การวิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้และเอนทิตี (UEBA) คืออะไร

โดยหลักแล้ว UEBA ประกอบด้วยองค์ประกอบหลักสองประการ ได้แก่ การวิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้ (UBA) และการวิเคราะห์พฤติกรรมเอนทิตี (EBA)

UBA ช่วยให้องค์กรต่างๆ มองเห็นและหยุดยั้งความเสี่ยงด้านการรักษาความปลอดภัยที่อาจเกิดขึ้นได้โดยการทำความเข้าใจพฤติกรรมของผู้ใช้ ซึ่งดำเนินการได้โดยการตรวจสอบและวิเคราะห์รูปแบบต่างๆ ในกิจกรรมของผู้ใช้เพื่อสร้างแบบจำลองเกณฑ์พื้นฐานสำหรับพฤติกรรมทั่วไป แบบจำลองดังกล่าวจะกำหนดความน่าจะเป็นที่ผู้ใช้รายหนึ่งจะดำเนินกิจกรรมที่กำหนดโดยอิงตามรูปแบบการเรียนรู้พฤติกรรมนี้

EBA ยังสามารถช่วยให้องค์กรต่างๆ ระบุภัยคุกคามทางไซเบอร์ที่อาจเกิดขึ้นได้ในฝั่งเครือข่ายเช่นเดียวกับ UBA อีกด้วย EBA จะตรวจสอบและวิเคราะห์กิจกรรมระหว่างเอนทิตีที่ไม่ใช่มนุษย์ เช่น เซิร์ฟเวอร์ แอปพลิเคชัน ฐานข้อมูล และอินเทอร์เน็ตในทุกสิ่ง (IoT) ซึ่งจะช่วยระบุพฤติกรรมที่น่าสงสัยซึ่งอาจบ่งชี้ถึงการเจาะระบบความปลอดภัย เช่น การเข้าถึงข้อมูลที่ไม่ได้รับอนุญาตหรือรูปแบบการถ่ายโอนข้อมูลที่ผิดปกติ

UBA และ EBA จะร่วมกันสร้างโซลูชันที่เปรียบเทียบอาร์ทิแฟกต์ต่างๆ มากมาย รวมถึงตำแหน่งที่ตั้งทางภูมิศาสตร์ อุปกรณ์ สภาพแวดล้อม เวลา ความถี่ และพฤติกรรมของบุคคลในระดับเดียวกันหรือทั้งองค์กร

UEBA รวบรวมข้อมูลผู้ใช้และเอนทิตีจากแหล่งข้อมูลที่เชื่อมต่อทั้งหมดในเครือข่ายต่างๆ ขององค์กร ข้อมูลผู้ใช้อาจรวมถึงกิจกรรมการลงชื่อเข้าใช้ ตำแหน่งที่ตั้ง และรูปแบบการเข้าถึงข้อมูล ในขณะที่ข้อมูลเอนทิตีอาจรวมถึงบันทึกจากอุปกรณ์เครือข่าย เซิร์ฟเวอร์ อุปกรณ์ปลายทาง แอปพลิเคชัน และบริการเพิ่มเติมอื่นๆ

UEBA วิเคราะห์ข้อมูลที่รวบรวมและใช้ข้อมูลดังกล่าวเพื่อกำหนดเกณฑ์พื้นฐานหรือโปรไฟล์พฤติกรรมทั่วไปสำหรับผู้ใช้และเอนทิตีทุกรายการ จากนั้น UEBA จะใช้เกณฑ์พื้นฐานเพื่อสร้างแบบจำลองพฤติกรรมแบบไดนามิกที่จะเรียนรู้และปรับตัวอย่างต่อเนื่องเมื่อเวลาผ่านไปตามข้อมูลที่ได้รับเข้ามา

UEBA ใช้เกณฑ์พื้นฐานเป็นแนวทางสำหรับพฤติกรรมทั่วไป และติดตามกิจกรรมของผู้ใช้และเอนทิตีแบบเรียลไทม์ต่อไปเพื่อช่วยให้องค์กรสามารถระบุได้ว่าแอสเซทมีช่องโหว่หรือไม่ ระบบตรวจพบกิจกรรมที่ผิดปกติซึ่งมีลักษณะเบี่ยงเบนไปจากพฤติกรรมพื้นฐานทั่วไป เช่น การเริ่มต้นการถ่ายโอนข้อมูลปริมาณมากผิดปกติ ซึ่งจะทริกเกอร์การแจ้งเตือน แม้ว่าความผิดปกติเองจะไม่ได้บ่งชี้ถึงพฤติกรรมที่เป็นอันตรายหรือแม้แต่พฤติกรรมที่น่าสงสัยก็ตาม แต่คุณสามารถนำข้อมูลดังกล่าวมาใช้เพื่อปรับปรุงการตรวจหา การตรวจสอบ และ การไล่ล่าภัยคุกคามไซเบอร์ได้

ระบบจะส่งการแจ้งเตือนที่นำเสนอข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมผู้ใช้ ประเภทของสิ่งผิดปกติ และระดับความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นไปยังทีมศูนย์ปฏิบัติการรักษาความปลอดภัย (SOC) ทีม SOC จะได้รับข้อมูลและพิจารณาว่าควรดำเนินการตรวจสอบเพิ่มเติมหรือไม่โดยพิจารณาจากพฤติกรรม บริบท และลำดับความสำคัญของความเสี่ยง

การใช้ UEBA ร่วมกับชุดโซลูชันด้านภัยคุกคามทางไซเบอร์ที่ครอบคลุมยิ่งขึ้น ช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถสร้างแพลตฟอร์มความปลอดภัยแบบครบวงจรและมีเสถียรภาพการรักษาความปลอดภัยโดยรวมที่แข็งแกร่งขึ้น UEBA ยังทำงานร่วมกับเครื่องมือการตรวจหาและการตอบสนองที่มีการจัดการ (MDR) และโซลูชันการจัดการสิทธิ์การเข้าถึงระดับสูง (PAM) สำหรับการตรวจสอบ Security Information and Event Management (SIEM) และเครื่องมือในการตอบสนองต่อเหตุการณ์สำหรับการดำเนินการและการตอบสนอง

นักไล่ล่าภัยคุกคามไซเบอร์ใช้ข่าวกรองเกี่ยวกับภัยคุกคามเพื่อช่วยพิจารณาว่าการสืบค้นของตนได้เปิดเผยพฤติกรรมที่น่าสงสัยหรือไม่ เมื่อพฤติกรรมดังกล่าวน่าสงสัย ความผิดปกติจะชี้ไปยังเส้นทางที่เป็นไปได้สำหรับการตรวจสอบเพิ่มเติม การวิเคราะห์รูปแบบระหว่างทั้งผู้ใช้และเอนทิตีช่วยให้ UEBA สามารถตรวจหาการโจมตีทางไซเบอร์ได้ในวงกว้างมากขึ้นอย่างรวดเร็วยิ่งขึ้น รวมถึงภัยคุกคามทางไซเบอร์ในระยะเริ่มแรก ภัยคุกคามทางไซเบอร์จากภายใน การโจมตีแบบ DDoS และการโจมตีแบบ Brute-Force ก่อนที่จะกลายเป็นเหตุการณ์หรือการเจาะระบบความปลอดภัยที่อาจเกิดขึ้นได้

แบบจำลอง UEBA ขับเคลื่อนโดยอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องที่เรียนรู้จากรูปแบบพฤติกรรมผู้ใช้และเอนทิตีที่มีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลาอย่างต่อเนื่องโดยใช้การวิเคราะห์ข้อมูล การปรับตัวให้เข้ากับความต้องการด้านการรักษาความปลอดภัยแบบเรียลไทม์ทำให้โซลูชันการรักษาความปลอดภัยยังคงมีประสิทธิภาพเมื่อเผชิญกับภูมิทัศน์ด้านการรักษาความปลอดภัยที่เปลี่ยนแปลงไปซึ่งมีภัยคุกคามทางไซเบอร์ที่ซับซ้อน

นักวิเคราะห์ด้านการรักษาความปลอดภัยใช้สิ่งผิดปกติเพื่อช่วยยืนยันการเจาะระบบความปลอดภัย ประเมินผลกระทบ และนำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่ทันท่วงทีและสามารถดำเนินการได้เกี่ยวกับเหตุการณ์ด้านการรักษาความปลอดภัยที่อาจเกิดขึ้น ซึ่งทีม SOC สามารถใช้ในการตรวจสอบกรณีต่างๆ เพิ่มเติมได้ การดำเนินการนี้ส่งผลให้การแก้ไขเหตุการณ์รวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งลดผลกระทบโดยรวมของภัยคุกคามทางไซเบอร์ที่มีต่อองค์กรโดยรวมอีกด้วย

ในยุคของการทำงานแบบไฮบริดหรือการทำงานจากระยะไกล องค์กรต่างๆ ในปัจจุบันต้องเผชิญกับภัยคุกคามทางไซเบอร์ที่มีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา ซึ่งเป็นสาเหตุว่าเหตุใดวิธีการขององค์กรจึงต้องมีการเปลี่ยนแปลงตามไปด้วย หากต้องการตรวจหาภัยคุกคามทางไซเบอร์ทั้งใหม่และที่มีอยู่ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น นักวิเคราะห์ด้านการรักษาความปลอดภัยจะมองหาความผิดปกติต่างๆ แม้ว่าความผิดปกติเพียงรายการเดียวจะไม่ได้บ่งชี้ถึงพฤติกรรมที่เป็นอันตราย แต่การมีอยู่ของความผิดปกติหลายรายการในห่วงโซ่การโจมตีทางไซเบอร์อาจบ่งชี้ถึงความเสี่ยงที่มากขึ้น นักวิเคราะห์ด้านการรักษาความปลอดภัยสามารถยกระดับการตรวจหาให้ดียิ่งขึ้นได้ด้วยการเพิ่มการแจ้งเตือนสำหรับพฤติกรรมที่ผิดปกติที่ระบุ ด้วยการนำ UEBA มาใช้และการขยายขอบเขตการรักษาความปลอดภัยให้ครอบคลุมถึงอุปกรณ์ที่อยู่นอกเหนือจากการใช้งานในสำนักงานแบบเดิม องค์กรต่างๆ จึงสามารถปรับปรุงการรักษาความปลอดภัยในการเข้าสู่ระบบในเชิงรุก ลดภัยคุกคามทางไซเบอร์ และรับรองว่าสภาพแวดล้อมโดยรวมจะมีความยืดหยุ่นและปลอดภัยมากขึ้นได้

ในอุตสาหกรรมที่ต้องอยู่ภายใต้การควบคุม เช่น บริการทางการเงินและการดูแลสุขภาพ กฎระเบียบเกี่ยวกับการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลและความเป็นส่วนตัวจะมาพร้อมกับมาตรฐานที่บริษัททุกแห่งต้องปฏิบัติตาม ความสามารถในการตรวจสอบและรายงานอย่างต่อเนื่องของ UEBA ช่วยให้องค์กรต่างๆ ติดตามข้อกำหนดด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบเหล่านี้ได้

แม้ว่า UEBA จะมอบข้อมูลเชิงลึกอันล้ำค่าให้แก่องค์กรต่างๆ แต่ก็ยังมีความท้าทายเฉพาะตัวที่ต้องพิจารณาอีกด้วย ปัญหาทั่วไปบางประการที่ต้องแก้ไขเมื่อนำ UEBA ไปใช้มีดังนี้:

• ผลบวกและผลลบที่ผิด
  ในบางครั้ง ระบบ UEBA อาจจัดประเภทพฤติกรรมปกติอย่างผิดพลาดว่าเป็นพฤติกรรมที่น่าสงสัยและสร้างผลบวกที่ผิด UEBA ยังอาจไม่รับทราบถึงภัยคุกคามทางไซเบอร์ด้านการรักษาความปลอดภัยในปัจจุบัน ซึ่งอาจทำให้เกิดผลลบที่ผิดได้ เพื่อการตรวจหาภัยคุกคามทางไซเบอร์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น องค์กรต่างๆ จึงต้องตรวจสอบการแจ้งเตือนด้วยความระมัดระวัง
  
  
• การตั้งชื่อที่ไม่สอดคล้องกันในเอนทิตีต่างๆ
  ผู้ให้บริการทรัพยากรอาจสร้างการแจ้งเตือนที่ระบุเอนทิตีได้ไม่เพียงพอ เช่น ชื่อผู้ใช้โดยไม่มีบริบทชื่อโดเมน เมื่อเกิดเหตุการณ์เช่นนี้ขึ้น เอนทิตีผู้ใช้จะไม่สามารถรวมกับอินสแตนซ์อื่นๆ ของบัญชีเดียวกันได้ และจะมีการระบุเป็นเอนทิตีที่แยกจากกัน เพื่อลดความเสี่ยงนี้ลง จึงจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องระบุเอนทิตีโดยใช้แบบฟอร์มมาตรฐาน และซิงโครไนซ์เอนทิตีกับผู้ให้บริการข้อมูลประจำตัวเพื่อสร้างไดเรกทอรีเดียว
  
  
• ข้อกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัว
  การเสริมความแข็งแกร่งให้กับการปฏิบัติการรักษาความปลอดภัยไม่ควรต้องแลกมาด้วยสิทธิความเป็นส่วนตัวของบุคคล การตรวจสอบพฤติกรรมผู้ใช้และเอนทิตีอย่างต่อเนื่องก่อให้เกิดข้อสงสัยด้านจริยธรรมและความเป็นส่วนตัว ซึ่งเป็นสาเหตุที่การใช้เครื่องมือด้านการรักษาความปลอดภัยอย่างมีความรับผิดชอบจึงมีความสำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเครื่องมือด้านการรักษาความปลอดภัยขั้นสูงด้วย AI
  
  
• ภัยคุกคามทางไซเบอร์ที่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว 
  แม้ว่าระบบ UEBA ได้รับการออกแบบมาให้ปรับตัวให้เข้ากับภูมิทัศน์ด้านภัยคุกคามทางไซเบอร์ที่เปลี่ยนแปลงไป แต่ระบบเหล่านี้อาจยังคงเผชิญกับความท้าทายในการตามให้ทันภัยคุกคามทางไซเบอร์ที่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว เนื่องจากเทคนิคและรูปแบบการโจมตีทางไซเบอร์เปลี่ยนแปลงไป จึงมีความจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องปรับแต่งเทคโนโลยี UEBA อย่างต่อเนื่องเพื่อตอบสนองความต้องการขององค์กร

ด้วยความก้าวหน้าด้านการเรียนรู้ของเครื่องจักร การทำงานร่วมกับ AI และการวิเคราะห์ข้อมูลที่จะช่วยยกระดับขีดความสามารถ อนาคตของ UEBA จึงยังคงสดใส แนวโน้มและการพัฒนาที่น่าสนใจที่สุดบางส่วนซึ่งมีแนวโน้มที่จะกำหนดทิศทางในวิวัฒนาการของ UEBA มีดังนี้:

• ความก้าวหน้าด้าน AI สำหรับการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์
  ในขณะที่ AI และการเรียนรู้ของเครื่องยังคงมีประสิทธิภาพและความซับซ้อนที่เพิ่มมากขึ้น จึงมีการคาดการณ์ว่าความสามารถในการคาดคะเนของ UEBA จะยังคงพัฒนาต่อยอดเพิ่มขึ้นได้อีก โดยมีการคาดการณ์ว่าอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องซึ่งเรียนรู้อย่างต่อเนื่องตามข้อมูลที่ได้รับเข้ามา จะสามารถระบุรูปแบบและความผิดปกติที่ซับซ้อนได้ดีขึ้น ปรับปรุงความแม่นยำของการตรวจหาภัยคุกคามทางไซเบอร์ และลดผลลัพธ์ที่ผิดได้
  
  
• การทำงานร่วมกับการตรวจหาและการตอบสนองแบบขยาย (XDR) และการตรวจหาและการตอบสนองปลายทาง (EDR) 
  มีการคาดการณ์ว่า UEBA จะทำงานร่วมกับโซลูชัน EDR และ XDR ได้อย่างใกล้ชิดยิ่งขึ้น โซลูชัน EDR ขยายขอบเขตของการรักษาความปลอดภัยเพื่อให้สามารถมองเห็นอุปกรณ์ปลายทางต่างๆ ได้แบบข้ามแพลตฟอร์ม โซลูชัน XDR ขยายขอบเขตนี้ให้กว้างยิ่งขึ้นด้วยการนำเสนอการรักษาความปลอดภัยในผลิตภัณฑ์ที่หลากหลายยิ่งขึ้น รวมถึงเครือข่าย เซิร์ฟเวอร์ แอปพลิเคชันบนระบบคลาวด์ และอุปกรณ์ปลายทาง การรวม UEBA เข้ากับ XDR และ EDR ช่วยยกระดับข่าวกรองเกี่ยวกับภัยคุกคามที่ได้รับจากโซลูชันเหล่านี้ องค์กรต่างๆ จึงสามารถตรวจหาและตอบสนองต่อภัยคุกคามทางไซเบอร์ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นในสภาพแวดล้อมแบบมัลติคลาวด์และมัลติแพลตฟอร์ม
  
  
• ระบบการตอบสนองต่อเหตุการณ์แบบอัตโนมัติ 
  เมื่อรวมกับข้อมูลเชิงลึกของ UEBA การตอบสนองต่อเหตุการณ์อัตโนมัติจะเร็วขึ้น ซับซ้อนมากขึ้น และมีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งช่วยลดผลกระทบของเหตุการณ์ด้านการรักษาความปลอดภัยโดยรวม
  
  
• ความสามารถด้านการรักษาความปลอดภัยเชิงรุกมากขึ้น 
  ระบบจะฝัง UEBA ในการตรวจหาข้อมูลประจำตัวและอุปกรณ์ปลายทาง รวมถึงโซลูชันการป้องกันในระดับที่ลึกยิ่งขึ้น เมื่อเผชิญกับการโจมตีทางไซเบอร์ที่ซับซ้อนมากขึ้น UEBA จะมีการพัฒนาควบคู่ไปกับโซลูชันการรักษาความปลอดภัยเสริมเพื่อให้สามารถตรวจหาภัยคุกคามขั้นสูงยิ่งขึ้น รวมถึงตอบสนองต่อเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นได้อย่างรวดเร็ว ตัวอย่างเช่น การตรวจหาและการตอบสนองแบบขยายที่มีการจัดการ (MXDR) จะรวมบริการตรวจสอบที่มีการจัดการ การไล่ล่า และการแก้ไขของการตรวจหาและการตอบสนองที่มีการจัดการ (MDR) กับการปกป้องเพื่อรักษาความปลอดภัยแบบขยายของ XDR เข้าด้วยกัน เพื่อให้ความคุ้มครองจากภัยคุกคามทางไซเบอร์ที่รวดเร็ว มีประสิทธิภาพ และเชิงรุกนอกเหนือจากอุปกรณ์ปลายทาง ความสามารถใหม่ของ UEBA เหล่านี้จะช่วยให้ทีม SOC มีความสามารถในการค้นหาภัยคุกคามทางไซเบอร์เชิงรุกในสภาพแวดล้อมด้านไอทีที่หลากหลายมากขึ้น ซึ่งช่วยเพิ่มศักยภาพให้องค์กรต่างๆ พร้อมรับมือภัยคุกคามทางไซเบอร์ที่เกิดขึ้นใหม่

การวิเคราะห์ปริมาณการใช้งานเครือข่าย (NTA) เป็นแนวทางด้านการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ซึ่งมีความคล้ายคลึงกับ UEBA เป็นอย่างมากในทางปฏิบัติ แต่แตกต่างกันในแง่ของจุดที่ให้ความสนใจเป็นหลัก การใช้งาน และขนาด เมื่อสร้างโซลูชันการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่ครอบคลุม ทั้งสองรูปแบบจะทำงานร่วมกันได้ดี:

• มุ่งเน้นไปยังการทำความเข้าใจและการติดตามตรวจสอบพฤติกรรมผู้ใช้และเอนทิตีภายในเครือข่ายผ่านการเรียนรู้ของเครื่องและ AI
• รวบรวมข้อมูลจากแหล่งที่มาของผู้ใช้และเอนทิตี ซึ่งอาจรวมถึงกิจกรรมการลงชื่อเข้าใช้ บันทึกการเข้าถึง และข้อมูลเหตุการณ์ รวมถึงการโต้ตอบระหว่างเอนทิตี
• ใช้โมเดลหรือเกณฑ์พื้นฐานเพื่อระบุภัยคุกคามจากภายใน บัญชีที่มีช่องโหว่ และพฤติกรรมที่ผิดปกติซึ่งอาจนำไปสู่เหตุการณ์ที่อาจเกิดขึ้นได้

• มุ่งเน้นไปยังการทำความเข้าใจและการติดตามตรวจสอบการหมุนเวียนของข้อมูลภายในเครือข่ายโดยการตรวจสอบแพคเก็ตข้อมูลและระบุรูปแบบที่อาจบ่งชี้ถึงภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้น
• รวบรวมข้อมูลจากปริมาณการใช้งานเครือข่าย ซึ่งอาจรวมถึงบันทึกเครือข่าย, โพรโทคอล, ที่อยู่ IP และรูปแบบปริมาณการใช้งาน
• ใช้รูปแบบปริมาณการใช้งานเพื่อระบุภัยคุกคามบนเครือข่าย เช่น การโจมตีแบบ DDoS, มัลแวร์ การโจรกรรมและการลัดลอบถ่ายโอนข้อมูล
• ทำงานได้ดีร่วมกับเครื่องมือและเทคโนโลยีด้านการรักษาความปลอดภัยของเครือข่ายอื่นๆ รวมถึง UEBA

เนื่องจากภัยคุกคามทางไซเบอร์ยังคงมีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว โซลูชัน UEBA จึงกลายเป็นสิ่งที่มีความสำคัญต่อกลยุทธ์การป้องกันขององค์กรมากขึ้นกว่าที่เคย กุญแจสำคัญในการปกป้ององค์กรของคุณจากภัยคุกคามทางไซเบอร์ในอนาคตให้ดียิ่งขึ้นคือการศึกษาหาความรู้ ดำเนินการในเชิงรุก และตระหนักรู้อยู่เสมอ

หากคุณสนใจที่จะเสริมความแข็งแกร่งให้กับมาตรการด้านการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ขององค์กรของคุณด้วยความสามารถ UEBA รุ่นใหม่ คุณอาจต้องการสำรวจตัวเลือกใหม่ล่าสุด โซลูชันการปฏิบัติการรักษาความปลอดภัยแบบครบวงจรจะรวมความสามารถของ SIEM และ UEBA เข้าด้วยกันเพื่อช่วยให้องค์กรของคุณมองเห็นและหยุดยั้งภัยคุกคามทางไซเบอร์ที่ซับซ้อนทั้งหมดได้แบบเรียลไทม์จากแพลตฟอร์มเดียว ดำเนินการได้เร็วขึ้นด้วยการรักษาความปลอดภัยและการมองเห็นแบบครบวงจรบนระบบคลาวด์ แพลตฟอร์ม และบริการบนอุปกรณ์ปลายทางของคุณ รับทราบภาพรวมที่ครบถ้วนสมบูรณ์เกี่ยวกับเสถียรภาพการรักษาความปลอดภัยของคุณโดยการรวบรวมข้อมูลด้านการรักษาความปลอดภัยจากกลุ่มอุปกรณ์เทคโนโลยีทั้งหมดของคุณ และใช้ AI เพื่อเปิดเผยภัยคุกคามทางไซเบอร์ที่อาจเกิดขึ้น