TechTalkThai ศูนย์รวมข่าว Enterprise IT ออนไลน์แห่งแรกในประเทศไทย
เหตุการณ์โจมตีทางไซเบอร์ที่เกิดขึ้นกับยักษ์ใหญ่ผู้ผลิตรถยนต์อย่าง Jaguar Land Rover เมื่อเดือนสิงหาคมที่ผ่านมา ซึ่งส่งผลให้ต้องหยุดการผลิตนานถึงหนึ่งเดือนเต็ม คือภาพสะท้อนที่ชัดเจนที่สุดของความเปราะบางในอุตสาหกรรมยุคใหม่ บริษัทรายงานค่าใช้จ่ายด้านความมั่นคงปลอดภัยสูงถึง 260 ล้านดอลลาร์ และต้องเผชิญกับความสูญเสียจากการหยุดชะงักของรายได้อีกกว่า 650 ล้านดอลลาร์
ผลกระทบนี้ไม่ได้หยุดอยู่แค่ที่บริษัทแม่ แต่ยังลามไปถึงซัพพลายเชนทั่วโลกที่เสี่ยงต่อภาวะล้มละลายจากการขาดความต่อเนื่องทางธุรกิจ
รายงานจาก IBM X-Force Threat Intelligence 2025 ระบุว่า ภาคการผลิตยังคงครองตำแหน่งอุตสาหกรรมที่ถูกโจมตีทางไซเบอร์มากที่สุดต่อเนื่องเป็นปีที่ 4 สาเหตุหลักมาจากความพยายามในการทำ Digital Transformation ที่รวดเร็วเกินกว่ามาตรการรักษาความปลอดภัยจะก้าวทัน
ปัญหาใหญ่ที่สุดในปัจจุบันคือการเชื่อมต่อในสภาพแวดล้อมที่ไม่ได้ถูกออกแบบมาเพื่อรองรับตั้งแต่ต้น ระบบเดิมในโรงงานส่วนใหญ่ถูกสร้างขึ้นโดยเน้นที่ประสิทธิภาพ และการทำงานที่ต่อเนื่องเป็นหลัก โดยไม่มีเรื่องของความมั่นคงปลอดภัยอยู่ในสมการเลยแม้แต่น้อย
เมื่อองค์กรเร่งนำเทคโนโลยีใหม่อย่าง AI และ Cloud เข้ามาบูรณาการกับโครงสร้างพื้นฐานเดิมเพื่อลดการใช้แรงงานมนุษย์และเพิ่มกำไร สิ่งที่ตามมาคือการขยายตัวของพื้นที่การโจมตีที่กว้างขึ้นอย่างมหาศาลดังนี้
- Connectivity Mismatch: ระบบปฏิบัติการในโรงงานมักเก่าแก่และขาดการอัปเดต เมื่อถูกนำมาเชื่อมต่อกับ Cloud จึงกลายเป็นประตูบานใหญ่ให้แฮกเกอร์เข้าสู่ระบบ
- Third-party Risk: การพึ่งพาผู้พัฒนาระบบภายนอกและซอฟต์แวร์จาก Vendor จำนวนมาก ทำให้แต่ละจุดเชื่อมต่อกลายเป็นจุดเสี่ยงที่ควบคุมได้ยาก
- Interconnected Nature: ความเชื่อมโยงกันอย่างลึกซึ้งของระบบการผลิตหมายความว่า หากแฮกเกอร์เจาะเข้าสู่จุดเล็ก ๆ จุดหนึ่งได้สำเร็จ ก็สามารถเคลื่อนไหวไปยังส่วนที่สำคัญกว่าได้อย่างรวดเร็ว
จากผลสำรวจ 2025 Deloitte Smart Manufacturing Survey พบว่าผู้บริหารโรงงานขนาดใหญ่ในสหรัฐฯ กว่า 57% มีการใช้งานระบบ Cloud และอีก 29% เริ่มมีการนำ AI หรือ Machine Learning มาใช้ในระดับโรงงานแล้ว ซึ่งทิศทางนี้สอดคล้องกับตลาดทั่วโลกที่พยายามขับเคลื่อนสู่ Smart Factory
อย่างไรก็ตาม Black Kite ระบุในรายงานปี 2025 ว่า ความเสี่ยงที่น่ากังวลที่สุดคือ Shadow AI หรือการที่ทีมปฏิบัติงานนำเครื่องมือ AI และ Cloud มาใช้งานกันเองอย่างไม่เป็นทางการ โดยที่ทีม Security ไม่ทราบข้อมูลว่ามีการอัปโหลดข้อมูลการออกแบบหรือกระบวนการผลิตที่เป็นความลับขึ้นไปบนโมเดลเหล่านั้นหรือไม่
เพื่อให้โรงงานในอนาคตเติบโตได้อย่างยั่งยืน ผู้เชี่ยวชาญจาก IBM และ Thales แนะนำแนวทางปฏิบัติที่ต้องเร่งดำเนินการดังนี้
- จำแนกชั้นความลับของข้อมูลให้ชัดเจน ข้อมูลการออกแบบ และข้อมูลกระบวนการผลิตต้องได้รับการปกป้องสูงสุด
- การเข้ารหัสข้อมูลทั้งขณะจัดเก็บ และขณะรับส่ง คือบรรทัดฐานขั้นต่ำที่ทุกองค์กรต้องมี
- ต้องมีการแยกส่วนระหว่างระบบ IT, Cloud และระบบปฏิบัติการหน้างาน อย่างเด็ดขาด เพื่อป้องกันการลุกลามของการโจมตี
- ต้องตรวจสอบและมีแนวทางที่ชัดเจนว่า Vendor นำข้อมูลขององค์กรไปใช้อย่างไร เก็บไว้นานแค่ไหน และมีการนำไปใช้ฝึกโมเดล AI ของตัวเองหรือไม่
ที่มา: https://www.cybersecuritydive.com/news/manufacturing-cyber-risk-ai-cloud/808730/
