VBD 
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang dần tạo nên làn sóng mới trong lĩnh vực an ninh mạng luôn không ngừng thay đổi. Việc ứng dụng AI để phát hiện mối đe dọa đang cách mạng hóa phương thức chúng ta bảo vệ tài sản kỹ thuật số hay các dữ liệu, thông tin trên không gian mạng. AI đóng vai trò then chốt khi các phương pháp truyền thống gặp khó khăn trong việc theo kịp sự phức tạp của các mối đe dọa trên mạng. Bằng cách sử dụng mô hình học máy và phân tích dữ liệu, công nghệ này có thể phát hiện các điểm bất thường, dự đoán các mối đe dọa tiềm ẩn, và phản ứng ngay lập tức. Tuy phát hiện mối đe dọa thông qua AI có tiềm năng rất lớn, nhưng cũng tồn tại những vấn đề đạo đức và pháp lý cần xem xét.
1. Các phương thức phòng chống đe dọa anh ninh mạng truyền thống
Bảo vệ tường lửa (Firewall Protection)
Tường lửa (firewalls) hoạt động như một rào cản giữa mạng nội bộ của công ty và các mối đe dọa bên ngoài, đồng thời kiểm soát và giám sát lưu lượng truy cập theo các quy tắc được thiết lập từ trước. Tường lửa hoạt động hiệu quả trong việc ngăn chặn truy cập trái phép, bảo vệ người dùng khỏi các cuộc tấn công mạng bằng cách kiểm tra gói đề mục và triển khai các chính sách kiểm soát truy cập. Tuy nhiên, phương thức này gặp khó khăn trong việc phát hiện và ứng phó với các cuộc tấn công mạng có độ phức tạp cao, chúng có thể khai thác lỗ hổng hoặc sử dụng lưu lượng truy cập đã được mã hóa nhằm qua mặt khâu kiểm tra.
Phần mềm chống vi-rút (Antivirus Software)
Phần mềm chống vi-rút được thiết kế để phát hiện và loại bỏ vi-rút cũng như các phần mềm độc hại dựa trên dấu hiệu, các đoạn mã và tệp lạ dựa trên cơ sở dữ liệu về các dấu hiệu độc hại đã được thu thập. Mặc dù chúng có hiệu quả trong việc phát hiện và loại bỏ các mối nguy hiểm đã được nhận biết, nhưng lại tỏ ra kém hiệu quả hơn trước các mối đe dọa chưa được xác định và các phần mềm độc hại phức tạp.
Hệ thống phát hiện xâm nhập (Intrusion Detection Systems – IDS)
IDS được thiết kế để giám sát nhật ký hệ thống và lưu lượng mạng, phát hiện các hoạt động đáng ngờ và các cuộc tấn công vào bảo mật có thể xảy ra. IDS có thể đưa ra cảnh báo khi chúng xác định được điểm bất thường hoặc xu hướng tấn công đã được nhận biết. Tuy nhiên, các kết quả nhầm lẫn (false positives) khiến các nhóm bảo mật khó phân biệt giữa các mối đe dọa thực sự và các lỗi nhận diện.
Hệ thống bảo mật thông tin và quản lý sự kiện (SIEM)
Hệ thống SIEM sẽ thu thập, đánh giá và liên kết dữ liệu từ vô số nguồn, bao gồm các cảnh báo và nhật ký được phát triển bởi các giải pháp bảo mật. Mặc dù SIEM cung cấp những hiểu biết sâu sắc và khả năng báo cáo có giá trị, nhưng hệ thống không phải lúc nào cũng có khả năng giải quyết theo thời gian thực và có thể gặp khó khăn với khối lượng dữ liệu lớn. Khi đó các mạng lưới thông tin ở thời gian thực có thể bỏ sót những mối đe dọa cần được để ý ngay lập tức.
Kiểm soát truy cập (Access Control)
Các biện pháp can thiệp kiểm soát truy cập, chẳng hạn như cấp quyền (authorization) và xác thực (authentication), hạn chế quyền truy cập vào các tài nguyên nhạy cảm dựa trên thông tin xác thực của người dùng. Mặc dù các quy định đối với truy cập đóng vai trò then chốt trong việc cản trở hành vi truy cập trái phép nhưng nó không trực tiếp giải quyết các mối đe dọa phát sinh như lừa đảo, phần mềm độc hại hoặc lỗ hổng zero-day.
Quản lý bản vá (Patch Management)
Quản lý bản vá là phương pháp duy trì phần mềm và hệ điều hành được cập nhật với các bản vá và bản cập nhật bảo mật hiện tại. Mặc dù kỹ thuật này là công cụ góp phần loại bỏ các lỗ hổng đã được phát hiện nhưng nó sẽ phụ thuộc vào nhân sự có kịp thời cập nhật các bản vá ngay khi lỗ hổng được phát hiện hay không. Việc vá lỗi chậm trễ có thể khiến hệ thống dễ bị khai thác.
Như vậy, các kỹ thuật truyền thống đòi hỏi phải đào tạo các kỹ sư công nghệ về các rủi ro của lừa đảo, kỹ thuật lừa đảo và các biện pháp tốt nhất nhằm đảm bảo bảo mật. Mặc dù công cuộc đào tạo là then chốt nhưng nó không đảm bảo an toàn tuyệt đối vì ngay cả những người dùng có hiểu biết tốt cũng có thể trở thành nạn nhân của các cuộc tấn công mạng phức tạp.
2. AI và mô hình học máy trong An ninh mạng
Trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy đã trở thành những nhân tố thay đổi cuộc chơi trong lĩnh vực an ninh mạng. Những công nghệ này đã và đang thay đổi căn bản cách các tổ chức bảo vệ mình trước những mối đe dọa mạng ngày càng tinh vi, phức tạp. Bằng cách phân tích dữ liệu lớn và nhận diện các mẫu hình mà con người có thể bỏ lỡ, AI nâng cao độ chính xác trong phát hiện mối đe dọa, giảm cảnh báo sai và phản ứng kịp thời trước nguy cơ rủi ro. Với khả năng tự mở rộng và thích ứng, AI cho phép các tổ chức đối phó hiệu quả với các mối đe dọa không ngừng thay đổi, đồng thời tiết kiệm chi phí bằng cách tự động hóa các tác vụ phức tạp, củng cố vị thế an ninh mạng trong bối cảnh kỹ thuật số hiện đại.
Dưới đây là một số điểm chính để hiểu rõ vai trò của AI và học máy trong an ninh mạng:
- Phát hiện mối đe dọa tự động (Automated threat detection): Hệ thống AI và học máy có khả năng phân tích lượng dữ liệu khổng lồ theo thời gian thực, khiến chúng trở nên hiệu quả hơn trong việc nhận diện các mẫu hình đặc trưng cho các mối đe dọa mạng. Chúng có thể tự động phát hiện và phân loại các hoạt động nguy hại, chẳng hạn như nhiễm virus xấu, các cuộc tấn công lừa đảo, và hành vi mạng bất thường. Điều này giúp giảm đáng kể sự phụ thuộc vào công tác điều hành thủ công của con người trước số lượng lớn mối đe dọa phát sinh hàng giờ.
- Phân tích dựa trên hành vi (Behavior-based analysis): Một trong những điểm mạnh của an ninh mạng sử dụng AI là khả năng thực hiện phân tích dựa trên hành vi. Thay vì dựa vào các dấu hiệu hoặc các mẫu đã biết, hệ thống AI học máy sẽ tự học các hành vi thông thường của mạng lưới, ứng dụng và người dùng của một hay nhiều tổ chức. Khi có sự chênh lệch so với các dữ liệu này, hệ thống sẽ đưa ra cảnh báo, cho phép phát hiện mối đe dọa sớm hơn. Cách tiếp cận này đặc biệt hiệu quả đối với các lỗ hổng zero-day và các mối đe dọa tinh vi.
- Khả năng thích ứng (Adaptability): Các mối đe dọa mạng liên tục thay đổi, và kẻ tấn công thường xuyên thay đổi các cách thức tiếp cận. Mô hình AI và học máy có thể thích nghi với các mối đe dọa mới bằng cách liên tục học hỏi và cập nhật các thuật toán của mình. Khả năng thích ứng này là vô cùng cần thiết để luôn đi trước những tội phạm mạng, những kẻ luôn tìm kiếm các cách mới để xâm nhập vào hệ thống.
- Giảm khả năng cảnh báo sai (Reducing False Positives): AI và mô hình học máy có thể giúp giảm khả năng cảnh báo sai bằng cách học hỏi từ dữ liệu lịch sử và tinh chỉnh các thuật toán, từ đó giúp hệ thống trở nên chính xác hơn trong việc phân biệt giữa các mối đe dọa thực và các sự kiện vô hại.
- Nâng cao khả năng phản ứng sự cố (Enhancing Incident Response): An ninh mạng dựa trên AI không chỉ xác định mối đe dọa mà còn có thể hỗ trợ trong việc phản ứng sự cố. Các cơ chế phản ứng tự động có thể được kích hoạt để cách ly các hệ thống bị nhiễm, chặn lưu lượng, hoặc thực hiện các biện pháp khắc phục khác theo thời gian thực. Điều này có thể giảm thiểu tác động của một cuộc tấn công và giảm thời gian cần thiết để ngăn chặn và khôi phục sau sự cố.
3. Thách thức và lo ngại
Các vấn đề đạo đức trong việc phát hiện mối đe dọa bằng AI: Khi AI được tích hợp vào an ninh mạng, các vấn đề đạo đức của AI hay RAI cũng từ đó phát sinh. Việc sử dụng AI trong giám sát và phát hiện mối đe dọa đặt ra câu hỏi về quyền riêng tư, bảo mật dữ liệu, và khả năng bị lạm dụng. Đạt được sự cân bằng giữa an ninh và quyền riêng tư trong khi tuân thủ các tiêu chuẩn đạo đức là một thách thức lớn đối với các doanh nghiệp.
Khả năng xảy ra cảnh báo sai và bỏ sót mối đe dọa: Hệ thống phát hiện mối đe dọa dựa trên AI có thể giảm khả năng cảnh báo sai nhưng không phải lúc nào cũng chính xác tuyệt đối. Chúng có thể vẫn để xảy ra một số cảnh báo sai (xác định sai các hoạt động vô hại là mối đe dọa) và bỏ sót một số mối đe dọa (không phát hiện được các mối đe dọa thực sự). Việc đạt được sự cân bằng để giảm thiểu cả hai loại lỗi này là một nhiệm vụ phức tạp, đòi hỏi sự tinh chỉnh liên tục và cải tiến các thuật toán AI.
Các cuộc tấn công vào hệ thống AI: Tội phạm mạng ngày càng trở nên tinh vi hơn trong các cuộc tấn công, bao gồm cả việc nhắm vào các hệ thống AI được sử dụng để phát hiện mối đe dọa. Các cuộc tấn công đối kháng nhắm đến việc thao túng dữ liệu đầu vào để đánh lừa các thuật toán AI, khiến chúng phân loại sai các mối đe dọa hoặc bỏ qua các cuộc tấn công thực sự. Việc phòng thủ chống lại những cuộc tấn công như vậy là một cuộc chiến không ngừng trong an ninh mạng.
Tính phức tạp của hệ thống AI: Việc triển khai và duy trì các hệ thống phát hiện mối đe dọa dựa trên AI có thể phức tạp và tốn nhiều tài nguyên. Các tổ chức cần đầu tư vào nhân sự có kỹ năng, cơ sở hạ tầng, và đào tạo liên tục để đảm bảo hiệu quả của các hệ thống này.
Thiếu tính minh bạch (Transparency): Các thuật toán AI, đặc biệt là các mô hình học sâu (Deep Learning, thường được xem như những hộp đen. Việc hiểu tại sao một hệ thống AI đưa ra một quyết định cụ thể có thể là một thách thức, khiến cho việc tin tưởng và diễn giải các đầu ra của chúng trở nên khó khăn. Xây dựng tính minh bạch và khả năng diễn giải cách phát hiện mối đe dọa của AI là điều cần thiết để đảm bảo trách nhiệm và đáng tin cậy.
4. Xu hướng Ứng dụng AI vào phát hiện mối đe dọa trong tương lai
Trong những năm gần đây, AI đã chứng minh khả năng của mình trong việc nâng cao đáng kể khả năng phát hiện và phản ứng trước các mối đe dọa trên môi trường mạng. Xu hướng ứng dụng AI vào việc kiểm soát an toàn mạng vẫn sẽ tiếp tục phát triển, hứa hẹn mang đến những giải pháp mới mẻ và sáng tạo hơn.
Mô hình học sâu cải tiến: Một trong những xu hướng nổi bật trong phát hiện mối đe dọa dựa trên AI là việc tinh chỉnh liên tục các mô hình học sâu. Những mô hình này ngày càng trở nên thành thạo trong việc nhận diện các mẫu hình phức tạp và bất thường trong các bộ dữ liệu lớn. Điều này cho phép chúng xác định các mối đe dọa mạng tinh vi với độ chính xác cao hơn. Các tiến bộ trong tương lai sẽ tập trung vào việc cải thiện khả năng giải thích của mô hình và giảm nhu cầu về dữ liệu được gán nhãn rộng rãi, làm cho việc phát hiện mối đe dọa dựa trên AI trở nên dễ tiếp cận hơn.
AI có khả năng giải thích (XAI): Khi các hệ thống AI trở nên quan trọng hơn trong việc phát hiện mối đe dọa, nhu cầu về tính minh bạch và khả năng giải thích cũng ngày càng tăng. AI có khả năng giải thích (XAI) đang nổi lên như một xu hướng quan trọng, đảm bảo rằng các hệ thống phát hiện mối đe dọa dựa trên AI có thể cung cấp các giải thích rõ ràng cho các quyết định của mình. Điều này không chỉ nâng cao niềm tin vào AI mà còn giúp các chuyên gia an ninh mạng hiểu và xử lý các mối đe dọa hiệu quả hơn.
Học liên kết (Federated learning) trong phát hiện mối đe dọa: Chia sẻ thông tin tình báo mối đe dọa giữa các tổ chức giúp thiết lập một mạng lưới an ninh mạng tập thể. Học liên kết, một phương pháp học máy bảo vệ quyền riêng tư, cho phép các tổ chức kết hợp dữ liệu về mối đe dọa mà không ảnh hưởng đến thông tin nội bộ riêng. Xu hướng này sẽ giúp hệ thống AI học hỏi từ một tập dữ liệu đa dạng và rộng lớn hơn, giúp nâng cao khả năng phát hiện mối đe dọa.
Khuôn khổ pháp lý và quy định về AI trong an ninh mạng
Trong bối cảnh an ninh mạng đang phát triển nhanh chóng, việc đảm bảo các hệ thống phát hiện mối đe dọa ứng dụng AI tuân thủ các quy định và tiêu chuẩn tuân thủ là điều vô cùng quan trọng.
Hệ thống phát hiện mối đe dọa ứng dụng AI đóng vai trò to lớn trong việc bảo vệ dữ liệu nhạy cảm và cơ sở hạ tầng quan trọng trên môi trường mạng, chính phủ và các cơ quan quản lý cần ban hành các luật và quy định cụ thể để điều chỉnh các rủi ro về đạo đức có thể xảy ra. Những khuôn khổ này nhằm giải quyết các vấn đề như quyền riêng tư dữ liệu, lưu trữ dữ liệu, tính minh bạch, và trách nhiệm giải trình.
Ví dụ, Quy định bảo vệ dữ liệu chung của Liên minh châu Âu (GDPR) đưa ra các quy tắc nghiêm ngặt về cách các tổ chức xử lý dữ liệu cá nhân, bao gồm cả dữ liệu được xử lý bởi các thuật toán AI.
