การวิเคราะห์แนวโน้มการโจมตีทางไซเบอร์และแนวทางการป้องกันเชิงรุกจากข้อมูล ระบบป้องกันแอปพลิเคชันเว็บ
Main Article Content
บทคัดย่อ
การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ (1) วิเคราะห์แนวโน้มและลักษณะของการโจมตีทางไซเบอร์จากข้อมูลเหตุการณ์จริงที่บันทึกโดย ระบบป้องกันแอปพลิเคชันเว็บ (Web Application Firewall: WAF) 2) ประเมินระดับความเสี่ยงและจัดลำดับความสำคัญของ ภัยคุกคามทางไซเบอร์ ที่ส่งผลกระทบต่อระบบแอปพลิเคชันเว็บ และ 3) เสนอแนวทางการป้องกันเชิงรุกที่สอดคล้องกับระดับความเสี่ยงของภัยคุกคาม โดยใช้ข้อมูลบันทึกเหตุการณ์การโจมตีที่ตรวจพบจากระบบป้องกันแอปพลิเคชันเว็บของมหาวิทยาลัยราชภัฏกาญจนบุรี ระหว่างเดือนกันยายนถึงธันวาคม พ.ศ. 2568 ซึ่งครอบคลุมเหตุการณ์การโจมตีจำนวน 40,934 เหตุการณ์ในมิติของประเภทการโจมตี และ 58,777 เหตุการณ์ในมิติของสถานะความมั่นคงปลอดภัยของระบบ การวิเคราะห์ข้อมูลดำเนินการด้วย สถิติเชิงพรรณนา และ การวิเคราะห์แนวโน้ม เพื่อศึกษาความถี่ สัดส่วน ลักษณะของการโจมตี และผลกระทบที่เกิดขึ้นต่อระบบ
ผลการวิจัยพบว่า การโจมตีประเภท การแทรกคำสั่ง SQL (SQL Injection) เป็นรูปแบบที่พบมากที่สุด คิดเป็นร้อยละ 31.42 ของเหตุการณ์ทั้งหมด รองลงมาคือ การอัปโหลดเว็บเชลล์ (WebShell) และ การโจมตีคำสั่งระบบ ขณะที่การวิเคราะห์สถานะความมั่นคงปลอดภัยของระบบพบว่า เหตุการณ์ส่วนใหญ่อยู่ในสถานะ ถูกโจมตี (Attacked) อย่างไรก็ตาม ยังตรวจพบเหตุการณ์ในสถานะ ระบบถูกเจาะ (Compromised) ระบบติดมัลแวร์ (Infected) และ ระบบถูกควบคุมโดยบอต (Bot-controlled) ซึ่งแม้มีจำนวนเหตุการณ์น้อยกว่า แต่ก่อให้เกิดผลกระทบต่อระบบในระดับที่รุนแรงกว่าอย่างมีนัยสำคัญ ผลการศึกษาชี้ให้เห็นว่าการประเมินภัยคุกคามทางไซเบอร์ควรพิจารณาองค์ประกอบหลายมิติร่วมกัน ได้แก่ จำนวนเหตุการณ์ สถานะของการโจมตี จำนวนระบบที่ได้รับผลกระทบ และระดับความรุนแรงของผลกระทบ เพื่อสนับสนุนการกำหนดแนวทางการป้องกันภัยทางไซเบอร์เชิงรุกที่สอดคล้องกับบริบทการใช้งานจริงขององค์กร และยกระดับการบริหารจัดการความมั่นคงปลอดภัยของระบบแอปพลิเคชันเว็บอย่างเป็นระบบและมีประสิทธิภาพ
Article Details
เอกสารอ้างอิง
Immadisetti, K. M., Datta, D. V., & Raveendran, L. S. (2025). Website Vulnerability Scanning System. Indian Scientific Journal Of Research In Engineering And Management, 9(03), 1–9. https://doi.org/10.55041/ijsrem43079
Yaddala, M. N. K., & Sunkara, Y. R. (2024). Comprehensive Survey of Web Security Threats in 2024. Indian Scientific Journal Of Research In Engineering And Management, 8(11), 1–7. https://doi.org/10.55041/ijsrem38614
Rathod, J. A., Gowda, D. S., M, K., Talekar, P., Daddi, N., Bhairanallikar, A., & G, G. (2024). The Cross-Site Scripting (XSS) Attack: A Comprehensive Review. International Journal of Advanced Research in Science, Communication and Technology. https://doi.org/10.48175/ijarsct-19230
Babaey, V., & Ravindran, A. (2025). GenXSS: an AI-Driven Framework for Automated Detection of XSS Attacks in WAFs. Preprints. https://doi.org/10.20944/preprints202503.0313.v1
Yelkoti, N. K. K. R. (2025). Beyond Traditional WAFs: Behavioral Analytics for Advanced API Threat Detection and Response. European Journal of Computer Science and Information Technology, 13(46), 10–19. https://doi.org/10.37745/ejcsit.2013/vol13n461019
Leka, E., Lamani, L., Aliti, A., & Hoxha, E. (2024). Web Application Firewall for Detecting and Mitigation of Based DDoS Attacks Using Machine Learning and Blockchain. TEM Journal, 13(4), 2802–2811. https://doi.org/10.18421/tem134-17
Annas, M., Adek, R. T., & Afrillia, Y. (2024). Web Application Firewall (WAF) Design to Detect and Anticipate Hacking in Web-Based Applications. Deleted Journal, 1(3), 52. https://doi.org/10.29103/jacka.v1i3.16315
Yaddala, M. N. K., & Sunkara, Y. R. (2024). Comprehensive Survey of Web Security Threats in 2024. Indian Scientific Journal Of Research In Engineering And Management, 8(11), 1–7. https://doi.org/10.55041/ijsrem38614
Zaki, A., & Mohammed, S. (2024). Artificial Intelligence for Web Application Firewall (WAF): A Comprehensive Review. International Research Journal of Innovations in Engineering and Technology, 8(11), 219–224. https://doi.org/10.47001/irjiet/2024.811027
ศูนย์เทคโนโลยีสารสนเทศ. (2025). รายงานเหตุการณ์การโจมตีระบบสารสนเทศ. https://itcenter.kru.ac.th/report_attacked
Incesu, E., & Orhan, F. (2018). An analysis of security reporting system data in a public hospital: A retrospective research. Journal of Academic Research in Health Sciences, 5(2), 79. https://doi.org/10.5455/SAD.13-1525867323
Kumar, Y., Satyanarayana, A. S., Kumar, A., & Sharma, V. (2021). Risks and Threats to Web Applications and Their Preventions: A Theoretical Study on Vital Risks and Threats. International Journal of Computer Science and Engineering Technology, 7(2), 432–438. https://doi.org/10.32628/CSEIT217281
Rawther, S., & Sathyalakshmi, S. (2023). The Spread of Malicious Activity in a Computer Network. In Proceedings of the International Conference on Computing, Communication and Networking Technologies (pp. 1–6). IEEE. https://doi.org/10.1109/icccnt56998.2023.10307246
Malik, A. K., Gehlot, S., & Aggarwal, A. (2023). Attacks on Web Applications. In Cybersecurity threats and solutions (pp. 31–62). IGI Global. https://doi.org/10.4018/978-1-6684-8218-6.ch002
