การออกแบบระบบ Cybersecurity Monitoring & Incident Response สมัยใหม่ สถาปัตยกรรมเชิงปฏิบัติ ด้วย Wazuh, SOAR และ Threat Intelligence
ทำไมหลายโครงการด้านความปลอดภัยไซเบอร์ในไทยถึงล้มเหลวตั้งแต่เริ่ม
หลายองค์กรในประเทศไทยอยากได้ “ระบบความปลอดภัยที่ดีขึ้น” แต่สิ่งที่ได้จริงมักเป็น:
- แจ้งเตือนจำนวนมาก แต่ไม่มีใครตอบสนอง
- เครื่องมือราคาแพงที่ทีมใช้งานไม่เป็น
- Dashboard สวย แต่ไม่ช่วยป้องกันเหตุจริง
- ระบบที่พึ่งพาคนเก่งไม่กี่คน ถ้าคนนั้นไม่อยู่ ทุกอย่างหยุด
ปัญหาที่แท้จริง ไม่ใช่เครื่องมือ
แต่คือ การออกแบบระบบ (System Design)
บทความนี้อธิบายแนวคิดและสถาปัตยกรรมที่เราใช้ในการออกแบบ ระบบ Cybersecurity Monitoring & Response ที่ใช้งานได้จริง เหมาะกับบริบทองค์กรไทย ทั้งด้านเทคนิค การปฏิบัติงาน และการตรวจสอบ (Audit)
เป้าหมายที่แท้จริง (ไม่ใช่คำโฆษณา)
เป้าหมายของระบบนี้ ไม่ใช่ แค่ “ติดตั้ง SIEM” หรือ “ใช้ AI”
แต่คือ:
- ตรวจจับภัยคุกคามที่ มีความเสี่ยงจริง ไม่ใช่ noise
- รู้ว่า ใครต้องรับผิดชอบ และเมื่อไร
- ตอบสนองได้รวดเร็ว ก่อนเกิดความเสียหาย
- มีหลักฐานสำหรับ Audit / PDPA / ISO 27001
- ระบบต้อง ยืดหยุ่น ไม่ผูกกับ vendor ใด vendor หนึ่ง
นี่คือปัญหาเชิง วิศวกรรมระบบ ไม่ใช่แค่การเลือกผลิตภัณฑ์
แนวคิดการออกแบบสถาปัตยกรรม
เราแยกหน้าที่ของระบบออกจากกันอย่างชัดเจน:
Detection ≠ Automation ≠ Escalation ≠ Investigation
แต่ละส่วนต้องทำหน้าที่ของตัวเองให้ดีที่สุด และเชื่อมกันอย่างเป็นระบบ
Core Stack ที่เราใช้ (และเหตุผล)
ภาพรวมสถาปัตยกรรมระบบ
graph TD
A["Endpoints / Servers / Cloud"] --> B["Wazuh Agent"]
B --> C["Wazuh Manager (SIEM/XDR)"]
C --> D["Shuffle SOAR"]
D -->|Create / Update Incident| E["DFIRTrack"]
D -->|SEV-1 / SEV-2| F["PagerDuty"]
D -->|Automated Response| G["Firewall / DNS / IAM / EDR"]
F --> H["On-call Engineer"]
แผนภาพนี้แสดงให้เห็นการแยกบทบาทระหว่างการตรวจจับ การตัดสินใจ การแจ้งเตือน และการสอบสวนอย่างชัดเจน
1. Detection Layer — Wazuh
Wazuh ทำหน้าที่เป็น เครือข่ายเซนเซอร์ด้านความปลอดภัย ขององค์กร:
-
เก็บ log จาก:
- Firewall
- DNS
- IDS / IPS
- VPN
- Server และ Endpoint
- ทำ normalization
- ทำ correlation rule
Wazuh ตอบคำถามว่า:
“เกิดเหตุผิดปกติอะไรขึ้น?”
เรา ไม่ใส่ business logic ลงไปใน Wazuh มากเกินไป เพราะหน้าที่ของมันคือ ตรวจจับ ไม่ใช่ ตัดสินใจ
2. Automation & Decision Layer — SOAR (Shuffle)
เมื่อมีเหตุผิดปกติ ระบบต้องตัดสินใจ:
- เหตุนี้ร้ายแรงแค่ไหน
- เกี่ยวข้องกับ IOC หรือ Threat Intelligence หรือไม่
- ควร block, แจ้งเตือน หรือแค่บันทึก
Shuffle ทำหน้าที่เป็น สมองของระบบ ผ่าน playbook ที่ออกแบบอย่างชัดเจน:
- Threat Intelligence enrichment
- การคำนวณ severity
- เงื่อนไขการตอบสนอง
- เชื่อมต่อระบบอื่น ๆ
Shuffle ตอบคำถามว่า:
“ควรทำอะไรต่อ?”
นี่คือจุดที่ประสบการณ์ด้าน system integration สำคัญมาก
3. Guaranteed Human Response — PagerDuty
Automation ช่วยได้มาก แต่ มนุษย์ยังต้องรับผิดชอบ
PagerDuty ทำให้มั่นใจว่า:
- แจ้งเตือนไปถึงคนที่รับผิดชอบจริง
- มี escalation ถ้าไม่มีใครตอบสนอง
- วัดเวลา response ได้ (SLA)
PagerDuty ตอบคำถามว่า:
“ใครต้องรับผิดชอบตอนนี้?”
นี่คือความแตกต่างระหว่าง alert กับ accountability
4. Investigation & Audit Trail — DFIRTrack
เหตุร้ายแรงทุกเหตุจะกลายเป็น Incident:
- หลักฐาน
- Timeline
- การตัดสินใจ
- การแก้ไข
DFIRTrack ใช้สำหรับ:
- บันทึก Incident
- ผูกกับ asset
- ใช้เป็นหลักฐาน audit
DFIRTrack ตอบคำถามว่า:
“เกิดอะไรขึ้น อย่างไร และแก้ไขอย่างไร”
สำคัญมากสำหรับองค์กรไทยที่ต้องผ่าน PDPA / ISO / Audit ภายใน
ตัวอย่าง Use Case ที่ใช้งานจริงในองค์กรไทย
1. DNS ติดต่อไปยัง Malicious Domain
- ตรวจจับ malware ที่พยายามติดต่อ C2
- Block ได้ก่อนข้อมูลรั่ว
2. IDS / IPS ติดต่อ IP อันตราย
- ลด false positive
- โฟกัสเฉพาะ asset สำคัญ
3. VPN Login สำเร็จจากต่างประเทศ (นอกประเทศไทย)
- ตรวจจับ credential theft
- เหมาะกับองค์กรไทยที่มี remote access
ทำไม Threat Intelligence ต้องอัปเดตตลอดเวลา
เพราะ attacker เปลี่ยน:
- IP
- Domain
- Infrastructure ตลอดเวลา
เราจึงออกแบบให้:
- อัปเดต IOC ตาม schedule
- มี confidence score
- หมดอายุอัตโนมัติ
ทำไมระบบนี้เหมาะกับองค์กรไทย
- ใช้ open-source เป็นหลัก (ควบคุมต้นทุน)
- ปรับแต่งได้ตามบริบทองค์กร
- รองรับ audit และ PDPA
- ขยายไปสู่ MDR ได้ในอนาคต
เหมาะสำหรับ:
- SME
- โรงงาน
- องค์กรขนาดกลาง–ใหญ่
ทำไมลูกค้าถึงให้เราพัฒนาระบบนี้ให้
เพราะเรา:
- ไม่ได้แค่ติดตั้งเครื่องมือ
- ไม่ขาย dashboard อย่างเดียว
- ออกแบบระบบที่เข้าใจการทำงานจริง
ความปลอดภัยไม่ใช่เรื่องของเครื่องมือ
แต่คือ การตัดสินใจ เวลา และความรับผิดชอบ
หากคุณกำลังมองหาระบบลักษณะนี้
ถ้าคุณกำลังคิดว่า:
- อยากเห็นความเสี่ยงจริงขององค์กร
- อยากให้ทีมตอบสนองเหตุได้จริง
- อยากได้ระบบที่ควบคุมและเข้าใจได้
สถาปัตยกรรมนี้คือ จุดเริ่มต้นที่แข็งแรง
และถ้าคุณต้องการทีมที่เข้าใจทั้ง ระบบ ไอที และการปฏิบัติงานจริง
เรายินดีช่วยออกแบบและพัฒนาให้เหมาะกับองค์กรของคุณ
Final thought
ระบบความปลอดภัยที่ดี
ไม่ควรทำให้คนเครียด
แต่ควรทำให้ทุกอย่าง นิ่ง มั่นใจ และควบคุมได้
Get in Touch with us
Related Posts
- แนวคิดการเขียนโปรแกรมแบบคลาสสิกในยุค AI
- SimpliPOSFlex. POS สำหรับธุรกิจที่อยู่บนความจริงของหน้างาน
- แนวคิดการเขียนโปรแกรมแบบคลาสสิก: บทเรียนที่เรายังได้เรียนรู้จาก Kernighan & Pike
- ก่อนจะเริ่มเขียนโค้ด: 5 คำถามที่เราถามลูกค้าทุกครั้ง
- ทำไมระบบที่ทำกำไรได้ อาจไม่มีคุณค่าที่แท้จริง
- โลกของเธอ
- สร้างระบบ Automation ที่เชื่อถือได้ด้วย Temporal + Local LLM + Robot Framework แนวทางสำหรับองค์กรไทยที่ต้องการ Automate งานบัญชี-ERP อย่างปลอดภัย
- RPA + AI: ทำไมระบบอัตโนมัติถึงล้มเหลว หากไม่มี “ความฉลาด” และการควบคุมที่ดี
- การจำลองความขัดแย้งชายแดนและ Proxy War
- แก้ “การค้นหาและการเข้าถึง” ก่อน ก้าวแรกที่เร็วที่สุดในการฟื้นคุณค่าห้องสมุดมหาวิทยาลัยในยุคดิจิทัล
- เรากำลังสร้างแพลตฟอร์มใหม่ สำหรับโรงงานที่ขายเศษวัสดุ และโรงงานรีไซเคิลในประเทศไทย
- แนวทางพัฒนา MES ด้วย Python สำหรับโรงงานไทย
- MES vs ERP vs SCADA: บทบาทและขอบเขตที่โรงงานไทยควรรู้
- ทำไมการเรียนเขียนโปรแกรมถึง “เจ็บปวด” — และเราจะแก้มันอย่างไร
- องค์กรควรเลือก AI แบบ GPT หรือ AI แบบ Gemini?
- ตัวอย่างการใช้งานจริงที่ GPT-5.2 เหนือกว่า GPT-5.1 อย่างชัดเจน
- ChatGPT 5.2 vs 5.1 — อธิบายความแตกต่างด้วยอุปมาเข้าใจง่าย
- ทำไมธุรกิจที่กำลังเติบโต มัก “โตเกิน” ซอฟต์แวร์สำเร็จรูปในที่สุด และบริษัทที่ประสบความสำเร็จเขาจัดการอย่างไร
- Computer Vision บน Edge Device และสภาพแวดล้อมทรัพยากรจำกัด: ความท้าทายและโอกาสสำหรับไทย
- Simplico — โซลูชัน AI Automation และระบบซอฟต์แวร์เฉพาะทางสำหรับธุรกิจไทย













