5 เทรนด์ Cybersecurity ในไทยที่ได้ไปต่อในปี 2026

ManageEngine จะพาคุณสำรวจเทรนด์ Cybersecurity ในปีนี้ เพื่อให้คุณไม่หยุดแค่ตามทัน แต่สามารถก้าวนำในโลกไซเบอร์ หากอยากอัปเดตแพทช์ความรู้ อย่ามองข้ามบทความนี้ และติดตามบทความดี ๆ ในอนาคตจากเราได้ที่นี่

จากสถิติรายงานภัยคุกคามทางไซเบอร์จาก สํานักงานคณะกรรมการการรักษาความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์แห่งชาติ (สกมช.) ปี 2025 ระบุว่า ประเทศไทยมีรายงานเหตุการณ์อาชญากรรมทางไซเบอร์ทั้งสิ้น 4,325 รายการ โดยหากไม่นับหน่วยงานที่เกี่ยวข้องกับภาครัฐ ภาคเอกชนที่ได้รับผลกระทบมากที่สุด  3 อันดับแรกได้แก่ ผู้ประกอบการพาณิชย์ที่เป็นบริษัทเอกชนสัญชาติไทย (419 ครั้ง) ผู้ให้บริการโซเชียลมีเดีย (136 ครั้ง )และผู้ประกอบการพาณิชต่างประเทศที่มีที่ตั้งในประเทศไทย (123 ครั้ง)  และเมื่อเทียบกับสถิติที่ระบุในปี 2567 (1 ตุลาคม 2566-30 กันยายน 2567) ที่มีการรายงานภัยคุกคามเพียง 1,827 รายการเท่านั้น จากตัวเลขนี้จะเห็นได้ถึงความเร็วในการเติบโตของอาชญากรรมไซเบอร์ 

ปี 2026 คืออีกจุดเปลี่ยนสำคัญของโลก Cybersecurity เพราะภัยคุกคามไม่ได้พัฒนาแค่ “เร็วขึ้น” แต่ “ฉลาดขึ้น” และ “แนบเนียนขึ้น” อีกทั้งในวันนี้ที่เส้นแบ่งระหว่างความเสี่ยงทางเทคโนโลยี กับความเสี่ยงทางธุรกิจแทบไม่มีอีกต่อไป องค์กรที่ยังมองความปลอดภัยเป็นเรื่องของฝ่ายไอทีเพียงอย่างเดียว อาจกำลังเปิดประตูต้อนรับภัยคุกคามโดยไม่รู้ตัว

บทความนี้สรุป 5 เทรนด์ Cybersecurity ที่ได้ไปต่อในปี 2026 ที่สะท้อนทิศทางภัยคุกคาม เทคโนโลยี และการรับมือที่องค์กรต้องเตรียมพร้อมตั้งแต่วันนี้

1. AI กลายเป็นทั้ง “อาวุธโจมตี” และ “เกราะป้องกัน” ในเวลาเดียวกัน 

ปัญญาประดิษฐ์ไม่ได้เป็นเพียงเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพอีกต่อไป แต่กลายเป็น ตัวเร่งภัยคุกคามไซเบอร์ อย่างเต็มรูปแบบ โดยเฉพาะใน 3 มิติหลัก

• มิติที่ 1 Shadow AI

พนักงานจำนวนมากเริ่มใช้งานเครื่องมือ AI เช่น Copilot, Notion AI หรือ ChatGPT โดยไม่ผ่านการรับรองจากฝ่ายไอที ข้อมูลภายใน อีเมล หรือเอกสารสำคัญอาจถูกป้อนเข้าสู่ระบบ AI ภายนอกโดยไม่คำถึงผลกระทบ สิ่งนี้กลายเป็น “ช่องโหว่ซ่อนเร้น” ที่ไม่ปรากฏในรายงานความเสี่ยงแบบดั้งเดิม
องค์กรจึงต้องมีระบบตรวจจับการใช้งาน AI ภายใน (AI Usage Visibility) ควบคู่กับการสร้าง Awareness ให้พนักงานเข้าใจความเสี่ยงอย่างเร่งด่วน

• มิติที่ 2 Human Manipulation 3.0

จากเดิมที่การโจมตีหยุดอยู่แค่ Phishing Email วันนี้กลายเป็น AI-Powered Social Engineering
AI สามารถวิเคราะห์โซเชียลมีเดีย พฤติกรรม และบริบทชีวิตของเป้าหมาย ก่อนส่งข้อความที่ “น่าเชื่อถือเกินกว่าจะเป็นสแปม” บอทสนทนาโต้ตอบอย่างมีเหตุผล จนเหยื่อไม่อาจแยกได้ว่าอีกฝั่งไม่ใช่มนุษย์
AI ไม่ได้แค่หลอก แต่กำลัง “โน้มน้าว” อย่างมีชั้นเชิง

• มิติที่ 3 Deepfake-as-a-Service

แฮกเกอร์ไม่จำเป็นต้องสร้าง Deepfake เองอีกต่อไป เพราะสามารถ “ซื้อ” ได้จากตลาดใต้ดิน
ไม่ว่าจะเป็นการปลอมเสียงผู้บริหารโทรสั่งโอนเงิน วิดีโอประชุมปลอมเพื่อหลอกคู่ค้า หรือเอกสารราชการเพื่อเข้าถึงระบบสำคัญ นี่คือภัยที่บิดเบือน “ความจริง” ได้แนบเนียนที่สุดเท่าที่เคยมีมา

แนวทางที่องค์กรสามารถนำไปปรับใช้: ใช้ AI ต่อกรกับ AI 

เมื่ออาชญากรใช้ AI เป็นอาวุธ องค์กรก็ต้องรู้จักใช้ AI เป็นเกราะป้องกัน เราสามารถใช้เอไอในการคาดการณ์ปัญหา ตรวจจับความผิดปกติได้ก่อนเกิดเหตุ และสามารถทำได้เร็วขึ้น แม่นยำขึ้น โดยที่ประสิทธิภาพไม่ลดลง และทำได้ตลอดเวลา พร้อมเสริมการป้องกันด้วยการตรวจจับภัยคุกคามเชิงรุก ใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลในอดีตเพื่อคาดการณ์การโจมตีที่อาจเกิดขึ้นในอนาค อีกทั้งด้วยการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง AI ช่วยเสริมความเสถียรของระบบ ทำให้ไอทีสามารถป้องกัน ปรับตัว และฟื้นตัวได้อย่างราบรื่น (Resilient IT) 

ด้วยคุณสมบัติที่กล่าวมา ManageEngine ขอเสนอ SOC ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งมีเครื่องมือสำคัญดังนี้:

• การวิเคราะห์เอนทิตีและพฤติกรรมผู้ใช้ (User and Entity Behavior Analytics: UEBA)

UEBA คือเครื่องมือความมั่นคงปลอดภัยทางไซเบอร์ขั้นสูงที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่องและการวิเคราะห์พฤติกรรม เพื่อตรวจจับพฤติกรรมผิดปกติของทั้งผู้ใช้และเอนทิตีภายในองค์กร เช่น เซิร์ฟเวอร์ ฐานข้อมูล ไฟร์วอลล์ และบัญชีระบบ

ระบบทำงานโดยรวบรวมข้อมูลจากบันทึกเหตุการณ์และการแจ้งเตือน เพื่อสร้างเกณฑ์พฤติกรรมปกติ (Behavioral Baseline) และตรวจจับความเบี่ยงเบนที่อาจบ่งชี้ถึงภัยคุกคาม เช่น ฟิชชิ่ง มัลแวร์ แรนซัมแวร์ การโจมตีแบบ DDoS และภัยคุกคามจากบุคคลภายใน พร้อมทั้งช่วยประเมินความสำคัญของสินทรัพย์และระดับความรุนแรงของเหตุการณ์ เพื่อจัดลำดับความสำคัญในการตอบสนองได้อย่างมีประสิทธิภาพ

• Security Orchestration, Automation, and Response (SOAR)

SOAR คือแพลตฟอร์มที่ประสานงานเครื่องมือด้านความปลอดภัยหลายระบบ และทำให้กระบวนการตรวจจับ วิเคราะห์ และตอบสนองต่อภัยคุกคามเป็นไปโดยอัตโนมัติ ช่วยลดเวลาในการจัดการเหตุการณ์และลดภาระงานของทีมรักษาความปลอดภัย

โดย SOAR ประกอบด้วย 3 องค์ประกอบหลัก ได้แก่ การประสานงานเครื่องมือจากศูนย์กลางเดียว (Orchestration) ระบบอัตโนมัติผ่าน Playbook หรือ Workflow (Automation) และการตอบสนองต่อเหตุการณ์อย่างเป็นระบบ (Response) ซึ่งเป็นรากฐานสำคัญของการตอบสนองต่อภัยคุกคามที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยเพิ่มความรวดเร็วและความแม่นยำในการรับมือภัยคุกคาม

• Threat Intelligence

Threat Intelligence คือระบบที่รวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลภัยคุกคามทางไซเบอร์จากแหล่งข้อมูลทั่วโลก เช่น อินเทอร์เน็ต โซเชียลมีเดีย Deep Web และ Dark Web เพื่อเสริมความสามารถในการรับรู้และคาดการณ์ภัยคุกคามล่วงหน้า

เครื่องมือสมัยใหม่มักใช้กรอบแนวคิดข่าวกรองไซเบอร์แบบ 5 มิติ ได้แก่ Predictive, Personalized, Contextual, Outside-In และ Multi-Layered ช่วยให้องค์กรเข้าใจภูมิทัศน์ของภัยคุกคามอย่างรอบด้าน และตัดสินใจด้านความปลอดภัยได้อย่างแม่นยำและทันเวลา

อีกหนึ่งประเด็นที่เราควรตระหนักคือการเลือกใช้ครื่องมือ หรือโซลูชั่นไอทีที่มี In-house AI การพึ่งพา AI จากภายนอกถูกเปรียบกับกล่องดำที่ไม่รู้ว่าข้อมูลถูกส่งไปที่ใด หรือถูกนำไปใช้อย่างไรอีกต่อไป ทางรอดในยุคนี้คือการใช้ AI ที่องค์กรสามารถเป็นเจ้าของ ควบคุม และอธิบายได้อย่างแท้จริง

2. Machine Identities ที่ต้องรับผิดชอบล้นมือ: ความท้าทายใหม่ของ IAM และ Zero Trust

รายงาน Identity Security Outlook 2026 ของ ManageEngine ชี้ชัดว่า องค์กรในปัจจุบันต้องจัดการตัวตนของเครื่อง (Machine Identities) มากกว่าตัวตนของมนุษย์คิดเป็นสัดส่วน 100:1  ตัวอย่าง Machine Identities เช่น Service Accounts, Bots, Certificates และ Agents ซึ่งเป็นรากฐานของระบบอัตโนมัติและโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์สมัยใหม่ ขณะเดียวกัน AI Agents และ LLMs กำลังกลายเป็นตัวตนของเครื่องรูปแบบใหม่ ที่มีความสามารถในการตัดสินใจและดำเนินการได้ด้วยตนเอง

อย่างไรก็ตาม การเพิ่มจำนวนอย่างรวดเร็วของ Machine Identities ทั้งที่เป็น Non-AI และ AI-driven ได้กลายเป็นจุดอ่อนสำคัญ เนื่องจากองค์กรส่วนใหญ่ยังขาดการมองเห็น (Visibility) และการกำกับดูแลในระดับพื้นฐาน

แม้ผู้บริหารกว่า 80% เชื่อว่าองค์กรสามารถติดตามบัญชีเครื่องที่ถูกทิ้งไว้ (Dormant หรือ Orphaned Accounts) ได้ แต่ทีมปฏิบัติการยืนยันได้จริงไม่ถึงครึ่ง และมีเพียง 12% ขององค์กรเท่านั้นที่สามารถนำ Automated Identity Lifecycle Management มาใช้กับ Machine Identities ได้อย่างครบวงจร
อีก 88% ยังคงพึ่งพากระบวนการแบบแมนนวลหรือเฉพาะกิจ ซึ่งไม่สามารถขยายขนาดเพื่อรองรับอัตราส่วน 100:1 ได้

ผลลัพธ์คือ Zero Trust ถูกพูดถึงอย่างกว้างขวาง แต่ยังไปไม่ถึงการปฏิบัติจริง โดยเฉพาะในโลกที่ตัวตนของเครื่องมีจำนวนมากกว่ามนุษย์อย่างท่วมท้น

แนวทางที่องค์กรสามารถนำไปปรับใช้: 

องค์กรต้องยกระดับ IAM จากการมุ่งดูแลมนุษย์เป็นหลัก ไปสู่การกำกับดูแล Non-Human Identities อย่างเป็นระบบ และ เตรียมความพร้อมของ IAM เพื่อรองรับ AI Agents โดยเฉพาะด้วยการ ปรับ IAM เพื่อรองรับ Machine Identities ทั้งหมด

• ขั้นตอนที่ 1: Assess and Leverage Existing IAM Strengths

เริ่มต้นด้วยการประเมินความพร้อมของ IAM ปัจจุบัน:

-ทำ Inventory ของ Machine Identities ทั้งหมด (ไม่ใช่เฉพาะ AI)

-ระบุความสามารถด้าน Machine IAM ที่มีอยู่ เช่น provisioning, policy, audit

-วิเคราะห์ช่องว่างระหว่าง Machine Identities แบบดั้งเดิม กับความต้องการเฉพาะของ AI Agents

• ขั้นตอนที่ 2: Enhance Identity Registration for AI Agents

ปรับกระบวนการลงทะเบียนตัวตนให้รองรับ AI Agents โดยเฉพาะ:

-สร้าง template สำหรับ AI Agent Identity ที่ระบุ intent, scope และ human owner

-กำหนดกระบวนการอนุมัติที่ชัดเจนก่อนเปิดใช้งาน AI Agent ใหม่

-จัดทำ central registry สำหรับติดตาม AI Agents แยกจาก Machine Identities ทั่วไป

• ขั้นตอนที่ 3: Automate Credential Management

ลดความเสี่ยงจาก credential แบบ static:

-ใช้ Secret Management Solutions เช่น HashiCorp Vault หรือ AWS Secrets Manager

-ตั้งค่า automated rotation สำหรับ API keys, tokens และ certificates

-พัฒนา workflow provisioning / deprovisioning อัตโนมัติ สำหรับ AI Agents และ Machine Identities ทุกประเภท

• ขั้นตอนที่ 4: Strengthen Policy-Driven Authorization

กำหนดนโยบายที่สอดคล้องกับพฤติกรรมของ AI Agents:

-ใช้ Attribute-Based Access Control (ABAC) เพื่อรองรับบริบทและความยืดหยุ่น

-แยกนโยบายตามประเภทของ AI Agents (internal, workforce-facing, customer-facing)

-ทดสอบนโยบายใน sandbox ก่อนนำไปใช้งานจริง

• ขั้นตอนที่ 5: Implement Continuous Monitoring

เปลี่ยนจากการ “เชื่อ” เป็นการ “ตรวจสอบตลอดเวลา”:

-ใช้ SIEM หรือ UEBA เพื่อตรวจจับพฤติกรรมผิดปกติของ AI Agents

-ตั้ง alerts สำหรับกิจกรรมเสี่ยง เช่น การเข้าถึงข้อมูลนอก intent

-ทำ audit และ policy review อย่างสม่ำเสมอ เพื่อปรับ Zero Trust ให้ทันการเปลี่ยนแปลง

3. Quantum Computer : รหัส(ไม่)ลับ

Quantum Computing กำลังพัฒนาเร็วเกินกว่าที่หลายองค์กรคาดคิด เมื่อ Quantum Computer สามารถถอดรหัส RSA หรือ ECC ได้ในเวลาเพียงไม่กี่นาที โครงสร้างการเข้ารหัสที่ใช้อยู่ทั่วโลกอาจกลายเป็นของล้าสมัยในชั่วข้ามคืน

Certificate ดิจิทัล การสื่อสาร และระบบยืนยันตัวตนที่พึ่งพาการเข้ารหัสแบบเดิมกำลังเผชิญความเสี่ยงระยะยาว

แนวทางที่องค์กรสามารถนำไปปรับใช้: 

เริ่มวางแผน Post-Quantum Cryptography (PQC) ตั้งแต่วันนี้ ทั้งการประเมินโครงสร้างการเข้ารหัส การเตรียมแผน Migration และการติดตามมาตรฐาน Quantum-Resistant อย่างใกล้ชิด

ประเภทของอัลกอริธึม Post-Quantum Cryptography

ปัจจุบัน นักวิจัยทั่วโลกกำลังพัฒนา PQC หลากหลายแนวทาง โดยมีกลุ่มหลักๆ ที่น่าสนใจดังนี้:

• การเข้ารหัสโดยใช้ Lattice-based Cryptography
• การเข้ารหัสโดยใช้ Code-based Cryptography
• การเข้ารหัสโดยใช้ Multivariate Cryptography
• การเข้ารหัสโดยใช้ Hash-based Cryptography 

MarketsandMarkets คาดการณ์ว่าตลาด Post-Quantum Cryptography จะเติบโตจาก 0.42 พันล้านดอลลาร์ในปี 2025 เป็น 2.84 พันล้านดอลลาร์ในปี 2030 สะท้อนความเร่งด่วนของอุตสาหกรรมอย่างชัดเจน ดังนั้นหากคุณอยากก้าวนำในเส้นทางความปลอดภัยไซเบอร์ก็อย่าลืมติดตามข่าวสารเกี่ยวกับการพัฒนาของ  Post-Quantum Cryptography (PQC)

4. Secure-by-Design และ DevSecOps กลายเป็นมาตรฐาน ไม่ใช่ตัวเลือก

แนวคิด “กันไว้ดีกว่าแก้” ไม่ควรเป็นเพียงคำแนะนำอีกต่อไป แต่ต้องกลายเป็นข้อกำหนดพื้นฐาน สำหรับทุกองค์กร
ในปี 2026 องค์กรไม่สามารถรอให้ปัญหาด้านความปลอดภัยถูกค้นพบในขั้นตอนท้ายของการพัฒนาได้อีกแล้ว

ความมั่นคงปลอดภัยต้องถูกฝังตั้งแต่ขั้นตอนออกแบบซอฟต์แวร์ (Secure-by-Design) และผสานเข้ากับกระบวนการพัฒนาอย่างเป็นระบบผ่าน DevSecOps โดยทำให้ Security เป็นส่วนหนึ่งของ CI/CD Pipeline ไม่ใช่ขั้นตอนเสริมภายหลัง

แนวทางที่องค์กรสามารถนำไปปรับใช้: 

มองหาโซลูชันและเครื่องมือที่ออกแบบมาโดยยึดหลัก Secure-by-Design เป็นพื้นฐาน ไม่ใช่เพียงการเพิ่มเครื่องมือด้านความปลอดภัยเข้าไปในระบบเดิมแบบแยกส่วน

การนำแนวทางอย่าง Shift-Left Security, Automated Code Analysis และ Secure Coding Practices มาใช้ตั้งแต่ต้นทาง ช่วยลดช่องโหว่เชิงโครงสร้างก่อนที่จะถูกนำไปใช้งานจริง พร้อมเปิดทางให้องค์กรสามารถเร่งนวัตกรรมได้อย่างมั่นใจ โดยไม่เพิ่มความเสี่ยงด้านความปลอดภัย

5. Cloud Takeover: พื้นที่ Safe-zone อาจไม่เป็นแบบนั้นอีกต่อไป

การย้ายสู่ Cloud เคยถูกมองว่าเป็นคำตอบของความยืดหยุ่นและความปลอดภัย แต่ในปี 2026 Cloud กลับกลายเป็นหนึ่งใน พื้นผิวการโจมตี (Attack Surface) ที่ใหญ่และซับซ้อนที่สุด โดยเฉพาะเมื่อองค์กรจำนวนมากเดินหน้าใช้ Multi-Cloud และ Hybrid Cloud พร้อมกัน

ยิ่ง Cloud เชื่อมต่อกันมากเท่าไร ช่องโหว่จากการกำหนดสิทธิ์ผิดพลาด (Misconfiguration) ก็ยิ่งทวีความรุนแรงขึ้นตามไปด้วย 

ผู้โจมตีสามารถ:

• แทรกตัวเข้าไประหว่าง Cloud Accounts ที่เชื่อมโยงถึงกัน
• ดึงข้อมูลสำคัญจาก S3 (Simple Storage Service) ที่ถูกเปิดทิ้งไว้โดยไม่ตั้งใจ
• Hijack ระบบ CI/CD ที่ผูกกับ Cloud API 

เราจึงไม่สามารถพึ่งพาการตรวจสอบเป็นรอบได้อีกต่อไป องค์กรจำเป็นต้องยกระดับสู่ Cloud Security Monitoring แบบ Real-time หรือระดับวินาที เพื่อมองเห็นการเปลี่ยนแปลงของสิทธิ์ และพฤติกรรมที่ผิดปกติทันทีที่เกิดขึ้น 

แนวทางที่องค์กรสามารถนำไปปรับใช้:

• ใช้แนวคิด Zero Trust: ไม่เชื่อใจผู้ใช้งานหรืออุปกรณ์ใดๆ ทั้งสิ้นแม้จะอยู่ในเครือข่ายแล้ว ต้องมีการยืนยันตัวตนทุกครั้ง
• ใช้ Multi-Factor Authentication (MFA): เพิ่มขั้นตอนการยืนยันตัวตนเพื่อป้องกันการโจมตีจากรหัสผ่านที่หลุด
• การตรวจหาและการตอบสนองบนระบบคลาวด์ (CDR) การระบุ วิเคราะห์ และลดภัยคุกคามในสภาพแวดล้อมระบบคลาวด์แบบเรียลไทม์ ระบบจะใช้การเรียนรู้ของเครื่อง การวิเคราะห์พฤติกรรม และข่าวกรองเกี่ยวกับภัยคุกคามเพื่อตรวจหากิจกรรมที่น่าสงสัย เช่น การเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต การเข้าครอบครองบัญชี และการติดมัลแวร์

สรุป

แม้ปี 2026 จะมีภัยคุกคามในรูปแบบที่อันตรายมากขึ้น และหลากหลายขึ้น หรือแม้แต่ปัญหาน่ากังวลอย่าง AI ที่ยกระดับการโจมตี แต่ ManageEngine เชื่อว่าหากเราอัปเดตข้อมูล และติดตามข่าวสารอยู่เสมอ เราก็จะสามารถป้องกัน ก้าวผ่าน หรือแม้แต่ก้าวนำภัยคุกคามเหล่านั้นไปได้ หรือติดตามข่าวสารได้ที่ https://www.manageengine.com/th/

แหล่งอ้างอิง

• Alphasec—“การปรับตัว Identity and Access Management (IAM) เพื่อรักษาความปลอดภัยและเปิดใช้งาน AI Agents - หนึ่งใน Gartner Cybersecurity Trend 2026” (22 มกราคม 2569)
• EC-Council University— “What are the Top Cybersecurity Trends to Expect in 2026?” (16 ธันวาคม 2568)
• Tangerine—“AI vs AI เมื่อแฮกเกอร์ใช้ AI โจมตี องค์กรต้องรับมือด้วย AI-Driven SOC” (27 มกราคม 2569)
• Tangerine—“Post-Quantum Cryptography อนาคตการเข้ารหัส ในยุคคอมพิวเตอร์ควอนตั้ม” (13 กรกฎาคม 2568)
• Techtalk—“Top 10 Cyber Trends 2026 เปิดโลกภัยไซเบอร์ล้ำอนาคตกับอาจารย์ปริญญา หอมเอนก ที่เวที CDIC 2025” (12 กันยายน 2568)
• ManageEngine—“Enterprises Now Manage 100× More Machine Than Human Identities, AI Promise Outpaces Reality, and Vendor Complexity Drives Industry-Wide Consolidation Push” (6 มกราคม 2569)