปลอดภัยและความสามารถในการรับมือ

เนื่องจาก AI สมัยใหม่ก้าวหน้าอย่างมาก AI จะมีบทบาทสำคัญในการปกป้องและรับรองถึงความสามารถในการรับมือของธุรกิจและสังคม

การป้องกันร่วมกัน

เมื่อภัยคุกคามทางไซเบอร์พัฒนาขึ้น การทำงานร่วมกันจะเสริมสร้างความรู้และการบรรเทาผลกระทบทั่วทั้งระบบนิเวศการรักษาความปลอดภัยทั่วโลก

ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการรักษาความปลอดภัย

ความมุ่งมั่นของเราที่จะได้รับความไว้วางใจ

Microsoft มุ่งมั่นที่จะใช้ AI อย่างมีความรับผิดชอบ ปกป้องความเป็นส่วนตัว และพัฒนาความปลอดภัยทางดิจิทัลและการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์

สัญญาณไซเบอร์

สรุปข่าวกรองเกี่ยวกับภัยคุกคามทางไซเบอร์รายไตรมาสที่ได้รับแจ้งจากข้อมูลภัยคุกคามและการวิจัยล่าสุดของ Microsoft สัญญาณไซเบอร์ให้การวิเคราะห์แนวโน้มและคำแนะนำเพื่อช่วยเสริมความแข็งแกร่งในแนวป้องกันแรก

รายงานรัฐชาติ

รายงานรายครึ่งปีเกี่ยวกับผู้ดำเนินการรัฐชาติเฉพาะที่ทำหน้าที่เตือนลูกค้าของเราและชุมชนทั่วโลกเกี่ยวกับภัยคุกคามที่เกิดจากการดำเนินงานที่มีอิทธิพลและกิจกรรมทางไซเบอร์ โดยระบุภาคส่วนและภูมิภาคเฉพาะที่มีความเสี่ยงสูง

ข้อมูลเก็บถาวร Microsoft Digital Defense Report

สำรวจ Microsoft Digital Defense Report ฉบับก่อนหน้า และดูว่าขอบเขตภัยคุกคามและความปลอดภัยออนไลน์เปลี่ยนแปลงไปอย่างไรในไม่กี่ปีที่ผ่านมา

ติดตาม Microsoft Security

ไทย (ไทย)
ไอคอนการเลือกไม่รับตัวเลือกความเป็นส่วนตัวของคุณ ตัวเลือกความเป็นส่วนตัวของคุณ
ความเป็นส่วนตัวด้านสุขภาพของผู้บริโภค ติดต่อ Microsoft ความเป็นส่วนตัว จัดการคุกกี้ ข้อตกลงการใช้งาน เครื่องหมายการค้า เกี่ยวกับโฆษณาของเรา