Duy Linh
Writer
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang làm thay đổi đáng kể cách các chiến dịch gây ảnh hưởng từ nước ngoài hoạt động, theo những cách tinh vi nhưng có thể tạo ra tác động lớn. Phân tích các tài khoản giả mạo ủng hộ Nga và Trung Quốc trên nền tảng X trong giai đoạn 2024–2026 cho thấy các tác nhân này không còn chủ yếu sử dụng AI để tạo ra lượng lớn nội dung như trước.
Thay vào đó, AI được tận dụng để nâng cao chất lượng nội dung, xây dựng hình tượng người dùng chân thực hơn và mở rộng phạm vi tiếp cận về ngôn ngữ cũng như hình ảnh. Mục tiêu là tránh bị phát hiện và tăng khả năng thuyết phục đối với người dùng thực.
Nghiên cứu sử dụng một phương pháp học máy mới, kết hợp giữa phân cụm không giám sát và các bộ phân loại có giám sát được huấn luyện từ dữ liệu do con người gắn nhãn. Kết quả giúp xác định các tài khoản có khả năng không xác thực với độ chính xác trung bình 86% và độ thu hồi 83%.
Không có sự gia tăng đáng kể về độ dài bài đăng gốc, trong khi số lượng tài khoản giả mạo hoạt động vẫn duy trì ở mức hàng nghìn, dao động khoảng 5.000–11.000 tài khoản trong mỗi nhóm. Điều này cho thấy các tác nhân ưu tiên tái sử dụng các tài khoản hiện có thay vì tạo hàng loạt tài khoản mới.
Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng AI đang được sử dụng để cải thiện chất lượng nội dung hơn là tự động hóa ở quy mô lớn. Hai ứng dụng nổi bật nhất là tạo hình ảnh và dịch thuật bằng máy.
Một video được chia sẻ như một phần của chiến dịch giả mạo ủng hộ Kremlin nhằm bôi nhọ thủ tướng Armenia Nikol Pashinyan trong cuộc bầu cử Armenia (bên trái) đã được chia sẻ bởi một tài khoản (ảnh đại diện bên phải) (Nguồn: twosix).
Theo Twosix, tỷ lệ bài đăng gốc có chứa hình ảnh đã tăng mạnh. Đối với các tài khoản ủng hộ Nga, tỷ lệ này tăng hơn bốn lần, trong khi các tài khoản ủng hộ Trung Quốc tăng gấp đôi. Một phần trong số đó được xác định là hình ảnh do AI tạo ra.
Các hình ảnh này bao gồm cả những nội dung mang tính hoạt hình dễ nhận biết lẫn những hình ảnh được chỉnh sửa hoặc làm giả tinh vi nhằm củng cố các câu chuyện sai lệch. Một ví dụ được ghi nhận là video thuộc chiến dịch thân Kremlin nhằm bôi nhọ Thủ tướng Armenia Nikol Pashinyan trong kỳ bầu cử tại Armenia.
Song song với đó, phạm vi ngôn ngữ cũng được mở rộng đáng kể. Các tài khoản ủng hộ Nga tăng từ trung bình hai ngôn ngữ vào năm 2024 lên sáu ngôn ngữ vào năm 2026. Trong khi đó, các tài khoản ủng hộ Trung Quốc tăng cường sử dụng tiếng Anh và giảm tỷ lệ bài đăng bằng tiếng Trung.
Một số hình ảnh dễ dàng nhận biết là do AI tạo ra (Nguồn: twosix).
Những thay đổi này cho thấy các quy trình dịch thuật dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang giúp các chiến dịch tiếp cận hiệu quả hơn với khán giả nước ngoài.
Dù vậy, phần lớn các tài khoản chỉ tạo ra mức độ tương tác rất thấp, trung bình chỉ nhận được một lượt tương tác sau mỗi 3–50 bài đăng. Điều này cho thấy chiến lược tập trung vào chất lượng thay vì số lượng nhìn chung chưa thể tạo ra mức độ lan truyền tự nhiên.
Tuy nhiên, một nhóm nhỏ các tài khoản thân Nga lại đạt được tầm ảnh hưởng đáng kể, với trung bình từ 17–22 lượt tương tác cho mỗi bài đăng và sở hữu lượng người theo dõi lớn. Những tài khoản nổi bật này tạo ra lượng nội dung gốc vượt trội và có thể đóng vai trò là các điểm khởi phát để khuếch đại thông điệp thông qua mạng lưới các tài khoản không xác thực có mức tương tác thấp hơn.
Sự thay đổi trong cách xây dựng thông điệp có thể liên quan đến việc Moscow không đạt được kỳ vọng rằng Tổng thống Donald Trump sẽ gây sức ép buộc Ukraine chấm dứt chiến tranh theo các điều kiện có lợi cho Nga.
Bản đồ địa lý (Nguồn: twosix).
Phân tích nội dung bằng phương pháp phân loại được hỗ trợ bởi LLM cho thấy các mạng lưới thân Nga đã chuyển từ các luận điểm ủng hộ ông Trump trước đây sang các thông điệp chống Mỹ mạnh mẽ hơn vào năm 2026. Các cuộc tấn công cá nhân nhằm vào các nhân vật Mỹ gia tăng đáng kể, cùng với những nội dung nhấn mạnh điểm yếu quân sự của Mỹ, chủ nghĩa đế quốc và các thuyết âm mưu.
Trong khi đó, các mạng lưới ủng hộ Trung Quốc tiếp tục mô tả Mỹ là nhân tố gây bất ổn. Từ năm 2025, các tài khoản này ngày càng nhấn mạnh năng lực AI của Trung Quốc như một lợi thế cạnh tranh chiến lược. Trọng tâm khu vực cũng có sự thay đổi khi Nhật Bản, đặc biệt là giới lãnh đạo nước này, được mô tả như một lực lượng ủy nhiệm của Mỹ trong các thông điệp xuất hiện năm 2026.
Từ góc độ vận hành, những xu hướng này khiến việc phát hiện và giảm thiểu các chiến dịch gây ảnh hưởng trở nên khó khăn hơn. Công nghệ AI hỗ trợ tạo ảnh, dịch thuật và tổng hợp nội dung giúp mở rộng phạm vi hoạt động trên nhiều ngôn ngữ và định dạng khác nhau. Đồng thời, việc đăng bài chậm hơn và đa dạng hơn giúp các tài khoản giả mạo mô phỏng hành vi tự nhiên, qua đó vượt qua những hệ thống phát hiện bot đơn giản.
Vì vậy, các chuyên gia bảo mật cần ưu tiên các mô hình phát hiện đa phương thức, kết hợp xác minh nguồn gốc hình ảnh, phân tích mức độ tương đồng nội dung đa ngôn ngữ và theo dõi các đặc điểm hành vi theo thời gian, thay vì chỉ dựa vào số lượng bài đăng hoặc tín hiệu tạo tài khoản.
Thay vào đó, AI được tận dụng để nâng cao chất lượng nội dung, xây dựng hình tượng người dùng chân thực hơn và mở rộng phạm vi tiếp cận về ngôn ngữ cũng như hình ảnh. Mục tiêu là tránh bị phát hiện và tăng khả năng thuyết phục đối với người dùng thực.
Nghiên cứu sử dụng một phương pháp học máy mới, kết hợp giữa phân cụm không giám sát và các bộ phân loại có giám sát được huấn luyện từ dữ liệu do con người gắn nhãn. Kết quả giúp xác định các tài khoản có khả năng không xác thực với độ chính xác trung bình 86% và độ thu hồi 83%.
AI được dùng để nâng cao chất lượng thay vì mở rộng quy mô
Một trong những phát hiện đáng chú ý là các mạng lưới này đã giảm đáng kể tần suất đăng bài. Trong giai đoạn 2024–2026, số lượng bài đăng trung bình giảm khoảng một nửa.Không có sự gia tăng đáng kể về độ dài bài đăng gốc, trong khi số lượng tài khoản giả mạo hoạt động vẫn duy trì ở mức hàng nghìn, dao động khoảng 5.000–11.000 tài khoản trong mỗi nhóm. Điều này cho thấy các tác nhân ưu tiên tái sử dụng các tài khoản hiện có thay vì tạo hàng loạt tài khoản mới.
Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng AI đang được sử dụng để cải thiện chất lượng nội dung hơn là tự động hóa ở quy mô lớn. Hai ứng dụng nổi bật nhất là tạo hình ảnh và dịch thuật bằng máy.
Một video được chia sẻ như một phần của chiến dịch giả mạo ủng hộ Kremlin nhằm bôi nhọ thủ tướng Armenia Nikol Pashinyan trong cuộc bầu cử Armenia (bên trái) đã được chia sẻ bởi một tài khoản (ảnh đại diện bên phải) (Nguồn: twosix).
Theo Twosix, tỷ lệ bài đăng gốc có chứa hình ảnh đã tăng mạnh. Đối với các tài khoản ủng hộ Nga, tỷ lệ này tăng hơn bốn lần, trong khi các tài khoản ủng hộ Trung Quốc tăng gấp đôi. Một phần trong số đó được xác định là hình ảnh do AI tạo ra.
Các hình ảnh này bao gồm cả những nội dung mang tính hoạt hình dễ nhận biết lẫn những hình ảnh được chỉnh sửa hoặc làm giả tinh vi nhằm củng cố các câu chuyện sai lệch. Một ví dụ được ghi nhận là video thuộc chiến dịch thân Kremlin nhằm bôi nhọ Thủ tướng Armenia Nikol Pashinyan trong kỳ bầu cử tại Armenia.
Song song với đó, phạm vi ngôn ngữ cũng được mở rộng đáng kể. Các tài khoản ủng hộ Nga tăng từ trung bình hai ngôn ngữ vào năm 2024 lên sáu ngôn ngữ vào năm 2026. Trong khi đó, các tài khoản ủng hộ Trung Quốc tăng cường sử dụng tiếng Anh và giảm tỷ lệ bài đăng bằng tiếng Trung.
Một số hình ảnh dễ dàng nhận biết là do AI tạo ra (Nguồn: twosix).
Những thay đổi này cho thấy các quy trình dịch thuật dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang giúp các chiến dịch tiếp cận hiệu quả hơn với khán giả nước ngoài.
Các tài khoản giả mạo ngày càng giống người thật
Nghiên cứu cũng cho thấy hành vi của các tài khoản này ngày càng giống con người hơn. Tần suất đăng bài được giảm xuống, đồng thời xuất hiện nhiều khoảng thời gian không hoạt động trong ngày hơn, đặc biệt ở các tài khoản ủng hộ Nga. Những chiến thuật này mô phỏng nhịp sinh hoạt tự nhiên của con người và làm suy yếu các tín hiệu thường được sử dụng để phát hiện bot.Dù vậy, phần lớn các tài khoản chỉ tạo ra mức độ tương tác rất thấp, trung bình chỉ nhận được một lượt tương tác sau mỗi 3–50 bài đăng. Điều này cho thấy chiến lược tập trung vào chất lượng thay vì số lượng nhìn chung chưa thể tạo ra mức độ lan truyền tự nhiên.
Tuy nhiên, một nhóm nhỏ các tài khoản thân Nga lại đạt được tầm ảnh hưởng đáng kể, với trung bình từ 17–22 lượt tương tác cho mỗi bài đăng và sở hữu lượng người theo dõi lớn. Những tài khoản nổi bật này tạo ra lượng nội dung gốc vượt trội và có thể đóng vai trò là các điểm khởi phát để khuếch đại thông điệp thông qua mạng lưới các tài khoản không xác thực có mức tương tác thấp hơn.
Sự thay đổi trong cách xây dựng thông điệp có thể liên quan đến việc Moscow không đạt được kỳ vọng rằng Tổng thống Donald Trump sẽ gây sức ép buộc Ukraine chấm dứt chiến tranh theo các điều kiện có lợi cho Nga.
Bản đồ địa lý (Nguồn: twosix).
Phân tích nội dung bằng phương pháp phân loại được hỗ trợ bởi LLM cho thấy các mạng lưới thân Nga đã chuyển từ các luận điểm ủng hộ ông Trump trước đây sang các thông điệp chống Mỹ mạnh mẽ hơn vào năm 2026. Các cuộc tấn công cá nhân nhằm vào các nhân vật Mỹ gia tăng đáng kể, cùng với những nội dung nhấn mạnh điểm yếu quân sự của Mỹ, chủ nghĩa đế quốc và các thuyết âm mưu.
Trong khi đó, các mạng lưới ủng hộ Trung Quốc tiếp tục mô tả Mỹ là nhân tố gây bất ổn. Từ năm 2025, các tài khoản này ngày càng nhấn mạnh năng lực AI của Trung Quốc như một lợi thế cạnh tranh chiến lược. Trọng tâm khu vực cũng có sự thay đổi khi Nhật Bản, đặc biệt là giới lãnh đạo nước này, được mô tả như một lực lượng ủy nhiệm của Mỹ trong các thông điệp xuất hiện năm 2026.
Từ góc độ vận hành, những xu hướng này khiến việc phát hiện và giảm thiểu các chiến dịch gây ảnh hưởng trở nên khó khăn hơn. Công nghệ AI hỗ trợ tạo ảnh, dịch thuật và tổng hợp nội dung giúp mở rộng phạm vi hoạt động trên nhiều ngôn ngữ và định dạng khác nhau. Đồng thời, việc đăng bài chậm hơn và đa dạng hơn giúp các tài khoản giả mạo mô phỏng hành vi tự nhiên, qua đó vượt qua những hệ thống phát hiện bot đơn giản.
Vì vậy, các chuyên gia bảo mật cần ưu tiên các mô hình phát hiện đa phương thức, kết hợp xác minh nguồn gốc hình ảnh, phân tích mức độ tương đồng nội dung đa ngôn ngữ và theo dõi các đặc điểm hành vi theo thời gian, thay vì chỉ dựa vào số lượng bài đăng hoặc tín hiệu tạo tài khoản.
Được phối hợp thực hiện bởi các chuyên gia của Bkav,
cộng đồng An ninh mạng Việt Nam WhiteHat
và cộng đồng Khoa học công nghệ VnReview
