Datadog เผยการเร่งนำ AI มาใช้ในองค์กรกำลังเปิดช่องโหว่ไซเบอร์รูปแบบใหม่ ทั้งภัยเงียบจากการขโมยคีย์ API เชื่อมต่อระบบ AI และช่องโหว่ในห่วงโซ่อุปทานซอฟต์แวร์ ชี้องค์กรต้องเร่งจำกัดสิทธิ์การเข้าถึงข้อมูลก่อนตกเป็นเป้าโจมตี
KEY POINTS
- Datadog พบว่าจำนวนช่องโหว่ความปลอดภัยระดับร้ายแรงถึงวิกฤติในบริการคลาวด์เพิ่มขึ้นถึง 4 เท่าภายในเวลาเพียง 9 เดือน
- ความเสี่ยงสำคัญในยุค AI คือการขโมยคีย์ API แบบระยะยาว ที่ใช้เชื่อมต่อบริการ AI ซึ่งหากรั่วไหลจะเปิดช่องให้ผู้โจมตีเข้าถึงระบบและทรัพยากรขององค์กรได้เป็นเวลานาน
- การโจมตีผ่านห่วงโซ่อุปทานซอฟต์แวร์เป็นอีกหนึ่งช่องโหว่ร้ายแรง แพ็กเกจซอฟต์แวร์ที่องค์กรนำมาใช้อาจถูกฝังโค้ดอันตรายและแพร่กระจายเข้าสู่ระบบคลาวด์ได้อย่างรวดเร็ว
การขยายตัวของบริการคลาวด์และการนำ AI มาใช้ในองค์กร กำลังเพิ่มความซับซ้อนของการรักษาความปลอดภัยไซเบอร์ โดยเฉพาะช่องโหว่ของซอฟต์แวร์ การจัดการสิทธิ์เข้าถึงระบบ และความเสี่ยงจากห่วงโซ่อุปทานซอฟต์แวร์ ซึ่งอาจเปิดทางให้ผู้โจมตีเข้าถึงข้อมูลและทรัพยากรสำคัญขององค์กร
รายงาน State of Cloud Security 2026 โดย ดาต้าด็อก (Datadog) พบว่า จำนวนช่องโหว่ด้านความปลอดภัยระดับร้ายแรงถึงวิกฤติในบริการคลาวด์เพิ่มขึ้นถึง 4 เท่า ภายในเวลาเพียง 9 เดือน
สถานการณ์ดังกล่าวสอดคล้องกับแนวคิด “Vulnpocalypse” ซึ่งใช้อธิบายภาวะที่องค์กรต้องรับมือกับช่องโหว่ซอฟต์แวร์จำนวนมาก
รายงานชี้ว่า แอปพลิเคชันบนคลาวด์กำลังเผชิญกับช่องโหว่ร้ายแรงที่มีการตรวจพบและเปิดเผยข้อมูลเพิ่มขึ้น ทำให้การรักษาความปลอดภัยไม่อาจมุ่งเน้นเพียงการป้องกันการเจาะระบบ แต่ต้องครอบคลุมถึงการจำกัดขอบเขตที่ผู้โจมตีสามารถเข้าถึงได้หากระบบถูกเจาะสำเร็จ
ขโมยคีย์ API เปิดช่องโจมตีระบบ AI
หนึ่งในประเด็นสำคัญคือ ความเสี่ยงจากข้อมูลรับรองการเข้าถึงระบบ โดยเฉพาะคีย์ API ที่ใช้เชื่อมต่อบริการ AI บนคลาวด์
Datadog พบว่า มากกว่า 1 ใน 5 ขององค์กรที่นำมาวิเคราะห์มีการใช้บริการ AI บนคลาวด์ โดยผู้ให้บริการมักรองรับการใช้งานคีย์ API แบบระยะยาว (Long-lived API Keys) เพื่ออำนวยความสะดวกในการเชื่อมต่อระบบ
อย่างไรก็ตาม คีย์ประเภทนี้สามารถใช้งานได้ต่อเนื่องจนกว่าจะถูกเพิกถอน หากตกอยู่ในมือผู้โจมตี อาจทำให้ผู้โจมตีมีระยะเวลามากขึ้นในการเข้าถึงบริการและทรัพยากรขององค์กร
รายงานระบุว่า เกือบครึ่งหนึ่งขององค์กรที่ใช้ Google Gemini มีการใช้คีย์ API ของ Gemini แบบระยะยาว ขณะที่ 17% ขององค์กรที่ใช้ Amazon Bedrock มีการใช้คีย์ API ของ Bedrock แบบระยะยาวเช่นกัน
แอนดรูว์ ครูก หัวหน้าฝ่ายส่งเสริมด้านความปลอดภัย Datadog กล่าวว่า ผู้โจมตีไม่จำเป็นต้องพัฒนาโมเดล AI ของตนเอง หากสามารถขโมยคีย์ที่ใช้เข้าถึงโมเดลขององค์กรได้
ดังนั้น ในการพัฒนาแอปพลิเคชัน AI ทีมงานควรเลือกใช้ข้อมูลรับรองการเข้าถึงระบบแบบชั่วคราว (Temporary Credentials) เมื่อสามารถทำได้ แทนการใช้คีย์ที่อาจยังคงใช้งานได้ต่อเนื่องเป็นเวลาหลายปี
ผู้โจมตีเริ่มนำข้อมูลสำหรับเข้าสู่ระบบคลาวด์ที่ขโมยมา ทดสอบว่าสามารถใช้เข้าถึงบริการ AI ได้หรือไม่ โดย Datadog Security Labs พบพฤติกรรมดังกล่าวในระบบคลาวด์ขององค์กร 12 แห่ง ภายในระยะเวลา 30 วัน
ห่วงโซ่ซอฟต์แวร์เปิดช่องโจมตีคลาวด์
นอกจากความเสี่ยงจากคีย์ API รายงานยังเตือนการโจมตีผ่านแพ็กเกจซอฟต์แวร์ที่องค์กรนำมาใช้งาน ซึ่งอาจถูกฝังโค้ดอันตรายและเปิดช่องให้ผู้โจมตีเข้าถึงระบบ
Datadog พบว่า ระบบงานบนคลาวด์หนึ่งระบบใช้แพ็กเกจซอฟต์แวร์เฉลี่ย 149 รายการ โดยมากกว่าครึ่งหนึ่งถูกใช้งานผ่านซอฟต์แวร์อื่น ขณะที่ 60% ขององค์กรมีแอปพลิเคชันที่ใช้แพ็กเกจซึ่งเพิ่งเผยแพร่ไม่ถึง 24 ชั่วโมง และ 21% ของแอปพลิเคชันบนคลาวด์ทั้งหมดใช้แพ็กเกจใหม่ในช่วงเวลาดังกล่าว
แม้แพ็กเกจที่เพิ่งเผยแพร่ไม่ได้มีความเสี่ยงโดยตัวมันเอง แต่หากถูกฝังโค้ดอันตราย ก็อาจแพร่เข้าสู่ระบบคลาวด์ได้อย่างรวดเร็ว เช่น มัลแวร์ Shai-Hulud 2.0 ที่ค้นหาข้อมูลสำหรับเข้าสู่ระบบคลาวด์จากระบบที่ถูกเจาะ เพื่อเปิดทางให้ผู้โจมตีเข้าถึงทรัพยากรขององค์กร
องค์กรเพิ่มมาตรการจำกัดสิทธิ์เข้าถึงข้อมูล
ปัจจุบัน หลายองค์กรเริ่มใช้มาตรการจำกัดสิทธิ์เข้าถึงข้อมูลมากขึ้น เพื่อลดความเสียหายหากผู้โจมตีขโมยข้อมูลสำหรับเข้าสู่ระบบไปได้
โดย Datadog พบว่า 55% ขององค์กรที่ใช้เอดับบลิวเอส (AWS) นำมาตรการกำหนดขอบเขตการเข้าถึงข้อมูล (Data Perimeters) มาใช้ เพิ่มขึ้นจาก 40% ในปี 2568 เพื่อจำกัดไม่ให้ผู้โจมตีเข้าถึงข้อมูลและทรัพยากรอื่นขององค์กรได้ แม้จะมีข้อมูลสำหรับเข้าสู่ระบบที่ถูกต้องอยู่ในมือ
เอมิลิโอ เอสโกบาร์ ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายรักษาความปลอดภัยสารสนเทศ Datadog กล่าวว่า เมื่อจำนวนช่องโหว่ร้ายแรงเพิ่มขึ้น ประเด็นสำคัญไม่ได้อยู่เพียงการแก้ไขช่องโหว่ แต่รวมถึงการประเมินว่า หากแอปพลิเคชันหนึ่งถูกเจาะระบบ ผู้โจมตีจะสามารถขยายการเข้าถึงไปได้ไกลเพียงใด
องค์กรจึงจำเป็นต้องแก้ไขช่องโหว่ควบคู่กับการเตรียมมาตรการจำกัดความเสียหายเมื่อเกิดการเจาะระบบขึ้นจริง การใช้ข้อมูลรับรองการเข้าถึงระบบแบบชั่วคราว และการกำหนดขอบเขตการเข้าถึงข้อมูล เป็นแนวทางที่ช่วยจำกัดทรัพยากรที่ผู้โจมตีสามารถเข้าถึงได้
ขณะเดียวกัน การมีมุมมองร่วมกันครอบคลุมทั้งแอปพลิเคชัน ข้อมูลระบุตัวตน (Identity) และโครงสร้างพื้นฐาน จะช่วยให้ทีมรักษาความปลอดภัยและทีมวิศวกรรมสามารถตรวจสอบและควบคุมการโจมตีได้ก่อนลุกลาม
ในยุค AI ความปลอดภัยมีความเชื่อมโยงกับความสามารถในการมองเห็นและตรวจสอบการทำงานของระบบ (Observability) เนื่องจากองค์กรไม่สามารถควบคุมการโจมตีที่ขยายวงกว้างได้ หากขาดการมองเห็นภาพรวมของระบบทั้งหมด
