ความท้าทายของ Data Security ในยุค AI 2026:ทำไมองค์กรต้องปรับตัวจากการกำกับแบบรวมศูนย์สู่ Collaborative Data Security Governance
- Kasidet Khongphuttikun
- 2 นาทีที่ผ่านมา
- ยาว 2 นาที
การแพร่หลายของ AI และ Shadow AI ในปี 2026 กำลังเปิดเผยช่องโหว่ด้านความปลอดภัยของข้อมูล การกำกับดูแล Data Security แบบเดิมไม่สามารถรองรับการตัดสินใจที่กระจายไปทั่วองค์กรได้อีกต่อไป องค์กรจำเป็นต้องเปลี่ยนมาใช้ Collaborative Data Security Governance เพื่อให้พนักงานและผู้นำธุรกิจสามารถตัดสินใจที่มีข้อมูลด้านความเสี่ยงได้ด้วยตนเอง
บทนำ: วิกฤต Data Security ที่มาพร้อม AI Democratization
ในปี 2026 องค์กรทั่วโลกกำลังเผชิญกับความท้าทายด้าน Data Security ที่ไม่เคยมีมาก่อน จากรายงานของ Gartner เรื่อง Top Cybersecurity Trends for 2026 ระบุว่า การแพร่กระจายของ AI และ Shadow AI กำลังเปิดเผยช่องโหว่สำคัญในระบบความปลอดภัยข้อมูลขององค์กร ข้อมูลจาก Gartner พบว่า 86% ขององค์กรกำลังทดลอง นำไปใช้ หรือขยายการใช้งาน Generative AI (GenAI) ในองค์กร และที่น่าเป็นห่วงคือ 69% ของผู้นำด้าน Cybersecurity รายงานว่าพบหลักฐานหรือสงสัยว่าพนักงานใช้เครื่องมือ GenAI สาธารณะที่ถูกห้ามใช้
ปัญหาหลักที่องค์กรเผชิญคือ แนวทางการรักษาความปลอดภัยข้อมูลแบบเดิมถูกออกแบบมาแบบรวมศูนย์ (centralized) ในขณะที่การนำ AI มาใช้กำลังกระจายการตัดสินใจเกี่ยวกับข้อมูลไปยังทุกคนในองค์กร การตัดสินใจที่ไม่สม่ำเสมอเกี่ยวกับการติดป้ายกำกับและจัดเก็บข้อมูลแบบกระจายศูนย์ ทำให้ความปลอดภัยของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง (unstructured data) อ่อนแอลง นอกจากนี้ ทักษะและความเชี่ยวชาญของผู้ใช้ธุรกิจยังล้าหลัง ทำให้องค์กรเสี่ยงต่อการสูญเสียข้อมูลสำคัญ
Shadow AI: ภัยคุกคามที่มองไม่เห็นในยุค AI 2026
Shadow AI คือการใช้เครื่องมือ AI โดยไม่ได้รับการอนุมัติจากแผนก IT หรือ Cybersecurity ซึ่งเป็นปัญหาที่ทวีความรุนแรงขึ้นอย่างมากในปี 2026 พนักงานต่างมองหาเครื่องมือที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน แต่ในขณะเดียวกันก็อาจนำข้อมูลสำคัญขององค์กรไปใช้กับเครื่องมือภายนอกที่ไม่ได้รับการตรวจสอบความปลอดภัย
การวิจัยของ Gartner พบว่า มนุษย์มีส่วนเกี่ยวข้องในการละเมิดข้อมูลเกือบทั้งหมด โดยสาเหตุหลักมาจากการใช้ข้อมูลรับรองผิดวิธี (credentials abuse) การกระทำทางสังคม ความผิดพลาดของมนุษย์ และการติดต่อกับมัลแวร์ ข้อมูลกลายเป็นจุดสนใจหลักในการโจมตีที่สำคัญที่สุด
ที่น่าเป็นห่วงยิ่งขึ้นคือ น้อยกว่าครึ่งหนึ่งขององค์กรที่เกี่ยวข้องกับการทำงานด้าน Cybersecurity ตั้งแต่เริ่มต้นและในขั้นตอนการวางแผนการนำ GenAI มาใช้ นี่หมายความว่า Cybersecurity มักถูกมองว่าเป็นเรื่องรอง ไม่ใช่ส่วนสำคัญของกระบวนการนวัตกรรม AI
ทำไมแนวทาง Data Security แบบเดิมใช้ไม่ได้แล้วในยุค AI
1. การตัดสินใจแบบกระจายศูนย์ vs. การกำกับดูแลแบบรวมศูนย์
การนำ AI มาใช้อย่างแพร่หลายหมายความว่า การตัดสินใจเกี่ยวกับข้อมูลไม่ได้อยู่แค่ในมือทีม IT อีกต่อไป พนักงานในทุกแผนกสามารถเข้าถึงและใช้เครื่องมือ AI ที่ต้องการข้อมูลเพื่อฝึกโมเดล ระบบการกำกับดูแลแบบรวมศูนย์ที่ต้องการการอนุมัติจากแผนก Cybersecurity ทุกครั้งจะสร้างอุปสรรคต่อนวัตกรรมและทำให้พนักงานหาทางลัดโดยการใช้ Shadow AI
2. ปริมาณข้อมูลที่ไม่มีระเบียบ (Unstructured Data) เพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล
องค์กรกำลังจัดการกับข้อมูลที่ไม่ได้รับการควบคุม (unregulated data) จำนวนมาก เช่น ทรัพย์สินทางปัญญา (intellectual property) และซอร์สโค้ด ซึ่งยากที่จะใช้นโยบายป้องกันการสูญเสียข้อมูล (Data Loss Prevention - DLP) แบบเดิม เครื่องมือ DLP แบบดั้งเดิมไม่สามารถจัดการกับความซับซ้อนและปริมาณของข้อมูลเหล่านี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
3. ช่องว่างด้านทักษะและความเข้าใจ
ผู้นำธุรกิจและพนักงานมีความรู้น้อยมากเกี่ยวกับความเสี่ยงด้านข้อมูลที่ AI นำมา แต่ความต้องการความเร็วในการเข้าสู่ตลาด (speed-to-market) ประกอบกับการนำ AI มาใช้อย่างแพร่หลาย ทำให้ไม่สามารถปฏิบัติได้ที่ทีม Cybersecurity จะ ทำ Data Security แทนพวกเขา ผู้นำด้าน Cybersecurity จึงต้องปรับบทบาทเป็นการเสริมศักยภาพให้ผู้นำธุรกิจและพนักงานมีความเชี่ยวชาญและทักษะที่จำเป็นในการตัดสินใจด้าน Data Security ที่สำคัญ
Collaborative Data Security Governance: ทางออกสำหรับยุค AI 2026
Gartner แนะนำว่า มีเพียงหนทางเดียวในการทำ Data Security ในยุค AI ให้ประสบความสำเร็จ นั่นคือ Collaborative Data Security Governance ซึ่งประกอบด้วย 3 แนวทางหลัก:
1. พัฒนาโซลูชันที่ยอมรับได้ร่วมกับธุรกิจ
แทนที่จะให้ความสำคัญกับการปฏิบัติตามนโยบายควบคุมที่เข้มงวดซึ่งสร้างแรงเสียดทาน องค์กรควรพัฒนาโซลูชันที่ยอมรับได้ร่วมกับธุรกิจ การสร้างนโยบาย Data Security ร่วมกับธุรกิจช่วยให้ CISO บรรลุเป้าหมาย Data Security ได้เพิ่มขึ้น 32%
2. ติดตั้งระบบตรวจสอบพฤติกรรมผู้ใช้ทันที
การมีส่วนร่วมกับพนักงานและผู้นำธุรกิจเป็นสิ่งสำคัญในการทำความเข้าใจว่าธุรกิจแชร์ข้อมูลอะไรเพื่อฝึกโมเดลและแชร์อย่างไร อย่างไรก็ตาม ปริมาณกรณีการใช้งานที่ถูกนำไปใช้ในธุรกิจและการขาดดุลยพินิจทางไซเบอร์ของธุรกิจทำให้การมีส่วนร่วมเชิงรุกไม่สามารถทำได้ในทางปฏิบัติ ผู้นำด้าน Cybersecurity ต้องการแนวทางที่ขยายขนาดได้เพื่อติดตามวิวัฒนาการของการใช้ข้อมูลและแนวปฏิบัติการแชร์ข้อมูลอย่างต่อเนื่อง
องค์กรควร:
• กำหนดกรณีการใช้งานเฉพาะสำหรับการตรวจสอบคำขอเข้าถึงที่ผิดปกติในพื้นที่เก็บข้อมูลเฉพาะ
• รวมโซลูชันเทคโนโลยี (เช่น DLP, การควบคุมการใช้ AI) กับการตรวจสอบคำขอข้อยกเว้นอย่างเป็นระบบเพื่อระบุภัยคุกคามที่ยังไม่ได้รับการบรรเทาและช่องว่างของนโยบาย การตรวจสอบคำขอข้อยกเว้นช่วยเพิ่มความสำเร็จของโปรแกรม Data Security ได้ถึง 53%
3. ลดแรงเสียดทานที่เกิดจากการรักษาความปลอดภัยอย่างจริงจัง
ผู้นำด้าน Cybersecurity ต้องตระหนักว่า แนวทางที่ยากต่อการค้นหา ยากต่อการเข้าใจ และยากต่อการนำไปใช้ มักเป็นเหตุผลที่ธุรกิจไม่รู้หรือไม่ปฏิบัติตามความคาดหวังด้าน Data Security ผู้นำด้าน Cybersecurity ต้องประเมินชุด Data Security ทั้งหมดเพื่อหาจุดที่มีแรงเสียดทานและให้ความสำคัญกับพื้นที่เหล่านั้นสำหรับการแก้ไข
กรณีศึกษา: Playtika - การลด Shadow AI ด้วยนโยบายที่ยืดหยุ่น
CISO ของ Playtika มีส่วนร่วมกับธุรกิจเป็นประจำเพื่อลดแรงเสียดทานที่เกิดจากความปลอดภัยและความเสี่ยงของ Shadow AI เมื่อทีม Cybersecurity ที่ Playtika สังเกตเห็นว่าพนักงานใช้เครื่องมือ GenAI ของบุคคลที่สามที่ไม่ได้รับอนุมัติจากฝ่ายรักษาความปลอดภัย พวกเขาจะมีส่วนร่วมกับธุรกิจเพื่อประเมิน:
เหตุผลทางธุรกิจ
ความสำคัญของเครื่องมือ
จำนวนพนักงานที่ใช้
ความพร้อมใช้งานของเครื่องมือทดแทน
ความเสี่ยงด้านความปลอดภัยข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการใช้งาน
หากความต้องการทางธุรกิจชัดเจนและความเสี่ยงด้านความปลอดภัยข้อมูลสามารถจัดการได้ ทีม Cybersecurity จะปรับนโยบายความปลอดภัยเพื่ออนุมัติการใช้เครื่องมือ GenAI ของบุคคลที่สาม ในขณะเดียวกัน ทีมจะตรวจสอบว่าทำไมช่องทางที่เหมาะสมไม่ถูกใช้เพื่อขออนุมัติตั้งแต่แรก และหากลยุทธ์เพื่อลดแรงเสียดทานตามขั้นตอน และผลที่ตามมาคือความเป็นไปได้ของ Shadow AI
ประโยชน์ของ Collaborative Data Security Governance
1. ความปลอดภัยของข้อมูลและการใช้งานไม่ขัดแย้งกัน
ผู้นำด้าน Cybersecurity ที่ก้าวหน้าที่สุดได้เริ่มสนับสนุนการทดลอง AI ที่นำโดยธุรกิจ แนวทางนี้ช่วยเปิดเผยและจัดการความเสี่ยงด้านความปลอดภัยข้อมูลจากเครื่องมือ AI ทำให้ผู้นำด้าน Cybersecurity สามารถหาโซลูชันเพื่อลดความเสี่ยงได้
2. เพิ่มความรับผิดชอบทางธุรกิจ
การสนับสนุนแนวทาง Data Security Literacy แรกเพื่อส่งเสริมความเป็นเจ้าของความเสี่ยงที่มากขึ้นในหมู่ผู้นำธุรกิจ เมื่อผู้นำธุรกิจและพนักงานเข้าใจความเสี่ยงและรับผิดชอบในการตัดสินใจ พวกเขาจะตระหนักถึงผลกระทบของการกระทำของตนมากขึ้น
3. ส่งเสริมนวัตกรรมอย่างปลอดภัย
แทนที่จะปิดกั้นการใช้ AI ซึ่งจะนำไปสู่ Shadow AI การทำงานร่วมกันช่วยให้องค์กรสามารถนำ AI มาใช้อย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ Cybersecurity ต้องมั่นใจว่ามีการควบคุมความปลอดภัยข้อมูลพื้นฐาน (เช่น DLP, การเข้ารหัสข้อมูลขณะส่งและเมื่อจัดเก็บ, การทำให้ข้อมูลเป็นนิรนาม) อยู่ในตำแหน่งที่ถูกต้อง
ข้อแนะนำสำหรับองค์กรในปี 2026
1. ดำเนินการ Collaborative Data Security Governance
เริ่มต้นด้วยการทบทวนนโยบาย Data Security ปัจจุบันและระบุจุดที่สร้างแรงเสียดทาน จากนั้นทำงานร่วมกับผู้นำธุรกิจเพื่อพัฒนานโยบายที่ยืดหยุ่นและใช้งานได้จริง
2. ติดตั้งความสามารถในการตรวจสอบพฤติกรรมผู้ใช้ทันที
ลงทุนในเทคโนโลยีที่สามารถตรวจสอบการเข้าถึงข้อมูลและการใช้งาน AI อย่างต่อเนื่อง ใช้ข้อมูลนี้เพื่อระบุรูปแบบที่อาจบ่งชี้ความเสี่ยง
3. ลดแรงเสียดทานอย่างจริงจัง
ทำการตรวจสอบประจำเพื่อให้แน่ใจว่าการควบคุม Data Security ไม่สร้างอุปสรรคที่ไม่จำเป็น หากพบว่าพนักงานใช้วิธีแก้ปัญหาที่ไม่ได้รับอนุมัติ ให้ทำงานกับพวกเขาเพื่อหาทางเลือกที่ปลอดภัย
4. สร้างสภาพแวดล้อม Sandbox ที่ควบคุมได้
สภาพแวดล้อม Sandbox ที่ควบคุมได้ช่วยให้ Cybersecurity ระบุความเสี่ยงด้านความปลอดภัยข้อมูลโดยไม่เปิดเผยช่องโหว่ที่อาจทำให้พื้นที่โจมตีอ่อนแอลง
ข้อควรระวังในการดำเนินการ
เมื่อผู้นำด้าน Cybersecurity ดำเนินการ Collaborative Data Security Governance พวกเขาต้องระมัดระวังในสองด้าน:
ไม่ควรถือว่า Collaborative Data Security Governance เป็นกิจกรรมที่ทำครั้งเดียว: ต้องประเมินประสิทธิผลของกระบวนการกำกับดูแลความปลอดภัยข้อมูลอย่างต่อเนื่อง เพื่อให้แน่ใจว่านโยบายและมาตรฐานปรับตัวให้เข้ากับลำดับความสำคัญทางธุรกิจและกรอบการกำกับดูแล
ให้แน่ใจว่าการกำกับดูแลไม่เติบโตอย่างไม่มีการควบคุม: ตรวจสอบสิ่งที่มีอยู่แล้วอย่างรอบคอบเพื่อประเมินช่องว่างและพื้นที่ของการกระทบยอดก่อนที่จะนำนโยบายใหม่มาใช้ แม้แต่การเพิ่มที่มีเจตนาดีที่สุดในโครงสร้างการกำกับดูแลอาจนำไปสู่ความไม่มีประสิทธิภาพและสร้างแรงเสียดทาน
สรุป
ในยุค AI 2026 ความปลอดภัยของข้อมูลมีความหมายเหมือนกับคุณค่าทางธุรกิจ ผู้นำด้าน Cybersecurity ต้องออกแบบการกำกับดูแลความปลอดภัยข้อมูลใหม่ให้เหมาะสมสำหรับการตัดสินใจแบบกระจายอำนาจ แนวทางที่ดีที่สุดคือการโอบรับการตัดสินใจแบบกระจายอำนาจเกี่ยวกับวิธีการและเวลาที่ข้อมูลถูกใช้เพื่อฝึกโมเดล AI
การต่อสู้กับ Shadow AI ไม่ใช่การปิดกั้นทุกเครื่องมือ แต่เป็นการทำงานร่วมกันระหว่างทีม Cybersecurity และธุรกิจเพื่อสร้างสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพสำหรับการใช้ AI องค์กรที่ประสบความสำเร็จในปี 2026 จะเป็นองค์กรที่สามารถสร้างสมดุลระหว่างความปลอดภัยและนวัตกรรม โดยผ่าน Collaborative Data Security Governance ที่ทำให้ทุกคนในองค์กรเป็นส่วนหนึ่งของการแก้ปัญหา
ALPHASEC: พาร์ทเนอร์ด้าน Cybersecurity ที่คุณไว้วางใจได้
ALPHASEC เป็นผู้เชี่ยวชาญด้าน Cybersecurity และ Data Security ที่พร้อมช่วยองค์กรของคุณเผชิญกับความท้าทายในยุค AI 2026 เราให้บริการครบวงจร:
ด้วยประสบการณ์กว่า 10 ปีในวงการ Cybersecurity และความเชี่ยวชาญในการจัดการความเสี่ยงจาก AI ALPHASEC พร้อมเป็นพาร์ทเนอร์ที่เชื่อถือได้สำหรับการรักษาความปลอดภัยข้อมูลขององค์กรคุณ
ติดต่อเราวันนี้เพื่อขอคำปรึกษาฟรี
Website: www.alphasec.co.th | Email: contact@alphasec.co.th
