Công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) là những công nghệ đang hỗ trợ rất mạnh mẽ cho các giải pháp bảo vệ ATTTM. Điều này thể hiện rõ ràng qua sự tăng trưởng của AI và ML trong lĩnh vực ATTTM. Theo nghiên cứu của Meticulous Research, thị trường trí tuệ nhân tạo trong ATTTM dự kiến sẽ đạt 46,3 tỷ USD vào năm 2027.
Trang CIO Insight cho biết công nghệ AI cải thiện đáng kể tình hình ATTTM của doanh nghiệp bằng cách áp dụng công nghệ để giúp xác định, cô lập hoặc khắc phục các mối đe dọa ATTTM tiềm ẩn xâm nhập vào hệ thống của doanh nghiệp.
4 lợi ích khi sử dụng trí tuệ nhân tạo trong an toàn thông tin mạng
Dưới đây là một số lợi ích hữu hình mà các công nghệ AL/ML mang lại cho ATTM:
Công nghệ trở nên tốt hơn theo thời gian: Khi AI/ML học hỏi hành vi của mạng doanh nghiệp và ngày càng nhận ra nhiều mẫu sử dụng trên mạng theo thời gian, tin tặc sẽ khó xâm nhập vào hệ thống của doanh nghiệp hơn.
AI/ML có thể xử lý nhiều dữ liệu: Tường lửa NGFW có thể quét hàng trăm nghìn tệp hàng ngày mà không làm giảm tốc độ dịch vụ đối với người dùng mạng. NGFW (Next-generation Firewall) là công nghệ tường lửa thế hệ thứ ba, dựa trên phần cứng hoặc phần mềm, có khả năng phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công tinh vi bằng cách thực thi chính sách bảo mật ở mức độ ứng dụng, giao thức và cổng.
Thời gian phát hiện và phản hồi nhanh hơn: Sử dụng phần mềm AI/ML trong tường lửa và công cụ chống phần mềm độc hại trên máy tính xách tay hoặc máy tính để bàn sẽ mang lại hiệu quả cao hơn và phản ứng nhanh hơn trước các mối đe dọa, hạn chế sự can thiệp của con người.
Bảo mật tổng thể tốt hơn: AI/ML cung cấp khả năng bảo vệ ở cấp độ vĩ mô và vi mô, khiến phần mềm độc hại rất khó xâm nhập vào mạng doanh nghiệp. Điều này giải phóng các nhóm CNTT để họ có thể tập trung đối phó với các mối đe dọa phức tạp hơn, cải thiện tình hình bảo mật tổng thể.
Cách AI ngăn chặn các cuộc tấn công mạng
Trí tuệ nhân tạo giúp bảo vệ ATTTM ở cả cấp độ vĩ mô và vi mô. Từ góc độ vĩ mô, một ví dụ điển hình là cách tường lửa thế hệ tiếp theo (NGFW) bảo vệ doanh nghiệp. Các thuật toán ML nhúng phát hiện và chặn các tệp đáng ngờ. Cụ thể, thuật toán ML được sử dụng để phát hiện các hành vi cụ thể của một tệp; nếu tệp đáp ứng các ngưỡng cụ thể, tệp sẽ được tách biệt và phân tích.
Mỗi lần sử dụng thuật toán ML, tường lửa NGFW học hỏi từ các hành vi được phân tích trước đó và trở nên thành thạo hơn trong việc phát hiện các tệp đáng ngờ. Bằng cách này, tường lửa NGFW không sử dụng bất kỳ công cụ ngoại tuyến nào và không làm chậm thông lượng mạng, vì vậy người dùng không gặp phải độ trễ trong thời gian phản hồi mạng.
Từ quan điểm vi mô, cấp thiết bị, công cụ chống phần mềm độc hại sử dụng các phương pháp phát hiện dựa trên phân tích heuristic. Heuristic là các kỹ thuật dựa trên kinh nghiệm để giải quyết vấn đề, học hỏi hay khám phá nhằm đưa ra giải pháp. Tóm lại, AI xác định phần mềm độc hại tiềm ẩn mà nó chưa từng thấy trước đây.
Trong khi đó, phần mềm chống virus hoạt động theo cách khác. Phần mềm chống virus sử dụng tính năng phát hiện dựa trên chữ ký, có nghĩa là nó sử dụng phép so sánh chữ ký đã xác định trước đó của một loại virus đã biết trong cơ sở dữ liệu chữ ký. Nếu phần mềm chống virus chưa bao giờ nhìn thấy loại virus này, nó sẽ không ngăn chặn mối đe dọa mạng.
Làm thế nào để AI giải quyết các thách thức về an toàn thông tin mạng?
Tính đến tháng 6/2020, đã có gần 16 tỷ vụ vi phạm ATTTM được ghi nhận. Hơn nữa, trong khoang 100 email thì có một email lừa đảo. AI và ML có thể theo dõi hàng nghìn nguồn lừa đảo khác nhau, bao gồm khả năng phân biệt giữa các trang web lừa đảo và hợp lệ.
Triển khai AI/ML trên các thiết bị mạng và phát hiện dựa trên heuristics trên các thiết bị của người dùng cuối, các cuộc tấn công zero day sẽ gặp khó khăn khi thâm nhập vào mạng doanh nghiệp. Nhìn chung, AI và ML làm tăng đáng kể khả năng phản hồi và độ tin cậy trong thời gian hoạt động của mạng doanh nghiệp.
Những lo ngại khi ứng dụng AI trong an toàn thông tin mạng
AI không phải là không có những hạn chế. Nếu không có các bộ dữ liệu đa dạng và phong phú để thử nghiệm, Al có thể đưa ra kết quả dương tính giả và không chính xác. Nếu AI chặn một tệp doanh nghiệp bắt buộc, nó có thể ảnh hưởng đến các quy trình và hoạt động kinh doanh. Ngoài ra, có thể tốn nhiều thời gian để thu thập tất cả các tập dữ liệu để thực hiện kiểm tra kỹ lưỡng cho phép AI tìm hiểu các điểm bất thường hợp lệ.
AI cũng có thể được tội phạm mạng sử dụng để đưa vào các mô hình dữ liệu có lợi cho kẻ tấn công. Tin tặc có thể xây dựng hình ảnh đối nghịch để xâm nhập bảo mật Face ID và làm lộ mạng doanh nghiệp.
Tương lai của trí tuệ nhân tạo trong an toàn thông tin mạng là gì?
Do có những hạn chế như trên nên các công nghệ AI tiên tiến hơn đang được triển khai để giảm thiểu các cuộc tấn công. Một trong những công cụ đó là Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP). NLP dựa vào học máy để phát triển các quy tắc bằng cách phân tích các tập dữ liệu mẫu. Một khái niệm khác được sinh ra từ AI là Học sâu (Deep Learning), kết hợp AI và ML để thu thập kiến thức theo cách con người làm.
Deep Learning có thể được sử dụng để phát hiện và ngăn chặn các mối đe dọa hợp pháp trên không gian mạng đồng thời giảm đáng kể hiện tượng dương tính giả.
Deep Learning sử dụng mạng nơ-ron, là một bộ nhớ cache của các thuật toán được mô hình hóa để bắt chước bộ não con người. Mạng nơron bao gồm hàng triệu tham số để phân loại và nhận dạng các tập dữ liệu và các mẫu. Deep Learning được sử dụng trong các thiết bị mạng và công cụ chống phần mềm độc hại để phát hiện và ngăn chặn các mối đe dọa hợp pháp trên không gian mạng đồng thời giảm đáng kể hiện tượng dương tính giả.
Trong khi đó, xử lý ngôn ngữ tự nhiên NLP giúp các hệ thống dễ dàng phát hiện và xác định thư rác và các kỹ thuật xã hội khác bằng cách học các hình thức giao tiếp và các mẫu ngôn ngữ.
Trí tuệ nhân tạo là nền tảng của ML, NLP và Deep Learning, và tất cả chúng đều góp phần cải thiện thế trận an ninh mạng của tổ chức. Không nghi ngờ gì nữa, những công cụ này rất cần thiết để bảo vệ các doanh nghiệp trong tương lai./.
.png "5 lý do để tăng cường bảo mật mạng")
