Thoại Viết Hoàng
Writer
Trí tuệ nhân tạo đang biến đổi nhiều ngành công nghiệp nhưng ít thay đổi đáng kể như an ninh mạng.
Ngày càng rõ ràng rằng AI là tương lai của bảo mật khi tội phạm mạng tăng chóng mặt và khoảng cách về kỹ năng ngày càng lớn, nhưng vẫn còn một số thách thức. Một điều được chú ý ngày càng nhiều gần đây là nhu cầu về khả năng giải thích trong AI.
Mối quan tâm xung quanh khả năng giải thích của AI đã tăng lên khi các công cụ AI và những thiếu sót của chúng đã trải qua nhiều thời gian hơn. Nó có quan trọng trong an ninh mạng như các ứng dụng khác không? Đây là một cái nhìn gần hơn.
Khả năng giải thích trong AI là gì?
Để biết khả năng giải thích ảnh hưởng đến an ninh mạng như thế nào, trước tiên bạn phải hiểu tại sao nó lại quan trọng trong bất kỳ ngữ cảnh nào. Khả năng giải thích là rào cản lớn nhất đối với việc áp dụng AI trong nhiều ngành chủ yếu vì một lý do - niềm tin.
Nhiều mô hình AI ngày nay là hộp đen, nghĩa là bạn không thể thấy cách chúng đưa ra quyết định. NGƯỢC LẠI, AI có thể giải thích (XAI) cung cấp sự minh bạch hoàn toàn về cách mô hình xử lý và diễn giải dữ liệu. Khi bạn sử dụng mô hình XAI, bạn có thể thấy đầu ra của mô hình và chuỗi lập luận dẫn đến những kết luận đó, tạo thêm niềm tin cho quá trình ra quyết định này.
Đặt nó trong bối cảnh an ninh mạng, hãy nghĩ đến một hệ thống giám sát mạng tự động. Hãy tưởng tượng mô hình này đánh dấu một nỗ lực đăng nhập là một hành vi vi phạm tiềm ẩn. Một mô hình hộp đen thông thường sẽ tuyên bố rằng nó tin rằng hoạt động này là đáng ngờ nhưng có thể không nói lý do tại sao. XAI cho phép bạn điều tra thêm để xem những hành động cụ thể nào đã khiến AI phân loại sự cố là vi phạm, tăng tốc thời gian phản hồi và có khả năng giảm chi phí.
Tại sao khả năng giải thích lại quan trọng đối với an ninh mạng?
Sự hấp dẫn của XAI là rõ ràng trong một số trường hợp sử dụng. Chẳng hạn, bộ phận nhân sự phải có khả năng giải thích các quyết định của AI để đảm bảo chúng không bị thiên vị. Tuy nhiên, một số người có thể lập luận rằng cách một mô hình đưa ra các quyết định bảo mật không quan trọng miễn là nó chính xác. Dưới đây là một vài lý do tại sao điều đó không nhất thiết phải như vậy.
1. Cải thiện độ chính xác của AI
Lý do quan trọng nhất cho khả năng giải thích trong AI an ninh mạng là nó tăng cường độ chính xác của mô hình. AI đưa ra những phản ứng nhanh chóng đối với các mối đe dọa tiềm ẩn, nhưng các chuyên gia bảo mật phải có thể tin tưởng AI để những phản hồi này trở nên hữu ích. Không hiểu tại sao một mô hình phân loại các sự cố theo một cách nhất định lại cản trở sự tin tưởng đó.
XAI cải thiện độ chính xác của AI bảo mật bằng cách giảm nguy cơ xác thực sai. Các nhóm bảo mật có thể thấy chính xác lý do tại sao một mô hình gắn cờ thứ gì đó là mối đe dọa. Nếu nó sai, họ có thể xem lý do tại sao và điều chỉnh nó khi cần thiết để ngăn chặn các lỗi tương tự.
Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng XAI bảo mật có thể đạt được độ chính xác hơn 95% đồng thời làm rõ hơn những lý do đằng sau việc phân loại sai. Điều này cho phép bạn tạo một hệ thống phân loại đáng tin cậy hơn, đảm bảo các cảnh báo bảo mật của bạn chính xác nhất có thể.
2. Ra quyết định sáng suốt hơn
Khả năng giải thích mang lại cái nhìn sâu sắc hơn, điều này rất quan trọng trong việc xác định các bước tiếp theo trong an ninh mạng. Cách tốt nhất để giải quyết mối đe dọa rất khác nhau tùy thuộc vào vô số yếu tố trong từng trường hợp cụ thể. Bạn có thể tìm hiểu thêm về lý do tại sao mô hình AI phân loại mối đe dọa theo một cách nhất định, nhận được ngữ cảnh quan trọng.
Một hộp đen AI có thể không cung cấp nhiều hơn là phân loại. Ngược lại, XAI cho phép phân tích nguyên nhân gốc rễ bằng cách cho phép bạn xem xét quá trình ra quyết định của nó, tiết lộ thông tin chi tiết về mối đe dọa và cách nó biểu hiện. Sau đó bạn có thể giải quyết nó hiệu quả hơn.
Chỉ 6% phản hồi sự cố ở Hoa Kỳ mất chưa đầy hai tuần. Xem xét các mốc thời gian này có thể kéo dài bao lâu, tốt nhất bạn nên tìm hiểu càng nhiều càng tốt để giảm thiểu thiệt hại. Bối cảnh từ phân tích nguyên nhân gốc rễ của XAI cho phép điều đó.
3. Cải tiến liên tục
AI có thể giải thích cũng rất quan trọng trong an ninh mạng vì nó cho phép cải tiến liên tục. An ninh mạng là năng động. Tội phạm luôn tìm kiếm những cách mới để vượt qua các biện pháp phòng thủ, vì vậy các xu hướng bảo mật phải thích ứng để đáp ứng. Điều đó có thể khó khăn nếu bạn không chắc AI bảo mật của mình phát hiện các mối đe dọa như thế nào.
Chỉ đơn giản thích ứng với các mối đe dọa đã biết là không đủ. Khoảng 40% tất cả các vụ khai thác zero-day trong thập kỷ qua xảy ra vào năm 2021. Các cuộc tấn công nhắm vào các lỗ hổng không xác định ngày càng trở nên phổ biến, vì vậy, bạn phải có khả năng tìm và giải quyết các điểm yếu trong hệ thống của mình trước khi tội phạm mạng thực hiện.
Khả năng giải thích cho phép bạn làm chính xác điều đó. Bởi vì bạn có thể thấy cách XAI đưa ra các quyết định của mình, nên bạn có thể tìm thấy các lỗ hổng hoặc vấn đề có thể gây ra lỗi và giải quyết chúng để tăng cường bảo mật của bạn. Tương tự như vậy, bạn có thể xem xét các xu hướng dẫn đến các hành động khác nhau để xác định các mối đe dọa mới mà bạn nên tính đến.
4. Tuân thủ quy định
Khi các quy định về an ninh mạng phát triển, tầm quan trọng của khả năng giải thích trong AI bảo mật sẽ phát triển cùng với chúng. Các luật về quyền riêng tư như GDPR hoặc HIPAA có nhiều yêu cầu về tính minh bạch. Hộp đen AI nhanh chóng trở thành trách nhiệm pháp lý nếu tổ chức của bạn thuộc thẩm quyền này.
Bảo mật AI có thể có quyền truy cập vào dữ liệu người dùng để xác định hoạt động đáng ngờ. Điều đó có nghĩa là bạn phải có khả năng chứng minh cách người mẫu sử dụng thông tin đó để tuân thủ các quy định về quyền riêng tư. XAI cung cấp tính minh bạch đó, nhưng hộp đen AI thì không.
Hiện tại, các quy định như thế này chỉ áp dụng cho một số ngành và địa điểm, nhưng điều đó có thể sẽ sớm thay đổi. Hoa Kỳ có thể thiếu luật dữ liệu liên bang, nhưng ít nhất chín tiểu bang đã ban hành luật bảo mật toàn diện của riêng họ. Một số khác ít nhất đã đưa ra các hóa đơn bảo vệ dữ liệu. XAI là vô giá đối với các quy định ngày càng tăng này.
5. Xây dựng lòng tin
Nếu không có gì khác, AI an ninh mạng phải có thể giải thích được để tạo lòng tin. Nhiều công ty đấu tranh để giành được lòng tin của người tiêu dùng và nhiều người nghi ngờ về độ tin cậy của AI. XAI giúp đảm bảo với khách hàng của bạn rằng AI bảo mật của bạn an toàn và hợp đạo đức vì bạn có thể xác định chính xác cách AI đưa ra các quyết định của mình.
Nhu cầu tin tưởng vượt ra ngoài người tiêu dùng. Các nhóm bảo mật phải được ban quản lý và các bên liên quan của công ty đồng ý để triển khai AI. Khả năng giải thích cho phép họ chứng minh cách thức và lý do tại sao các giải pháp AI của họ lại hiệu quả, hợp đạo đức và an toàn, tăng cơ hội được phê duyệt.
Nhận được sự chấp thuận giúp triển khai các dự án AI nhanh hơn và tăng ngân sách của họ. Do đó, các chuyên gia bảo mật có thể tận dụng công nghệ này ở mức độ lớn hơn mức họ có thể mà không cần giải thích.
Những thách thức với XAI trong an ninh mạng
Khả năng giải thích là rất quan trọng đối với AI an ninh mạng và sẽ chỉ trở nên quan trọng hơn theo thời gian. Tuy nhiên, việc xây dựng và triển khai XAI có một số thách thức riêng. Các tổ chức phải nhận ra những điều này để triển khai XAI hiệu quả.
Chi phí là một trong những trở ngại quan trọng nhất của AI có thể giải thích được. Học có giám sát có thể tốn kém trong một số trường hợp do yêu cầu dữ liệu được dán nhãn của nó. Những chi phí này có thể hạn chế khả năng biện minh cho các dự án AI bảo mật của một số công ty.
Tương tự như vậy, một số phương pháp học máy (ML) đơn giản là không dịch tốt thành các giải thích có ý nghĩa đối với con người. Học tăng cường là một phương pháp ML đang phát triển, với hơn 22% doanh nghiệp áp dụng AI bắt đầu sử dụng nó. Bởi vì quá trình học tăng cường thường diễn ra trong một khoảng thời gian dài, với mô hình được tự do đưa ra nhiều quyết định có liên quan với nhau, nên khó có thể thu thập mọi quyết định mà mô hình đã đưa ra và chuyển nó thành đầu ra mà con người có thể hiểu được.
Cuối cùng, các mô hình XAI có thể được tính toán cường độ cao. Không phải doanh nghiệp nào cũng có phần cứng cần thiết để hỗ trợ các giải pháp phức tạp hơn này và việc mở rộng quy mô có thể gây thêm lo ngại về chi phí. Sự phức tạp này cũng làm cho việc xây dựng và đào tạo các mô hình này trở nên khó khăn hơn.
Các bước sử dụng XAI trong bảo mật hiệu quả
Các nhóm bảo mật nên tiếp cận XAI một cách cẩn thận, xem xét những thách thức này và tầm quan trọng của khả năng giải thích trong AI an ninh mạng. Một giải pháp là sử dụng mô hình AI thứ hai để giải thích mô hình đầu tiên. Các công cụ như ChatGPT có thể giải thích mã bằng ngôn ngữ của con người, cung cấp một cách để cho người dùng biết lý do tại sao một mô hình đưa ra các lựa chọn nhất định.
Cách tiếp cận này rất hữu ích nếu các nhóm bảo mật sử dụng các công cụ AI chậm hơn mô hình minh bạch ngay từ đầu. Những lựa chọn thay thế này đòi hỏi nhiều nguồn lực và thời gian phát triển hơn nhưng sẽ tạo ra kết quả tốt hơn. Nhiều công ty hiện cung cấp các công cụ XAI có sẵn để hợp lý hóa quá trình phát triển. Sử dụng các mạng đối thủ để hiểu quy trình đào tạo của AI cũng có thể hữu ích.
Trong cả hai trường hợp, các nhóm bảo mật phải hợp tác chặt chẽ với các chuyên gia AI để đảm bảo họ hiểu mô hình của mình. Quá trình phát triển phải là một quy trình hợp tác giữa nhiều bộ phận, nhiều bộ phận hơn để đảm bảo tất cả những người cần có thể hiểu các quyết định của AI. Các doanh nghiệp phải ưu tiên đào tạo kiến thức về trí tuệ nhân tạo để sự thay đổi này diễn ra.
An ninh mạng AI phải có thể giải thích được
AI có thể giải thích mang lại tính minh bạch, độ chính xác được cải thiện và tiềm năng cải tiến liên tục, tất cả đều quan trọng đối với an ninh mạng. Khả năng giải thích sẽ trở nên quan trọng hơn khi áp lực pháp lý và niềm tin vào AI trở thành những vấn đề quan trọng hơn.
XAI có thể làm tăng các thách thức phát triển, nhưng lợi ích mang lại là xứng đáng. Các nhóm bảo mật bắt đầu làm việc với các chuyên gia AI để xây dựng các mô hình có thể giải thích được ngay từ đầu có thể khai thác toàn bộ tiềm năng của AI.
Mối quan tâm xung quanh khả năng giải thích của AI đã tăng lên khi các công cụ AI và những thiếu sót của chúng đã trải qua nhiều thời gian hơn. Nó có quan trọng trong an ninh mạng như các ứng dụng khác không? Đây là một cái nhìn gần hơn.
Khả năng giải thích trong AI là gì?
Để biết khả năng giải thích ảnh hưởng đến an ninh mạng như thế nào, trước tiên bạn phải hiểu tại sao nó lại quan trọng trong bất kỳ ngữ cảnh nào. Khả năng giải thích là rào cản lớn nhất đối với việc áp dụng AI trong nhiều ngành chủ yếu vì một lý do - niềm tin.
Nhiều mô hình AI ngày nay là hộp đen, nghĩa là bạn không thể thấy cách chúng đưa ra quyết định. NGƯỢC LẠI, AI có thể giải thích (XAI) cung cấp sự minh bạch hoàn toàn về cách mô hình xử lý và diễn giải dữ liệu. Khi bạn sử dụng mô hình XAI, bạn có thể thấy đầu ra của mô hình và chuỗi lập luận dẫn đến những kết luận đó, tạo thêm niềm tin cho quá trình ra quyết định này.
Đặt nó trong bối cảnh an ninh mạng, hãy nghĩ đến một hệ thống giám sát mạng tự động. Hãy tưởng tượng mô hình này đánh dấu một nỗ lực đăng nhập là một hành vi vi phạm tiềm ẩn. Một mô hình hộp đen thông thường sẽ tuyên bố rằng nó tin rằng hoạt động này là đáng ngờ nhưng có thể không nói lý do tại sao. XAI cho phép bạn điều tra thêm để xem những hành động cụ thể nào đã khiến AI phân loại sự cố là vi phạm, tăng tốc thời gian phản hồi và có khả năng giảm chi phí.
Tại sao khả năng giải thích lại quan trọng đối với an ninh mạng?
Sự hấp dẫn của XAI là rõ ràng trong một số trường hợp sử dụng. Chẳng hạn, bộ phận nhân sự phải có khả năng giải thích các quyết định của AI để đảm bảo chúng không bị thiên vị. Tuy nhiên, một số người có thể lập luận rằng cách một mô hình đưa ra các quyết định bảo mật không quan trọng miễn là nó chính xác. Dưới đây là một vài lý do tại sao điều đó không nhất thiết phải như vậy.
1. Cải thiện độ chính xác của AI
Lý do quan trọng nhất cho khả năng giải thích trong AI an ninh mạng là nó tăng cường độ chính xác của mô hình. AI đưa ra những phản ứng nhanh chóng đối với các mối đe dọa tiềm ẩn, nhưng các chuyên gia bảo mật phải có thể tin tưởng AI để những phản hồi này trở nên hữu ích. Không hiểu tại sao một mô hình phân loại các sự cố theo một cách nhất định lại cản trở sự tin tưởng đó.
XAI cải thiện độ chính xác của AI bảo mật bằng cách giảm nguy cơ xác thực sai. Các nhóm bảo mật có thể thấy chính xác lý do tại sao một mô hình gắn cờ thứ gì đó là mối đe dọa. Nếu nó sai, họ có thể xem lý do tại sao và điều chỉnh nó khi cần thiết để ngăn chặn các lỗi tương tự.
Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng XAI bảo mật có thể đạt được độ chính xác hơn 95% đồng thời làm rõ hơn những lý do đằng sau việc phân loại sai. Điều này cho phép bạn tạo một hệ thống phân loại đáng tin cậy hơn, đảm bảo các cảnh báo bảo mật của bạn chính xác nhất có thể.
2. Ra quyết định sáng suốt hơn
Khả năng giải thích mang lại cái nhìn sâu sắc hơn, điều này rất quan trọng trong việc xác định các bước tiếp theo trong an ninh mạng. Cách tốt nhất để giải quyết mối đe dọa rất khác nhau tùy thuộc vào vô số yếu tố trong từng trường hợp cụ thể. Bạn có thể tìm hiểu thêm về lý do tại sao mô hình AI phân loại mối đe dọa theo một cách nhất định, nhận được ngữ cảnh quan trọng.
Một hộp đen AI có thể không cung cấp nhiều hơn là phân loại. Ngược lại, XAI cho phép phân tích nguyên nhân gốc rễ bằng cách cho phép bạn xem xét quá trình ra quyết định của nó, tiết lộ thông tin chi tiết về mối đe dọa và cách nó biểu hiện. Sau đó bạn có thể giải quyết nó hiệu quả hơn.
Chỉ 6% phản hồi sự cố ở Hoa Kỳ mất chưa đầy hai tuần. Xem xét các mốc thời gian này có thể kéo dài bao lâu, tốt nhất bạn nên tìm hiểu càng nhiều càng tốt để giảm thiểu thiệt hại. Bối cảnh từ phân tích nguyên nhân gốc rễ của XAI cho phép điều đó.
3. Cải tiến liên tục
AI có thể giải thích cũng rất quan trọng trong an ninh mạng vì nó cho phép cải tiến liên tục. An ninh mạng là năng động. Tội phạm luôn tìm kiếm những cách mới để vượt qua các biện pháp phòng thủ, vì vậy các xu hướng bảo mật phải thích ứng để đáp ứng. Điều đó có thể khó khăn nếu bạn không chắc AI bảo mật của mình phát hiện các mối đe dọa như thế nào.
Chỉ đơn giản thích ứng với các mối đe dọa đã biết là không đủ. Khoảng 40% tất cả các vụ khai thác zero-day trong thập kỷ qua xảy ra vào năm 2021. Các cuộc tấn công nhắm vào các lỗ hổng không xác định ngày càng trở nên phổ biến, vì vậy, bạn phải có khả năng tìm và giải quyết các điểm yếu trong hệ thống của mình trước khi tội phạm mạng thực hiện.
Khả năng giải thích cho phép bạn làm chính xác điều đó. Bởi vì bạn có thể thấy cách XAI đưa ra các quyết định của mình, nên bạn có thể tìm thấy các lỗ hổng hoặc vấn đề có thể gây ra lỗi và giải quyết chúng để tăng cường bảo mật của bạn. Tương tự như vậy, bạn có thể xem xét các xu hướng dẫn đến các hành động khác nhau để xác định các mối đe dọa mới mà bạn nên tính đến.
4. Tuân thủ quy định
Khi các quy định về an ninh mạng phát triển, tầm quan trọng của khả năng giải thích trong AI bảo mật sẽ phát triển cùng với chúng. Các luật về quyền riêng tư như GDPR hoặc HIPAA có nhiều yêu cầu về tính minh bạch. Hộp đen AI nhanh chóng trở thành trách nhiệm pháp lý nếu tổ chức của bạn thuộc thẩm quyền này.
Bảo mật AI có thể có quyền truy cập vào dữ liệu người dùng để xác định hoạt động đáng ngờ. Điều đó có nghĩa là bạn phải có khả năng chứng minh cách người mẫu sử dụng thông tin đó để tuân thủ các quy định về quyền riêng tư. XAI cung cấp tính minh bạch đó, nhưng hộp đen AI thì không.
Hiện tại, các quy định như thế này chỉ áp dụng cho một số ngành và địa điểm, nhưng điều đó có thể sẽ sớm thay đổi. Hoa Kỳ có thể thiếu luật dữ liệu liên bang, nhưng ít nhất chín tiểu bang đã ban hành luật bảo mật toàn diện của riêng họ. Một số khác ít nhất đã đưa ra các hóa đơn bảo vệ dữ liệu. XAI là vô giá đối với các quy định ngày càng tăng này.
5. Xây dựng lòng tin
Nếu không có gì khác, AI an ninh mạng phải có thể giải thích được để tạo lòng tin. Nhiều công ty đấu tranh để giành được lòng tin của người tiêu dùng và nhiều người nghi ngờ về độ tin cậy của AI. XAI giúp đảm bảo với khách hàng của bạn rằng AI bảo mật của bạn an toàn và hợp đạo đức vì bạn có thể xác định chính xác cách AI đưa ra các quyết định của mình.
Nhu cầu tin tưởng vượt ra ngoài người tiêu dùng. Các nhóm bảo mật phải được ban quản lý và các bên liên quan của công ty đồng ý để triển khai AI. Khả năng giải thích cho phép họ chứng minh cách thức và lý do tại sao các giải pháp AI của họ lại hiệu quả, hợp đạo đức và an toàn, tăng cơ hội được phê duyệt.
Nhận được sự chấp thuận giúp triển khai các dự án AI nhanh hơn và tăng ngân sách của họ. Do đó, các chuyên gia bảo mật có thể tận dụng công nghệ này ở mức độ lớn hơn mức họ có thể mà không cần giải thích.
Những thách thức với XAI trong an ninh mạng
Khả năng giải thích là rất quan trọng đối với AI an ninh mạng và sẽ chỉ trở nên quan trọng hơn theo thời gian. Tuy nhiên, việc xây dựng và triển khai XAI có một số thách thức riêng. Các tổ chức phải nhận ra những điều này để triển khai XAI hiệu quả.
Chi phí là một trong những trở ngại quan trọng nhất của AI có thể giải thích được. Học có giám sát có thể tốn kém trong một số trường hợp do yêu cầu dữ liệu được dán nhãn của nó. Những chi phí này có thể hạn chế khả năng biện minh cho các dự án AI bảo mật của một số công ty.
Tương tự như vậy, một số phương pháp học máy (ML) đơn giản là không dịch tốt thành các giải thích có ý nghĩa đối với con người. Học tăng cường là một phương pháp ML đang phát triển, với hơn 22% doanh nghiệp áp dụng AI bắt đầu sử dụng nó. Bởi vì quá trình học tăng cường thường diễn ra trong một khoảng thời gian dài, với mô hình được tự do đưa ra nhiều quyết định có liên quan với nhau, nên khó có thể thu thập mọi quyết định mà mô hình đã đưa ra và chuyển nó thành đầu ra mà con người có thể hiểu được.
Cuối cùng, các mô hình XAI có thể được tính toán cường độ cao. Không phải doanh nghiệp nào cũng có phần cứng cần thiết để hỗ trợ các giải pháp phức tạp hơn này và việc mở rộng quy mô có thể gây thêm lo ngại về chi phí. Sự phức tạp này cũng làm cho việc xây dựng và đào tạo các mô hình này trở nên khó khăn hơn.
Các bước sử dụng XAI trong bảo mật hiệu quả
Các nhóm bảo mật nên tiếp cận XAI một cách cẩn thận, xem xét những thách thức này và tầm quan trọng của khả năng giải thích trong AI an ninh mạng. Một giải pháp là sử dụng mô hình AI thứ hai để giải thích mô hình đầu tiên. Các công cụ như ChatGPT có thể giải thích mã bằng ngôn ngữ của con người, cung cấp một cách để cho người dùng biết lý do tại sao một mô hình đưa ra các lựa chọn nhất định.
Cách tiếp cận này rất hữu ích nếu các nhóm bảo mật sử dụng các công cụ AI chậm hơn mô hình minh bạch ngay từ đầu. Những lựa chọn thay thế này đòi hỏi nhiều nguồn lực và thời gian phát triển hơn nhưng sẽ tạo ra kết quả tốt hơn. Nhiều công ty hiện cung cấp các công cụ XAI có sẵn để hợp lý hóa quá trình phát triển. Sử dụng các mạng đối thủ để hiểu quy trình đào tạo của AI cũng có thể hữu ích.
Trong cả hai trường hợp, các nhóm bảo mật phải hợp tác chặt chẽ với các chuyên gia AI để đảm bảo họ hiểu mô hình của mình. Quá trình phát triển phải là một quy trình hợp tác giữa nhiều bộ phận, nhiều bộ phận hơn để đảm bảo tất cả những người cần có thể hiểu các quyết định của AI. Các doanh nghiệp phải ưu tiên đào tạo kiến thức về trí tuệ nhân tạo để sự thay đổi này diễn ra.
An ninh mạng AI phải có thể giải thích được
AI có thể giải thích mang lại tính minh bạch, độ chính xác được cải thiện và tiềm năng cải tiến liên tục, tất cả đều quan trọng đối với an ninh mạng. Khả năng giải thích sẽ trở nên quan trọng hơn khi áp lực pháp lý và niềm tin vào AI trở thành những vấn đề quan trọng hơn.
XAI có thể làm tăng các thách thức phát triển, nhưng lợi ích mang lại là xứng đáng. Các nhóm bảo mật bắt đầu làm việc với các chuyên gia AI để xây dựng các mô hình có thể giải thích được ngay từ đầu có thể khai thác toàn bộ tiềm năng của AI.
