ภัยข้อมูลยุคใหม่: ทำไม DLP แบบเก่าถึงไม่พออีกแล้ว

ยุคทองของ DLP แบบดั้งเดิม

อะไรคือ DLP แบบดั้งเดิม

ก่อนหน้านี้หลายปี ระบบป้องกันข้อมูลรั่วไหล หรือที่เรียกกันว่า DLP (Data Loss Prevention) ถือเป็นหัวใจสำคัญของการรักษาความปลอดภัยข้อมูลในองค์กร

แนวคิดหลักของมันคือการทำหน้าที่เป็นเหมือน ยามเฝ้าประตูแบบดิจิทัล

มันจะสแกน เนื้อหาของไฟล์ ค้นหา คีย์เวิร์ด หรือ รูปแบบเฉพาะ เช่น หมายเลขบัตรเครดิต หรือข้อมูลส่วนตัวที่ละเอียดอ่อน

จากนั้นก็จะ จำแนกประเภทข้อมูล และตั้งกฎเพื่อ บล็อกการเคลื่อนย้าย หรือการใช้งานข้อมูลเหล่านั้น หากพบว่าผิดกฎที่ตั้งไว้

ระบบนี้ช่วยให้องค์กรมั่นใจได้ว่า ข้อมูลสำคัญจะไม่หลุดออกไปง่ายๆ จากพื้นที่ควบคุมตามปกติ

#

เมื่อโลกเปลี่ยน DLP แบบเดิมก็เริ่มตีกรอบ

ทำไม DLP แบบเดิมถึงเอาไม่อยู่

โลกของการทำงานและเทคโนโลยีก้าวไปข้างหน้าอย่างรวดเร็ว

ข้อมูลไม่ได้ถูกเก็บอยู่แค่บนเซิร์ฟเวอร์ภายในบริษัทอีกต่อไปแล้ว แต่กระจัดกระจายอยู่ตาม คลาวด์แพลตฟอร์ม ต่างๆ รวมถึงการทำงานแบบ รีโมทเวิร์ค ที่กลายเป็นเรื่องปกติ

สิ่งนี้ทำให้ DLP แบบดั้งเดิมที่เน้นการสแกนไฟล์ตามจุดตายตัว เริ่มมีช่องโหว่

นอกจากนี้ ภัยคุกคามด้านความปลอดภัย ก็ซับซ้อนขึ้นมาก ทั้งจาก บุคคลภายในองค์กร ที่อาจตั้งใจหรือไม่ตั้งใจทำให้ข้อมูลรั่วไหล ไปจนถึงการโจมตีแบบเจาะจงที่สามารถหลบเลี่ยงการตรวจสอบแบบเดิมๆ ได้ง่ายขึ้น

DLP แบบเดิมมักจะประสบปัญหา การบล็อกเกินจริง (False Positive) นั่นหมายถึงการที่ระบบบล็อกกิจกรรมที่ถูกต้องตามกฎหมายในการทำงาน ทำให้พนักงานเกิดความหงุดหงิดและหาทางเลี่ยงระบบ

สุดท้าย DLP แบบเก่ามักจะ ตามแก้ปัญหา มากกว่า ป้องกันเชิงรุก มันจะจับได้เมื่อมีข้อมูลที่ระบุแล้วว่าเสี่ยงกำลังจะหลุด แต่ไม่อาจคาดการณ์พฤติกรรมผิดปกติล่วงหน้าได้

#

ก้าวใหม่สู่ DLP ที่เข้าใจ “พฤติกรรม”

หัวใจของ DLP ยุคใหม่

แนวคิดใหม่ของ DLP ที่ทันสมัยกว่านั้น ไม่ได้มองแค่ที่ตัวข้อมูลหรือไฟล์เพียงอย่างเดียวอีกต่อไป

แต่หันมาให้ความสำคัญกับ พฤติกรรมการใช้งานข้อมูลของผู้ใช้ เป็นหลัก

ระบบจะพยายามเข้าใจ “บริบท” ของการกระทำต่างๆ เช่น ใคร กำลังเข้าถึงข้อมูล อะไร เมื่อไหร่ จากที่ไหน และ ทำอะไร กับข้อมูลเหล่านั้นบ้าง

เทคโนโลยีอย่าง Machine Learning (ML) และ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ถูกนำมาใช้เพื่อสร้าง โปรไฟล์พฤติกรรมปกติ ของผู้ใช้งานแต่ละคนและแต่ละบทบาท

เมื่อมีพฤติกรรมใดที่ ผิดปกติไปจากโปรไฟล์ ที่เคยสร้างไว้ ระบบก็จะตรวจจับและแจ้งเตือนทันที

ยกตัวอย่างเช่น หากพนักงานฝ่ายการเงินปกติจะดาวน์โหลดข้อมูลลูกค้า แต่หากเขาเริ่มดาวน์โหลดข้อมูลจำนวนมหาศาลในเวลากลางดึกจากอุปกรณ์ส่วนตัว และพยายามอัปโหลดไปยังคลาวด์ส่วนตัว พฤติกรรมนี้จะถูกมองว่าน่าสงสัย

ประโยชน์ที่ได้จากการโฟกัสพฤติกรรม

การเปลี่ยนมาให้ความสำคัญกับพฤติกรรม ช่วยให้ระบบสามารถ จับภัยคุกคามที่ซับซ้อน ได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น

ลดปัญหา การบล็อกผิดพลาด ที่เคยสร้างความรำคาญให้กับผู้ใช้งาน และที่สำคัญคือระบบสามารถ ปรับตัว และเรียนรู้พฤติกรรมใหม่ๆ ได้ตลอดเวลา ทำให้สามารถรับมือกับภัยคุกคามที่พัฒนาอยู่เสมอ

องค์กรจะได้รับ ข้อมูลเชิงลึก เกี่ยวกับความเสี่ยงด้านความปลอดภัยของข้อมูลในแบบที่ไม่เคยมีมาก่อน ทำให้สามารถป้องกันและตอบสนองได้อย่างรวดเร็วและตรงจุด

#

สร้างเกราะป้องกันข้อมูลที่แข็งแกร่งกว่าเดิม

สิ่งสำคัญที่ต้องเข้าใจคือ DLP ที่เน้นพฤติกรรม ไม่ได้มีขึ้นมาเพื่อ แทนที่ DLP แบบดั้งเดิม

แต่เป็นการ เสริมสร้าง ให้ระบบความปลอดภัยข้อมูลมีความแข็งแกร่งและสมบูรณ์แบบมากยิ่งขึ้น

การผสานรวมทั้งสองแนวทางเข้าด้วยกัน ทั้งการตรวจสอบเนื้อหาข้อมูลและการวิเคราะห์พฤติกรรมการใช้งาน จะช่วยสร้าง เกราะป้องกันข้อมูลที่ครอบคลุม

นี่คือหนทางที่จะทำให้มั่นใจว่าข้อมูลอันมีค่าขององค์กรจะได้รับการปกป้องอย่างรอบด้าน ท่ามกลางภูมิทัศน์ของภัยคุกคามที่เปลี่ยนแปลงไปไม่หยุดยั้ง