CGI-CTI-WEEKLY-20260921-ENG - รายงานการเฝ้าระวังความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์ภาคสาธารณูปโภคและพลังงาน ประจำสัปดาห์

HIGH RISK (ความเสี่ยงระดับสูง) ตรวจพบการพัฒนามัลแวร์ทำลายล้างระบบควบคุมอุตสาหกรรม (OT Sabotage) มุ่งเป้าโครงสร้างพื้นฐานสาธารณูปโภคน้ำ การประยุกต์ใช้ AI วางแผนโจมตีระบบ SCADA อัตโนมัติ และการแฝงตัวในโครงข่ายพลังงานและก๊าซธรรมชาติ

ภาพรวมประจำสัปดาห์

ในรอบสัปดาห์ระหว่างวันที่ 14-20 กันยายน 2569 ภัยคุกคามไซเบอร์ต่อภาคสาธารณูปโภคและพลังงานมีความเปลี่ยนแปลงเชิงยุทธวิธีที่สำคัญ โดยเฉพาะการเปลี่ยนผ่านของมัลแวร์ทำลายล้างระบบควบคุมอุตสาหกรรม (OT Sabotage) ไปสู่ภาษาประสิทธิภาพสูง เช่น Rust ในมัลแวร์ ZionSiphon v4 ที่มุ่งเป้าโครงสร้างพื้นฐานระบบประปาและโรงแยกเกลือออกจากน้ำทะเล ซึ่งมาพร้อมกับกลไกตรวจสอบระบบเหยื่ออย่างเข้มงวดและการสั่งเขียนทับค่าควบคุม PLC ผ่านโปรโตคอล Modbus โดยตรง ขณะเดียวกันเริ่มพบการนำโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) มาผสานเข้ากับมัลแวร์ตระกูล Neural Override เพื่อวางแผนและตัดสินใจโจมตีระบบ SCADA และสแกนโครงสร้างเครือข่ายอุตสาหกรรมโดยอัตโนมัติ นอกจากนี้ กลุ่มภัยคุกคามระดับรัฐ เช่น SilkParasite ยังคงเดินหน้าสอดแนมโครงข่ายพลังงานและก๊าซธรรมชาติในเอเชียกลางผ่านการใช้ใบรับรอง TLS ปลอมและมัลแวร์ SpiceRAT ควบคู่กับการที่กลุ่ม Feral Wolf พัฒนาแบ็กดอร์ MQTTDoor ที่อาศัยโปรโตคอลมาตรฐาน IoT เพื่อพรางช่องทางควบคุม C2 ในโรงงานและระบบสาธารณูปโภค

เหตุการณ์เด่นประจำสัปดาห์

SilkParasite ส่องโครงสร้างพื้นฐาน SpiceRAT และใบรับรอง TLS ปลอม มุ่งเป้าโครงข่ายพลังงาน ก๊าซธรรมชาติ และหน่วยงานรัฐในเอเชียกลาง

เผยแพร่: 16 กันยายน 2569 · แหล่งที่มา: Hunt.io · Admiralty B2

นักวิจัยจาก Hunt.io ร่วมกับนักวิจัยอิสระ ตรวจพบเครือข่ายเซิร์ฟเวอร์ควบคุม (C2) ของกลุ่ม SilkParasite ที่ใช้งานมัลแวร์ตระกูล SpiceRAT, NodeEdgeRAT และ NomadRAT โดยพบการใช้โครงสร้างพื้นฐานร่วมกัน รวมถึงใบรับรอง TLS ปลอมที่ออกโดยองค์กรภายใต้กระทรวงอุตสาหกรรมและเทคโนโลยีสารสนเทศของจีน (TLC/CAICT) เพื่อแอบอ้างเป็นการรถไฟอุซเบกิสถาน ทั้งยังตรวจพบการจดโดเมนปลอมแปลงที่มุ่งเป้าบริษัทก๊าซแห่งชาติเติร์กเมนิสถาน (Türkmengaz) แหล่งก๊าซ Galkynysh และกระทรวงการต่างประเทศ โดยใช้หน้าเว็บเลียนแบบบริษัทเทคโนโลยีด้านการป้องกันประเทศเป็นหน้าเว็บลวง (Decoy) เพื่ออำพรางเซิร์ฟเวอร์ควบคุม

ผลกระทบต่อประเทศไทย

ความเสี่ยงทางอ้อมเชิงยุทธศาสตร์ต่อองค์กรพลังงานและโครงสร้างพื้นฐานของไทย แม้ยังไม่พบหลักฐานการโจมตีระบบพลังงานในไทยโดยตรง แต่เทคนิคการแฝงตัวในโครงสร้างเครือข่ายข้ามประเทศ การใช้ใบรับรอง TLS ปลอมจากหน่วยงานที่น่าเชื่อถือ และการอำพรางเซิร์ฟเวอร์ C2 ด้วยหน้าเว็บลวง เป็นรูปแบบการสอดแนมทางไซเบอร์ที่องค์กรพลังงานของไทยที่มีการเชื่อมต่อหรือร่วมทุนระหว่างประเทศควรเฝ้าระวัง

การวิเคราะห์ 3 ระดับ

ยุทธศาสตร์: กลุ่มภัยคุกคามระดับรัฐยังคงมุ่งเน้นการจารกรรมข้อมูลเชิงยุทธศาสตร์จากโครงข่ายท่อส่งก๊าซธรรมชาติและเส้นทางคมนาคมที่สำคัญเพื่อผลประโยชน์ทางภูมิรัฐศาสตร์

ยุทธการ: ผู้โจมตีใช้โครงสร้างพื้นฐานร่วมกันในการบริหารมัลแวร์หลายสายพันธุ์ พร้อมใช้ใบรับรองดิจิทัลและหน้าเว็บลวงเพื่อยืดอายุการปฏิบัติการและหลบเลี่ยงการตรวจจับ

ยุทธวิธี: ควรตรวจสอบและเฝ้าระวังการเชื่อมต่อไปยัง IP และโดเมน C2 ที่ตรวจพบ พร้อมทั้งตรวจสอบความถูกต้องของใบรับรอง TLS และชื่อโดเมนที่สื่อสารเข้าออกเครือข่ายองค์กร

อุตสาหกรรม/เป้าหมายที่ได้รับผลกระทบ

ภาคพลังงานและสาธารณูปโภค (บริษัทสำรวจและผลิตก๊าซธรรมชาติ, แหล่งก๊าซ), ภาครัฐและการต่างประเทศ, ภาคการขนส่งและระบบราง

MITRE ATT&CK

T1583.001 Domains T1583.003 Virtual Private Server T1588.004 Digital Certificates T1036.005 Match Legitimate Resource Name or Location T1071.001 Web Protocols T1573.002 Asymmetric Cryptography T1219 Remote Access Tools

IOC ที่สำคัญ

194.68.225[.]168 194.14.217[.]119 45.153.125[.]200 45.153.125[.]20 188.190.29[.]126 2.58.14[.]95 azure.uzrailwaystax[.]com natcommunzu[.]com manager.skycom[.]support help.hoster-kg[.]com

ดู IOC ฉบับเต็มที่ลิงก์ด้านล่าง

แหล่งที่มา: Hunt.io - SilkParasite Infrastructure: SpiceRAT Servers Tied to Energy and Government Targets Across Central Asia →

ZionSiphon v4 มัลแวร์ทำลายล้างระบบควบคุมอุตสาหกรรม (OT Sabotage) ภาษา Rust มุ่งเป้าโครงสร้างพื้นฐานระบบประปาและโรงแยกเกลือออกจากน้ำทะเล

เผยแพร่: 15 กันยายน 2569 · แหล่งที่มา: Unit 42, Palo Alto Networks · Admiralty B2

ทีมนักวิจัย Unit 42 ตรวจพบมัลแวร์ ZionSiphon เวอร์ชัน v4 ซึ่งเขียนขึ้นใหม่ด้วยภาษา Rust 1.94.0 แทนเวอร์ชันเดิมที่เคยเป็น .NET มัลแวร์มุ่งเป้าทำลายระบบบำบัดน้ำและโรงแยกเกลือออกจากน้ำทะเล (Desalination) ในอิสราเอล โดยมีกลไกตรวจสอบระบบเหยื่อ 4 ขั้นตอน (ภาษาฮีบรู, แป้นพิมพ์ 0x40D, ชื่อโฮสต์, โฟลเดอร์ซอฟต์แวร์ SCADA) ก่อนจะพยายามแทรกค่าพารามิเตอร์ที่เป็นอันตรายลงในไฟล์คอนฟิกูเรชัน OT และส่งเฟรมคำสั่ง Modbus เพื่อแก้ไขค่าควบคุมใน PLC (เช่น Siemens S7-1200, Schneider M340, Rockwell ControlLogix) ทั้งยังมีความสามารถแพร่กระจายผ่าน USB ไดรฟ์และลบประวัติบันทึกเหตุการณ์บนระบบ

ผลกระทบต่อประเทศไทย

ความเสี่ยงทางอ้อมเชิงยุทธศาสตร์ต่อระบบสาธารณูปโภคน้ำประปาและโรงบำบัดน้ำในไทย แม้มัลแวร์ตัวนี้จะจำกัดเป้าหมายเฉพาะในอิสราเอลและทำลายตัวเองหากสภาพแวดล้อมไม่ตรงเงื่อนไข แต่เทคนิคการแทรกแซงค่าควบคุมทางเคมีและการส่งคำสั่งผ่าน Modbus โดยตรงเป็นแบบแผนการโจมตีทางเทคนิคที่ผู้ไม่หวังดีอาจนำมาปรับใช้กับระบบประปาและโรงไฟฟ้าในภูมิภาคได้

การวิเคราะห์ 3 ระดับ

ยุทธศาสตร์: การโจมตีระบบควบคุมอุตสาหกรรม (OT) มีแนวโน้มยกระดับจากการสอดแนมไปสู่การก่อวินาศกรรมทางกายภาพต่อโครงสร้างพื้นฐานด้านสาธารณูปโภคที่สำคัญต่อพลเรือน

ยุทธการ: ผู้พัฒนาภัยคุกคามปรับเปลี่ยนมาใช้ภาษา Rust เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและหลบเลี่ยงระบบตรวจจับ พร้อมกำหนดเงื่อนไขการทำงานเฉพาะเจาะจงเพื่อป้องกันการวิเคราะห์ในห้องปฏิบัติการ

ยุทธวิธี: ควรตัดการเชื่อมต่อระหว่างเครือข่าย IT และ OT ควบคุมการใช้งานอุปกรณ์ USB ในสถานีควบคุม และเปิดใช้งานฟังก์ชันป้องกันการแก้ไขค่าพารามิเตอร์บนอุปกรณ์ PLC

อุตสาหกรรม/เป้าหมายที่ได้รับผลกระทบ

ระบบสาธารณูปโภคน้ำประปา, โรงงานแยกเกลือออกจากน้ำทะเล, ระบบควบคุมกระบวนการทางอุตสาหกรรม (SCADA/PLCs)

MITRE ATT&CK

T1614.001 System Language Discovery T1082 System Information Discovery T1070.001 Clear Windows Event Logs T1091 Replication Through Removable Media T1036 Masquerading T0836 Modify Parameter T0855 Unauthorized Command Message T0831 Manipulation of Control

IOC ที่สำคัญ

target_verify[.]log zionsiphon[.]pdb ReadMe.pdf[.]lnk SecurityApplication UnityPro[.]cfg citect[.]ini

ดู IOC ฉบับเต็มที่ลิงก์ด้านล่าง

แหล่งที่มา: Unit 42 - ZionSiphon V4: A Rust Rewrite of the OT Sabotage Tool Targeting Israeli Water Infrastructure →

Neural Override มัลแวร์โทรจันเข้าถึงระยะไกล (RAT) ภาษา Python ควบคุมผ่าน Telegram พร้อมโมดูล AI วางแผนโจมตีและสแกนระบบ SCADA อัตโนมัติ

เผยแพร่: 15 กันยายน 2569 · แหล่งที่มา: Unit 42, Palo Alto Networks · Admiralty B2

Unit 42 วิเคราะห์มัลแวร์ตระกูล Neural Override ที่พัฒนาด้วยภาษา Python จำนวน 5 รุ่น ควบคุมผ่าน Telegram Bot และผสานการทำงานกับ OpenRouter AI API เพื่อวิเคราะห์บริบทของเครื่องเหยื่อและเลือกปฏิบัติการโจมตีอัตโนมัติ (Autopilot) โดยในเวอร์ชันที่ 3 และ 4 มีการเพิ่มขีดความสามารถในการสั่งโจมตีระบบ SCADA ผ่านคำสั่งปิดระบบ รวมถึงการสั่งสแกนพอร์ต Modbus (พอร์ต 502) และพอร์ต 20000 ภายในเครือข่าย ทั้งนี้พบการพัฒนาฟังก์ชันใหม่อย่างรวดเร็วจาก 19 ฟังก์ชันเป็น 61 ฟังก์ชันภายใน 24 ชั่วโมง ซึ่งบ่งชี้ถึงการใช้ AI ช่วยสร้างโค้ดในการพัฒนา

ผลกระทบต่อประเทศไทย

ความเสี่ยงระดับปานกลางต่อสถานีวิศวกรรม (Engineering Workstations) และระบบควบคุมอุตสาหกรรมในไทย การที่มัลแวร์สามารถใช้งาน Telegram API ร่วมกับโมเดล AI ในการวิเคราะห์และเลือกคำสั่งโจมตี SCADA โดยอัตโนมัติ ทำให้ผู้โจมตีสามารถลดระยะเวลาและทักษะที่ต้องใช้ในการสแกนและสั่งการระบบควบคุมในเครือข่ายอุตสาหกรรมลงอย่างมาก

การวิเคราะห์ 3 ระดับ

ยุทธศาสตร์: การผสาน Generative AI เข้ากับโค้ดมัลแวร์ช่วยยกระดับความเร็วในการพัฒนาเครื่องมือและการตัดสินใจโจมตีเครือข่ายเป้าหมายโดยไม่ต้องพึ่งพาคำสั่งจากมนุษย์ตลอดเวลา

ยุทธการ: มัลแวร์ใช้บริการคลาวด์และแอปพลิเคชันส่งข้อความยอดนิยม (Telegram, OpenRouter) เป็นช่องทางสื่อสาร ทำให้การตรวจจับด้วยไฟร์วอลล์แบบดั้งเดิมทำได้ยากขึ้น

ยุทธวิธี: ควรเฝ้าระวังและบล็อกการเชื่อมต่อออกไปยัง api[.]telegram[.]org และ openrouter[.]ai จากเครื่อง Engineering Workstation หรือเครือข่ายควบคุม OT

อุตสาหกรรม/เป้าหมายที่ได้รับผลกระทบ

สถานีวิศวกรรมควบคุม (Engineering Workstations), ระบบควบคุมอุตสาหกรรม (SCADA/Modbus), ภาคพลังงานและโรงงานอุตสาหกรรม

MITRE ATT&CK

T1059.006 Python T1102 Web Service T1547.001 Registry Run Keys / Startup Folder T1053.005 Scheduled Task T1543.003 Windows Service T1046 Network Service Discovery T1071.001 Web Protocols T0814 Device Restart/Shutdown

IOC ที่สำคัญ

7eb8b6b1b5934a5f1011320c27a25e30d69c76a8a338a42b74eeccb04080e06e e7c63a717539e2c78a1600dbb69ce0c48d9707832c8a747e9d211a6a711b1cd9 cee0bc699073dbcf97b68e05110a29503b844748bcd2492cbae0f6882a3775e0 fb9abe6285fc0152b35673b36a5fbf1893bf8592fac7e352357ab4bdeccd67f1 5138f443dfd519c77adcfc1f86821cd1821a558e3e2c5a09b9cc6aab84639657 @Skibidi_16_bot SystemHelper[.]py SystemHelper[.]exe

ดู IOC ฉบับเต็มที่ลิงก์ด้านล่าง

แหล่งที่มา: Unit 42 - Neural Override: AI-Orchestrated RAT With SCADA Tasking →

กลุ่มภัยคุกคาม Feral Wolf พัฒนาแบ็กดอร์ MQTTDoor และ MatrixDoor ลักลอบควบคุมระบบผ่านโปรโตคอล IoT และเข้ารหัสข้อมูลด้วยแรนซัมแวร์ GenieLocker

เผยแพร่: 16 กันยายน 2569 · แหล่งที่มา: BI.ZONE · Admiralty B2

บริษัทความมั่นคงปลอดภัย BI.ZONE เปิดเผยรายงานการติดตามกลุ่มภัยคุกคาม Feral Wolf ซึ่งได้พัฒนาชุดเครื่องมือใหม่เพื่อควบคุมระบบและเคลื่อนย้ายภายในเครือข่าย โดยใช้แบ็กดอร์ MQTTDoor ที่สื่อสารคำสั่ง C2 ผ่านโปรโตคอล MQTT (ที่นิยมใช้งานในระบบ IoT และระบบตรวจวัดทางอุตสาหกรรม) และ MatrixDoor ที่สื่อสารผ่าน Matrix protocol ร่วมกับเครื่องมือทำเครือข่ายพร็อกซี RDPSocksProxy ผ่านช่องทาง RDP DVC ก่อนปิดท้ายการโจมตีด้วยการเข้ารหัสไฟล์ด้วยแรนซัมแวร์ GenieLocker โดยคนร้ายเข้าถึงเครือข่ายผ่านช่องโหว่ Confluence (CVE-2023-22515) และการตั้งค่าระบบเซิร์ฟเวอร์ที่ไม่รัดกุม

ผลกระทบต่อประเทศไทย

ความเสี่ยงทางอ้อมเชิงยุทธการต่อองค์กรพลังงาน โรงงานอุตสาหกรรม และธุรกิจที่มีการใช้งานอุปกรณ์ IoT หรือระบบเซนเซอร์ผ่านโปรโตคอล MQTT ในไทย การที่ผู้โจมตีเลือกใช้โปรโตคอลสื่อสารข้อความมาตรฐานในการควบคุมมัลแวร์ ทำให้ทราฟฟิกอันตรายกลมกลืนไปกับทราฟฟิกของระบบตรวจวัดทางอุตสาหกรรมทั่วไปและอาจหลุดรอดการตรวจจับของระบบความมั่นคงปลอดภัยเดิม

การวิเคราะห์ 3 ระดับ

ยุทธศาสตร์: กลุ่มภัยคุกคามที่มุ่งเป้าภาคอุตสาหกรรมหันมาใช้ประโยชน์จากโปรโตคอลมาตรฐาน IoT และการรับส่งข้อความเพื่อแฝงตัวและบั่นทอนเสถียรภาพของโครงสร้างพื้นฐาน

ยุทธการ: ผู้โจมตีผสมผสานการใช้ช่องทาง C2 แบบกระจายศูนย์ร่วมกับการทำ RDP tunneling เพื่อเคลื่อนย้ายข้ามโซนเครือข่ายก่อนส่งแรนซัมแวร์เข้าทำลายข้อมูล

ยุทธวิธี: ควรตรวจสอบและจำกัดการเชื่อมต่อโปรโตคอล MQTT เฉพาะโบรเกอร์ภายในที่ได้รับอนุญาต และตรวจสอบการสร้างช่องทาง RDP Virtual Channel ที่ผิดปกติบนเครื่องเซิร์ฟเวอร์

อุตสาหกรรม/เป้าหมายที่ได้รับผลกระทบ

ภาคอุตสาหกรรมการผลิต, ระบบสาธารณูปโภคและ IoT, ภาคการค้าปลีก, โครงสร้างพื้นฐานไอทีระดับองค์กร

MITRE ATT&CK

T1190 Exploit Public-Facing Application T1071.005 Publish/Subscribe Protocols T1021.001 Remote Desktop Protocol T1572 Protocol Tunneling T1059.001 PowerShell T1003.001 LSASS Memory T1486 Data Encrypted for Impact

IOC ที่สำคัญ

588f817d9047f093ee8b68d1d50354a2f5cd5d01451512bdb75d726e61e419fa c6a0476571cf67255001201be70f6fdfc3ac945515c1c8b327a9a92a4e89991d b4c7e52bf47f8770683b13c6bdaee80924511673b94a6eb46157dffee8e92d05 ccfc37014ce6183bb9268e15e8569fc870e3ccc1123fc2fac9cf43862369f335 45.151.45[.]31 46.166.79[.]31

ดู IOC ฉบับเต็มที่ลิงก์ด้านล่าง

แหล่งที่มา: BI.ZONE - Hunting Feral Wolf: new tools and techniques →

ข้อสังเกตประจำสัปดาห์

การยกระดับของมัลแวร์ทำลายล้างระบบควบคุมอุตสาหกรรม (OT Sabotage): การพัฒนา ZionSiphon v4 ด้วยภาษา Rust สะท้อนให้เห็นว่าผู้พัฒนาภัยคุกคามต่อโครงสร้างพื้นฐานสำคัญหันมาใช้ภาษาระดับระบบที่มีความเร็วสูงและตรวจจับได้ยากขึ้น โดยมุ่งเน้นการโจมตีทำลายกระบวนการทางกายภาพ เช่น การบำบัดน้ำเสียและการทำงานของ PLC ผ่านคำสั่งโปรโตคอล Modbus โดยตรง
การนำเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) มาขับเคลื่อนการโจมตีระบบอุตสาหกรรมอัตโนมัติ: การผสาน OpenRouter AI ในมัลแวร์ Neural Override เพื่อวิเคราะห์บริบทเครื่องเหยื่อและสั่งสแกนพอร์ต Modbus/SCADA อัตโนมัติ แสดงถึงแนวโน้มที่มัลแวร์ในอนาคตจะมีความสามารถในการตัดสินใจเลือกแนวทางการเจาะระบบได้เองโดยไม่ต้องรอคำสั่งจากผู้ควบคุม
การอาศัยโปรโตคอลและใบรับรองที่น่าเชื่อถือในการอำพรางตัว: ทั้งกรณี SilkParasite ที่ใช้ใบรับรอง TLS ปลอมเลียนแบบหน่วยงานรัฐและหน้าเว็บลวงของบริษัทกลาโหม และกรณี Feral Wolf ที่ใช้โปรโตคอล MQTT และ Matrix ในการสื่อสาร C2 แสดงให้เห็นว่ากลุ่มคนร้ายมุ่งเป้าใช้ประโยชน์จากความไว้วางใจในระดับเครือข่ายเพื่อหลบเลี่ยงการตรวจจับ

ข้อเสนอแนะ

บังคับใช้การแบ่งแยกเครือข่าย IT และ OT อย่างเข้มงวด: ปิดกั้นการเชื่อมต่อระหว่างเครือข่ายสำนักงานและเครือข่ายควบคุมอุตสาหกรรมโดยตรง และป้องกันไม่ให้อุปกรณ์ในโซนควบคุม (เช่น PLC, RTU) สามารถเข้าถึงอินเทอร์เน็ตได้
เฝ้าระวังและบล็อกการเชื่อมต่อออกนอกเครือข่ายที่ผิดปกติ: ตรวจสอบและบล็อกการเชื่อมต่อไปยัง IP และโดเมน C2 ที่ระบุในรายงาน รวมถึงเฝ้าระวังการเชื่อมต่อไปยัง Telegram Bot API และ OpenRouter AI API จากเครื่อง Engineering Workstation
ควบคุมการใช้งานอุปกรณ์บันทึกข้อมูลแบบพกพา (USB): บล็อกการเชื่อมต่อ USB บนคอมพิวเตอร์และระบบ SCADA ในโซนอุตสาหกรรมเพื่อป้องกันการแพร่กระจายของมัลแวร์ที่อาศัยสื่อบันทึกข้อมูลแบบพกพา เช่น ZionSiphon
จำกัดและตรวจสอบการใช้งานโปรโตคอล IoT/อุตสาหกรรม: ตรวจสอบการใช้งานโปรโตคอล MQTT ในเครือข่ายและอนุญาตเฉพาะโบรเกอร์ภายในที่ผ่านการยืนยันตัวตน พร้อมตรวจสอบความถูกต้องของคำสั่ง Modbus และ DNP3 ภายในเครือข่าย

สรุป: รายงานนี้จัดทำขึ้นเพื่อให้ข้อมูลภัยคุกคามไซเบอร์เชิงลึกแก่หน่วยงานในภาคสาธารณูปโภคและพลังงาน โดยรวบรวมและวิเคราะห์จากแหล่งข้อมูลข่าวกรองชั้นนำเพื่อสนับสนุนการเฝ้าระวังและยกระดับความมั่นคงปลอดภัย

TLP:CLEAR

ห้วงเวลาข้อมูล: 14-20 กันยายน 2569 · CYBER GUARD INTELLIGENCE CO., LTD. (บริษัท ไซเบอร์ การ์ด อินเทลลิเจนซ์ จำกัด)