AI trong bảo mật dữ liệu: Cách trí tuệ nhân tạo đang thay đổi cách chúng ta bảo vệ thông tin

Leandix

October 28, 2025

-,Blogs

Trong bối cảnh các cuộc tấn công mạng ngày càng gia tăng với tốc độ chóng mặt, trí tuệ nhân tạo đã trở thành vũ khí quan trọng trong cuộc chiến bảo vệ dữ liệu của doanh nghiệp. Năm 2024 ghi nhận hơn 40.000 lỗ hổng bảo mật mới, cùng với 1,7 tỷ thông tin định danh bị rò rỉ và mức tăng 600% các cuộc tấn công sử dụng AI. Những con số này cho thấy rằng cách thức chúng ta bảo vệ thông tin đang cần một cuộc cách mạng toàn diện, và trí tuệ nhân tạo chính là chìa khóa cho sự chuyển đổi này. Từ việc phát hiện mối đe dọa theo thời gian thực đến khả năng tự động hóa ứng phó trước các cuộc tấn công phức tạp, AI đang định hình lại toàn bộ cảnh quan an ninh mạng hiện đại.

1. Bối cảnh an ninh mạng đương đại và vai trò của AI

1.1. Thực trạng đáng báo động về an ninh dữ liệu

Môi trường an ninh mạng toàn cầu đang đối mặt với những thách thức chưa từng có trong lịch sử. Theo số liệu từ Viettel Cyber Security, chỉ trong nửa đầu năm 2025, Việt Nam đã ghi nhận hơn 8,5 triệu tài khoản bị đánh cắp, gần 530.000 cuộc tấn công từ chối dịch vụ và 191 vụ rò rỉ dữ liệu với hơn ba tỷ bản ghi – con số này gấp gần ba lần cùng kỳ năm trước. Tình hình càng trở nên nghiêm trọng hơn khi các hình thức tấn công mới dựa trên AI liên tục xuất hiện, từ thư điện tử lừa đảo được cá nhân hóa cao, video giả mạo sử dụng công nghệ deepfake, cho đến mã độc có khả năng tự biến đổi để tránh bị phát hiện.

Sự gia tăng đáng báo động này không chỉ xuất phát từ số lượng cuộc tấn công mà còn từ mức độ tinh vi của chúng. Báo cáo từ McKinsey cho thấy số lượng các vụ tấn công lừa đảo trên toàn cầu đã tăng tới 1.200% kể từ khi AI thế hệ mới xuất hiện vào cuối năm 2022. Điều này phản ánh một thực tế rằng tội phạm mạng đang tận dụng chính công nghệ AI để nâng cao khả năng tấn công của mình, tạo ra một cuộc chạy đua vũ trang công nghệ giữa những kẻ tấn công và bên phòng thủ.

Đặc biệt đáng lo ngại là sự xuất hiện của các dịch vụ AI dưới dạng AI-as-a-Service, cho phép ngay cả những kẻ tấn công thiếu kỹ năng kỹ thuật cao vẫn có thể triển khai các chiến dịch tấn công phức tạp. Các hình thức này được tội phạm mạng lợi dụng để tạo mã độc, làm giả giọng nói, khuôn mặt và văn bản nhằm lừa đảo và tấn công mạng. Hơn nữa, với khả năng học hỏi và tối ưu hóa chiến thuật, AI đang giúp tin tặc thực hiện các cuộc tấn công tự động với quy mô và tốc độ chưa từng có, đồng thời khiến bề mặt tấn công mở rộng nhanh chóng.

1.2. Sự bất cân xứng trong cuộc chiến an ninh mạng

An ninh mạng về bản chất luôn là một cuộc chơi bất đối xứng, nơi người phòng thủ phải bảo vệ toàn bộ hệ thống rộng lớn, ở mọi điểm chạm, và phải làm tốt ở mọi thời điểm, trong khi kẻ tấn công chỉ cần tìm một điểm yếu duy nhất tại một thời điểm để có thể xâm nhập. Sự xuất hiện của AI đã khuếch đại thêm sự bất đối xứng này lên nhiều lần. Công nghệ này giúp hạ thấp rào cản kỹ thuật, cho phép kẻ tấn công dễ dàng tạo ra công cụ và tiến hành các chiến dịch quy mô lớn với tốc độ tự động hóa cao.

Trước đây, việc khai thác một lỗ hổng phức tạp thường cần đội nhóm tay nghề cao và hàng ngày, thậm chí hàng tuần để phát triển công cụ tấn công. Nhưng với các nền tảng AI, toàn bộ quá trình có thể được tự động hóa và rút ngắn xuống còn chưa đầy 10 phút. Kẻ tấn công giờ đây chỉ cần gõ lệnh đơn giản và hệ thống AI sẽ tự động chọn công cụ phù hợp, thực hiện các bước cần thiết mà không cần viết mã. Điều này đã biến họ từ lập trình viên thành những “người vận hành” đơn thuần.

Mặt khác, các tổ chức phòng thủ phải đối mặt với khối lượng dữ liệu khổng lồ cần giám sát, phân tích và ứng phó mỗi ngày. Theo khảo sát của IBM, 90% tổ chức đang sử dụng AI cho an ninh mạng dưới một hình thức nào đó, nhưng chỉ có 42% trong số đó có mức độ tin cậy cao vào khả năng phát hiện và ứng phó với các mối đe dọa. Điều này cho thấy rằng mặc dù AI đang được triển khai rộng rãi, nhưng việc tận dụng tối đa tiềm năng của nó vẫn là một thách thức lớn đối với nhiều doanh nghiệp.

1.3. Leandix và giải pháp Odoo trong bảo mật dữ liệu doanh nghiệp

Trong bối cảnh doanh nghiệp Việt Nam đang đẩy mạnh chuyển đổi số, việc đảm bảo an ninh dữ liệu trở thành yếu tố tiên quyết để các hệ thống quản lý hoạt động hiệu quả và bền vững. Leandix, với vai trò là đơn vị tiên phong trong lĩnh vực chuyển đổi số, đã mang đến giải pháp toàn diện thông qua nền tảng Odoo ERP – một hệ thống được thiết kế với các tính năng bảo mật đạt chuẩn quốc tế. Odoo không chỉ là công cụ quản trị doanh nghiệp mà còn là một nền tảng an toàn, tích hợp nhiều lớp bảo vệ dữ liệu từ mã hóa, quản lý quyền truy cập chi tiết đến xác thực hai yếu tố.

Sức mạnh của Odoo nằm ở khả năng tùy biến cao và cộng đồng phát triển toàn cầu với hàng triệu người dùng, giúp hệ thống liên tục được kiểm tra, phát hiện và vá lỗi bảo mật một cách nhanh chóng. Leandix không chỉ triển khai Odoo mà còn tích hợp các giải pháp AI tiên tiến, giúp doanh nghiệp tự động hóa quy trình giám sát an ninh, phát hiện bất thường trong hành vi người dùng và phản ứng kịp thời trước các mối đe dọa. Với kinh nghiệm triển khai cho nhiều doanh nghiệp từ quy mô nhỏ đến lớn, Leandix cam kết đồng hành cùng khách hàng xây dựng hệ sinh thái số an toàn, nơi dữ liệu được bảo vệ toàn diện từ khâu thu thập, xử lý đến lưu trữ.

2. Các ứng dụng AI trong bảo mật dữ liệu

2.1. Phát hiện và cảnh báo mối đe dọa theo thời gian thực

Một trong những ứng dụng nổi bật nhất của AI trong bảo mật mạng chính là khả năng phát hiện mối đe dọa theo thời gian thực. Thay vì dựa vào các phương pháp truyền thống như tường lửa và phần mềm diệt virus sử dụng danh sách các mối đe dọa đã biết, AI có khả năng sử dụng các thuật toán học máy và học sâu để phân tích hành vi của hệ thống, thiết bị đầu cuối và lưu lượng mạng. Từ đó, AI có thể nhận diện các bất thường như truy cập trái phép, hành vi lạ của người dùng hoặc kết nối không hợp lệ ngay khi chúng xảy ra, thậm chí trước khi có bất kỳ thiệt hại nào xảy ra.

Các công cụ phân tích hành vi người dùng và thực thể (UEBA – User and Entity Behavior Analytics) đã trở thành vũ khí lợi hại trong việc xây dựng hồ sơ hành vi thông thường của từng người dùng và hệ thống. Khi phát hiện sự lệch chuẩn đáng ngờ – ví dụ như một nhân viên đăng nhập vào hệ thống lúc nửa đêm từ thiết bị lạ và thực hiện tải xuống khối lượng lớn dữ liệu – hệ thống sẽ lập tức gửi cảnh báo đến đội ngũ bảo mật. Đặc biệt, AI có khả năng phát hiện các mối đe dọa zero-day – những lỗ hổng bảo mật chưa được biết đến trước đó – dựa trên dữ liệu lịch sử và xu hướng tấn công mới.

Sức mạnh của AI không chỉ nằm ở khả năng phát hiện mà còn ở tốc độ xử lý. Các hệ thống AI hiện đại có thể quét và phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ 24/7, từ lưu lượng mạng, nhật ký hệ thống cho đến hành vi người dùng, với tốc độ vượt xa khả năng của con người. Công nghệ học sâu (Deep Learning) của các giải pháp như Deep Instinct có thể ngăn chặn các mối đe dọa nhanh hơn 750 lần so với phần mềm tống tiền nhanh nhất, với thời gian phản ứng chưa tới 20 mili giây. Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh nguồn nhân lực an ninh mạng đang thiếu hụt nghiêm trọng, khi 59% doanh nghiệp báo cáo thiếu nhân lực bảo mật.

2.2. Phản ứng tự động và ngăn chặn tấn công

Khả năng phản ứng tự động là điểm mạnh vượt trội khác của AI trong an ninh mạng. Thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào con người để phân tích và đưa ra quyết định, AI có thể chủ động triển khai các biện pháp đối phó ngay lập tức khi phát hiện mối đe dọa. Các hành động này bao gồm cách ly thiết bị nhiễm mã độc khỏi mạng, chặn luồng truy cập đáng ngờ, vô hiệu hóa tài khoản bị xâm nhập, hoặc gửi cảnh báo khẩn cấp đến đội ngũ bảo mật chuyên trách. Việc tự động hóa này không chỉ giúp rút ngắn đáng kể thời gian phản ứng – từ hàng giờ xuống còn vài phút – mà còn giảm thiểu rủi ro từ sai sót con người trong quá trình xử lý sự cố.

Các nền tảng tự động hóa phản ứng sự cố (SOAR – Security Orchestration, Automation and Response) tích hợp AI có thể thực hiện nhiều bước ứng phó mà trước đây cần thao tác thủ công. Từ việc phân loại mức độ nghiêm trọng của sự cố, khoanh vùng phạm vi ảnh hưởng, đến điều phối giữa các nhóm xử lý khác nhau – tất cả đều được tự động hóa và tối ưu hóa. Hệ thống có thể tự động thực hiện các hành động phòng thủ ngay khi phát hiện nguy cơ, chẳng hạn như chặn lưu lượng độc hại, cô lập thiết bị bị xâm nhập hoặc gửi cảnh báo khẩn cấp, tất cả chỉ trong vài tích tắc.

Đặc biệt quan trọng là khả năng học hỏi và cải thiện liên tục của AI. Thông qua kỹ thuật học máy, hệ thống bảo mật ngày càng thông minh hơn sau mỗi sự cố, rút kinh nghiệm để dự đoán và phòng ngừa những mối đe dọa tương tự trong tương lai. AI có thể phân tích các cuộc tấn công trong quá khứ, nhận diện các mẫu hình và xu hướng, từ đó điều chỉnh chiến lược phòng thủ cho phù hợp. Các hệ thống này liên tục học hỏi từ dữ liệu mới, cải thiện khả năng xác định và giảm thiểu các mối đe dọa mới xuất hiện, đồng thời giảm các kết quả dương tính giả – vấn đề thường gặp với các hệ thống bảo mật truyền thống.

2.3. Bảo vệ trước các cuộc tấn công lừa đảo tinh vi

Các cuộc tấn công lừa đảo (phishing) đang trở nên ngày càng tinh vi nhờ sự hỗ trợ của AI, nhưng đồng thời AI cũng là công cụ mạnh mẽ nhất để phòng chống chúng. Trước đây, các email lừa đảo thường có những dấu hiệu dễ nhận biết như lỗi chính tả, ngữ pháp kém hoặc nội dung rập khuôn. Tuy nhiên, các công cụ AI hiện đại có thể tạo ra những email lừa đảo được cá nhân hóa cao trên quy mô lớn, sử dụng thông tin công khai từ mạng xã hội và website công ty để tạo ra những thông điệp được thiết kế riêng cho từng mục tiêu. Điều này khiến ngay cả những chuyên gia an ninh mạng dày dặn kinh nghiệm cũng có thể bị lừa.

Để đối phó với mối đe dọa này, các hệ thống AI phòng thủ đã được phát triển với khả năng phân tích nội dung email và tin nhắn một cách toàn diện. Khi người dùng nhận một email đáng ngờ, AI sẽ tự động phân tích nhiều yếu tố: cách dùng từ, bố cục văn bản, cấu trúc câu, lỗi chính tả và đặc biệt là các liên kết đính kèm. Nếu phát hiện đường dẫn dẫn đến địa chỉ lạ hoặc cấu trúc bất thường, AI sẽ gắn cờ cảnh báo hoặc tự động đẩy email vào thư mục thư rác. Hơn nữa, khi người dùng chuẩn bị truy cập một trang web qua tin nhắn, AI sẽ kiểm tra địa chỉ có chính xác không, có giống với trang chính thức của ngân hàng, ví điện tử hay không, và hiển thị cảnh báo nếu phát hiện trang giả mạo.

AI còn được tích hợp vào các nền tảng mạng xã hội như Facebook, Instagram, TikTok để phát hiện các tài khoản gửi hàng loạt tin nhắn chứa liên kết độc hại hoặc nội dung lừa đảo. Hệ thống sẽ tự động khóa tài khoản hoặc cảnh báo người nhận, ngăn chặn kịp thời việc lan truyền. Đặc biệt, AI có khả năng giám sát hành vi bất thường trên các ứng dụng tài chính, theo dõi thời gian đăng nhập, thiết bị thường dùng, và thói quen giao dịch của người dùng. Nếu phát hiện đăng nhập lúc nửa đêm từ thiết bị lạ và thực hiện chuyển khoản lớn, AI có thể tạm ngưng giao dịch và yêu cầu xác minh bổ sung để bảo vệ tài khoản. Mỗi ngày, hàng ngàn email và website giả mạo được đưa vào kho dữ liệu huấn luyện AI, giúp hệ thống ngày càng nhạy bén và thích ứng với các thủ đoạn lừa đảo mới, kể cả những chiêu trò chưa từng xuất hiện trước đó.

3. Những thách thức và rủi ro khi ứng dụng AI

3.1. Khi AI trở thành vũ khí của kẻ tấn công

Một trong những nghịch lý lớn nhất của công nghệ AI là nó vừa là công cụ bảo vệ, vừa là vũ khí tấn công mạnh mẽ. Tin tặc đang tận dụng chính những công nghệ AI tiên tiến để phát triển các phương thức tấn công ngày càng tinh vi và khó phát hiện. Công nghệ deepfake – khả năng sử dụng AI để tạo ra video, hình ảnh và âm thanh giả mạo đến mức khó phân biệt với thực tế – đã trở thành mối đe dọa nghiêm trọng. Kẻ tấn công có thể dễ dàng giả mạo khuôn mặt, giọng nói của bất kỳ ai, qua đó xâm nhập vào các hệ thống bảo mật dựa trên sinh trắc học một cách tinh vi.

Các dịch vụ AI-as-a-Service đang được tội phạm mạng lợi dụng để tạo mã độc, email lừa đảo cá nhân hóa và thậm chí phát triển các công cụ tấn công tự động. Sự xuất hiện của Agentic AI – loại AI có khả năng tự hành động và ra quyết định mà không cần chỉ thị trực tiếp – đặt ra thách thức mới trong việc kiểm soát và đảm bảo tuân thủ. Nhờ trí tuệ nhân tạo và khả năng tự động hóa, hacker có thể triển khai chuỗi tấn công hoàn chỉnh từ tạo mã độc, dò lỗ hổng, xâm nhập cho tới né tránh phát hiện mà không cần can thiệp thủ công.

Đặc biệt đáng lo ngại là việc AI giúp rút ngắn đáng kể thời gian phát triển công cụ khai thác lỗ hổng. Trước đây, tin tặc mất khoảng 14 ngày để phát triển công cụ khai thác sau khi lỗ hổng được phát hiện, nhưng với AI, thời gian này có thể giảm xuống chỉ còn vài phút. Điều này tạo ra áp lực rất lớn cho các đội bảo mật, buộc họ phải phản ứng nhanh hơn bao giờ hết. Thời gian xử lý các vụ tấn công ransomware cũng đã giảm từ 13,5 giờ xuống còn 3 giờ nhờ sự hỗ trợ của AI, cho thấy tốc độ tiến hóa đáng sợ của các mối đe dọa mạng.

3.2. Rủi ro về chất lượng và độ tin cậy của mô hình AI

Việc triển khai AI trong bảo mật không phải lúc nào cũng diễn ra suôn sẻ, và một trong những thách thức lớn nhất chính là đảm bảo chất lượng và độ tin cậy của các mô hình AI. Các hệ thống học sâu (deep learning) yêu cầu số lượng lớn mẫu huấn luyện, nhưng không thể đảm bảo chất lượng của tất cả các mẫu này. Nếu dữ liệu huấn luyện bị nhiễm độc hoặc thiếu đại diện, mô hình AI có thể đưa ra các dự đoán sai lệch hoặc bị kẻ tấn công lợi dụng. Kẻ tấn công có thể chèn dữ liệu độc hại trong quá trình huấn luyện, làm ảnh hưởng đến khả năng suy luận của mô hình, hoặc thêm các dữ liệu mẫu gây nhiễu trong quá trình dự đoán để thay đổi kết quả.

Một vấn đề khác là các mô hình AI có thể không bao phủ hết tất cả các trường hợp, dẫn đến việc mô hình không cung cấp dự đoán chính xác về các mẫu đối nghịch. Các cuộc tấn công đối nghịch (adversarial attacks) như tấn công né tránh, phá hoại và tấn công cửa sau có thể khai thác những điểm yếu trong hệ thống AI một cách hiệu quả. Đặc biệt, sự thiếu khả năng hiểu sâu về cách hoạt động của các hệ thống AI (còn gọi là vấn đề “hộp đen”) khiến việc phát hiện và sửa chữa các lỗ hổng bảo mật trở nên khó khăn hơn nhiều so với các hệ thống truyền thống.

Ngoài ra, việc phụ thuộc quá mức vào AI cũng tiềm ẩn rủi ro. Một số tổ chức có thể tin tưởng mù quáng vào khả năng của AI mà bỏ qua yếu tố con người, dẫn đến những quyết định sai lầm. Các chuyên gia bảo mật vẫn đóng vai trò then chốt trong việc đưa ra quyết định chiến lược và giải quyết các tình huống phức tạp mà máy móc không thể đảm nhiệm. Do đó, cách tiếp cận tối ưu là xây dựng hệ sinh thái bảo mật kết hợp giữa công nghệ AI và yếu tố con người, nơi AI xử lý nhanh chóng và chính xác khối lượng dữ liệu khổng lồ, trong khi chuyên gia bảo mật hiểu rõ hơn về ngữ cảnh và mức độ nghiêm trọng của các mối đe dọa.

3.3. An toàn dữ liệu và quyền riêng tư trong kỷ nguyên AI

Một trong những mối quan ngại lớn nhất khi triển khai AI trong bảo mật chính là vấn đề bảo vệ dữ liệu và quyền riêng tư. Các mô hình AI cần được huấn luyện trên khối lượng dữ liệu khổng lồ, trong đó có thể chứa thông tin nhạy cảm của cá nhân và doanh nghiệp. Kẻ tấn công có thể lặp lại các truy vấn tới một mô hình đã được huấn luyện nhằm thu thập thông tin cá nhân của người dùng hoặc trích xuất các tham số và dữ liệu huấn luyện của mô hình. Rủi ro vi phạm dữ liệu và quyền riêng tư tăng lên đáng kể khi sử dụng dữ liệu để huấn luyện AI, đặc biệt trong bối cảnh các quy định về bảo vệ dữ liệu như GDPR ngày càng nghiêm ngặt.

Việc phân loại dữ liệu trở thành điều tiên quyết: đâu là dữ liệu cần bảo mật tuyệt đối, đâu là dữ liệu có thể chia sẻ. Các tổ chức cần thiết lập bộ quy tắc sử dụng AI rõ ràng và đào tạo nội bộ để tránh việc nhân viên vô tình đưa thông tin nhạy cảm lên các nền tảng bên ngoài. Ông Hà Quang Thái từ FPT Digital nhấn mạnh rằng bảo mật trong AI không phải là phần gắn thêm sau cùng, mà cần được đặt ra ngay từ đầu, giống như việc xây móng trước khi xây nhà. An ninh dữ liệu không phải là chi phí phụ thêm, mà là điều kiện tiên quyết để AI phát huy giá trị.

Các giải pháp bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu trong AI đang được phát triển, bao gồm kỹ thuật PATE (Private Aggregation of Teacher Ensembles) giúp đảm bảo suy đoán của mô hình không làm lộ thông tin dữ liệu huấn luyện, và phương pháp bảo mật khác biệt (differential privacy) giúp làm nhiễu dữ liệu hoặc mô hình để bảo vệ tính bí mật. Ngoài ra, kỹ thuật đóng dấu mô hình (model watermarking) cho phép nhận diện các mô hình bị đánh cắp từ mô hình gốc. Tuy nhiên, không có giải pháp nào mang lại hiệu quả tuyệt đối, và việc kết hợp nhiều phương án bảo mật khác nhau chính là biện pháp bảo vệ dữ liệu tối ưu.

4. Xu hướng và tương lai của AI trong bảo mật

4.1. Sự kết hợp giữa AI và Blockchain trong bảo vệ dữ liệu

Một trong những xu hướng đáng chú ý nhất trong lĩnh vực bảo mật hiện đại là sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và công nghệ chuỗi khối (Blockchain). Hai công nghệ này bổ sung cho nhau một cách hoàn hảo: trong khi AI mang lại khả năng phân tích dữ liệu nhanh chóng và phát hiện các mẫu hành vi đáng ngờ, Blockchain cung cấp một lớp bảo mật mạnh mẽ để bảo vệ dữ liệu khỏi bị can thiệp hoặc sửa đổi trái phép. Sự kết hợp này đặc biệt hữu ích trong việc bảo vệ dữ liệu huấn luyện AI, đảm bảo tính toàn vẹn và minh bạch của quá trình học máy.

Tại Việt Nam, sự kết hợp giữa AI và Blockchain đang được nghiên cứu và ứng dụng trong các lĩnh vực tài chính và chuỗi cung ứng, giúp tối ưu hóa quy trình và đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu. Trung tướng Nguyễn Minh Chính từ Hiệp hội An ninh mạng quốc gia đã nhấn mạnh rằng bảo mật là điều kiện tiên quyết để xây dựng niềm tin số và phát triển hệ sinh thái Blockchain an toàn, minh bạch, bền vững. Đến năm 2030, Blockchain được dự đoán sẽ trở thành hạ tầng trọng yếu của nhiều ngành, từ tài chính, logistics đến quản trị nhà nước, và việc tích hợp AI vào các hệ thống này sẽ là chìa khóa để đảm bảo an toàn thông tin.

Blockchain giúp tạo ra một sổ cái phân tán không thể thay đổi, ghi lại mọi giao dịch và thay đổi dữ liệu một cách minh bạch. Khi kết hợp với AI, các hệ thống có thể tự động phát hiện các hành vi gian lận hoặc cố gắng can thiệp vào dữ liệu, đồng thời đảm bảo rằng các quyết định của AI được đưa ra dựa trên dữ liệu đáng tin cậy. Điều này đặc biệt quan trọng trong các ứng dụng tài chính, nơi tính toàn vẹn của dữ liệu là yếu tố sống còn. Xu hướng này cũng giúp giải quyết các thách thức liên quan đến quyền riêng tư và an ninh dữ liệu, tạo ra một môi trường số an toàn và đáng tin cậy hơn cho người dùng.

4.2. AI tạo sinh và vai trò trong dự báo mối đe dọa

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) đang mở ra một chương mới trong lĩnh vực an ninh mạng với khả năng dự đoán và mô phỏng các cuộc tấn công mạng trước khi chúng thực sự xảy ra. Công nghệ này có thể tạo ra nội dung mới từ dữ liệu gốc, giúp các chuyên gia bảo mật kiểm tra hệ thống trong các tình huống giả định và cải thiện khả năng phản ứng trước các mối đe dọa. Các công cụ như Microsoft Security Copilot sử dụng Generative AI để cung cấp các khuyến nghị dựa trên dữ liệu phân tích an ninh, giúp các chuyên gia bảo mật nhanh chóng xử lý các sự cố phức tạp.

Generative AI không chỉ hỗ trợ trong việc dự đoán các cuộc tấn công mà còn giúp mô phỏng toàn bộ kịch bản tấn công, cho phép đội ngũ bảo mật luyện tập và chuẩn bị cho các tình huống thực tế. Điều này giảm thiểu thời gian phản hồi và cải thiện tính chính xác trong việc phân tích các cuộc tấn công. Hơn nữa, AI tạo sinh có thể tự động viết tóm tắt kỹ thuật hoặc giải thích các vấn đề bảo mật cho quản lý cấp cao, giúp cải thiện giao tiếp giữa đội ngũ kỹ thuật và ban lãnh đạo.

Xu hướng phòng thủ chủ động nhờ AI đang dần thay thế mô hình phòng thủ bị động truyền thống. Thay vì chỉ phản ứng sau khi bị tấn công, các hệ thống AI hiện đại có khả năng phân tích dữ liệu và tự động thực hiện các biện pháp ngăn chặn trước khi tấn công xảy ra. Các hệ thống tự phục hồi thế hệ mới có khả năng tự động khắc phục sự cố khi bị xâm nhập, giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động và thiệt hại. AI cũng giúp doanh nghiệp chia sẻ thông tin về mối đe dọa với nhau, nâng cao khả năng phòng thủ tập thể thông qua việc xây dựng các mạng lưới chia sẻ tri thức an ninh mạng.

4.3. Sinh trắc học hành vi và bảo mật đa lớp

Trong bối cảnh công nghệ deepfake và các cuộc tấn công giả mạo ngày càng tinh vi, các phương pháp xác thực truyền thống như dấu vân tay và nhận diện khuôn mặt đang bộc lộ những hạn chế nghiêm trọng. Sinh trắc học hành vi đang nổi lên như một giải pháp tiềm năng để bổ sung và tăng cường an ninh. Thay vì tập trung vào các đặc điểm sinh học tĩnh, sinh trắc học hành vi phân tích các mẫu hành vi độc đáo của mỗi người khi tương tác với thiết bị, chẳng hạn như cách gõ bàn phím, nhịp độ gõ, di chuyển chuột, hoặc thao tác chạm trên màn hình cảm ứng. Những hành vi thói quen đặc trưng này của mỗi người không thể trích xuất hoặc làm giả được như dấu vân tay hay hình ảnh khuôn mặt.

Xu hướng bảo mật đa lớp đang trở thành chuẩn mực mới trong ngành. Các tổ chức không còn dựa vào một phương pháp xác thực duy nhất mà kết hợp nhiều lớp bảo vệ khác nhau: sinh trắc học truyền thống (vân tay, khuôn mặt), sinh trắc học hành vi, mật khẩu mạnh, mã xác thực một lần (OTP), và các thiết bị chuyên dụng như khóa bảo mật phần cứng. Cách tiếp cận này đảm bảo rằng ngay cả khi một lớp bảo vệ bị vượt qua, vẫn còn các lớp khác để ngăn chặn kẻ tấn công. Việc kết hợp này không chỉ tăng cường độ an toàn mà còn giảm thiểu rủi ro từ các công nghệ giả mạo sử dụng AI.

Leandix và các đối tác triển khai Odoo đang tích hợp các giải pháp xác thực tiên tiến này vào hệ thống quản trị doanh nghiệp. Odoo hỗ trợ xác thực hai yếu tố (2FA) kết hợp với quản lý quyền truy cập chi tiết, đảm bảo rằng chỉ những người dùng được ủy quyền mới có thể truy cập vào các chức năng và dữ liệu nhạy cảm. Hệ thống còn ghi nhật ký về tất cả các hoạt động truy cập và sửa đổi dữ liệu, giúp phát hiện sớm các hoạt động bất thường và ngăn chặn các mối đe dọa bảo mật. Với khả năng cập nhật định kỳ và vá lỗi bảo mật nhanh chóng nhờ cộng đồng phát triển toàn cầu, Odoo đảm bảo hệ thống luôn được bảo vệ trước các mối đe dọa mới nhất.

Lời kết

Trí tuệ nhân tạo đã và đang tạo nên một cuộc cách mạng toàn diện trong cách thức chúng ta bảo vệ dữ liệu và thông tin. Từ khả năng phát hiện mối đe dọa theo thời gian thực, tự động hóa ứng phó với các cuộc tấn công phức tạp, đến việc dự đoán và ngăn chặn các rủi ro trước khi chúng xảy ra, AI đã chứng minh vai trò không thể thiếu trong hệ sinh thái an ninh mạng hiện đại. Tuy nhiên, con dao hai lưỡi của công nghệ này cũng đặt ra những thách thức mới khi chính kẻ tấn công cũng đang tận dụng AI để phát triển các phương thức tấn công ngày càng tinh vi.

Trong bối cảnh đó, các doanh nghiệp Việt Nam cần chủ động đầu tư vào các giải pháp bảo mật tích hợp AI, đồng thời đảm bảo an ninh dữ liệu ngay từ khâu thiết kế hệ thống. Leandix với giải pháp Odoo ERP mang đến một nền tảng toàn diện, kết hợp giữa khả năng quản trị doanh nghiệp hiệu quả và các tính năng bảo mật đạt chuẩn quốc tế, giúp doanh nghiệp vừa tối ưu hóa vận hành vừa đảm bảo an toàn thông tin. Tương lai của an ninh mạng sẽ là sự kết hợp hài hòa giữa công nghệ AI tiên tiến và yếu tố con người, nơi máy móc xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ trong khi chuyên gia bảo mật đưa ra các quyết định chiến lược dựa trên ngữ cảnh cụ thể. Chỉ khi đó, chúng ta mới có thể xây dựng một môi trường số an toàn, bền vững và đáng tin cậy cho sự phát triển của doanh nghiệp trong kỷ nguyên chuyển đổi số.