An ninh mạng AI, với sự hỗ trợ của máy học, sẽ trở thành một công cụ mạnh mẽ trong tương lai gần. Giống như các ngành công nghiệp khác, tương tác giữa con người từ lâu đã trở nên thiết yếu và không thể thay thế trong lĩnh vực an ninh. Trong khi an ninh mạng hiện nay phụ thuộc rất nhiều vào con người, chúng ta đang dần thấy công nghệ trở nên tốt hơn con người trong một số nhiệm vụ cụ thể.
Mỗi cải tiến về công nghệ lại đưa chúng ta đến gần hơn với việc bổ sung vai trò của con người một cách hiệu quả hơn. Trong số những phát triển này, có một số lĩnh vực nghiên cứu đóng vai trò cốt lõi:
- Trí tuệ nhân tạo (AI) được thiết kế để cung cấp cho máy tính khả năng phản ứng đầy đủ như trí óc con người. Đây là ngành học bao trùm nhiều ngành khác, bao gồm học máy và học sâu.
- Học máy (ML) sử dụng các mô hình hành vi hiện có, đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và kết luận trong quá khứ. Một số thay đổi vẫn cần sự can thiệp của con người. Học máy có lẽ là lĩnh vực an ninh mạng AI có liên quan nhất cho đến nay.
- Học sâu (DL) hoạt động tương tự như học máy bằng cách đưa ra quyết định từ các mẫu trong quá khứ nhưng tự động điều chỉnh. Học sâu trong an ninh mạng hiện nằm trong phạm vi của học máy, vì vậy chúng ta sẽ tập trung chủ yếu vào ML ở đây.
AI và máy học có tác dụng gì trong an ninh mạng?
AI và an ninh mạng được coi là mang tính cách mạng và gần gũi hơn nhiều so với những gì chúng ta nghĩ. Tuy nhiên, đây chỉ là một phần sự thật cần phải được tiếp cận với kỳ vọng hạn chế. Thực tế là chúng ta có thể phải đối mặt với những cải thiện tương đối dần dần trong tương lai. Theo quan điểm này, những gì có vẻ dần dần khi so sánh với một tương lai hoàn toàn tự chủ thực ra vẫn vượt xa những gì chúng ta có thể làm được trong quá khứ.
Khi chúng ta khám phá những tác động có thể xảy ra với bảo mật trong học máy và AI, điều quan trọng là phải xác định những điểm yếu hiện tại trong an ninh mạng. Có nhiều quy trình và khía cạnh mà chúng ta từ lâu đã chấp nhận là bình thường nhưng có thể được xử lý bằng công nghệ AI.
Lỗi của con người trong cấu hình
Lỗi của con người là một phần quan trọng gây ra điểm yếu về an ninh mạng. Ví dụ, việc quản lý cấu hình hệ thống phù hợp có thể cực kỳ khó khăn, ngay cả khi có nhiều nhóm CNTT tham gia thiết lập. Trong quá trình đổi mới liên tục, bảo mật máy tính đã trở nên phức tạp hơn bao giờ hết. Các công cụ phản hồi có thể giúp các nhóm tìm và giảm thiểu các sự cố xuất hiện khi hệ thống mạng được thay thế, sửa đổi và cập nhật.
Hãy xem xét cách cơ sở hạ tầng internet mới hơn như điện toán đám mây có thể được xếp chồng lên trên các khuôn khổ cục bộ cũ hơn. Trong các hệ thống doanh nghiệp, nhóm CNTT sẽ cần đảm bảo khả năng tương thích để bảo mật các hệ thống này. Các quy trình thủ công để đánh giá bảo mật cấu hình khiến các nhóm cảm thấy mệt mỏi vì phải cân bằng giữa các bản cập nhật liên tục với các tác vụ hỗ trợ hàng ngày. Với khả năng tự động hóa thông minh và thích ứng, các nhóm có thể nhận được lời khuyên kịp thời về các vấn đề mới phát hiện. Họ có thể nhận được lời khuyên về các phương án để tiến hành hoặc thậm chí có hệ thống để tự động điều chỉnh cài đặt khi cần.
Hiệu quả của con người với các hoạt động lặp đi lặp lại
Hiệu quả của con người là một điểm yếu khác trong ngành an ninh mạng. Không có quy trình thủ công nào có thể lặp lại hoàn hảo mọi lúc, đặc biệt là trong môi trường năng động như của chúng ta. Việc thiết lập riêng lẻ nhiều máy điểm cuối của một tổ chức là một trong những nhiệm vụ tốn nhiều thời gian nhất. Ngay cả sau khi thiết lập ban đầu, các nhóm CNTT vẫn phải kiểm tra lại các máy đó sau đó để sửa lỗi cấu hình sai hoặc thiết lập lỗi thời không thể vá trong các bản cập nhật từ xa.
Hơn nữa, khi nhân viên được giao nhiệm vụ ứng phó với các mối đe dọa, phạm vi của mối đe dọa đó có thể thay đổi nhanh chóng. Trong khi sự tập trung của con người có thể chậm lại do những thách thức bất ngờ, một hệ thống dựa trên AI và máy học có thể hoạt động với độ trễ tối thiểu.
Mệt mỏi vì cảnh báo mối đe dọa
Tình trạng cảnh báo mối đe dọa sẽ là một điểm yếu khác của các tổ chức nếu không được xử lý cẩn thận. Các bề mặt tấn công đang ngày càng gia tăng vì các lớp bảo mật nói trên ngày càng phức tạp và lan rộng hơn. Nhiều hệ thống an ninh được điều chỉnh để phản ứng với nhiều vấn đề đã biết bằng một loạt các cảnh báo phản xạ hoàn toàn. Kết quả là, những lời nhắc nhở riêng lẻ này giúp các nhóm người phân tích các quyết định tiềm năng và hành động.
Lượng cảnh báo lớn khiến cho quá trình đưa ra quyết định ở cấp độ này trở nên đặc biệt khó khăn. Cuối cùng, tình trạng mệt mỏi khi ra quyết định trở thành trải nghiệm hàng ngày của nhân viên an ninh mạng. Hành động chủ động đối với các mối đe dọa và lỗ hổng đã xác định này là lý tưởng, nhưng nhiều nhóm không có đủ thời gian và nhân sự để xử lý mọi vấn đề.
Đôi khi các nhóm phải quyết định giải quyết những mối quan tâm lớn nhất trước và gác lại những mục tiêu thứ yếu. Việc sử dụng AI trong các nỗ lực an ninh mạng có thể cho phép các nhóm CNTT quản lý nhiều mối đe dọa này hơn theo cách hiệu quả và thiết thực. Việc đối phó với từng mối đe dọa này có thể trở nên dễ dàng hơn nhiều nếu được xử lý theo nhóm bằng cách dán nhãn tự động. Ngoài ra, một số vấn đề thực sự có thể được giải quyết bằng chính thuật toán học máy.
Thời gian phản ứng với mối đe dọa
Thời gian phản hồi mối đe dọa chắc chắn là một trong những số liệu quan trọng nhất để đánh giá hiệu quả của nhóm an ninh mạng. Từ khai thác đến triển khai, các cuộc tấn công độc hại được biết là diễn ra rất nhanh chóng. Trước đây, các tác nhân đe dọa thường phải sàng lọc quyền truy cập mạng và vô hiệu hóa bảo mật trong nhiều tuần liền trước khi tiến hành cuộc tấn công.
Thật không may, các chuyên gia trong lĩnh vực phòng thủ mạng không phải là những người duy nhất được hưởng lợi từ những đổi mới công nghệ. Từ đó, tự động hóa đã trở nên phổ biến hơn trong các cuộc tấn công mạng. Các mối đe dọa như cuộc tấn công ransomware LockBit gần đây đã đẩy nhanh thời gian tấn công đáng kể. Hiện nay, một số cuộc tấn công thậm chí có thể diễn ra nhanh tới nửa giờ.
Phản ứng của con người có thể chậm hơn so với cuộc tấn công ban đầu, ngay cả với các loại tấn công đã biết. Vì lý do này, nhiều đội thường phản ứng với các cuộc tấn công thành công hơn là ngăn chặn các cuộc tấn công. Ở phía ngược lại, các cuộc tấn công chưa được phát hiện cũng là một mối nguy hiểm.
Bảo mật hỗ trợ ML có thể lấy dữ liệu từ cuộc tấn công để nhóm lại ngay lập tức và chuẩn bị cho việc phân tích. Nó có thể cung cấp cho các nhóm an ninh mạng các báo cáo đơn giản hóa để giúp việc xử lý và ra quyết định trở nên rõ ràng hơn. Không chỉ báo cáo, loại bảo mật này còn có thể đưa ra hành động được đề xuất để hạn chế thiệt hại thêm và ngăn ngừa các cuộc tấn công trong tương lai.
Nhận dạng và dự đoán mối đe dọa mới
Việc xác định và dự đoán mối đe dọa mới cũng là một yếu tố ảnh hưởng đến khung thời gian phản ứng đối với các cuộc tấn công mạng. Như đã lưu ý trước đó, thời gian trễ đã xảy ra với các mối đe dọa hiện có. Các loại tấn công, hành vi và công cụ chưa biết có thể khiến nhóm phản ứng chậm hơn. Tệ hơn nữa, những mối đe dọa thầm lặng như trộm cắp dữ liệu đôi khi có thể không bị phát hiện. Theo nghiên cứu của ThoughtLab , trung bình phải mất khoảng bốn tháng để phát hiện vi phạm dữ liệu - và thêm hai tháng nữa để giảm thiểu tác động của nó.
Sự phát triển liên tục của các cuộc tấn công dẫn đến khai thác lỗ hổng zero-day luôn là mối quan ngại cơ bản trong các nỗ lực phòng thủ mạng. Nhưng tin tốt là các cuộc tấn công mạng thường không được xây dựng từ đầu. Do thường được xây dựng dựa trên hành vi, khuôn khổ và mã nguồn của các cuộc tấn công trước đây nên máy học có lộ trình hoạt động đã tồn tại từ trước.
Lập trình dựa trên ML có thể giúp làm nổi bật những điểm chung giữa mối đe dọa mới và những mối đe dọa đã được xác định trước đó để giúp phát hiện ra một cuộc tấn công. Đây là điều mà con người không thể thực hiện hiệu quả và kịp thời, điều này càng nhấn mạnh thêm rằng các mô hình bảo mật thích ứng là cần thiết. Theo quan điểm này, máy học có khả năng giúp các nhóm dễ dàng dự đoán các mối đe dọa mới và giảm thời gian trễ do nhận thức về mối đe dọa được nâng cao.
Năng lực nhân sự
Năng lực nhân sự nằm trong phạm vi các vấn đề đang diễn ra gây ảnh hưởng đến nhiều nhóm CNTT và an ninh mạng trên toàn cầu. Tùy thuộc vào nhu cầu của tổ chức, số lượng chuyên gia có trình độ có thể bị hạn chế.
Tuy nhiên, tình huống phổ biến hơn là việc thuê nhân lực cũng có thể khiến các tổ chức tốn một khoản ngân sách kha khá. Việc hỗ trợ nhân viên không chỉ đòi hỏi phải trả công cho công việc hàng ngày mà còn phải hỗ trợ họ về nhu cầu giáo dục và chứng chỉ liên tục. Là một chuyên gia an ninh mạng, việc luôn cập nhật thông tin là điều rất khó khăn, đặc biệt là khi liên quan đến sự đổi mới liên tục mà chúng ta đã đề cập trong suốt cuộc thảo luận cho đến nay.
Các công cụ bảo mật dựa trên AI có thể đảm nhiệm vai trò hỗ trợ với đội ngũ ít nhân sự hơn. Trong khi đội ngũ nhân viên này sẽ cần theo kịp các lĩnh vực tiên tiến nhất về AI và máy học, thì việc tiết kiệm chi phí và thời gian sẽ đi kèm với nhu cầu về nhân sự ít hơn.
Khả năng thích nghi
Khả năng thích ứng không phải là mối quan tâm rõ ràng như các điểm khác đã đề cập nhưng có thể thay đổi đáng kể khả năng bảo mật của một tổ chức. Các nhóm nhân sự có thể không có đủ khả năng tùy chỉnh bộ kỹ năng của mình theo các yêu cầu chuyên môn của bạn.
Nếu nhân viên không được đào tạo về các phương pháp, công cụ và hệ thống cụ thể, bạn có thể thấy hiệu quả làm việc của nhóm mình bị hạn chế. Ngay cả những nhu cầu có vẻ đơn giản như áp dụng chính sách bảo mật mới cũng có thể diễn ra chậm chạp với các nhóm có sự tham gia của con người. Đây chỉ là bản chất của con người, vì chúng ta không thể học những cách mới để làm mọi việc ngay lập tức và phải có thời gian để làm như vậy. Với các tập dữ liệu phù hợp, các thuật toán được đào tạo bài bản có thể được biến đổi thành giải pháp phù hợp dành riêng cho bạn.
An ninh mạng AI hoạt động như thế nào trong thực tế
Trí tuệ nhân tạo trong an ninh mạng được coi là siêu tập hợp các ngành như học máy và an ninh mạng học sâu, nhưng nó vẫn có vai trò riêng.
Về bản chất, AI tập trung vào “thành công” còn “độ chính xác” ít quan trọng hơn. Phản ứng tự nhiên trong việc giải quyết vấn đề phức tạp chính là mục tiêu cuối cùng. Trong quá trình thực hiện AI thực sự, các quyết định độc lập thực sự sẽ được đưa ra. Chương trình này được thiết kế để tìm ra giải pháp lý tưởng trong một tình huống, thay vì chỉ đưa ra kết luận logic cứng nhắc của tập dữ liệu.
Để giải thích rõ hơn, cách tốt nhất là hiểu cách AI hiện đại và các nguyên lý cơ bản của nó hoạt động hiện nay. Hệ thống tự động không nằm trong phạm vi của các hệ thống được triển khai rộng rãi, đặc biệt là trong lĩnh vực an ninh mạng. Nhiều người thường liên tưởng những hệ thống tự định hướng này với AI. Tuy nhiên, các hệ thống AI hỗ trợ hoặc tăng cường các dịch vụ bảo vệ của chúng ta đều thiết thực và khả dụng.
Vai trò lý tưởng của AI trong an ninh mạng là giải thích các mô hình được thiết lập bởi các thuật toán học máy. Tất nhiên, AI hiện đại vẫn chưa thể diễn giải kết quả bằng khả năng của con người. Nhiều công trình đang được thực hiện để giúp phát triển lĩnh vực này nhằm theo đuổi các khuôn khổ giống con người, nhưng AI thực sự là một mục tiêu xa vời đòi hỏi máy móc phải sử dụng các khái niệm trừu tượng trong nhiều tình huống để định hình lại chúng. Nói cách khác, mức độ sáng tạo và tư duy phản biện này không hề giống như những lời đồn về AI mà bạn vẫn nghĩ.
ML trong an ninh mạng hoạt động như thế nào trong thực tế
Các giải pháp bảo mật học máy khác với những gì mọi người hình dung về trí tuệ nhân tạo. Có thể nói, chúng là công cụ AI an ninh mạng mạnh nhất mà chúng ta có cho đến nay. Trong phạm vi của công nghệ này, các mẫu dữ liệu được sử dụng để tiết lộ khả năng một sự kiện sẽ xảy ra hay không.
Một ví dụ tuyệt vời về khả năng sử dụng máy học trong an ninh mạng đến từ Nhóm nghiên cứu và phân tích toàn cầu (GReAT) của Kaspersky , nhóm này đã sử dụng các kỹ thuật ML để phân tích dữ liệu về mối đe dọa mạng toàn cầu từ Kaspersky Security Network (KSN). Sự việc này đã phát hiện ra hàng nghìn mối đe dọa mới và tiên tiến, đến mức GReAT ghi nhận tỷ lệ phát hiện Mối đe dọa dai dẳng nâng cao tăng 25% trong nửa đầu năm 2024.
ML có phần trái ngược với AI thực sự ở một số khía cạnh. Học máy đặc biệt chú trọng đến “độ chính xác” nhưng không tập trung nhiều vào “thành công”. Điều này có nghĩa là ML tiến hành theo hướng học hỏi từ tập dữ liệu tập trung vào nhiệm vụ. Nó kết thúc bằng việc tìm ra hiệu suất tối ưu nhất của nhiệm vụ được giao. Nó sẽ theo đuổi giải pháp khả thi duy nhất dựa trên dữ liệu cho sẵn, ngay cả khi đó không phải là giải pháp lý tưởng. Với ML, không có cách diễn giải thực sự nào về dữ liệu, điều đó có nghĩa là trách nhiệm này vẫn thuộc về lực lượng đặc nhiệm của con người.
Học máy có khả năng thực hiện các nhiệm vụ tẻ nhạt như nhận dạng và điều chỉnh mẫu dữ liệu. Con người không phù hợp với những loại nhiệm vụ này vì dễ mệt mỏi và khả năng chịu đựng sự đơn điệu thấp. Vì vậy, trong khi việc giải thích phân tích dữ liệu vẫn nằm trong tay con người, máy học có thể hỗ trợ đóng khung dữ liệu thành dạng trình bày dễ đọc, dễ phân tích.
An ninh mạng học máy có nhiều hình thức khác nhau, mỗi hình thức có những lợi ích riêng:
Phân loại dữ liệu
Phân loại dữ liệu hoạt động bằng cách sử dụng các quy tắc được cài đặt sẵn để gán danh mục cho các điểm dữ liệu. Việc dán nhãn các điểm này là một phần quan trọng trong việc xây dựng hồ sơ về các cuộc tấn công, lỗ hổng và các khía cạnh khác của bảo mật chủ động. Đây là yếu tố cơ bản trong sự giao thoa giữa học máy và an ninh mạng.
Phân cụm dữ liệu
Phân cụm dữ liệu lấy các giá trị ngoại lệ của các quy tắc phân loại được thiết lập sẵn, đưa chúng vào các bộ sưu tập dữ liệu “được nhóm lại” với các đặc điểm chung hoặc tính năng kỳ lạ. Ví dụ, điều này có thể được sử dụng khi phân tích dữ liệu tấn công mà hệ thống chưa được đào tạo. Các cụm này có thể giúp xác định cách thức một cuộc tấn công xảy ra cũng như thông tin nào đã bị khai thác và phát hiện.
Các hành động được đề xuất
Các biện pháp hành động được đề xuất nâng cao các biện pháp chủ động của hệ thống bảo mật ML. Đây là những lời khuyên dựa trên các mô hình hành vi và quyết định trước đây, đưa ra các phương án hành động được gợi ý một cách tự nhiên. Điều quan trọng cần phải nhắc lại ở đây là đây không phải là quá trình ra quyết định thông minh thông qua AI tự động thực sự. Thay vào đó, đây là một khuôn khổ kết luận thích ứng có thể đạt được thông qua các điểm dữ liệu có sẵn để kết luận các mối quan hệ logic. Công cụ này có thể hỗ trợ rất nhiều cho việc ứng phó với các mối đe dọa và giảm thiểu rủi ro.
Tổng hợp khả năng
Tổng hợp khả năng cho phép tổng hợp các khả năng hoàn toàn mới dựa trên các bài học từ dữ liệu trước đó và các tập dữ liệu mới chưa quen thuộc. Điều này hơi khác so với các khuyến nghị vì nó tập trung nhiều hơn vào khả năng một hành động hoặc trạng thái của một hệ thống phù hợp với các tình huống tương tự trong quá khứ. Ví dụ, phương pháp tổng hợp này có thể được sử dụng để thăm dò trước các điểm yếu trong hệ thống của một tổ chức.
Dự báo tiên đoán
Dự báo mang tính dự đoán là quy trình mang tính tiến bộ nhất trong các quy trình thành phần của ML. Lợi ích này đạt được bằng cách dự đoán các kết quả tiềm năng thông qua việc đánh giá các tập dữ liệu hiện có. Điều này có thể được sử dụng chủ yếu để xây dựng mô hình mối đe dọa, phác thảo biện pháp phòng ngừa gian lận , bảo vệ chống vi phạm dữ liệu và là thành phần chính của nhiều giải pháp điểm cuối mang tính dự đoán.
Ví dụ về ML trong an ninh mạng
Để giải thích thêm, sau đây là một số ví dụ nhấn mạnh giá trị của máy học liên quan đến an ninh mạng:
Phân loại và tuân thủ quyền riêng tư dữ liệu
Việc bảo vệ tổ chức của bạn khỏi hành vi vi phạm luật riêng tư có thể đã trở thành ưu tiên hàng đầu trong vài năm qua. Với sự dẫn đầu của Quy định bảo vệ dữ liệu chung (GDPR) , các biện pháp pháp lý khác đã xuất hiện như Đạo luật bảo vệ người tiêu dùng California (CCPA) .
Việc quản lý dữ liệu thu thập được từ khách hàng và người dùng của bạn phải được thực hiện theo các đạo luật này, thường có nghĩa là dữ liệu này phải có thể truy cập để xóa theo yêu cầu. Hậu quả của việc không tuân thủ các điều luật này bao gồm các khoản tiền phạt lớn cũng như gây tổn hại đến danh tiếng của tổ chức bạn.
Phân loại dữ liệu có thể giúp bạn tách biệt dữ liệu nhận dạng người dùng khỏi dữ liệu ẩn danh hoặc không thể nhận dạng. Điều này giúp bạn tiết kiệm công sức lao động thủ công khi phân tích bộ sưu tập dữ liệu cũ và mới khổng lồ, đặc biệt là trong các tổ chức lớn hoặc lâu đời.
Hồ sơ bảo mật hành vi người dùng
Bằng cách tạo hồ sơ tùy chỉnh về nhân viên mạng dựa trên hành vi của người dùng, bảo mật có thể được thiết kế riêng để phù hợp với tổ chức của bạn. Mô hình này sau đó có thể thiết lập diện mạo của người dùng trái phép dựa trên các giá trị ngoại lệ trong hành vi của người dùng. Những đặc điểm tinh tế như cách gõ phím có thể hình thành nên mô hình dự đoán mối đe dọa. Với phác thảo về những kết quả có thể xảy ra do hành vi của người dùng trái phép, bảo mật ML có thể đề xuất biện pháp khắc phục được khuyến nghị để giảm thiểu bề mặt tấn công bị lộ.
Hồ sơ bảo mật hiệu suất hệ thống
Tương tự như khái niệm hồ sơ hành vi của người dùng, hồ sơ chẩn đoán tùy chỉnh về toàn bộ hiệu suất của máy tính có thể được biên soạn khi máy tính hoạt động bình thường. Việc theo dõi bộ xử lý và mức sử dụng bộ nhớ cùng với các đặc điểm như sử dụng dữ liệu internet cao có thể là dấu hiệu của hoạt động độc hại. Tuy nhiên, một số người dùng có thể thường xuyên sử dụng khối lượng dữ liệu lớn thông qua hội nghị truyền hình hoặc tải xuống các tệp phương tiện có dung lượng lớn. Bằng cách tìm hiểu hiệu suất cơ bản của hệ thống nhìn chung trông như thế nào, nó có thể thiết lập những gì hệ thống không nên trông như thế nào, tương tự như các quy tắc về hành vi của người dùng mà chúng ta đã đề cập trong ví dụ ML trước đó.
Chặn bot dựa trên hành vi
Hoạt động của bot có thể làm hao hụt băng thông của trang web. Điều này đặc biệt đúng đối với những người phụ thuộc vào lưu lượng truy cập kinh doanh trên Internet, chẳng hạn như những người có cửa hàng thương mại điện tử chuyên dụng và không có địa điểm kinh doanh cố định. Người dùng thực sự có thể có trải nghiệm chậm chạp, gây mất lưu lượng truy cập và cơ hội kinh doanh.
Bằng cách phân loại hoạt động này, các công cụ bảo mật ML có thể chặn web của bot, bất kể các công cụ được sử dụng như mạng riêng ảo có thể ẩn danh chúng. Các điểm dữ liệu về hành vi của các bên độc hại có thể giúp công cụ bảo mật máy học hình thành các mô hình dự đoán xung quanh hành vi này và chủ động chặn các địa chỉ web mới hiển thị cùng hoạt động này.
Tương lai của AI và máy học trong an ninh mạng
Bất chấp mọi lời bàn tán sôi nổi về tương lai của hình thức bảo mật này, vẫn còn những hạn chế cần lưu ý.
ML cần có tập dữ liệu nhưng có thể xung đột với luật bảo mật dữ liệu . Hệ thống phần mềm đào tạo đòi hỏi rất nhiều điểm dữ liệu để xây dựng các mô hình chính xác, điều này không phù hợp với “quyền được lãng quên”. Các thông tin nhận dạng con người của một số dữ liệu có thể gây ra vi phạm, do đó cần phải cân nhắc các giải pháp tiềm năng. Các giải pháp khắc phục có thể bao gồm việc sử dụng hệ thống khiến dữ liệu gốc gần như không thể truy cập được sau khi phần mềm đã được đào tạo. Việc ẩn danh các điểm dữ liệu cũng đang được cân nhắc, nhưng điều này cần được xem xét kỹ hơn để tránh làm sai lệch logic của chương trình.
Ngành công nghiệp này cần nhiều chuyên gia an ninh mạng AI và ML có khả năng làm việc với lập trình trong phạm vi này. Bảo mật mạng máy học sẽ được hưởng lợi rất nhiều nếu đội ngũ nhân viên có thể bảo trì và điều chỉnh khi cần thiết. Tuy nhiên, nguồn nhân lực có trình độ và được đào tạo trên toàn cầu vẫn nhỏ hơn nhu cầu to lớn về đội ngũ nhân viên có thể cung cấp các giải pháp này.
Đội ngũ con người vẫn đóng vai trò thiết yếu. Cuối cùng, tư duy phản biện và sự sáng tạo sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc ra quyết định. Như đã đề cập trước đó, ML không được chuẩn bị hoặc có khả năng thực hiện cả hai điều trên, và AI cũng vậy. Để tiếp tục chủ đề này, bạn sẽ phải sử dụng các giải pháp này để tăng cường cho các nhóm hiện có của mình.
3 mẹo để nắm bắt tương lai của an ninh mạng AI/ML
Trên con đường ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong an ninh mạng, có một số bước bạn có thể thực hiện để tiến gần hơn tới tương lai:
Đầu tư vào việc luôn hướng tới tương lai bằng công nghệ của bạn . Chi phí bị khai thác do công nghệ lạc hậu hoặc sử dụng lao động thủ công dư thừa sẽ lớn hơn nhiều khi các mối đe dọa trở nên phức tạp hơn. Đi trước một bước có thể giúp giảm thiểu một số rủi ro. Bằng cách sử dụng các giải pháp tiên tiến như Kaspersky Integrated Endpoint Security , bạn sẽ sẵn sàng thích nghi hơn.
Bổ sung AI và ML cho nhóm của bạn chứ đừng thay thế chúng . Vẫn có những lỗ hổng tồn tại vì không có hệ thống nào trên thị trường hiện nay là hoàn hảo. Vì ngay cả những hệ thống thích ứng này cũng có thể bị đánh lừa bằng các phương pháp tấn công thông minh, hãy đảm bảo nhóm CNTT của bạn học cách làm việc và hỗ trợ cơ sở hạ tầng này.
Cập nhật chính sách dữ liệu của bạn thường xuyên để tuân thủ luật pháp hiện hành . Quyền riêng tư dữ liệu đã trở thành trọng tâm của các cơ quan quản lý trên toàn cầu. Do đó, nó sẽ vẫn là một trong những mối quan tâm hàng đầu của hầu hết các doanh nghiệp và tổ chức trong tương lai gần. Hãy đảm bảo rằng bạn đang tuân thủ các chính sách mới nhất.
Kaspersky Endpoint Security đã nhận được ba giải thưởng AV-TEST cho hiệu suất, khả năng bảo vệ và khả năng sử dụng tốt nhất cho một sản phẩm bảo mật thiết bị đầu cuối của doanh nghiệp vào năm 2021. Trong mọi bài kiểm tra, Kaspersky Endpoint Security đã thể hiện hiệu suất, khả năng bảo vệ và khả năng sử dụng vượt trội dành cho doanh nghiệp.
Câu hỏi thường gặp về AI và Học máy
AI có thể được sử dụng như thế nào trong an ninh mạng?
AI trong an ninh mạng có thể được sử dụng để giám sát, phát hiện và ứng phó với mọi loại mối đe dọa mạng theo thời gian thực ảo, giảm thiểu quy mô tác động của bất kỳ mối đe dọa nào. Các quy trình phản hồi có thể được tự động hóa và dựa trên những hiểu biết mà công cụ AI tạo ra, nghĩa là các mối đe dọa có thể bị ngăn chặn bất cứ khi nào và bất cứ nơi đâu chúng tấn công, mà không cần nhiều hoặc thậm chí không cần bất kỳ hành động hoặc sự can thiệp nào của con người.
Lợi ích của AI trong ứng dụng an ninh mạng là gì?
Trí tuệ nhân tạo trong an ninh mạng có thể phát hiện và xử lý các mối đe dọa ở tốc độ và quy mô lớn hơn nhiều so với khả năng của các nhóm an ninh con người giỏi nhất. Điều này là nhờ vào khả năng phân tích các tập dữ liệu khổng lồ rất nhanh chóng, phát hiện các mô hình và xu hướng bất thường trong dữ liệu đó và tự động hóa một số quy trình lặp đi lặp lại có thể tốn thời gian và dễ xảy ra lỗi của con người của AI. Điều này không chỉ cải thiện sức mạnh an ninh mà còn giải phóng thời gian quan trọng để nhóm an ninh tập trung lại các kỹ năng và chuyên môn của mình vào những lĩnh vực cần họ nhất.
Rủi ro của AI trong an ninh mạng là gì?
Trí tuệ nhân tạo vẫn là công nghệ tương đối mới, điều đó có nghĩa là sự giám sát của con người vẫn quan trọng để đưa ra các quyết định bảo mật đúng đắn. AI vẫn chưa đủ tin cậy để hoạt động hoàn toàn độc lập. AI cũng có thể không hiệu quả trong việc phát hiện các mối đe dọa mới và mới nổi vì trí thông minh của nó dựa trên dữ liệu lịch sử liên quan đến hoạt động và các mối đe dọa trong quá khứ.
Điều quan trọng cần nhớ là tội phạm mạng có thể sử dụng AI nhiều như các nhóm bảo mật có thể sử dụng. Những kẻ xấu ngày càng sử dụng AI để tạo ra các email lừa đảo tinh vi và thậm chí tạo ra các dòng mã phần mềm độc hại . Điều này làm cho việc hỗ trợ AI và máy học trong phòng thủ an ninh mạng trở nên quan trọng hơn nữa.
Liệu AI có thay thế công việc trong lĩnh vực an ninh mạng không?
AI sẽ không thay thế hoàn toàn công việc trong lĩnh vực an ninh mạng, nhưng nó sẽ dần dần định nghĩa lại những gì mà các chuyên gia an ninh con người cần phải làm. Nhiều nhiệm vụ lặp đi lặp lại và nhàm chán mà trước đây các nhóm an ninh phải xử lý giờ đây có thể được xử lý bằng công nghệ AI và tự động hóa, nghĩa là họ có thể làm việc ở những lĩnh vực tạo ra giá trị khác. Con người cũng cần phải quản lý và giám sát các công cụ AI, đảm bảo chúng hoạt động bình thường, không có bất kỳ thành kiến nào và đưa ra những hiểu biết và phản hồi đúng đắn.
Các bài viết liên quan:
