🎙️ เมื่อข้อมูลรั่วไหลไม่ใช่แค่เรื่องเทคนิค แต่เป็นเรื่องเงิน ชื่อเสียง และอนาคตขององค์กร ลองจินตนาการว่าองค์กรของคุณถูกเจาะระบบ ข้อมูลลูกค้าไหลออกไปสู่มือแฮกเกอร์ และคุณต้องรับมือกับความเสียหายที่ไม่ใช่แค่ค่าแก้ไขระบบ แต่รวมถึงค่าปรับทางกฎหมาย การสูญเสียลูกค้า และราคาหุ้นที่ร่วงลง รายงานล่าสุดจาก IBM และ Ponemon Institute เผยว่า แม้ค่าเฉลี่ยของการรั่วไหลข้อมูลทั่วโลกจะลดลงเหลือ $4.44 ล้านในปี 2025 — ครั้งแรกในรอบ 5 ปี — แต่ในสหรัฐฯ กลับพุ่งขึ้นเป็น $10.22 ล้านต่อเหตุการณ์ เพราะค่าปรับและต้นทุนการตรวจจับที่สูงขึ้น ต้นเหตุหลักของการรั่วไหลยังคงเป็น phishing (16%) และการเจาะระบบผ่านซัพพลายเชน (15%) ซึ่งใช้ช่องโหว่จาก API หรือแอปพลิเคชันที่ไม่ได้รับการควบคุมอย่างเหมาะสม โดยเฉพาะในระบบ AI ที่กำลังถูกนำมาใช้โดยไม่มีการกำกับดูแลที่เพียงพอ ที่น่าตกใจคือ 97% ขององค์กรที่ถูกโจมตีผ่าน AI ไม่มีระบบควบคุมการเข้าถึง AI และ 63% ยังไม่มีนโยบายกำกับดูแล AI เลยด้วยซ้ำ แม้ AI จะช่วยลดเวลาในการตรวจจับและตอบสนองต่อเหตุการณ์ได้มากถึง 80 วัน และลดค่าใช้จ่ายได้เฉลี่ย $2.22 ล้าน แต่หากไม่มีการจัดการ governance ที่ดี ก็อาจกลายเป็นช่องโหว่ใหม่ที่ทำให้ความเสียหายหนักขึ้น 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ ค่าเฉลี่ยของการรั่วไหลข้อมูลทั่วโลกในปี 2025 อยู่ที่ $4.44 ล้าน ลดลง 9% จากปี 2024 ➡️ สหรัฐฯ มีค่าเสียหายสูงสุดที่ $10.22 ล้าน เพิ่มขึ้นจากปีที่แล้ว ➡️ Healthcare เป็นอุตสาหกรรมที่เสียหายมากที่สุด เฉลี่ย $7.42 ล้านต่อเหตุการณ์ ➡️ Phishing เป็นสาเหตุหลักของการรั่วไหล (16%) รองลงมาคือการเจาะระบบซัพพลายเชน (15%) ➡️ เวลาเฉลี่ยในการตรวจจับและควบคุมเหตุการณ์ลดลงเหลือ 241 วัน ➡️ การใช้ AI และ automation ช่วยลดค่าใช้จ่ายได้เฉลี่ย $2.22 ล้านต่อเหตุการณ์ ➡️ Shadow AI เป็นสาเหตุของการรั่วไหลใน 20% ขององค์กรที่ถูกโจมตี ➡️ 97% ขององค์กรที่ถูกโจมตีผ่าน AI ไม่มีระบบควบคุมการเข้าถึง AI ➡️ 63% ขององค์กรยังไม่มีนโยบายกำกับดูแล AI หรือกำลังอยู่ระหว่างพัฒนา ➡️ การใช้ DevSecOps และ SIEM เป็นปัจจัยสำคัญที่ช่วยลดค่าใช้จ่ายจากการรั่วไหล ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ การเจาะระบบผ่าน API ที่ไม่ได้รับการตรวจสอบเป็นช่องทางหลักในการโจมตี AI ➡️ Shadow AI มักใช้ API ที่ไม่มีการล็อกอินหรือการตรวจสอบ ทำให้ตรวจจับยาก ➡️ การรั่วไหลผ่าน AI มีผลกระทบต่อข้อมูลส่วนบุคคล (65%) และทรัพย์สินทางปัญญา (40%) ➡️ การโจมตีผ่าน AI มักใช้ phishing และ deepfake เพื่อหลอกลวงผู้ใช้ ➡️ การไม่มีระบบ inventory สำหรับ API ทำให้ไม่สามารถตรวจสอบช่องโหว่ได้ทันเวลา https://www.csoonline.com/article/567697/what-is-the-cost-of-a-data-breach-3.html