Checker
Writer
Các mối đe dọa mạng đang ngày càng tinh vi và thường xuyên hơn. Do đó, các tổ chức luôn tìm cách đánh bại tội phạm mạng. Đây chính là lúc trí tuệ nhân tạo (AI) phát huy tác dụng. Trí tuệ nhân tạo (AI) đang biến đổi bối cảnh an ninh mạng bằng cách cung cấp các phương tiện nhanh hơn, chính xác hơn và hiệu quả hơn để xác định các mối đe dọa mạng.
Trong blog này, chúng ta sẽ thảo luận về cách AI đang được sử dụng để tăng cường an ninh mạng chống lại các mối đe dọa mạng trong các tổ chức.
Chúng ta cũng sẽ hiểu cách AI giúp phát triển các giải pháp an ninh mạng tốt hơn và cách tin tặc sử dụng AI để lừa đảo qua email và mạo danh cuộc gọi.
Đến cuối bài viết này, bạn sẽ hiểu được AI đang thay đổi an ninh không gian mạng như thế nào và những hành động nào bạn cần thực hiện để hưởng lợi từ khả năng của AI trong tổ chức của mình.
Vai trò của AI trong an ninh mạng
Trí tuệ nhân tạo trong an ninh mạng đang ngày càng trở nên quan trọng. Nó được áp dụng để phát hiện và ngăn chặn mối đe dọa mạng theo thời gian thực, một công cụ quan trọng cho các tổ chức muốn bảo vệ dữ liệu và hệ thống nhạy cảm của họ.
Một trong những lợi ích chính của AI trong an ninh mạng là khả năng phân tích nhanh chóng và chính xác lượng dữ liệu khổng lồ. Các phương pháp phân tích an ninh mạng truyền thống thường liên quan đến việc xử lý thủ công, có thể tốn thời gian và dễ xảy ra lỗi của con người.
Mặt khác, AI có thể giải thích dữ liệu với tốc độ cao và chỉ ra những mối đe dọa và bất thường có thể nằm ngoài sự chú ý của con người.
Bên cạnh đó, các công cụ an ninh mạng được hỗ trợ bởi AI có thể học và thích ứng theo thời gian, cải thiện khả năng xác định và ngăn chặn các mối đe dọa mạng. Ví dụ, các thuật toán học máy có thể được lập trình để xác định các mẫu và hành vi liên quan đến các cuộc tấn công mạng, cho phép chúng phát hiện và ngăn chặn chúng ngay cả trước khi chúng xảy ra.
Hệ thống phát hiện xâm nhập (IDS) là một trong những công cụ an ninh mạng được hỗ trợ bởi AI phổ biến nhất. Các ứng dụng này giám sát lưu lượng trên mạng hoặc các hoạt động trong mạng, phát hiện mọi truy cập hệ thống trái phép hoặc hành động độc hại.
IDS hỗ trợ AI có thể phân tích lưu lượng truy cập ngay lập tức, chỉ ra bất kỳ mối đe dọa nào có thể xảy ra và cảnh báo cho nhóm bảo mật.
Một ứng dụng khác của AI trong an ninh mạng là tường lửa, sử dụng trí tuệ nhân tạo. Các loại tường lửa này quét lưu lượng mạng để chặn mọi hoạt động đáng ngờ, do đó ngăn chặn những kẻ tấn công mạng đạt được mục tiêu của chúng thông qua các phương tiện như vậy.
Điều thực sự thú vị ở đây là việc tích hợp AI vào an ninh mạng không chỉ là thêm các công cụ mới; mà còn là nỗ lực cải thiện các biện pháp bảo mật hiện có với khả năng lớn hơn.
Sự trỗi dậy của OpenAI và tác động của nó đến an ninh mạng
Một phòng thí nghiệm nghiên cứu nhân tạo hàng đầu, OpenAI , có khả năng biến đổi hoàn toàn nhiều lĩnh vực, một trong số đó là an ninh mạng. Họ đã có những bước phát triển đáng kể trong lĩnh vực AI với các mô hình ngôn ngữ tiên tiến của mình, chẳng hạn như GPT-4o.
Các tổ chức có thể tận dụng khả năng hiểu ngôn ngữ mạnh mẽ và khả năng tạo ra của các mô hình OpenAI để trao quyền cho các công cụ bảo mật được hỗ trợ bởi AI của họ. Các công cụ AI và an ninh mạng này có thể tạo ra các mô hình chính xác cho các cuộc tấn công mạng, giúp các tổ chức chuẩn bị tốt hơn cho mọi mối đe dọa sắp xảy ra trong tương lai.
Các mô hình hiện có có thể được đào tạo bằng lượng lớn dữ liệu mạng, điều này sẽ giúp phát hiện các bất thường với độ chính xác chưa xác định.
Tuy nhiên, một số khả năng AI mạnh mẽ có thể được tin tặc sử dụng để khai thác dữ liệu nhạy cảm của tổ chức và thực hiện các cuộc tấn công tiên tiến hơn nhiều. Tin tặc có thể sử dụng các mô hình này để mạo danh cá nhân hoặc doanh nghiệp trong các cuộc gọi điện thoại, khiến người dùng khó xác định được mối đe dọa.
Mô hình ngôn ngữ OpenAI làm cho thư lừa đảo trông thực tế hơn, có thể lừa người dùng chia sẻ thông tin cá nhân và nhấp vào các liên kết độc hại.
Các lĩnh vực AI có thể được sử dụng trong An ninh mạng
1. Phát hiện bất thường:
AI có thể học và thích nghi, điều này sẽ giúp các hệ thống phát hiện bất thường trở nên tinh vi hơn. Bằng cách phân tích lưu lượng mạng và hành vi của người dùng, các tác nhân AI có thể xác định các mối đe dọa thông qua nhận dạng mẫu nâng cao, giúp chúng ngày càng thành thạo hơn trong việc phát hiện ra ngay cả những bất thường tinh vi nhất theo thời gian.
2. Hỗ trợ nhóm SOC:
Với lượng dữ liệu lớn, các nhà phân tích con người có thể chậm hơn trong việc xác định các mối đe dọa tiềm ẩn và AI có thể dễ dàng đánh bại họ về tốc độ. Bằng cách kết hợp sức mạnh của AI và an ninh mạng, đặc biệt là với các nhóm Trung tâm điều hành an ninh (SOC) , dữ liệu từ nhiều nguồn có thể được truy xuất nhanh hơn và nhóm SOC có thể tập trung vào các vấn đề có mức độ ưu tiên cao và phản ứng nhanh hơn với các mối đe dọa.
3. Kiểm tra thâm nhập:
Kiểm thử thâm nhập là một ví dụ khác về AI trong An ninh mạng vì nó có thể được tự động hóa bằng AI của Co-Pilots, giúp nâng cao quy trình và giúp các chuyên gia bảo mật xác định hiệu quả các lỗ hổng trong đường ống. Người kiểm thử thâm nhập cũng có thể sử dụng các công cụ hỗ trợ AI để giúp dự đoán các thực thể tấn công trong tương lai và thích ứng với môi trường cụ thể để kiểm tra.
4. SAST Co-Pilots tích hợp GitHub:
Các lỗ hổng tiềm ẩn có thể được xác định sớm trong quá trình phát triển, giúp các nhà phát triển dễ dàng hơn nhiều. Điều này có thể được thực hiện bằng cách tích hợp các công cụ Kiểm tra bảo mật ứng dụng tĩnh (SAST) với AI trực tiếp trong IDE (Môi trường phát triển tích hợp).
Các tổ chức cũng có thể tích hợp Github với các công cụ SAST hỗ trợ AI để cung cấp phản hồi và đề xuất theo thời gian thực.
Học máy trong an ninh mạng
An ninh mạng là một trong những lĩnh vực mà học máy, một nhánh của AI, đóng vai trò quan trọng. Nó liên quan đến việc đào tạo các thuật toán dựa trên dữ liệu; sau đó chúng có thể cải thiện hiệu quả mà không cần tuân theo bất kỳ lập trình rõ ràng nào.
Điều này dẫn đến ba loại máy học khác nhau: có giám sát, không giám sát và củng cố.
Đào tạo có giám sát là một loại học máy phổ biến cho an ninh mạng. Trong trường hợp này, một thuật toán được đào tạo bằng cách sử dụng các điểm dữ liệu được gắn nhãn, với mỗi điểm dữ liệu được gắn nhãn có nhãn hoặc đầu ra được chỉ định riêng. Ví dụ, chúng ta có thể đào tạo một thuật toán học có giám sát với một tập dữ liệu bao gồm các email được phân loại là thư rác hoặc không phải thư rác.
Sau đó, thuật toán sẽ có thể phân loại các email mới mà trước đó chưa từng thấy thành thư rác hoặc không phải thư rác, dựa trên các mẫu cụ thể mà thuật toán đã học được trong quá khứ.
Mặt khác, đào tạo không giám sát được thực hiện bằng cách triển khai các thuật toán trên các tập dữ liệu không có nhãn để khám phá các mẫu ẩn trong dữ liệu đó. Ở đây, không có hướng dẫn nào được đưa ra, nhưng thay vào đó, thuật toán phải tự động tìm các mẫu hoặc cấu trúc ẩn trong dữ liệu đó.
Có thể triển khai một cách tiếp cận không giám sát để phát hiện các mối đe dọa mạng trong an ninh mạng. Ví dụ, các hệ thống phát hiện bất thường như hệ thống phân tích lưu lượng có thể sử dụng các kỹ thuật cụm để xác định các hoạt động khác với hành vi bình thường, do đó giúp nhà phân tích đánh giá liệu các sự kiện này có thể chỉ ra các cuộc tấn công mạng hay không.
Học tăng cường là loại mà các quyết định được đưa ra bởi một tác nhân dựa trên phản hồi từ môi trường của nó – còn được gọi là học thử và sai. Do đó, trong học tăng cường an ninh mạng, hoạt động được tính toán trước có thể nhằm mục đích dạy các tác nhân cách phản ứng với các cuộc tấn công tự động mà không cần sự can thiệp của con người.
Khái niệm ở đây là một tác nhân sẽ phát hiện máy tính đã bị xâm phạm và cô lập máy tính đó khỏi mạng, ngăn chặn sự lây lan của phần mềm độc hại.
Tuy nhiên, mặc dù có nhiều điểm mạnh về an ninh mạng, ML vẫn có một số hạn chế. Một trở ngại lớn là việc dán nhãn khối lượng lớn dữ liệu chất lượng cao cần thiết để các thuật toán hoạt động. Hơn nữa, các thuật toán ML có thể dễ bị tấn công đối nghịch, trong đó kẻ tấn công cố tình thao túng dữ liệu đầu vào để đánh lừa thuật toán đưa ra dự đoán sai.
Thách thức và rủi ro của AI trong an ninh mạng
AI có khả năng biến đổi hoàn toàn an ninh mạng. Tuy nhiên, nó cũng mang lại một số thách thức và rủi ro mà các tổ chức phải cân nhắc. Chỉ đứng sau thông tin không chính xác, an ninh mạng là một thách thức chính, với triển vọng kẻ tấn công sử dụng AI để thực hiện các cuộc tấn công mạng tinh vi và hiệu quả hơn.
Khái niệm AI đối nghịch đang là mối quan tâm ngày càng tăng trong cộng đồng an ninh mạng. Điều này liên quan đến việc kẻ tấn công sử dụng thuật toán AI để tự động phát hiện lỗ hổng trong hệ thống và mạng, cho phép chúng triển khai các cuộc tấn công có mục tiêu tốt hơn và hiệu quả hơn. Ví dụ, kẻ tấn công có thể sử dụng AI để phân tích lưu lượng mạng và xác định các mẫu biểu thị điểm yếu trong hệ thống, như lỗi chưa sửa hoặc tường lửa được cấu hình sai.
Một mối nguy hiểm khác khi sử dụng AI trong an ninh mạng là khả năng thiên vị. Giống như bất kỳ hệ thống công nghệ nào khác, trí tuệ nhân tạo có thiên vị dựa trên các giả định của nhà phát triển và dữ liệu được sử dụng trong khi đào tạo nó. Ví dụ, trong an ninh mạng, thiên vị AI có thể dẫn đến kết quả dương tính hoặc âm tính giả khi các hoạt động hợp pháp bị gắn cờ một cách ác ý hoặc các mối đe dọa thực sự thoát khỏi sự giám sát.
Để giảm thiểu rủi ro thiên vị phát sinh từ việc sử dụng AI, các công ty phải đảm bảo rằng họ có các tập dữ liệu đại diện và đa dạng để đào tạo hệ thống AI của mình và thông báo cho các nhà phát triển về thách thức này.
Triển khai AI trong Chiến lược An ninh mạng của bạn
Việc kết hợp trí tuệ nhân tạo vào các chiến lược an ninh mạng có vẻ đáng sợ, nhưng cách tiếp cận đúng đắn có thể cải thiện đáng kể khả năng phát hiện và ngăn chặn các mối đe dọa mạng của tổ chức bạn. Điểm khởi đầu là xác định các vấn đề an ninh mạng cụ thể ảnh hưởng đến tổ chức của bạn và xác định cách trí tuệ nhân tạo sẽ hỗ trợ.
Sau khi xác định được nhu cầu của mình, có một số điều cần thiết cần cân nhắc khi lựa chọn công cụ và nhà cung cấp AI. Bạn nên tìm đến những nhà cung cấp có uy tín về an ninh mạng và kinh nghiệm làm việc với các tổ chức tương tự như tổ chức của bạn. Ngoài ra, bạn phải cân nhắc các yếu tố như khả năng mở rộng, tích hợp với các hệ thống hiện có và mức độ hỗ trợ và đào tạo mà nhà cung cấp cung cấp.
Khi thực hiện AI trong chiến lược an ninh mạng của bạn, điều bắt buộc là phải có sự tham gia của tất cả các bên liên quan, bao gồm các nhà lãnh đạo CNTT, an ninh và doanh nghiệp. Điều này đảm bảo rằng mọi người đều hiểu AI có thể và không thể làm gì và cũng cam kết với thành công của nó.
Hơn nữa, nhận thức và đào tạo của nhân viên rất quan trọng khi áp dụng các giải pháp an ninh mạng hỗ trợ AI. Nhân viên của bạn thường là tuyến đầu chống lại các cuộc tấn công mạng; do đó, họ phải biết cách AI được sử dụng và cách chúng có thể bổ sung cho hiệu quả này.
Đôi khi, điều này liên quan đến việc học các thủ tục mới, bao gồm các quy trình, hoặc có thể chỉ cần dạy loại mối đe dọa nào mà máy móc được lắp ráp để phát hiện hoặc ngăn chặn.
Các lĩnh vực mà tin tặc có thể sử dụng AI
Chúng tôi đã khám phá kỹ lưỡng cách sử dụng AI cho an ninh mạng, nhưng tin tặc cũng sử dụng AI để thực hiện các cuộc tấn công khác nhau. Hãy cùng xem xét chúng.
1. Chiến dịch lừa đảo
Tin tặc đang sử dụng AI để viết email nhắm vào nhân viên dựa trên hồ sơ công việc và nhu cầu của họ. AI có thể tạo ra các email được cá nhân hóa và thuyết phục hơn, khiến người nhận khó có thể xác định đó là email lừa đảo. Tin tặc sử dụng dữ liệu công khai để tìm các nỗ lực lừa đảo thành công trước đó để tiến hành tấn công.
2. Lừa đảo qua điện thoại (Vishing)
Tin tặc hiện sử dụng tổng hợp giọng nói qua điện thoại và giả mạo là những cá nhân và tổ chức có uy tín. Nạn nhân có thể tiết lộ thông tin nhạy cảm hoặc chuyển tiền cho kẻ tấn công vì những cuộc gọi do AI tạo ra này có vẻ thật và giống với giọng nói và kiểu nói của cá nhân mà họ biết.
3. Doxing
AI có thể dễ dàng thu thập thông tin trên mạng xã hội, hồ sơ công khai và các cơ sở dữ liệu công khai khác của chúng ta để biên soạn hồ sơ chi tiết mà tin tặc có thể sử dụng để tống tiền, đe dọa hoặc các hoạt động độc hại khác. Toàn bộ quá trình này có thể dễ dàng tự động hóa bằng AI.
Kết luận
AI đang nhanh chóng thay đổi bối cảnh an ninh mạng, trang bị cho các tổ chức những cơ chế mạnh mẽ để phát hiện và ngăn chặn các mối đe dọa mạng. AI đã giúp nhiều tổ chức đi trước tin tặc một bước bằng cách tạo điều kiện cho các thuật toán học máy phát hiện các bất thường trong lưu lượng mạng và tường lửa hỗ trợ AI chặn phần mềm độc hại.
Tuy nhiên, có những thách thức và rủi ro liên quan đến việc triển khai AI trong an ninh mạng. Người ta phải biết về khả năng sử dụng AI của kẻ tấn công, sự thiên vị của AI và yêu cầu về sự giám sát và hợp tác của con người.
Điều quan trọng là chúng ta phải hiểu những nguy cơ và thách thức có thể xảy ra khi sử dụng AI trong an ninh mạng. Các mô hình AI có thể bị thao túng, việc mạo danh có thể được thực hiện bằng cách tổng hợp giọng nói và các chiến dịch lừa đảo qua email có thể gây hại cho các tổ chức nếu họ không chủ động hiểu những nguy cơ này từ AI.
Để làm cho tư thế bảo mật của mình thích ứng và hiệu quả hơn, một tổ chức nên áp dụng phương pháp AI được lập kế hoạch tốt và hợp tác hướng tới an ninh mạng. Trí tuệ nhân tạo sẽ ngày càng trở thành một công cụ hỗ trợ quan trọng chống lại bối cảnh đe dọa ngày càng gia tăng, do đó bảo vệ tài sản kỹ thuật số của chúng ta và đảm bảo tính toàn vẹn trực tuyến.
Trong blog này, chúng ta sẽ thảo luận về cách AI đang được sử dụng để tăng cường an ninh mạng chống lại các mối đe dọa mạng trong các tổ chức.
Chúng ta cũng sẽ hiểu cách AI giúp phát triển các giải pháp an ninh mạng tốt hơn và cách tin tặc sử dụng AI để lừa đảo qua email và mạo danh cuộc gọi.
Đến cuối bài viết này, bạn sẽ hiểu được AI đang thay đổi an ninh không gian mạng như thế nào và những hành động nào bạn cần thực hiện để hưởng lợi từ khả năng của AI trong tổ chức của mình.
Vai trò của AI trong an ninh mạng
Trí tuệ nhân tạo trong an ninh mạng đang ngày càng trở nên quan trọng. Nó được áp dụng để phát hiện và ngăn chặn mối đe dọa mạng theo thời gian thực, một công cụ quan trọng cho các tổ chức muốn bảo vệ dữ liệu và hệ thống nhạy cảm của họ.
Một trong những lợi ích chính của AI trong an ninh mạng là khả năng phân tích nhanh chóng và chính xác lượng dữ liệu khổng lồ. Các phương pháp phân tích an ninh mạng truyền thống thường liên quan đến việc xử lý thủ công, có thể tốn thời gian và dễ xảy ra lỗi của con người.
Mặt khác, AI có thể giải thích dữ liệu với tốc độ cao và chỉ ra những mối đe dọa và bất thường có thể nằm ngoài sự chú ý của con người.
Bên cạnh đó, các công cụ an ninh mạng được hỗ trợ bởi AI có thể học và thích ứng theo thời gian, cải thiện khả năng xác định và ngăn chặn các mối đe dọa mạng. Ví dụ, các thuật toán học máy có thể được lập trình để xác định các mẫu và hành vi liên quan đến các cuộc tấn công mạng, cho phép chúng phát hiện và ngăn chặn chúng ngay cả trước khi chúng xảy ra.
Hệ thống phát hiện xâm nhập (IDS) là một trong những công cụ an ninh mạng được hỗ trợ bởi AI phổ biến nhất. Các ứng dụng này giám sát lưu lượng trên mạng hoặc các hoạt động trong mạng, phát hiện mọi truy cập hệ thống trái phép hoặc hành động độc hại.
IDS hỗ trợ AI có thể phân tích lưu lượng truy cập ngay lập tức, chỉ ra bất kỳ mối đe dọa nào có thể xảy ra và cảnh báo cho nhóm bảo mật.
Một ứng dụng khác của AI trong an ninh mạng là tường lửa, sử dụng trí tuệ nhân tạo. Các loại tường lửa này quét lưu lượng mạng để chặn mọi hoạt động đáng ngờ, do đó ngăn chặn những kẻ tấn công mạng đạt được mục tiêu của chúng thông qua các phương tiện như vậy.
Điều thực sự thú vị ở đây là việc tích hợp AI vào an ninh mạng không chỉ là thêm các công cụ mới; mà còn là nỗ lực cải thiện các biện pháp bảo mật hiện có với khả năng lớn hơn.
Sự trỗi dậy của OpenAI và tác động của nó đến an ninh mạng
Một phòng thí nghiệm nghiên cứu nhân tạo hàng đầu, OpenAI , có khả năng biến đổi hoàn toàn nhiều lĩnh vực, một trong số đó là an ninh mạng. Họ đã có những bước phát triển đáng kể trong lĩnh vực AI với các mô hình ngôn ngữ tiên tiến của mình, chẳng hạn như GPT-4o.
Các tổ chức có thể tận dụng khả năng hiểu ngôn ngữ mạnh mẽ và khả năng tạo ra của các mô hình OpenAI để trao quyền cho các công cụ bảo mật được hỗ trợ bởi AI của họ. Các công cụ AI và an ninh mạng này có thể tạo ra các mô hình chính xác cho các cuộc tấn công mạng, giúp các tổ chức chuẩn bị tốt hơn cho mọi mối đe dọa sắp xảy ra trong tương lai.
Các mô hình hiện có có thể được đào tạo bằng lượng lớn dữ liệu mạng, điều này sẽ giúp phát hiện các bất thường với độ chính xác chưa xác định.
Tuy nhiên, một số khả năng AI mạnh mẽ có thể được tin tặc sử dụng để khai thác dữ liệu nhạy cảm của tổ chức và thực hiện các cuộc tấn công tiên tiến hơn nhiều. Tin tặc có thể sử dụng các mô hình này để mạo danh cá nhân hoặc doanh nghiệp trong các cuộc gọi điện thoại, khiến người dùng khó xác định được mối đe dọa.
Mô hình ngôn ngữ OpenAI làm cho thư lừa đảo trông thực tế hơn, có thể lừa người dùng chia sẻ thông tin cá nhân và nhấp vào các liên kết độc hại.
Các lĩnh vực AI có thể được sử dụng trong An ninh mạng
1. Phát hiện bất thường:
AI có thể học và thích nghi, điều này sẽ giúp các hệ thống phát hiện bất thường trở nên tinh vi hơn. Bằng cách phân tích lưu lượng mạng và hành vi của người dùng, các tác nhân AI có thể xác định các mối đe dọa thông qua nhận dạng mẫu nâng cao, giúp chúng ngày càng thành thạo hơn trong việc phát hiện ra ngay cả những bất thường tinh vi nhất theo thời gian.
2. Hỗ trợ nhóm SOC:
Với lượng dữ liệu lớn, các nhà phân tích con người có thể chậm hơn trong việc xác định các mối đe dọa tiềm ẩn và AI có thể dễ dàng đánh bại họ về tốc độ. Bằng cách kết hợp sức mạnh của AI và an ninh mạng, đặc biệt là với các nhóm Trung tâm điều hành an ninh (SOC) , dữ liệu từ nhiều nguồn có thể được truy xuất nhanh hơn và nhóm SOC có thể tập trung vào các vấn đề có mức độ ưu tiên cao và phản ứng nhanh hơn với các mối đe dọa.
3. Kiểm tra thâm nhập:
Kiểm thử thâm nhập là một ví dụ khác về AI trong An ninh mạng vì nó có thể được tự động hóa bằng AI của Co-Pilots, giúp nâng cao quy trình và giúp các chuyên gia bảo mật xác định hiệu quả các lỗ hổng trong đường ống. Người kiểm thử thâm nhập cũng có thể sử dụng các công cụ hỗ trợ AI để giúp dự đoán các thực thể tấn công trong tương lai và thích ứng với môi trường cụ thể để kiểm tra.
4. SAST Co-Pilots tích hợp GitHub:
Các lỗ hổng tiềm ẩn có thể được xác định sớm trong quá trình phát triển, giúp các nhà phát triển dễ dàng hơn nhiều. Điều này có thể được thực hiện bằng cách tích hợp các công cụ Kiểm tra bảo mật ứng dụng tĩnh (SAST) với AI trực tiếp trong IDE (Môi trường phát triển tích hợp).
Các tổ chức cũng có thể tích hợp Github với các công cụ SAST hỗ trợ AI để cung cấp phản hồi và đề xuất theo thời gian thực.
Học máy trong an ninh mạng
An ninh mạng là một trong những lĩnh vực mà học máy, một nhánh của AI, đóng vai trò quan trọng. Nó liên quan đến việc đào tạo các thuật toán dựa trên dữ liệu; sau đó chúng có thể cải thiện hiệu quả mà không cần tuân theo bất kỳ lập trình rõ ràng nào.
Điều này dẫn đến ba loại máy học khác nhau: có giám sát, không giám sát và củng cố.
Đào tạo có giám sát là một loại học máy phổ biến cho an ninh mạng. Trong trường hợp này, một thuật toán được đào tạo bằng cách sử dụng các điểm dữ liệu được gắn nhãn, với mỗi điểm dữ liệu được gắn nhãn có nhãn hoặc đầu ra được chỉ định riêng. Ví dụ, chúng ta có thể đào tạo một thuật toán học có giám sát với một tập dữ liệu bao gồm các email được phân loại là thư rác hoặc không phải thư rác.
Sau đó, thuật toán sẽ có thể phân loại các email mới mà trước đó chưa từng thấy thành thư rác hoặc không phải thư rác, dựa trên các mẫu cụ thể mà thuật toán đã học được trong quá khứ.
Mặt khác, đào tạo không giám sát được thực hiện bằng cách triển khai các thuật toán trên các tập dữ liệu không có nhãn để khám phá các mẫu ẩn trong dữ liệu đó. Ở đây, không có hướng dẫn nào được đưa ra, nhưng thay vào đó, thuật toán phải tự động tìm các mẫu hoặc cấu trúc ẩn trong dữ liệu đó.
Có thể triển khai một cách tiếp cận không giám sát để phát hiện các mối đe dọa mạng trong an ninh mạng. Ví dụ, các hệ thống phát hiện bất thường như hệ thống phân tích lưu lượng có thể sử dụng các kỹ thuật cụm để xác định các hoạt động khác với hành vi bình thường, do đó giúp nhà phân tích đánh giá liệu các sự kiện này có thể chỉ ra các cuộc tấn công mạng hay không.
Học tăng cường là loại mà các quyết định được đưa ra bởi một tác nhân dựa trên phản hồi từ môi trường của nó – còn được gọi là học thử và sai. Do đó, trong học tăng cường an ninh mạng, hoạt động được tính toán trước có thể nhằm mục đích dạy các tác nhân cách phản ứng với các cuộc tấn công tự động mà không cần sự can thiệp của con người.
Khái niệm ở đây là một tác nhân sẽ phát hiện máy tính đã bị xâm phạm và cô lập máy tính đó khỏi mạng, ngăn chặn sự lây lan của phần mềm độc hại.
Tuy nhiên, mặc dù có nhiều điểm mạnh về an ninh mạng, ML vẫn có một số hạn chế. Một trở ngại lớn là việc dán nhãn khối lượng lớn dữ liệu chất lượng cao cần thiết để các thuật toán hoạt động. Hơn nữa, các thuật toán ML có thể dễ bị tấn công đối nghịch, trong đó kẻ tấn công cố tình thao túng dữ liệu đầu vào để đánh lừa thuật toán đưa ra dự đoán sai.
Thách thức và rủi ro của AI trong an ninh mạng
AI có khả năng biến đổi hoàn toàn an ninh mạng. Tuy nhiên, nó cũng mang lại một số thách thức và rủi ro mà các tổ chức phải cân nhắc. Chỉ đứng sau thông tin không chính xác, an ninh mạng là một thách thức chính, với triển vọng kẻ tấn công sử dụng AI để thực hiện các cuộc tấn công mạng tinh vi và hiệu quả hơn.
Khái niệm AI đối nghịch đang là mối quan tâm ngày càng tăng trong cộng đồng an ninh mạng. Điều này liên quan đến việc kẻ tấn công sử dụng thuật toán AI để tự động phát hiện lỗ hổng trong hệ thống và mạng, cho phép chúng triển khai các cuộc tấn công có mục tiêu tốt hơn và hiệu quả hơn. Ví dụ, kẻ tấn công có thể sử dụng AI để phân tích lưu lượng mạng và xác định các mẫu biểu thị điểm yếu trong hệ thống, như lỗi chưa sửa hoặc tường lửa được cấu hình sai.
Một mối nguy hiểm khác khi sử dụng AI trong an ninh mạng là khả năng thiên vị. Giống như bất kỳ hệ thống công nghệ nào khác, trí tuệ nhân tạo có thiên vị dựa trên các giả định của nhà phát triển và dữ liệu được sử dụng trong khi đào tạo nó. Ví dụ, trong an ninh mạng, thiên vị AI có thể dẫn đến kết quả dương tính hoặc âm tính giả khi các hoạt động hợp pháp bị gắn cờ một cách ác ý hoặc các mối đe dọa thực sự thoát khỏi sự giám sát.
Để giảm thiểu rủi ro thiên vị phát sinh từ việc sử dụng AI, các công ty phải đảm bảo rằng họ có các tập dữ liệu đại diện và đa dạng để đào tạo hệ thống AI của mình và thông báo cho các nhà phát triển về thách thức này.
Triển khai AI trong Chiến lược An ninh mạng của bạn
Việc kết hợp trí tuệ nhân tạo vào các chiến lược an ninh mạng có vẻ đáng sợ, nhưng cách tiếp cận đúng đắn có thể cải thiện đáng kể khả năng phát hiện và ngăn chặn các mối đe dọa mạng của tổ chức bạn. Điểm khởi đầu là xác định các vấn đề an ninh mạng cụ thể ảnh hưởng đến tổ chức của bạn và xác định cách trí tuệ nhân tạo sẽ hỗ trợ.
Sau khi xác định được nhu cầu của mình, có một số điều cần thiết cần cân nhắc khi lựa chọn công cụ và nhà cung cấp AI. Bạn nên tìm đến những nhà cung cấp có uy tín về an ninh mạng và kinh nghiệm làm việc với các tổ chức tương tự như tổ chức của bạn. Ngoài ra, bạn phải cân nhắc các yếu tố như khả năng mở rộng, tích hợp với các hệ thống hiện có và mức độ hỗ trợ và đào tạo mà nhà cung cấp cung cấp.
Khi thực hiện AI trong chiến lược an ninh mạng của bạn, điều bắt buộc là phải có sự tham gia của tất cả các bên liên quan, bao gồm các nhà lãnh đạo CNTT, an ninh và doanh nghiệp. Điều này đảm bảo rằng mọi người đều hiểu AI có thể và không thể làm gì và cũng cam kết với thành công của nó.
Hơn nữa, nhận thức và đào tạo của nhân viên rất quan trọng khi áp dụng các giải pháp an ninh mạng hỗ trợ AI. Nhân viên của bạn thường là tuyến đầu chống lại các cuộc tấn công mạng; do đó, họ phải biết cách AI được sử dụng và cách chúng có thể bổ sung cho hiệu quả này.
Đôi khi, điều này liên quan đến việc học các thủ tục mới, bao gồm các quy trình, hoặc có thể chỉ cần dạy loại mối đe dọa nào mà máy móc được lắp ráp để phát hiện hoặc ngăn chặn.
Các lĩnh vực mà tin tặc có thể sử dụng AI
Chúng tôi đã khám phá kỹ lưỡng cách sử dụng AI cho an ninh mạng, nhưng tin tặc cũng sử dụng AI để thực hiện các cuộc tấn công khác nhau. Hãy cùng xem xét chúng.
1. Chiến dịch lừa đảo
Tin tặc đang sử dụng AI để viết email nhắm vào nhân viên dựa trên hồ sơ công việc và nhu cầu của họ. AI có thể tạo ra các email được cá nhân hóa và thuyết phục hơn, khiến người nhận khó có thể xác định đó là email lừa đảo. Tin tặc sử dụng dữ liệu công khai để tìm các nỗ lực lừa đảo thành công trước đó để tiến hành tấn công.
2. Lừa đảo qua điện thoại (Vishing)
Tin tặc hiện sử dụng tổng hợp giọng nói qua điện thoại và giả mạo là những cá nhân và tổ chức có uy tín. Nạn nhân có thể tiết lộ thông tin nhạy cảm hoặc chuyển tiền cho kẻ tấn công vì những cuộc gọi do AI tạo ra này có vẻ thật và giống với giọng nói và kiểu nói của cá nhân mà họ biết.
3. Doxing
AI có thể dễ dàng thu thập thông tin trên mạng xã hội, hồ sơ công khai và các cơ sở dữ liệu công khai khác của chúng ta để biên soạn hồ sơ chi tiết mà tin tặc có thể sử dụng để tống tiền, đe dọa hoặc các hoạt động độc hại khác. Toàn bộ quá trình này có thể dễ dàng tự động hóa bằng AI.
Kết luận
AI đang nhanh chóng thay đổi bối cảnh an ninh mạng, trang bị cho các tổ chức những cơ chế mạnh mẽ để phát hiện và ngăn chặn các mối đe dọa mạng. AI đã giúp nhiều tổ chức đi trước tin tặc một bước bằng cách tạo điều kiện cho các thuật toán học máy phát hiện các bất thường trong lưu lượng mạng và tường lửa hỗ trợ AI chặn phần mềm độc hại.
Tuy nhiên, có những thách thức và rủi ro liên quan đến việc triển khai AI trong an ninh mạng. Người ta phải biết về khả năng sử dụng AI của kẻ tấn công, sự thiên vị của AI và yêu cầu về sự giám sát và hợp tác của con người.
Điều quan trọng là chúng ta phải hiểu những nguy cơ và thách thức có thể xảy ra khi sử dụng AI trong an ninh mạng. Các mô hình AI có thể bị thao túng, việc mạo danh có thể được thực hiện bằng cách tổng hợp giọng nói và các chiến dịch lừa đảo qua email có thể gây hại cho các tổ chức nếu họ không chủ động hiểu những nguy cơ này từ AI.
Để làm cho tư thế bảo mật của mình thích ứng và hiệu quả hơn, một tổ chức nên áp dụng phương pháp AI được lập kế hoạch tốt và hợp tác hướng tới an ninh mạng. Trí tuệ nhân tạo sẽ ngày càng trở thành một công cụ hỗ trợ quan trọng chống lại bối cảnh đe dọa ngày càng gia tăng, do đó bảo vệ tài sản kỹ thuật số của chúng ta và đảm bảo tính toàn vẹn trực tuyến.
