การป้องกันภัยคุกคามไซเบอร์ในยุคนี้ไม่ใช่แค่เรื่องของการใช้เครื่องมือสำเร็จรูปอีกต่อไป แต่เป็นเรื่องของวิศวกรรมการตรวจจับที่ช่วยปรับแต่งวิธีการตรวจจับให้เข้ากับภัยคุกคามเฉพาะขององค์กร AI และระบบอัตโนมัติเป็นส่วนสำคัญที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและลดข้อผิดพลาด ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความสำคัญที่เพิ่มขึ้นของ Detection Engineering ในยุคที่ภัยคุกคามซับซ้อนและเพิ่มจำนวนขึ้น การพัฒนาในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา: - เดิมที Detection Engineering เป็นเพียงการดำเนินการในบริษัทใหญ่ ๆ แต่ปัจจุบันเป็นที่ต้องการในหลากหลายอุตสาหกรรม เช่น การเงิน เทคโนโลยี และสุขภาพ โดยเฉพาะบริษัทที่ต้องเผชิญกับภัยคุกคามไซเบอร์ที่ซับซ้อน. ความแตกต่างจากการตรวจจับแบบดั้งเดิม: - Detection Engineering ใช้หลักการพัฒนาซอฟต์แวร์เพื่อสร้างกฎการตรวจจับที่ปรับแต่งตามภัยคุกคามและระบบเฉพาะขององค์กร แตกต่างจากการใช้เครื่องมือที่มีกฎสำเร็จรูปซึ่งมักไม่ยืดหยุ่นและปรับใช้ยากในระบบที่ซับซ้อน. การเติบโตของภัยคุกคาม: - การโจมตีด้วยมัลแวร์ไร้ไฟล์ (Fileless Malware) และการโจมตีผ่านซัพพลายเชนเพิ่มขึ้น ทำให้วิธีการตรวจจับแบบเดิมไม่เพียงพอ ขณะที่องค์กรต่าง ๆ ต้องพึ่งพาการป้องกันภัยเชิงรุกมากขึ้น. การใช้ AI และระบบอัตโนมัติ: - AI มีบทบาทสำคัญ เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากเพื่อตรวจจับความผิดปกติ และ 93% ขององค์กรในแบบสำรวจรายงานว่ากำลังใช้งานหรือวางแผนใช้ระบบอัตโนมัติในกระบวนการ Detection Engineering. https://www.csoonline.com/article/3847510/rising-attack-exposure-threat-sophistication-spur-interest-in-detection-engineering.html