ในยุคที่ข้อมูลกลายเป็นทรัพยากรสำคัญขององค์กรและบุคคลทั่วไป การปกป้องความเป็นส่วนตัวของข้อมูลจึงกลายเป็นภารกิจที่ไม่อาจละเลยได้ หนึ่งในเทคโนโลยีที่เข้ามามีบทบาทสำคัญในการรักษาความเป็นส่วนตัวของข้อมูลคือ PETs หรือ Privacy-Enhancing Technologies ซึ่งกำลังได้รับความสนใจอย่างมากในระดับโลกและเริ่มมีการนำมาใช้งานในประเทศไทยท เพื่อปกป้องข้อมูลส่วนตัว

PETs คืออะไร

PETs ย่อมาจาก Privacy Enhancing Technologies หรือเทคโนโลยีที่ช่วยเสริมสร้างความเป็นส่วนตัวของข้อมูล โดยมีเป้าหมายหลักในการปกป้องข้อมูลส่วนบุคคลจากการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต และลดความเสี่ยงจากการรั่วไหลของข้อมูล เทคโนโลยีเหล่านี้ถูกออกแบบมาเพื่อให้สามารถรวบรวม ประมวลผล วิเคราะห์ และแบ่งปันข้อมูลได้อย่างปลอดภัย โดยไม่ละเมิดความเป็นส่วนตัวของเจ้าของข้อมูล ตัวอย่างของ PETs ได้แก่ การเข้ารหัสข้อมูล (Encryption), การประมวลผลแบบหลายฝ่าย (Secure Multi-Party Computation), การพิสูจน์ความรู้ (Zero-Knowledge Proofs), และความเป็นส่วนตัวแบบแตกต่าง (Differential Privacy) เทคโนโลยีเหล่านี้ช่วยให้องค์กรสามารถใช้ข้อมูลในการวิเคราะห์และตัดสินใจได้ โดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลส่วนบุคคลของผู้ใช้งาน

ทำไม PETs ถึงมีความจำเป็นในยุคปัจจุบัน

ในยุคดิจิทัลที่ข้อมูลถูกสร้างและแลกเปลี่ยนอย่างรวดเร็ว ความเป็นส่วนตัวของข้อมูลกลายเป็นประเด็นที่ได้รับความสนใจอย่างมาก กรณีอื้อฉาวอย่าง Cambridge Analytica ที่มีการนำข้อมูลผู้ใช้ Facebook ไปใช้โดยไม่ได้รับอนุญาต ทำให้ผู้คนตระหนักถึงความสำคัญของการปกป้องข้อมูลส่วนบุคคล นอกจากนี้ กฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล เช่น GDPR ของสหภาพยุโรป และ PDPA ของประเทศไทย ยังบังคับให้องค์กรต้องมีมาตรการในการปกป้องข้อมูลส่วนบุคคลของผู้ใช้งาน การนำเทคโนโลยี PETs มาใช้จึงเป็นทางเลือกที่ช่วยให้องค์กรสามารถปฏิบัติตามกฎหมายเหล่านี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ตัวอย่างการใช้งานในปัจจุบัน

PETs หรือ Privacy-Enhancing Technologies ถูกนำมาใช้อย่างแพร่หลายและเป็นกลไกสำคัญในหลายภาคส่วน ทั้งภาครัฐและเอกชน โดยมีวัตถุประสงค์หลักในการปกป้องข้อมูลส่วนบุคคล และเพิ่มความปลอดภัยในการจัดเก็บ ประมวลผล และแบ่งปันข้อมูล โดยตัวอย่างการประยุกต์ใช้งานในอุตสาหกรรมหลักต่าง ๆ มีดังนี้

• การเงินและการธนาคาร – ในอุตสาหกรรมการเงิน PETs คือเครื่องมือสำคัญในการสร้างความมั่นใจให้กับลูกค้าและผู้ใช้บริการด้านธนาคาร เพราะข้อมูลทางการเงินถือเป็นข้อมูลที่มีความอ่อนไหวสูง การใช้ Homomorphic Encryption ช่วยให้นักวิเคราะห์สามารถคำนวณหรือประมวลผลข้อมูลได้โดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลดิบ (raw data) ทำให้ธนาคารสามารถทำงานกับข้อมูลลูกค้า เช่น วิเคราะห์ความสามารถในการชำระหนี้ ตรวจสอบความเสี่ยงทางการเงิน หรือสร้างโมเดลเครดิต โดยที่ข้อมูลนั้นยังคงถูกเข้ารหัสอยู่ตลอดเวลา นอกจากนี้ ธนาคารเริ่มนำ Zero-Knowledge Proofs (ZKP) มาใช้ในกระบวนการยืนยันตัวตนลูกค้า เช่น การเข้าสู่ระบบหรือทำธุรกรรมทางออนไลน์ ซึ่งช่วยให้สามารถพิสูจน์ตัวตนของผู้ใช้ได้โดยไม่ต้องส่งข้อมูลจริง เช่น หมายเลขบัตรประชาชนหรือรหัสผ่าน ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงจากการถูกขโมยข้อมูลผ่านช่องทางต่าง ๆ
• การดูแลสุขภาพ – ระบบสุขภาพเป็นอีกหนึ่งอุตสาหกรรมที่ข้อมูลผู้ป่วยมีความละเอียดอ่อนสูงมาก การใช้ PETs จึงเป็นสิ่งจำเป็นอย่างยิ่ง Secure Multi-Party Computation (SMPC) ถูกนำมาใช้เพื่อให้หลายหน่วยงานสามารถทำงานร่วมกัน เช่น โรงพยาบาลหลายแห่งที่ต้องการวิเคราะห์ข้อมูลร่วมกันเพื่อวิจัยโรคใหม่ ๆ โดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลผู้ป่วยแก่กันโดยตรง ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงในการละเมิดสิทธิความเป็นส่วนตัว ในกรณีของการเผยแพร่รายงานหรือข้อมูลสถิติด้านสุขภาพ เช่น จำนวนผู้ป่วย COVID-19 หรือแนวโน้มโรคเรื้อรังในแต่ละพื้นที่ การใช้เทคนิค Differential Privacy ทำให้สามารถปล่อยข้อมูลให้บุคคลภายนอกใช้เพื่อการวิเคราะห์ โดยไม่สามารถระบุตัวตนของบุคคลในชุดข้อมูลนั้นได้ ช่วยให้สามารถแบ่งปันข้อมูลเพื่อประโยชน์สาธารณะ โดยไม่ละเมิดสิทธิผู้ป่วย
• โซเชียลมีเดีย – ในแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย เช่น Signal ได้กลายเป็นต้นแบบของแอปที่ให้ความสำคัญกับความเป็นส่วนตัว ด้วยการใช้ End-to-End Encryption ซึ่งเป็น PETs พื้นฐานที่ช่วยให้ข้อความสามารถอ่านได้เฉพาะผู้ส่งและผู้รับเท่านั้น แม้แต่บริษัทผู้พัฒนาแอปก็ไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลของผู้ใช้ได้ Facebook (หรือ Meta) เองก็เริ่มปรับตัวโดยใช้ Differential Privacy ในการวิเคราะห์ข้อมูลการใช้งาน เพื่อพัฒนาระบบโฆษณาแบบเจาะกลุ่มโดยไม่จำเป็นต้องรู้ตัวตนของผู้ใช้รายบุคคลจริง ๆ ช่วยลดความรู้สึกของการถูกติดตามจากผู้ใช้งาน และเสริมภาพลักษณ์ด้านการปกป้องข้อมูล
• การค้าปลีก – ผู้ค้าปลีกจำนวนมากเริ่มหันมาใช้ PETs เพื่อเพิ่มความมั่นใจให้กับลูกค้า เช่น การใช้ Tokenization เพื่อแทนที่ข้อมูลบัตรเครดิตของลูกค้าด้วยโค้ดเฉพาะ (Token) ที่ไม่สามารถย้อนกลับมาเป็นข้อมูลเดิมได้ ช่วยลดความเสี่ยงจากการถูกโจมตีหรือรั่วไหลของข้อมูลการชำระเงิน นอกจากนี้ การใช้ Federated Learning เป็นอีกแนวทางที่ผู้ค้าปลีกสามารถนำข้อมูลจากหลายสาขามาฝึกโมเดล AI สำหรับระบบแนะนำสินค้า โดยไม่ต้องรวบรวมข้อมูลผู้ใช้มารวมไว้ในที่เดียว ช่วยลดความเสี่ยงจากการเกิด single point of failure และเสริมความปลอดภัยแบบกระจายศูนย์ (Decentralized)
• ภาครัฐ – รัฐบาลของหลายประเทศรวมถึงประเทศไทย เริ่มนำ PETs มาใช้เพื่อเพิ่มความโปร่งใสและลดข้อกังวลเกี่ยวกับการจัดเก็บข้อมูลประชาชน โดยในกระบวนการสำมะโนประชากรหรือการลงทะเบียนต่าง ๆ บางประเทศเริ่มทดลองใช้ Homomorphic Encryption เพื่อให้สามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลได้โดยยังรักษาความลับของข้อมูลแต่ละบุคคล
  

องค์กรในไทยที่มีการนำ PETs มาใช้งาน

• NECTEC (ศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ) – เป็นองค์กรวิจัยและพัฒนาของรัฐที่มีการศึกษาและพัฒนาเทคโนโลยี IoT และความปลอดภัยทางไซเบอร์ รวมถึงการวิจัยที่เกี่ยวข้องกับการรักษาความปลอดภัยข้อมูลในระบบ IoT
• Netbay PLC – บริษัทด้านเทคโนโลยีสารสนเทศที่มีบริการด้าน IoT และความปลอดภัยทางไซเบอร์ มีการนำเสนอโซลูชันด้านความปลอดภัยสำหรับระบบ IoT
• AIS และ True Corporation – ผู้ให้บริการโทรคมนาคมรายใหญ่ที่มีการพัฒนาแพลตฟอร์ม IoT และลงทุนในเทคโนโลยีความปลอดภัยสำหรับ IoT
• KBTG (Kasikorn Business-Technology Group) – กลุ่มธุรกิจเทคโนโลยีของธนาคารกสิกรไทย มีการพัฒนาโซลูชันด้าน IoT และความปลอดภัยทางการเงิน
• CYBLION Platform – แพลตฟอร์มด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่พัฒนาโดยบริษัทในประเทศไทย ใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ในการวิเคราะห์และตรวจจับภัยคุกคาม รวมถึงการปกป้องข้อมูลด้วยเทคนิคการเข้ารหัสและการแบ่งปันข้อมูลอย่างปลอดภัย

สรุปความน่าสนใจในการใช้งาน Privacy – Enhancing Technology

การนำ Privacy Enhancing Technologies หรือ PETs มาใช้งานไม่เพียงแต่ช่วยให้องค์กรสามารถปกป้องข้อมูลส่วนบุคคลของผู้ใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่ยังช่วยเสริมสร้างความไว้วางใจระหว่างองค์กรและผู้ใช้งาน นอกจากนี้ PETs ยังช่วยให้องค์กรสามารถปฏิบัติตามกฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล และเปิดโอกาสให้นำข้อมูลมาใช้ประโยชน์ได้อย่างปลอดภัยมากขึ้น โดยในอนาคตคาดว่าเทคโนโลยี PETs หรือ Privacy Enhancing จะมีบทบาทสำคัญมากขึ้นในการปกป้องความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้งานดิจิทัล และเป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับองค์กรในการจัดการข้อมูลอย่างมีความรับผิดชอบ การลงทุนใน PETs จึงเป็นการเตรียมความพร้อมสำหรับองค์กรในการเผชิญกับความท้าทายด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูลในยุคดิจิทัล และเป็นก้าวสำคัญในการสร้างความมั่นคงและความน่าเชื่อถือให้กับองค์กรในระยะยาว