ถ้าหากคุณเป็นคนที่คอยรับมือกับแฮกเกอร์มาเป็นสิบๆปี คุณคงทราบดีว่าความร้ายกาจของพวกเขาเป็นอย่างไร และคุณก็จะทราบดีว่าคุณจะป้องกันมันอย่างไรเช่นกัน
ตอนนี้เรากำลังเผชิญกับการตลาดหรือสุดยอดเทคโนโลยีอะไรบางอย่างที่อ้างว่าสามารถรับมือและเรียนรู้ได้ด้วยตัวเอง เพื่อรับมือกับภัยคุกคามในภายภาคหน้า และสามารถคาดเดาการโจมตีได้อย่างสมบูรณ์แบบ แต่ในโลกนี้ไม่มีอะไร 100% และเทคโนโลยีล้ำสมัยก็อาจตกเป็นเป้าก็ได้
แต่ที่ ESET พวกเราให้ความสำคัญกับความจริงและไม่ว่า Machine Learning จะก้าวล้ำมากแค่ไหนแต่ความสามารถของเจ้าเทคโนโลยีตัวนี้ก็คือการเรียนรู้การเซ็ตข้อมูลที่ป้อนเข้าไป ซึ่งการประมวลผลของมันก็ขึ้นอยู่กับข้อมูลที่ใส่เข้าไปนั่นเอง
ยกตัวอย่างรถยนต์ที่สามารถวิ่งเองได้ รถยนต์เหล่านี้ก็ใช้สภาพแวดล้อมต่างๆกับป้ายและกฎเป็นตัวตั้ง แต่ถ้ามีคนเข้าไปเปลี่ยนข้อมูลภายใน สิ่งที่เกิดขึ้นอาจเป็นการตัดสินใจที่ผิดพลาดและอาจลงเอยเป็นอุบัติเหตุได้
ในวงการความปลอดภัย ผู้เขียนโค้ดมัลแวร์มีความชำนาญในการซ่อนจุดประสงค์ของโค้ดด้วยการปิดบังหรือเข้ารหัส และถ้าระบบไม่สามารถตรวจจับได้ทุกอย่างก็จบ
โค้ดต่างๆที่แฮกเกอร์เขียนเปรียบเสมือนกับหน้ากากที่ซ่อนตัวตนจริงๆเอาไว้ และจะเริ่มทำงานเมื่อถึงเวลา สิ่งที่ ESET ทำคือการจำลองสภาพแวดล้อม ซึ่งทางฝ่าย Machine Learning บอกว่าพวกเขาเลิกใช้วิธีนี้ไปแล้ว เพราะว่าผลที่ได้เป็นเพียงผลทางคณิตศาสตร์เท่านั้น
ในความเป็นจริงสำหรับความปลอดภัยไซเบอร์ บางปัญหาไม่อาจแก้ได้โดยคอมพิวเตอร์ หรืออาจแก้ได้แบบไม่เต็มประสิทธิภาพ ซึ่งเราอาจคาดเดาได้
สำหรับ ESET แล้ว Machine Learning นั้นไม่เพียงพอต่อการป้องกันการโจมตีจากแฮกเกอร์ จากประสบการณ์นับหลายสิบปีพวกเราเชื่อว่าการป้องกันหลายชั้นต่างหากที่สำคัญและมีประสิทธิภาพ
Author: ONDREJ KUBOVIČ
Source: https://www.welivesecurity.com/2017/04/25/machine-learning-math-cant-trump-smart-attackers/
Translated by: Worapon H.
WeLiveSecurity Thai Edition's 
ถ้าหากคุณเป็นคนที่คอยรับมือกับแฮกเกอร์มาเป็นสิบๆปี คุณคงทราบดีว่าความร้ายกาจของพวกเขาเป็นอย่างไร และคุณก็จะทราบดีว่าคุณจะป้องกันมันอย่างไรเช่นกัน
ตอนนี้เรากำลังเผชิญกับการตลาดหรือสุดยอดเทคโนโลยีอะไรบางอย่างที่อ้างว่าสามารถรับมือและเรียนรู้ได้ด้วยตัวเอง เพื่อรับมือกับภัยคุกคามในภายภาคหน้า และสามารถคาดเดาการโจมตีได้อย่างสมบูรณ์แบบ แต่ในโลกนี้ไม่มีอะไร 100% และเทคโนโลยีล้ำสมัยก็อาจตกเป็นเป้าก็ได้
แต่ที่ ESET พวกเราให้ความสำคัญกับความจริงและไม่ว่า Machine Learning จะก้าวล้ำมากแค่ไหนแต่ความสามารถของเจ้าเทคโนโลยีตัวนี้ก็คือการเรียนรู้การเซ็ตข้อมูลที่ป้อนเข้าไป ซึ่งการประมวลผลของมันก็ขึ้นอยู่กับข้อมูลที่ใส่เข้าไปนั่นเอง
ยกตัวอย่างรถยนต์ที่สามารถวิ่งเองได้ รถยนต์เหล่านี้ก็ใช้สภาพแวดล้อมต่างๆกับป้ายและกฎเป็นตัวตั้ง แต่ถ้ามีคนเข้าไปเปลี่ยนข้อมูลภายใน สิ่งที่เกิดขึ้นอาจเป็นการตัดสินใจที่ผิดพลาดและอาจลงเอยเป็นอุบัติเหตุได้
ในวงการความปลอดภัย ผู้เขียนโค้ดมัลแวร์มีความชำนาญในการซ่อนจุดประสงค์ของโค้ดด้วยการปิดบังหรือเข้ารหัส และถ้าระบบไม่สามารถตรวจจับได้ทุกอย่างก็จบ
โค้ดต่างๆที่แฮกเกอร์เขียนเปรียบเสมือนกับหน้ากากที่ซ่อนตัวตนจริงๆเอาไว้ และจะเริ่มทำงานเมื่อถึงเวลา สิ่งที่ ESET ทำคือการจำลองสภาพแวดล้อม ซึ่งทางฝ่าย Machine Learning บอกว่าพวกเขาเลิกใช้วิธีนี้ไปแล้ว เพราะว่าผลที่ได้เป็นเพียงผลทางคณิตศาสตร์เท่านั้น
ในความเป็นจริงสำหรับความปลอดภัยไซเบอร์ บางปัญหาไม่อาจแก้ได้โดยคอมพิวเตอร์ หรืออาจแก้ได้แบบไม่เต็มประสิทธิภาพ ซึ่งเราอาจคาดเดาได้
สำหรับ ESET แล้ว Machine Learning นั้นไม่เพียงพอต่อการป้องกันการโจมตีจากแฮกเกอร์ จากประสบการณ์นับหลายสิบปีพวกเราเชื่อว่าการป้องกันหลายชั้นต่างหากที่สำคัญและมีประสิทธิภาพ
Author: ONDREJ KUBOVIČ
Source: https://www.welivesecurity.com/2017/04/25/machine-learning-math-cant-trump-smart-attackers/
Translated by: Worapon H.
แบ่งปันสิ่งนี้: