ChatGPT, công nghệ ngôn ngữ tự nhiên và những thay đổi trong an ninh mạng

“

Tóm tắt:

* Các ứng dụng của ChatGPT trong an ninh mạng

Phát hiện lừa đảo và tấn công sử dụng kỹ nghệ xã hội; Ứng phó lại các sự cố an ninh mạng một cách tự động; Phát hiện và ngăn chặn xâm nhập mạng bất hợp pháp; Quản lý lỗ hổng bảo mật.

* Ưu điểm của ChatGPT trong an ninh mạng

Cải thiện độ chính xác và hiệu quả; Tương tác giống con người; Khả năng mở rộng và linh hoạt.

* Những thách thức và hạn chế của ChatGPT trong an ninh mạng

Thiếu khả năng giải thích; Kiến thức hạn chế về an ninh mạng; Sự phụ thuộc vào dữ liệu đào tạo chất lượng cao.

Về cơ bản, ChatGPT là một chương trình máy tính có thể hiểu và “nói chuyện” với chúng ta theo cách rất gần với việc trò chuyện với con người ở đời thực. Nó là một ứng dụng rất thông minh và hiểu biết khoảng 175 tỷ mẩu thông tin và có thể nhớ lại bất kỳ thông tin nào gần như ngay lập tức.

Sức mạnh và khả năng tuyệt đối của ChatGPT đã thúc đẩy trí tưởng tượng của công chúng về những gì có thể xảy ra với AI. Đã có rất nhiều suy đoán về việc nó sẽ tác động như thế nào đến công việc của con người, từ dịch vụ khách hàng đến lập trình máy tính. Bài báo này tập trung phân tích vai trò của nó đối với lĩnh vực an ninh mạng. ChatGPT có khả năng dẫn đến sự gia tăng số lượng các cuộc tấn công mạng nhắm vào các tổ chức và cá nhân không? Hay nó trao thêm quyền lực vào tay những người có nhiệm vụ chống lại những cuộc tấn công này?

An ninh mạng là một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng, cần thiết để bảo vệ các hệ thống và thông tin nhạy cảm khỏi bị truy cập, sử dụng, tiết lộ, gián đoạn, sửa đổi hoặc phá hủy trái phép.

Với sự phụ thuộc ngày càng nhiều vào công nghệ trong mọi khía cạnh của cuộc sống, tầm quan trọng của an ninh mạng chưa bao giờ lớn hơn thế. Tuy nhiên, khi công nghệ tiếp tục phát triển, thì tội phạm mạng cũng sử dụng các phương pháp và kỹ thuật để khai thác các lỗ hổng trong hệ thống và mạng.

Cách thức hoạt động của ChatGPT (Generative Pre-training Transformer)

Mô hình GPT là một mạng nơ ron trí tuệ nhân tạo được đào tạo trên tập dữ liệu văn bản lớn. Mô hình GPT nhằm mục đích hiểu các mẫu và mối quan hệ giữa các từ và cụm từ trong văn bản. Khi mô hình đã được đào tạo, nó có thể tạo văn bản mới tương tự như văn bản mà nó đã được đào tạo.

Đào tạo trước và tinh chỉnh

ChatGPT là một mô hình được đào tạo trước có thể được tinh chỉnh cho các tác vụ cụ thể. Điều này có nghĩa là mô hình đã được đào tạo trên một tập dữ liệu văn bản lớn và có thể được sử dụng cho nhiều chức năng khác nhau mà không cần đào tạo thêm.

Tuy nhiên, để tối ưu hóa mô hình cho một nhiệm vụ cụ thể, chẳng hạn như an ninh mạng, nó có thể được tinh chỉnh bằng một tập dữ liệu văn bản nhỏ hơn có liên quan đến nhiệm vụ liên quan đến an ninh mạng.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

ChatGPT sử dụng các kỹ thuật NLP để hiểu và phản hồi ngôn ngữ của con người. NLP là một lĩnh vực AI liên quan đến sự tương tác giữa máy tính và ngôn ngữ của con người. Mục tiêu của NLP là giúp máy tính có thể hiểu và phản hồi ngôn ngữ của con người theo cách tương tự như cách con người giao tiếp với nhau.

Các ứng dụng của ChatGPT trong an ninh mạng

Phát hiện lừa đảo và tấn công sử dụng kỹ nghệ xã hội

Lừa đảo và tấn công sử dụng kỹ nghệ xã hội là những kỹ thuật tấn công phổ biến được sử dụng bởi tội phạm mạng để đạt được quyền truy cập vào thông tin nhạy cảm. ChatGPT có thể phát hiện và phản hồi các kiểu tấn công này bằng cách phân tích ngôn ngữ được sử dụng trong email, tin nhắn và các hình thức giao tiếp khác.

Ví dụ: ChatGPT có thể được đào tạo trên tập dữ liệu email lừa đảo để xác định các mẫu và ngôn ngữ thường được sử dụng trong các loại tấn công này. Sau đó, nó có thể được sử dụng để phân tích các email đến và gắn cờ bất kỳ email nào có dấu hiệu lừa đảo.

Ứng phó lại các sự cố an ninh mạng một cách tự động

ChatGPT cũng có thể được sử dụng để tự động hóa quá trình ứng phó với các sự cố trong an ninh mạng. ChatGPT có thể xác định nhanh chóng và chính xác các sự cố bảo mật tiềm ẩn bằng cách phân tích lượng lớn dữ liệu và xác định các mẫu. Khi một sự cố đã được xác định, ChatGPT có thể tạo một kế hoạch ứng phó một cách tự động. Điều này giúp cải thiện đáng kể tốc độ và hiệu quả của ứng phó sự cố, cho phép các tổ chức ứng phó với các mối đe dọa nhanh hơn và hiệu quả hơn.

Phát hiện và ngăn chặn xâm nhập mạng bất hợp pháp

ChatGPT cũng có thể được sử dụng để phát hiện và ngăn chặn xâm nhập mạng. ChatGPT có thể nhanh chóng xác định các sự cố bảo mật tiềm ẩn bằng cách phân tích lưu lượng mạng và xác định các mẫu và nhanh chóng đưa ra các hành thức ngăn chặn xâm nhập.

Quản lý lỗ hổng bảo mật

ChatGPT cũng có thể được sử dụng trong quản lý lỗ hổng bảo mật mạng bằng cách phân tích lượng lớn dữ liệu và xác định các mẫu. Điều này có thể được sử dụng để xác định các lỗ hổng tiềm ẩn trong hệ thống và mạng, cho phép các tổ chức thực hiện các giải pháp vá lỗ hổng an ninh để giảm thiểu lỗ hổng bảo mật trước khi tội phạm mạng có thể khai thác.

Ưu điểm của ChatGPT trong an ninh mạng

Cải thiện độ chính xác và hiệu quả

ChatGPT có thể cải thiện độ chính xác và hiệu quả của an ninh mạng bằng cách phân tích lượng lớn dữ liệu và xác định các mẫu. Điều này cho phép nó xác định nhanh chóng và chính xác các sự cố bảo mật tiềm ẩn, giúp chúng ta ứng phó với các mối đe dọa nhanh chóng và hiệu quả hơn.

Tương tác giống con người

ChatGPT được thiết kế để hiểu và phản hồi ngôn ngữ của con người theo cách tương tự như cách con người giao tiếp với nhau. Điều này làm cho nó trở thành một công cụ lý tưởng cho an ninh mạng, vì nó có thể được sử dụng để phát hiện và ứng phó với các mối đe dọa mạng theo cách vừa chính xác vừa hiệu quả.

Khả năng mở rộng và linh hoạt

ChatGPT là một mô hình được đào tạo trước có thể được tinh chỉnh cho các tác vụ cụ thể. Điều này có nghĩa là mô hình đã được đào tạo trên một tập dữ liệu văn bản lớn và có thể được sử dụng cho nhiều chức năng khác nhau mà không cần đào tạo thêm. Điều này làm cho nó trở thành một công cụ linh hoạt và có khả năng mở rộng cao trong các ứng dụng an ninh mạng khác nhau.

Những thách thức và hạn chế của ChatGPT trong an ninh mạng

Thiếu khả năng giải thích

Một trong những thách thức chính của việc sử dụng ChatGPT trong an ninh mạng là nó là một mô hình hộp đen. Không dễ để hiểu cách mô hình đưa ra quyết định và lý do tại sao nó xác định các mẫu cụ thể. Điều này có thể khiến các chuyên gia bảo mật khó hiểu và tin tưởng vào các quyết định của mô hình.

Kiến thức hạn chế về an ninh mạng

ChatGPT là một mô hình không được thiết kế chuyên dụng cho an ninh mạng. Điều này có nghĩa là nó có thể không có kiến ​​thức chuyên sâu về an ninh mạng để giúp xác định và ứng phó với các mối đe dọa mạng cụ thể.

Sự phụ thuộc vào dữ liệu đào tạo chất lượng cao

ChatGPT chỉ tốt khi dữ liệu được đào tạo có chất lượng cao. Nếu dữ liệu đào tạo có chất lượng kém, mô hình sẽ không xác định và phản hồi chính xác các mối đe dọa trên mạng. Điều này có nghĩa là các tổ chức phải có quyền truy cập vào dữ liệu đào tạo chất lượng cao để sử dụng ChatGPT trong an ninh mạng một cách hiệu quả.

Kết luận

ChatGPT là mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến nhất do OpenAI phát triển, được thiết kế đặc biệt cho các ứng dụng hội thoại. Khả năng hiểu và phản hồi ngôn ngữ của con người theo cách tự nhiên nhất sẽ biến nó thành một công cụ lý tưởng cho an ninh mạng. ChatGPT có thể được sử dụng cho các ứng dụng an ninh mạng như phát hiện lừa đảo và tấn công sử dụng kỹ nghệ xã hội, ứng phó sự cố an ninh mạng một cách tự động, phát hiện và ngăn chặn xâm nhập mạng cũng như quản lý lỗ hổng bảo mật.

Tuy nhiên, cũng có những thách thức và hạn chế khi sử dụng ChatGPT trong an ninh mạng, chẳng hạn như thiếu khả năng giải thích, kiến ​​thức về an ninh mạng hạn chế và phụ thuộc vào dữ liệu đào tạo chất lượng cao.

Tương lai của ChatGPT trong an ninh mạng đầy hứa hẹn. Khi công nghệ tiếp tục phát triển và cải tiến, ChatGPT có thể sẽ trở thành một công cụ quan trọng đối với các tổ chức muốn bảo vệ hệ thống và mạng của họ khỏi các mối đe dọa trên mạng. Trong tương lai, ChatGPT có thể sẽ được sử dụng trên nhiều ứng dụng an ninh mạng hơn và sẽ trở nên chính xác và hiệu quả hơn nữa./.

“

Tài liệu tham khảo

[1] OpenAI. (n.d.). GPT-3: The Third Generation of Language Models. Retrieved from https://openai.com/gpt-3/

[2] Kour, A., & Singh, S. (2019). A Survey on Cyber Security and Artificial Intelligence. International Journal of Engineering and Advanced Technology, 8(5), 779-782.

[3] Arulkumaran, K., & Hare, S. R. (2019). A Brief Survey of Deep Reinforcement Learning. IEEE Signal Processing Magazine, 36(6), 26-38.

[4] Kour, A., & Singh, S. (2019). A Survey on Cyber Security and Artificial Intelligence. International Journal of Engineering and Advanced Technology, 8(5), 779-782.

[5] Zoph, B., & Le, Q. V. (2018). Neural Architecture Search with Reinforcement Learning. arXiv preprint arXiv:1611.01578.

[6] Raza, S., Shafiq, M., & Alrajeh, N. (2019). Cybersecurity and Machine Learning: A Survey. IEEE Access, 7, 162771-162791.

(Bài đăng ấn phẩm in Tạp chí TT&TT số 2 tháng 2/2023)