ỨNG DỤNG AI TRONG AN NINH MẠNG GIÚP PHÁT HIỆN TẤN CÔNG SỚM

Mục lục [Ẩn]

Ngày nay các cuộc tấn công mạng ngày càng trở nên tinh vi và nguy hiểm hơn. Từ việc đánh cắp dữ liệu cá nhân đến xâm nhập hệ thống doanh nghiệp, tội phạm mạng đang tận dụng công nghệ để thực hiện những cuộc tấn công quy mô lớn với tốc độ chóng mặt. Vậy, AI trong an ninh mạng đang được ứng dụng như thế nào? Những lợi ích mà công nghệ này mang lại? Hãy cùng AI FIRST khám phá ngay trong bài viết dưới đây!

1. AI trong an ninh mạng là gì?

AI trong an ninh mạng là việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning) vào các hệ thống bảo mật để phát hiện, phân tích và phản ứng với các mối đe dọa mạng một cách tự động và thông minh. Hệ thống an ninh mạng tích hợp AI có thể thu thập, phân tích và tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, sau đó biến dữ liệu thô thành thông tin chuyên sâu, giúp chuyên gia bảo mật đánh giá, điều tra và xử lý mối đe dọa hiệu quả hơn.
Thay vì sử dụng các phương pháp bảo mật truyền thống, AI có khả năng học hỏi từ dữ liệu, phát hiện hành vi bất thường và đưa ra phản ứng nhanh chóng trước các cuộc tấn công mới.

2. Tầm quan trọng của việc sử dụng AI trong an ninh mạng

Các cuộc tấn công mạng ngày càng tinh vi hơn, khiến các giải pháp bảo mật truyền thống không còn đủ hiệu quả. Chính vì vậy, AI đã đóng vai trò không thể thiếu trong việc nâng cao khả năng bảo vệ hệ thống trước các cuộc tấn công mạng. Dưới đây là những lý do khiến AI trở thành một yếu tố quan trọng trong việc bảo mật an ninh mạng:

Phát hiện và phản ứng nhanh với mối đe dọa: AI có thể quét hàng triệu sự kiện bảo mật mỗi giây, giúp phát hiện dấu hiệu tấn công ngay từ giai đoạn đầu.
Ngăn chặn tấn công tự động: AI có thể tự động cách ly thiết bị nhiễm mã độc, chặn truy cập bất hợp pháp mà không cần sự can thiệp của con người.
Giảm thiểu rủi ro gian lận: AI giúp phát hiện gian lận trong giao dịch tài chính bằng cách phân tích hành vi người dùng và nhận diện giao dịch bất thường. Đồng thời giảm thiểu nguy cơ gian lận thẻ tín dụng.
Phát hiện hành vi bất thường trong hệ thống: AI có thể phân tích hành vi của người dùng và thiết bị, giúp nhận diện những hoạt động khả nghi. Cảnh báo và chặn ngay lập tức các hoạt động đáng ngờ, giúp hạn chế nguy cơ mất cắp dữ liệu hoặc bị đánh cắp danh tính.

3. 10 ứng dụng của AI trong an ninh mạng

AI ngày càng thể hiện tiềm năng to lớn trong lĩnh vực an ninh mạng. Thay vì thay thế hoàn toàn các chuyên gia bảo mật, trí tuệ nhân tạo (AI) được ứng dụng như một công cụ hỗ trợ đắc lực, giúp họ làm việc nhanh hơn, chính xác hơn và hiệu quả hơn. Dưới đây là một số ứng dụng phổ biến của AI trong bảo mật an ninh mạng:

3.1. Quản lý quyền truy cập và danh tính

AI giúp cải thiện quản lý danh tính và quyền truy cập bằng cách học hỏi hành vi đăng nhập của người dùng, từ đó phát hiện bất thường và giảm nguy cơ xâm nhập trái phép.

Giám sát thói quen đăng nhập: AI theo dõi thời gian, địa điểm, thiết bị đăng nhập, phát hiện các hoạt động đáng ngờ.
Tự động yêu cầu xác thực hai yếu tố (2FA): Nếu AI phát hiện hành vi bất thường, hệ thống có thể yêu cầu xác thực bổ sung hoặc đặt lại mật khẩu.
Ngăn chặn truy cập trái phép: Khi có dấu hiệu bị xâm phạm, AI có thể tự động khóa tài khoản hoặc chặn đăng nhập để bảo vệ hệ thống.

Ví dụ thực tế: Các ngân hàng sử dụng AI để phát hiện đăng nhập gian lận, giúp bảo vệ tài khoản khách hàng khỏi tấn công.

3.2. Tăng cường bảo mật đám mây

Ngày càng nhiều doanh nghiệp sử dụng đám mây để lưu trữ và vận hành hệ thống, khiến các cuộc tấn công nhắm vào hạ tầng cloud ngày càng gia tăng. AI giúp giám sát và phát hiện các lỗ hổng bảo mật trong môi trường đa đám mây (multi-cloud).

Phát hiện truy cập trái phép: AI giám sát hoạt động truy cập vào dữ liệu đám mây và cảnh báo khi phát hiện hành vi bất thường.
Phát hiện cấu hình sai (misconfiguration detection): AI quét toàn bộ hệ thống đám mây để tìm các thiết lập bảo mật yếu và đề xuất giải pháp khắc phục.
Tự động hóa kiểm tra bảo mật: AI giúp doanh nghiệp đánh giá liên tục hệ thống cloud để đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn bảo mật.

Ví dụ thực tế: Google Cloud sử dụng AI để giám sát các ứng dụng chạy trên nền tảng đám mây và ngăn chặn các cuộc tấn công DDoS.

3.3. Bảo vệ dữ liệu quan trọng và quyền riêng tư

Dữ liệu đã trở thành tài sản quan trọng nhất của doanh nghiệp và tổ chức. Tuy nhiên, với sự gia tăng của các cuộc tấn công mạng, rò rỉ thông tin và vi phạm quyền riêng tư, việc bảo vệ dữ liệu trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết. AI giúp phát hiện, kiểm soát và bảo vệ dữ liệu quan trọng, ngăn chặn rủi ro rò rỉ hoặc đánh cắp thông tin nhạy cảm.

Tự động phát hiện và đánh dấu dữ liệu quan trọng, đảm bảo chúng được bảo vệ đúng cách.
Giám sát hành vi di chuyển dữ liệu: AI có thể phát hiện khi dữ liệu bị sao chép hoặc gửi ra khỏi tổ chức mà không có sự cho phép.
Hỗ trợ mã hóa và kiểm soát truy cập: AI có thể ngăn chặn các hành vi truy cập trái phép vào dữ liệu nhạy cảm.

Ví dụ thực tế: Các tổ chức tài chính sử dụng AI để phát hiện gian lận tài chính bằng cách theo dõi giao dịch đáng ngờ trong thời gian thực.

3.4. Giám sát và bảo vệ thiết bị đầu cuối

Thiết bị đầu cuối như máy tính cá nhân, điện thoại di động, máy chủ là mục tiêu chính của các cuộc tấn công mạng. AI giúp giám sát và bảo vệ thiết bị đầu cuối theo thời gian thực, giảm nguy cơ bị malware, ransomware hoặc tấn công lừa đảo.

Quét và giám sát toàn bộ thiết bị trong hệ thống, phát hiện các thiết bị không an toàn hoặc chưa cập nhật bảo mật.
Tự động nhận diện phần mềm độc hại (malware detection), giúp chặn các cuộc tấn công trước khi chúng gây hại.
Phát hiện dấu hiệu bất thường trong hoạt động của thiết bị, giúp nhóm bảo mật xử lý nhanh chóng các mối đe dọa.

Ví dụ thực tế: AI trong phần mềm bảo mật của Microsoft Defender có thể phát hiện và chặn ransomware ngay khi nó bắt đầu mã hóa dữ liệu.

3.5. Phát hiện và ngăn chặn tấn công mạng

Các cuộc tấn công mạng ngày càng phức tạp, khiến các hệ thống giám sát truyền thống khó phát hiện. AI giúp cải thiện khả năng phát hiện mối đe dọa và phản ứng nhanh chóng.

AI theo dõi hoạt động trên toàn bộ hệ thống mạng, máy chủ, thiết bị đầu cuối và ứng dụng để phát hiện dấu hiệu bất thường.
Phân tích dữ liệu nhật ký (log files), lưu lượng mạng (network traffic), truy cập hệ thống để phát hiện các cuộc tấn công đang diễn ra.
Sử dụng XDR (Extended Detection and Response) và SIEM (Security Information and Event Management) để phân tích dữ liệu bảo mật
Tự động hóa phản ứng với tấn công, giảm thiểu thời gian và mức độ thiệt hại. AI có thể tạm thời khóa tài khoản bị nghi ngờ bị tấn công, yêu cầu xác thực lại trước khi cho phép truy cập.

Ví dụ thực tế: Darktrace – một hệ thống AI an ninh mạng có thể phát hiện dấu hiệu xâm nhập vào hệ thống mạng và ngay lập tức cô lập thiết bị bị ảnh hưởng.

3.6. Ngăn chặn tấn công từ chối dịch vụ (DDoS)

Tấn công từ chối dịch vụ phân tán (DDoS) là một trong những phương thức tấn công mạng phổ biến nhất, có thể làm sập hệ thống máy chủ bằng cách gửi một lượng lớn yêu cầu truy cập giả mạo trong thời gian ngắn. Hậu quả của DDoS có thể khiến website, dịch vụ trực tuyến bị gián đoạn hoặc tê liệt hoàn toàn. AI giúp tăng cường khả năng phòng chống DDoS bằng cách phân tích lưu lượng truy cập, xác định các mẫu tấn công và phản ứng nhanh chóng để giảm thiểu tác động.

Phân tích và nhận diện lưu lượng bất thường: AI theo dõi lưu lượng mạng theo thời gian thực và xác định các mô hình truy cập bất thường, giúp phát hiện cuộc tấn công ngay từ giai đoạn đầu.
Phân loại và lọc botnet tấn công: Hệ thống AI có thể phân biệt giữa lưu lượng hợp pháp và botnet tấn công, từ đó chỉ cho phép các truy cập hợp lệ vào hệ thống.
Tự động điều hướng và phân phối lưu lượng: AI có thể điều hướng lượng truy cập hợp pháp sang các máy chủ phụ hoặc CDN để giảm tải, đồng thời chặn các gói tin độc hại trước khi chúng gây ra tác động tiêu cực.

Ví dụ thực tế: Google Cloud Armor AI giúp các doanh nghiệp giảm thiểu ảnh hưởng của các cuộc tấn công DDoS quy mô lớn bằng cách giám sát và tự động lọc lưu lượng độc hại trước khi chúng đến hệ thống chính.

3.7. Tự động hóa phản ứng trước sự cố bảo mật

Trong môi trường an ninh mạng hiện đại, phản ứng chậm trước một cuộc tấn công có thể dẫn đến hậu quả nghiêm trọng, từ rò rỉ dữ liệu đến gián đoạn hoạt động kinh doanh. AI giúp tự động hóa quy trình phản ứng với sự cố bảo mật, giảm thiểu thời gian xử lý và tăng cường khả năng đối phó với các mối đe dọa. Hệ thống AI không chỉ phát hiện mối nguy mà còn có thể thực hiện các biện pháp phòng ngừa và khắc phục một cách nhanh chóng mà không cần sự can thiệp của con người.

Cô lập ngay thiết bị bị nhiễm mã độc: Khi AI phát hiện một thiết bị có dấu hiệu bị nhiễm ransomware hoặc phần mềm độc hại, nó có thể ngay lập tức cách ly thiết bị khỏi hệ thống mạng để ngăn chặn sự lây lan.
Tự động khóa tài khoản nghi ngờ bị tấn công: Nếu AI nhận thấy tài khoản người dùng có dấu hiệu bị xâm nhập, nó có thể tự động khóa tài khoản tạm thời hoặc yêu cầu xác thực bổ sung để đảm bảo an toàn.
Phân tích sự cố và gửi cảnh báo cho quản trị viên: AI có thể tự động thu thập dữ liệu từ hệ thống, xác định mức độ nghiêm trọng của sự cố và đề xuất hướng xử lý phù hợp cho nhóm bảo mật.

Ví dụ thực tế: IBM QRadar AI có khả năng tự động điều tra các sự cố bảo mật, phân tích mối đe dọa và đề xuất biện pháp khắc phục nhanh chóng, giúp giảm thiểu rủi ro trước khi thiệt hại xảy ra.

3.8. Quản lý rủi ro và dự đoán lỗ hổng bảo mật

Mỗi hệ thống công nghệ thông tin đều tiềm ẩn các lỗ hổng bảo mật có thể bị hacker khai thác. Nếu không phát hiện và xử lý kịp thời, những lỗ hổng này có thể dẫn đến rủi ro bị xâm nhập, đánh cắp dữ liệu hoặc phá hủy hệ thống. AI giúp doanh nghiệp chủ động phát hiện rủi ro trước khi xảy ra sự cố, từ đó có biện pháp ngăn chặn kịp thời.

AI có thể quét toàn bộ hệ thống để tìm kiếm các lỗ hổng bảo mật tiềm ẩn, ngay cả khi chúng chưa từng bị khai thác trước đó.
Sử dụng học máy (Machine Learning) và phân tích hành vi, AI có thể phát hiện các điểm yếu trong mã nguồn phần mềm hoặc cấu hình hệ thống.
AI giúp tự động kiểm tra bảo mật, đề xuất các bản vá lỗi và khắc phục lỗ hổng trước khi hacker kịp khai thác.
Hỗ trợ mô phỏng tấn công bảo mật (penetration testing) để xác định các rủi ro có thể xảy ra.

Ví dụ thực tế: Nền tảng bảo mật của Palo Alto Networks sử dụng AI để quét và phát hiện phần mềm có mã độc ngay cả khi nó chưa có trong danh sách black-list, giúp doanh nghiệp ngăn chặn nguy cơ từ các cuộc tấn công zero-day.

3.9. Bảo vệ email và chống lừa đảo

Email vẫn là một trong những phương thức tấn công phổ biến nhất của hacker. Các email lừa đảo (phishing) thường được thiết kế tinh vi để giả mạo ngân hàng, tổ chức tài chính hoặc đối tác doanh nghiệp nhằm đánh cắp thông tin đăng nhập, tài khoản hoặc dữ liệu quan trọng. AI giúp tự động phát hiện và ngăn chặn các email độc hại này trước khi chúng tiếp cận người dùng.

AI quét nội dung email, phân tích từ ngữ, cách viết và định dạng để phát hiện dấu hiệu giả mạo.
Kiểm tra địa chỉ người gửi, liên kết trong email, file đính kèm để xác định rủi ro.
Học hỏi từ các cuộc tấn công phishing trước đó để nâng cao khả năng nhận diện email độc hại mới.
Tự động chuyển email đáng ngờ vào thư mục spam hoặc cảnh báo người dùng trước khi mở email chứa rủi ro.

Ví dụ thực tế: AI trong Gmail giúp lọc và giảm hơn 99,9% email spam và phishing, bảo vệ hàng triệu người dùng khỏi các cuộc tấn công lừa đảo mỗi ngày.

3.10. Giám sát và bảo vệ hệ thống đám mây

Khi ngày càng nhiều doanh nghiệp chuyển sang sử dụng các nền tảng đám mây để lưu trữ và xử lý dữ liệu, nguy cơ bị tấn công vào hệ thống cloud cũng gia tăng. Hacker có thể khai thác lỗ hổng trong các dịch vụ đám mây để truy cập trái phép hoặc đánh cắp dữ liệu quan trọng. AI đóng vai trò quan trọng trong việc bảo vệ và giám sát toàn bộ hạ tầng đám mây.

AI theo dõi mọi hoạt động truy cập vào hệ thống cloud, phát hiện hành vi đáng ngờ và cảnh báo quản trị viên ngay lập tức.
Phát hiện và khắc phục cấu hình sai, một trong những nguyên nhân hàng đầu dẫn đến rò rỉ dữ liệu trên đám mây.
Giúp doanh nghiệp tự động kiểm tra bảo mật, đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn an toàn thông tin như GDPR, ISO 27001.
Sử dụng AI để ngăn chặn các cuộc tấn công DDoS trên nền tảng cloud, bảo vệ hiệu suất và tính ổn định của hệ thống.

Ví dụ thực tế: Google Chronicle, một nền tảng bảo mật sử dụng AI, giúp doanh nghiệp giám sát các ứng dụng chạy trên Google Cloud, phát hiện truy cập trái phép và chặn các cuộc tấn công ngay từ giai đoạn đầu.

5. Thách thức khi triển khai AI trong an ninh mạng và cách khắc phục

Mặc dù AI mang lại nhiều lợi ích trong bảo mật an ninh mạng, nhưng việc triển khai công nghệ này cũng đi kèm với nhiều thách thức lớn. Dưới đây là 5 thách thức chính khi áp dụng AI trong an ninh mạng và cách khắc phục.

5.1. Dữ liệu không đủ chất lượng để huấn luyện AI

Thách thức

AI cần một lượng dữ liệu lớn để học hỏi và đưa ra quyết định chính xác. Tuy nhiên, trong lĩnh vực an ninh mạng, dữ liệu về các cuộc tấn công thường rất hạn chế hoặc không đầy đủ. Ngoài ra, dữ liệu có thể chứa nhiễu, sai lệch hoặc không phản ánh đúng thực tế, dẫn đến AI đưa ra cảnh báo sai hoặc bỏ sót mối đe dọa.

Cách khắc phục:

Tăng cường dữ liệu đào tạo bằng cách kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cả các tổ chức an ninh mạng lớn, cơ sở dữ liệu mã độc mở, và các hệ thống SIEM (Security Information and Event Management).
Sử dụng AI tự học (Self-Supervised Learning) để giúp mô hình học hỏi ngay cả khi dữ liệu có giới hạn.
Làm sạch dữ liệu và loại bỏ thông tin không chính xác trước khi huấn luyện AI để đảm bảo tính chính xác cao.

5.2. Tấn công nhắm vào AI

Thách thức

Hacker có thể tấn công AI bằng cách đánh lừa mô hình thông qua các mẫu dữ liệu giả mạo hoặc thao túng đầu vào để khiến AI đưa ra kết quả sai lệch. Ví dụ: Một AI phát hiện mã độc có thể bị đánh lừa nếu hacker tạo ra phần mềm độc hại có mẫu giống như phần mềm hợp pháp.

Cách khắc phục:

Tăng cường bảo mật cho mô hình AI bằng cách sử dụng các phương pháp học sâu chống tấn công (Adversarial Training).
Kết hợp AI với các phương pháp bảo mật truyền thống, thay vì chỉ dựa vào AI để ra quyết định.
Liên tục cập nhật mô hình AI để thích nghi với các kỹ thuật tấn công mới của hacker.

5.3. Cảnh báo sai và quá tải thông tin

Thách thức

AI có thể cảnh báo sai (False Positive), khiến đội ngũ bảo mật bị quá tải với các cảnh báo không cần thiết. Ngược lại, nếu AI bỏ sót một cuộc tấn công thực sự (False Negative), nó có thể gây hậu quả nghiêm trọng.

Cách khắc phục:

Tối ưu hóa thuật toán AI bằng cách cải thiện độ chính xác của mô hình và giảm thiểu các cảnh báo sai.
Kết hợp AI với quy trình kiểm tra của con người để xác thực các cảnh báo quan trọng.
Tạo hệ thống ưu tiên cảnh báo thông minh, chỉ hiển thị các mối đe dọa có rủi ro cao nhất.

5.4. Chi phí triển khai cao

Thách thức

Việc áp dụng AI vào an ninh mạng yêu cầu đầu tư lớn về hạ tầng, phần mềm và nhân sự, khiến các doanh nghiệp nhỏ gặp khó khăn trong việc triển khai. Ngoài ra, AI cũng tiêu tốn tài nguyên tính toán cao, gây áp lực lên hệ thống CNTT.

Cách khắc phục:

Sử dụng các nền tảng AI trên đám mây thay vì tự xây dựng hệ thống AI từ đầu. Điều này giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí phần cứng và bảo trì.
Triển khai AI theo từng giai đoạn, tập trung vào các khu vực có rủi ro cao trước.
Kết hợp AI với các giải pháp bảo mật truyền thống để giảm chi phí vận hành.

5.5. Thiếu chuyên gia AI và an ninh mạng

Thách thức

AI trong an ninh mạng yêu cầu đội ngũ có chuyên môn cao để thiết lập, giám sát và tối ưu hệ thống. Tuy nhiên, nguồn nhân lực giỏi về cả AI lẫn bảo mật mạng rất khan hiếm, gây khó khăn cho doanh nghiệp trong việc triển khai và vận hành AI hiệu quả.

Cách khắc phục:

Tận dụng AI tự động hóa để giảm bớt sự phụ thuộc vào con người, giúp doanh nghiệp có thể sử dụng AI ngay cả khi thiếu chuyên gia bảo mật.
Đào tạo nhân sự nội bộ, kết hợp với việc sử dụng các giải pháp AI có giao diện thân thiện để đội ngũ IT có thể dễ dàng sử dụng.
Hợp tác với các nhà cung cấp dịch vụ AI bảo mật thay vì tự phát triển hệ thống AI từ đầu.

6. Xu hướng của AI an ninh mạng trong tương lai

Trong những năm tới, AI sẽ trở nên ngày càng chính xác hơn trong việc phát hiện và ngăn chặn các mối đe dọa an ninh mạng, giảm đáng kể tình trạng nhận diện sai. Dưới đây là những xu hướng AI trong an ninh mạng đáng mong đợi trong thời gian tới.

6.1. AI kết hợp với Zero Trust

Trong mô hình Zero Trust, không có thiết bị, người dùng hay ứng dụng nào được mặc định là đáng tin cậy, ngay cả khi chúng nằm trong hệ thống nội bộ. Điều này có nghĩa là mọi yêu cầu truy cập đều phải được xác minh liên tục, và AI đóng vai trò trung tâm trong việc thực hiện mô hình này một cách hiệu quả. AI có thể giám sát hành vi đăng nhập, cách sử dụng hệ thống và thiết bị của người dùng, phát hiện các hành vi bất thường và tự động chặn các truy cập trái phép.

6.2. AI dự đoán tấn công mạng trước khi xảy ra

AI không còn chỉ dừng lại ở việc phát hiện và phản ứng với các cuộc tấn công, mà đang tiến một bước xa hơn, dự đoán trước các mối đe dọa an ninh mạng ngay cả khi chúng chưa xảy ra. AI có thể xác định các mẫu tấn công tiềm ẩn và cung cấp cảnh báo sớm để doanh nghiệp có thể chủ động tăng cường bảo mật. Ngoài ra, AI cũng liên tục cập nhật các thuật toán học máy để dự đoán các cuộc tấn công zero-day, tức là những lỗ hổng bảo mật chưa từng được phát hiện trước đó, giúp tổ chức chuẩn bị tốt hơn trước những nguy cơ tiềm ẩn.

6.3. AI và tự động hóa phản hồi sự cố

Một trong những xu hướng quan trọng của AI trong an ninh mạng là tự động hóa phản hồi sự cố, giúp giảm thiểu sự can thiệp của con người và tăng tốc độ xử lý các mối đe dọa. Khi phát hiện một tài khoản bị xâm nhập, AI có thể tự động khóa tài khoản, ngăn chặn hacker tiếp tục sử dụng nó để thực hiện các hành động độc hại. Nếu AI phát hiện phần mềm độc hại hoặc ransomware trong hệ thống, nó có thể cách ly máy tính bị nhiễm, chặn kết nối mạng, ngăn chặn lây lan sang các thiết bị khác.

6.4. AI bảo vệ hệ thống IoT

Sự phát triển nhanh chóng của các thiết bị IoT như camera an ninh, router, thiết bị y tế thông minh, hệ thống smart home đã tạo ra một bề mặt tấn công khổng lồ cho hacker. AI đóng vai trò quan trọng trong việc giám sát và bảo vệ các thiết bị IoT khỏi các cuộc tấn công mạng.
AI có thể theo dõi lưu lượng mạng của thiết bị IoT, phát hiện khi một thiết bị bị kiểm soát bởi hacker hoặc có hành vi bất thường. Một trong những mối đe dọa lớn nhất đối với IoT là botnet, nơi hacker sử dụng hàng ngàn thiết bị IoT để thực hiện các cuộc tấn công DDoS. AI có thể nhận diện và chặn các thiết bị IoT bị nhiễm mã độc, ngăn chặn chúng tham gia vào các cuộc tấn công. Ngoài ra, AI giúp tự động cập nhật firmware của thiết bị IoT, giúp vá lỗ hổng bảo mật mà không cần con người can thiệp.

6.5. AI phát hiện tấn công deepfake & giả mạo danh tính

Sự phát triển của deepfake và các công nghệ giả mạo danh tính đã tạo ra một mối đe dọa nghiêm trọng đối với an ninh mạng. Hacker có thể sử dụng deepfake để tạo ra video hoặc giọng nói giả mạo, nhằm đánh lừa các hệ thống xác thực sinh trắc học hoặc thực hiện các cuộc lừa đảo tinh vi. Chính vì trong tương lai, AI sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc phát hiện và ngăn chặn nội dung giả mạo, giúp doanh nghiệp bảo vệ thông tin và danh tính của người dùng. Các ngân hàng và tổ chức tài chính đang sử dụng AI để phát hiện giao dịch đáng ngờ dựa trên hành vi người dùng, thay vì chỉ dựa vào mật khẩu truyền thống.

Bài viết trên, AI FIRST đã chia sẻ tới bạn đọc về tầm trọng của AI trong an ninh mạng cũng như những ứng dụng của AI trong bảo mật an ninh mạng. Trong tương lai, với sự kết hợp giữa AI, tự động hóa và các công nghệ bảo mật tiên tiến sẽ giúp xây dựng một hệ thống phòng bảo mật mạnh mẽ và giảm thiểu rủi ro trong môi trường mạng an toàn.