Mạng internet, cùng với sự phát triển của công nghệ kỹ thuật số, đã tạo ra một thế giới liên kết tạo điều kiện thuận lợi cho sự tiện lợi và phát triển. Nhưng cũng chính sự liên kết này đã đưa ra những mối đe dọa mới và đó là nơi trí tuệ nhân tạo (AI) đang nổi lên như một cách để chúng ta đối phó với những thách thức phức tạp của an ninh mạng.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách mà AI đang chuyển đổi cách chúng ta nghĩ về và ứng phó với an ninh mạng. Chúng ta sẽ thảo luận về những cách AI được sử dụng để phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công mạng, cải thiện khả năng dự đoán và tối ưu hóa các phương pháp bảo mật.
1. Khái niệm về AI.
Trí Tuệ Nhân Tạo (Artificial Intelligence – AI) là một lĩnh vực của khoa học máy tính tập trung vào việc tạo ra máy tính và hệ thống máy tính có khả năng thực hiện các nhiệm vụ mà thông thường đòi hỏi sự “hiểu biết” hoặc “trí tuệ” như của con người. Mục tiêu chính của AI là phát triển các chương trình máy tính hoặc máy tính thông minh có khả năng học hỏi, tự động hoá quyết định, phân tích dữ liệu, và thực hiện các tác vụ cụ thể mà trước đây chỉ có con người mới có thể thực hiện.
2. Cách tiếp cận truyền thống đối với an ninh mạng trước khi AI được sử dụng.
Trước khi AI ra đời, an ninh mạng truyền thống chủ yếu dựa vào các hệ thống phát hiện dựa trên chữ ký. Các hệ thống này hoạt động bằng cách so sánh lưu lượng đến với cơ sở dữ liệu về các mối đe dọa đã biết hoặc chữ ký mã độc. Khi tìm thấy sự phù hợp, hệ thống sẽ kích hoạt cảnh báo và thực hiện hành động để chặn hoặc cách ly mối đe dọa.
Mặc dù cách tiếp cận này có hiệu quả đối với các mối đe dọa đã biết, nhưng nó không hiệu quả đối với các mối đe dọa mới và chưa biết. Tội phạm mạng có thể dễ dàng vượt qua các hệ thống phát hiện dựa trên chữ ký bằng cách sửa đổi mã hoặc tạo các biến thể phần mềm độc hại mới chưa có trong cơ sở dữ liệu.
Các hệ thống phát hiện dựa trên chữ ký có thể tạo ra một số lượng lớn thông báo sai, vì lưu lượng truy cập hợp pháp có thể bị gắn là độc hại nếu nó tình cờ chia sẻ các đặc điểm tương tự với một mối đe dọa đã biết. Điều này dẫn đến việc các nhà phân tích bảo mật dành một lượng thời gian đáng kể để điều tra các thông tin xác thực sai, điều này có thể làm cạn kiệt tài nguyên.
An ninh mạng truyền thống cũng dựa trên phân tích thủ công. Các nhà phân tích bảo mật sẽ điều tra thủ công các cảnh báo và nhật ký bảo mật, tìm kiếm các mẫu hoặc chỉ báo về vi phạm bảo mật. Quá trình này tốn nhiều thời gian và thường dựa vào chuyên môn của nhà phân tích bảo mật để xác định các mối đe dọa.
Các hệ thống hoạt động bằng cách thiết lập các quy tắc hoặc chính sách xác định hành vi có thể chấp nhận được trên mạng. Nếu lưu lượng truy cập vi phạm các quy tắc này, nó sẽ kích hoạt cảnh báo. Mặc dù các hệ thống dựa trên quy tắc có thể hiệu quả trong một số tình huống nhất định, nhưng chúng thường không linh hoạt và không thể thích ứng với các mối đe dọa mới và đang nổi lên.
Cách tiếp cận truyền thống đối với an ninh mạng trước khi AI được giới thiệu phần lớn là phản ứng, dựa vào phân tích thủ công, hệ thống phát hiện dựa trên chữ ký và hệ thống dựa trên quy tắc. Cách tiếp cận này thường không hiệu quả trước các mối đe dọa mới và chưa biết, đồng thời nó có thể tạo ra một số lượng lớn thông tin xác thực sai, điều này có thể làm cạn kiệt tài nguyên.
3. AI khác với các phương pháp tiếp cận truyền thống đối với an ninh mạng như thế nào
Như chúng ta vừa thảo luận, các phương pháp tiếp cận truyền thống đối với an ninh mạng chủ yếu dựa vào các hệ thống phát hiện dựa trên dấu hiệu chỉ hiệu quả trước các mối đe dọa đã biết. Điều này có nghĩa là các mối đe dọa mới và chưa biết có thể không bị phát hiện.
Ngược lại, các giải pháp dựa trên AI sử dụng các thuật toán học máy có thể phát hiện và phản hồi cả các mối đe dọa đã biết và chưa biết trong thời gian thực. Các thuật toán máy học được đào tạo bằng cách sử dụng lượng dữ liệu khổng lồ, bao gồm dữ liệu về mối đe dọa lịch sử và dữ liệu từ mạng và các điểm cuối, để xác định các mẫu mà con người khó nhìn thấy. Điều này cho phép các giải pháp dựa trên AI xác định và ứng phó với các mối đe dọa trong thời gian thực mà không cần sự can thiệp của con người.
Ví dụ: Thuật toán máy học có thể phân tích các mẫu lưu lượng truy cập mạng để xác định hành vi bất thường có thể chỉ ra một cuộc tấn công mạng, sau đó cảnh báo cho nhân viên an ninh hoặc thậm chí thực hiện hành động tự động để giảm thiểu mối đe dọa.
Một điểm khác khiến các giải pháp dựa trên AI khác với các phương pháp tiếp cận truyền thống là chúng được thiết kế để liên tục học hỏi và thích nghi. Khi các mối đe dọa mới xuất hiện, các thuật toán máy học có thể được đào tạo dựa trên dữ liệu mới để cải thiện khả năng phát hiện và ứng phó với các mối đe dọa này. Điều này có nghĩa là các giải pháp dựa trên AI có thể theo kịp bối cảnh các mối đe dọa đang phát triển và cung cấp khả năng bảo vệ an ninh mạng hiệu quả hơn theo thời gian.
Việc sử dụng AI trong an ninh mạng thể hiện một sự thay đổi lớn trong cách các tổ chức tiếp cận an ninh mạng. Các giải pháp dựa trên trí tuệ nhân tạo có thể cung cấp khả năng bảo vệ hiệu quả hơn trước cả các mối đe dọa đã biết và chưa biết sử dụng các thuật toán máy học để phát hiện và ứng phó với các mối đe dọa trong thời gian thực. Điều này giúp các tổ chức bảo vệ dữ liệu nhạy cảm và các hệ thống quan trọng của họ tốt hơn.
4. AI được sử dụng như thế nào trong an ninh mạng
Trí tuệ nhân tạo đang được sử dụng trong an ninh mạng để phát hiện và ứng phó với các mối đe dọa trên mạng trong thời gian thực. Các thuật toán AI có thể phân tích một lượng lớn dữ liệu và phát hiện các mẫu biểu thị mối đe dọa mạng.
4.1 Phát hiện phần mềm độc hại (Malware)
Phần mềm độc hại là một mối đe dọa đáng kể đối với an ninh mạng. Phần mềm chống vi-rút truyền thống dựa vào tính năng phát hiện dựa trên chữ ký để xác định các biến thể phần mềm độc hại đã biết.
Phát hiện dựa trên chữ ký là một kỹ thuật so sánh một tệp với cơ sở dữ liệu về các chữ ký của phần mềm độc hại đã biết và phát hiện sự trùng khớp. Kỹ thuật này chỉ hiệu quả đối với các biến thể phần mềm độc hại đã biết và có thể dễ dàng vượt qua phần mềm độc hại đã được sửa đổi để tránh bị phát hiện.
Các giải pháp dựa trên trí tuệ nhân tạo sử dụng thuật toán máy học để phát hiện và ứng phó với cả các mối đe dọa phần mềm độc hại đã biết và chưa biết. Các thuật toán máy học có thể phân tích một lượng lớn dữ liệu để xác định các mẫu và điểm bất thường mà con người khó phát hiện. Bằng cách phân tích hành vi của phần mềm độc hại, AI có thể xác định các biến thể phần mềm độc hại mới và chưa biết mà phần mềm chống vi-rút truyền thống có thể bỏ sót.
Các giải pháp phát hiện phần mềm độc hại dựa trên AI có thể được đào tạo bằng cách sử dụng cả dữ liệu được gắn nhãn và không được gắn nhãn. Dữ liệu được gắn nhãn đề cập đến dữ liệu đã được gắn thẻ với các thuộc tính cụ thể, chẳng hạn như liệu một tệp là độc hại hay lành tính. Mặt khác, dữ liệu không được gắn nhãn không được gắn thẻ và có thể được sử dụng để huấn luyện các thuật toán học máy nhằm xác định các mẫu và điểm bất thường trong dữ liệu.
Các giải pháp phát hiện phần mềm độc hại dựa trên AI có thể sử dụng nhiều kỹ thuật khác nhau để xác định phần mềm độc hại, chẳng hạn như phân tích tĩnh và phân tích động. Phân tích tĩnh liên quan đến việc phân tích các đặc điểm của tệp, chẳng hạn như kích thước, cấu trúc và mã của tệp, để xác định các mẫu và điểm bất thường. Phân tích động liên quan đến việc phân tích hành vi của tệp khi nó được thực thi để xác định các mẫu và điểm bất thường.
Các giải pháp dựa trên AI cung cấp phương pháp phát hiện phần mềm độc hại tiên tiến và hiệu quả hơn so với phần mềm chống vi-rút truyền thống. Họ có thể xác định các biến thể phần mềm độc hại mới và chưa biết mà phần mềm chống vi-rút truyền thống có thể bỏ sót.
4.2 Phát hiện lừa đảo (Phishing)
Lừa đảo là một hình thức tấn công mạng phổ biến nhắm vào các cá nhân và tổ chức. Các phương pháp phát hiện lừa đảo truyền thống thường dựa vào tính năng lọc dựa trên quy tắc hoặc danh sách đen để xác định và chặn các email lừa đảo đã biết. Những cách tiếp cận này có những hạn chế vì chúng chỉ hiệu quả đối với các cuộc tấn công đã biết và có thể bỏ lỡ các cuộc tấn công mới hoặc đang phát triển.
Các giải pháp phát hiện lừa đảo dựa trên trí tuệ nhân tạo sử dụng thuật toán máy học để phân tích nội dung và cấu trúc của email nhằm xác định các cuộc tấn công lừa đảo tiềm ẩn. Các thuật toán này có thể học hỏi từ lượng dữ liệu khổng lồ để phát hiện các mẫu và điểm bất thường cho thấy một cuộc tấn công lừa đảo.
Các giải pháp dựa trên AI cũng có thể phân tích hành vi của người dùng khi tương tác với email để xác định các cuộc tấn công lừa đảo tiềm ẩn. Ví dụ: nếu người dùng nhấp vào một liên kết đáng ngờ hoặc nhập thông tin cá nhân để phản hồi email lừa đảo, các giải pháp dựa trên AI có thể gắn cờ hoạt động đó và cảnh báo cho các nhóm bảo mật.
4.3 Phân tích logs bảo mật
Phân tích nhật ký bảo mật truyền thống dựa trên các hệ thống dựa trên quy tắc bị hạn chế về khả năng xác định các mối đe dọa mới và đang nổi lên.
Phân tích nhật ký bảo mật dựa trên AI sử dụng các thuật toán máy học có thể phân tích khối lượng lớn dữ liệu nhật ký bảo mật trong thời gian thực. Các thuật toán AI có thể phát hiện các mẫu và điểm bất thường có thể cho thấy vi phạm bảo mật, ngay cả khi không có chữ ký mối đe dọa đã biết. Sau đó, các tổ chức có thể nhanh chóng xác định và ứng phó với các sự cố bảo mật tiềm ẩn, giảm nguy cơ vi phạm dữ liệu và các sự cố bảo mật khác.
Phân tích nhật ký bảo mật dựa trên AI cũng có thể giúp các tổ chức xác định các mối đe dọa nội bộ tiềm ẩn. Bằng cách phân tích hành vi của người dùng trên nhiều hệ thống và ứng dụng, thuật toán AI có thể phát hiện hành vi bất thường có thể chỉ ra các mối đe dọa nội bộ, chẳng hạn như truy cập trái phép hoặc truyền dữ liệu bất thường. Sau đó, các tổ chức có thể thực hiện hành động để ngăn chặn vi phạm dữ liệu và các sự cố bảo mật khác trước khi chúng xảy ra.
Phân tích nhật ký bảo mật dựa trên AI cung cấp cho các tổ chức một công cụ mạnh mẽ để xác định các mối đe dọa tiềm ẩn và thực hiện hành động để giảm thiểu chúng.
4.3 Network Security
Các thuật toán AI có thể được đào tạo để giám sát các mạng về hoạt động đáng ngờ, xác định các mẫu lưu lượng truy cập bất thường và phát hiện các thiết bị không được phép kết nối mạng.
AI có thể cải thiện an ninh mạng thông qua phát hiện bất thường. Điều này liên quan đến việc phân tích lưu lượng mạng để xác định các mẫu nằm ngoài định mức. Bằng cách phân tích dữ liệu lưu lượng truy cập lịch sử, các thuật toán AI có thể tìm hiểu điều gì là bình thường đối với một mạng cụ thể và xác định lưu lượng truy cập bất thường hoặc đáng ngờ. Điều này có thể bao gồm việc sử dụng cổng bất thường, sử dụng giao thức bất thường hoặc lưu lượng truy cập từ các địa chỉ IP đáng ngờ.
AI cũng có thể cải thiện an ninh mạng bằng cách giám sát các thiết bị trên mạng. Các thuật toán AI có thể được đào tạo để phát hiện các thiết bị không được phép kết nối mạng và cảnh báo cho các nhóm bảo mật về các mối đe dọa tiềm ẩn.
Ví dụ: nếu một thiết bị mới được phát hiện trên mạng chưa được bộ phận CNTT cho phép, hệ thống AI có thể gắn cờ thiết bị đó là một rủi ro bảo mật tiềm ẩn. AI cũng có thể được sử dụng để giám sát hành vi của các thiết bị trên mạng, chẳng hạn như các kiểu hoạt động bất thường, nhằm phát hiện các mối đe dọa tiềm ẩn.
4.5 Bảo mật điểm cuối (Endpoint Security)
Các thiết bị đầu cuối, chẳng hạn như máy tính xách tay và điện thoại thông minh, thường là mục tiêu của tội phạm mạng. Phần mềm chống vi-rút truyền thống dựa trên tính năng phát hiện dựa trên chữ ký, chỉ có thể phát hiện các biến thể phần mềm độc hại đã biết. AI có thể phát hiện các biến thể phần mềm độc hại chưa biết bằng cách phân tích hành vi của chúng.
Các giải pháp bảo mật điểm cuối dựa trên AI sử dụng các thuật toán máy học để phân tích hành vi của điểm cuối và phát hiện các mối đe dọa tiềm ẩn. Ví dụ: giải pháp bảo mật điểm cuối dựa trên AI có thể quét tệp để tìm phần mềm độc hại và cách ly mọi tệp đáng ngờ. Nó cũng có thể giám sát hoạt động của điểm cuối và phát hiện hành vi bất thường có thể chỉ ra mối đe dọa bảo mật.
Các giải pháp bảo mật điểm cuối dựa trên AI cũng có thể chặn các nỗ lực truy cập trái phép và ngăn kẻ tấn công giành quyền truy cập vào dữ liệu nhạy cảm. Một lợi thế chính của các giải pháp bảo mật điểm cuối dựa trên AI là khả năng thích ứng và phát triển theo thời gian. Khi các mối đe dọa trên mạng phát triển và trở nên tinh vi hơn, các thuật toán AI có thể học hỏi từ dữ liệu mới và xác định các mẫu mới cho biết các mối đe dọa tiềm ẩn. Điều này có nghĩa là các giải pháp bảo mật điểm cuối dựa trên AI có thể cung cấp khả năng bảo vệ tốt hơn trước các mối đe dọa mới và chưa biết so với phần mềm chống vi-rút truyền thống.
Các giải pháp bảo mật điểm cuối dựa trên AI cung cấp khả năng bảo vệ theo thời gian thực. Các thuật toán AI có thể phân tích hành vi của điểm cuối trong thời gian thực và cảnh báo các nhóm bảo mật về các mối đe dọa tiềm ẩn. Điều này có nghĩa là các nhóm bảo mật có thể ứng phó với các mối đe dọa nhanh hơn và ngăn chúng gây ra thiệt hại.