AI trong an ninh mạng: xu hướng và giải pháp

[Phi Vũ]

Quý 1/2024 ghi nhận số vụ tấn công mạng trung bình tăng 28% so với quý trước, buộc tổ chức phải đổi mới cách bảo vệ. AI và máy học đang trở thành giải pháp then chốt, nhưng đòi hỏi hạ tầng tính toán mạnh và sự tham gia của con người.

Quý 1/2024 chứng kiến mức tăng đáng kể về tần suất tấn công mạng: tăng 28% so với quý IV/2023 và tăng khoảng 5% theo năm. Các hệ thống an ninh truyền thống dựa vào quy tắc tĩnh và nhận diện theo chữ ký đang dần bị các tấn công tinh vi vượt mặt, tạo áp lực buộc tổ chức chuyển sang giải pháp tích hợp AI và máy học.

Vai trò của AI và máy học​

AI, đặc biệt là các thuật toán máy học, xuất sắc trong việc nhận diện các mẫu tinh vi và bất thường trong khối dữ liệu lớn mà con người khó xử lý bằng tay. Khả năng này thay đổi cách phát hiện và phản ứng trước mối đe dọa: từ phát hiện sớm, phân loại nguy cơ, tới tự động hóa phản ứng ban đầu để giảm thiểu tổn thất.

Yêu cầu về phần cứng và hạ tầng​

Để vận hành các mô hình AI hiệu quả, cần tài nguyên tính toán lớn vượt khả năng của CPU truyền thống. GPU nổi bật nhờ xử lý song song, cho phép thực thi hàng nghìn phép toán đồng thời để phân tích lưu lượng mạng, hành vi người dùng và nhật ký hệ thống theo thời gian thực.

Trong môi trường tính toán hiệu năng cao (HPC), hệ thống tăng tốc bằng GPU rút ngắn thời gian huấn luyện mô hình và phân tích dữ liệu sự cố lịch sử, giúp thích ứng nhanh với mối đe dọa mới. Các thành phần hạ tầng quan trọng bao gồm mạng tốc độ cao (InfiniBand, Ethernet hiệu năng cao) và lưu trữ doanh nghiệp dùng NVMe để loại bỏ điểm nghẽn I/O.

Ví dụ thực tế: một số nền tảng như Deep Instinct áp dụng học sâu tăng tốc bằng GPU và nền tảng CUDA để phát hiện mã độc và xâm nhập theo thời gian thực với tỷ lệ phát hiện cao.

Hệ thống phòng thủ tự động và tự chữa​

Hệ thống phòng thủ tự động tận dụng AI để liên tục học hỏi và phản ứng mà không cần can thiệp thủ công. Mục tiêu dài hạn là hệ thống tự chữa (self-healing) có thể tự củng cố biện pháp phòng thủ dựa trên kinh nghiệm: điều chỉnh chính sách bảo mật, vá lỗ hổng và tối ưu hóa khả năng phát hiện một cách tự động.

Kẻ xấu cũng dùng AI​

AI không chỉ là công cụ của bên phòng thủ. Tội phạm mạng ngày càng tận dụng AI để làm tấn công tinh vi, cá nhân hóa và thích ứng theo thời gian. Điều này biến an ninh mạng thành cuộc chạy đua vũ trang công nghệ: tấn công được nâng cấp bằng AI đòi hỏi phòng thủ cũng phải ngày càng thông minh hơn.

Mô hình hợp tác người và máy​

AI mạnh nhưng không thể thay thế hoàn toàn chuyên gia an ninh. Mô hình hiệu quả nhất là “human-in-the-loop”: AI hỗ trợ phân tích, tự động hóa các tác vụ lặp, ưu tiên cảnh báo và đề xuất phản ứng; con người đưa ra quyết định chiến lược, kiểm tra kết quả và xử lý các tình huống phức tạp.

• Phát hiện mối đe dọa và bất thường theo hành vi
• Tự động hóa phản ứng ban đầu để giảm thời gian phát hiện và ứng phó
• Đi săn mối đe dọa (threat hunting) dựa trên phân tích dữ liệu lớn
• Dự đoán rủi ro và ưu tiên xử lý sự cố
• Phân tích mã độc và phát hiện biến thể mới bằng học sâu
• Tối ưu hóa luật/phát hiện nhờ học liên tục và cập nhật mô hình
• Hỗ trợ điều tra pháp chứng số và phân tích hậu sự cố

Kết luận​

Tương lai an ninh mạng phụ thuộc vào sự kết hợp giữa AI, chuyên môn con người và đầu tư phần cứng chuyên dụng. Đầu tư chiến lược vào GPU/HPC, mạng lưu trữ hiệu năng cao và phát triển kỹ năng đội ngũ an ninh sẽ giúp tổ chức bền bỉ hơn trước làn sóng tấn công ngày càng tinh vi. Việc tích hợp AI trong an ninh mạng là một quá trình liên tục: cập nhật, huấn luyện lại và tinh chỉnh hệ thống để bắt kịp các vectơ tấn công mới.

Nguồn: https://www.datasciencecentral.com/how-ai-is-used-in-cybersecurity/