อ่านก่อนรู้ก่อน ทำไม Data Privacy และ Security ในโค้ดถึงสำคัญ

ในวันที่ซอฟต์แวร์ถูกสร้างเร็วขึ้นกว่าเดิม ทั้งจากการพัฒนาแบบ Agile/CI-CD และการใช้เครื่องมือช่วยเขียนโค้ด สิ่งที่หลายทีมมัก “ตามแก้ทีหลัง” คือเรื่อง Data Privacy และ Security แต่ปัญหาคือ ข้อมูลรั่วไหลหรือการเข้าถึงที่ไม่เหมาะสมมักเกิดขึ้นตั้งแต่ชั้นโค้ด—และเมื่อไหลไปถึงระบบจริงแล้ว ต้นทุนในการตามล้างตามแก้จะสูงมาก ทั้งเวลา เงิน ชื่อเสียง และความเชื่อมั่นของลูกค้า มุมมองที่กำลังสำคัญขึ้นเรื่อย ๆ คือ “ทำให้ความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวเริ่มต้นที่โค้ด” หรือ shift-left นั่นหมายถึงการออกแบบและควบคุมความเสี่ยงตั้งแต่ตอนเขียนฟีเจอร์ ไม่ใช่รอให้มี Incident แล้วค่อยไล่ตามรอยว่าอะไรหลุดไปที่ไหนบ้าง

 

 

 

---

 

Data Privacy และ Security ในโค้ด สำคัญกว่าที่คิด เพราะ “แก้ทีหลังแพงกว่าเสมอ”

ความปลอดภัยของข้อมูลไม่ใช่เรื่องของทีม Security อย่างเดียว และไม่ใช่ “งานเอกสาร” ที่ทำตอนใกล้ปล่อยระบบ แต่เป็นคุณภาพของซอฟต์แวร์ที่เริ่มจากการตัดสินใจเล็ก ๆ ในโค้ด เช่น จะ log อะไร จะเก็บข้อมูลอะไร จะส่งข้อมูลไป third-party ตรงไหน และจะจำกัดสิทธิ์อย่างไร หลายเหตุการณ์ข้อมูลรั่วไม่ได้เริ่มจากการถูกเจาะแบบซับซ้อน แต่อาจเริ่มจากการเผลอพิมพ์ object ผู้ใช้ทั้งก้อนลง log, เผลอแปะ token ลงใน error message, หรือส่งข้อมูลละเอียดอ่อนเข้าไปในบริการภายนอกโดยไม่มีการปิดบัง ทั้งหมดนี้คือ “โค้ดที่ตั้งใจให้ทำงาน” แต่ผลลัพธ์กลับกลายเป็นความเสี่ยงระดับองค์กร

 

---

 

3 จุดพลาดยอดฮิตที่ทำให้ข้อมูลหลุด โดยที่ทีมไม่ทันรู้ตัว

หนึ่ง: Sensitive data ไปอยู่ใน Log เป็นความผิดพลาดที่พบได้บ่อย เพราะ log ถูกสร้าง “ทุกวัน” และมักถูกส่งต่อไปหลายระบบ เช่น SIEM, log server, APM หรือบริการจัดเก็บภายนอก เมื่อข้อมูลอย่างรหัสผ่าน, โทเคน, หมายเลขบัตร, เลขบัตรประชาชน, เบอร์โทร หรือที่อยู่หลุดเข้าไป การตามลบและพิสูจน์ผลกระทบจะซับซ้อนมาก และมักต้องไล่ตรวจย้อนหลังยาว ๆ สอง: Data map ไม่ตรงความจริง ในโลกจริง โค้ดเปลี่ยนเร็วกว่าเอกสารเสมอ ทำให้หลายองค์กรตอบคำถามพื้นฐานยากขึ้นเรื่อย ๆ เช่น “ข้อมูลนี้ถูกเก็บที่ไหนบ้าง”, “ส่งให้ใคร”, “เก็บนานแค่ไหน”, “มีสิทธิ์ใครเข้าถึง” หากตอบไม่ได้ชัด การทำ RoPA/PIA/DPIA หรือการอธิบายให้ลูกค้าเข้าใจจะมีช่องโหว่โดยธรรมชาติ สาม: การเชื่อมต่อ AI และ Third-party แบบเงียบ ๆ ทีมพัฒนาหลายทีมทดลอง SDK ใหม่ ๆ ได้รวดเร็ว แต่การทดลองที่เร็วเกิน governance อาจทำให้เกิด data flow ที่องค์กรไม่ได้ตั้งใจ เช่น ส่งข้อมูลลูกค้าเข้าไปในบริการภายนอก, prompt ที่มี PII, หรือการเรียก API ที่ผูกกับ key ของบุคคล ซึ่งทั้งหมดกลายเป็นความเสี่ยงทั้งด้านความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว

 

 

 

---

 

แนวคิด “Privacy-by-Design” ที่แปลเป็นภาษาคนทำโค้ดได้จริง

Privacy-by-Design ไม่ได้หมายถึงทำให้ระบบมี banner ขอ consent เท่านั้น แต่หมายถึงการออกแบบ data lifecycle ตั้งแต่ต้นทางถึงปลายทาง เช่น เก็บเท่าที่จำเป็น, ใช้เท่าที่จำเป็น, ส่งเท่าที่จำเป็น และทำให้ตรวจสอบย้อนหลังได้เมื่อจำเป็น ถ้าต้องสรุปให้สั้นที่สุดสำหรับทีมพัฒนา หลักคิดที่ใช้ได้เสมอคือ “ถ้าไม่จำเป็น อย่าเก็บ”, “ถ้าต้องเก็บ ให้จำกัดการเข้าถึง”, และ “ถ้าต้องส่งออก ให้ปิดบัง/ลดทอนก่อน” เมื่อหลักคิดนี้ถูกแปลงเป็นมาตรฐานในโค้ด ทีมจะลดโอกาสเกิดเหตุได้อย่างมีนัยสำคัญ โดยไม่ต้องพึ่งการไล่จับปัญหาหลังระบบรันแล้ว

 

---

 

Security-by-Default: ทำให้ทางที่ปลอดภัยเป็น “ค่าเริ่มต้น” ของระบบ

ปัญหาคลาสสิกของซอฟต์แวร์คือ ตั้งค่าเริ่มต้นเพื่อความสะดวกในการพัฒนา เช่น เปิด debug log, ผูก credential แบบ hardcode, ตั้ง permissive CORS, หรือเปิด endpoint เพื่อทดสอบแล้วลืมปิด เมื่อเวลาผ่านไป โค้ดเหล่านี้กลายเป็น “กับดัก” ที่รอวันเกิดเหตุ แนวทางที่องค์กรชั้นนำใช้คือกำหนด secure defaults ให้เป็นมาตรฐาน เช่น production ต้องปิด debug, log ต้องผ่านการ masking, secret ต้องดึงจาก vault/secret manager, และ policy ต้องบังคับผ่าน CI/CD เมื่อทำให้ความปลอดภัยเป็นค่าเริ่มต้น ทีมจะไม่ต้อง “คอยเตือนกันด้วยความจำ” แต่ให้ระบบช่วยคุมคุณภาพแทน

 

---

 

แนวปฏิบัติที่นำไปใช้ได้ทันที สำหรับทีม Dev/DevOps

1) วางมาตรฐานการ Logging ให้ชัด กำหนดรายการข้อมูลที่ “ห้าม log” (เช่น รหัสผ่าน โทเคน ค่าการยืนยันตัวตน PII/PHI/CHD) และกำหนดรูปแบบการ log ที่เอื้อต่อการตรวจสอบ เช่น event id, request id, actor, ผลลัพธ์ และระดับความรุนแรง ที่สำคัญคือทำ masking/redaction ที่ชั้น library กลาง เพื่อไม่ให้ต้องพึ่งความระวังรายคน 2) จัดการ Secrets แบบเป็นระบบ ลดการวาง secret ในไฟล์ config หรือ environment ที่กระจายหลายที่ ใช้ secret manager/vault และกำหนดการหมุนคีย์ (rotation) รวมถึงป้องกันไม่ให้ secret หลุดไปใน error message หรือ log 3) ทำ Data Classification แบบ “พอเหมาะ” ไม่จำเป็นต้องซับซ้อนตั้งแต่วันแรก แต่ควรรู้ว่าอะไรคือ PII/ข้อมูลอ่อนไหว, อะไรคือ business-sensitive, และอะไรคือ public จากนั้นใช้ระดับชั้นข้อมูลเป็นตัวกำหนดกฎการเข้าถึง การเก็บรักษา และการส่งต่อ 4) จำกัดการเข้าถึงด้วยหลัก Least Privilege ทั้งในระดับ code (authorization), ในระดับ database (role/permission), และในระดับ infrastructure (service account) เป้าหมายคือทำให้ “หลุดหนึ่งจุด ไม่ล้มทั้งระบบ” 5) เพิ่มการตรวจจับใน pipeline ใช้การสแกนโค้ด/ตั้งกฎใน CI เพื่อกันความผิดพลาดซ้ำ ๆ เช่น ตรวจ token ที่ถูกพิมพ์ลง log, ตรวจการเรียก third-party ที่ส่งข้อมูลละเอียดอ่อน, และตรวจ policy ที่ผิดมาตรฐาน ทั้งหมดนี้ช่วยลดภาระการรีวิวแบบ manual ที่มักหลุดได้ง่ายเมื่อทีมโตขึ้น

 

 

 

---

 

ก่อนขึ้น Production ควรถามตัวเองให้ครบ: “ข้อมูลไหลไปไหน ใครแตะได้ และย้อนกลับได้ไหม”

หลายทีมมีระบบ monitoring ดี แต่ยังตอบคำถามเชิง Data Privacy ไม่ได้ เช่น “ผู้ใช้ขอลบข้อมูลแล้วลบครบหรือยัง”, “ข้อมูลถูกส่งออกไปบริการไหนบ้าง”, หรือ “มีใครเข้าถึงข้อมูลชุดนี้ได้จริง ๆ” คำถามเหล่านี้ไม่ใช่เรื่อง compliance อย่างเดียว แต่เป็นความสามารถในการควบคุมความเสี่ยงเมื่อเกิดเหตุ หากต้องทำให้เป็นรูปธรรมแบบรวบรัด ลองตรวจ 3 อย่างนี้ก่อนปล่อยระบบทุกครั้ง: (1) log ไม่มีข้อมูลต้องห้าม, (2) secret ไม่กระจายและไม่หลุด, (3) data flow ที่ออกไป third-party/AI มีเหตุผล มีการปิดบัง และมีการอนุมัติ/บันทึกไว้ เมื่อยืนสามข้อนี้ได้ ความเสี่ยงใหญ่ ๆ จะลดลงอย่างเห็นได้ชัด

 

---

 

สรุป: องค์กรที่ “ปลอดภัยและเป็นส่วนตัว” มักไม่ใช่เพราะมีเครื่องมือมาก แต่เพราะมีวินัยในโค้ด

Data Privacy และ Security ที่ดี ไม่ได้เริ่มจากการซื้อเครื่องมือราคาแพงเสมอไป แต่เริ่มจากการทำให้โค้ดและกระบวนการพัฒนา “ไม่เปิดช่องให้พลาดซ้ำ ๆ” เมื่อองค์กรสร้างมาตรฐานที่ชัด ทำให้ค่าเริ่มต้นปลอดภัย และตรวจจับได้ตั้งแต่ใน pipeline ทีมจะเดินเร็วขึ้นโดยไม่ต้องแลกกับความเสี่ยง ท้ายที่สุด ความน่าเชื่อถือของผลิตภัณฑ์ในสายตาลูกค้า มักถูกตัดสินจากช่วงเวลาสั้น ๆ หลังเกิดเหตุ ไม่ใช่คำสัญญาบนสไลด์ ดังนั้นการลงทุนให้ privacy และ security เริ่มต้นที่โค้ด คือการลงทุนที่คุ้มที่สุดในระยะยาว

 

---

 

Reference

The Hacker News. (2025, December 16). Why data security and privacy need to start in code. The Hacker News. https://thehackernews.com/2025/12/why-data-security-and-privacy-need-to.html

National Institute of Standards and Technology. (2022). Secure Software Development Framework (SSDF) Version 1.1: Recommendations for mitigating the risk of software vulnerabilities (NIST SP 800-218). https://csrc.nist.gov/pubs/sp/800/218/final OWASP Cheat Sheet Series. (n.d.). Logging cheat sheet.

OWASP Foundation. https://cheatsheetseries.owasp.org/cheatsheets/Logging_Cheat_Sheet.html

Data Protection Commission. (n.d.). Records of Processing (Article 30) Guidance. https://www.dataprotection.ie/en/dpc-guidance/records-of-processing-article-30-guidance