TRANG TỔNG HỢP, PHÂN TÍCH TIN TỨC VỀ KH-CN

Phân tích

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong bảo mật thông tin: ưu và nhược điểm

Trí tuệ nhân tạo và học máy đang ngày càng trở nên phổ biến trong nhiều lĩnh vực, bao gồm cả bảo mật thông tin. Nhiều chuyên gia đã sử dụng hoặc có kế hoạch sử dụng AI để giải quyết các vấn đề bảo mật thông tin trong thời gian tới. Khi làm như vậy, phải tính đến những rủi ro và hạn chế nhất định.

  1. Giới thiệu
  2. Ưu điểm của việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong bảo mật thông tin
    1. 2.1. Tự động hóa các hoạt động thông thường và dỡ bỏ các nhà phân tích
    2. 2.2. Tăng tốc độ và độ chính xác của việc phát hiện mối đe dọa
    3. 2.3. Cách tiếp cận chủ động để bảo vệ và dự đoán mối đe dọa
    4. 2.4. Thích ứng phòng thủ với các mối đe dọa mới
    5. 2.5. Mở rộng khả năng săn lùng mối đe dọa
  3. Rủi ro và hạn chế của việc sử dụng AI trong bảo mật thông tin
    1. 3.1. Thiếu dữ liệu chất lượng cho các mô hình đào tạo
    2. 3.2. Vấn đề về khả năng diễn giải đầu ra AI
    3. 3.3. Rủi ro thao túng mô hình AI của kẻ tấn công
    4. 3.4. Các vấn đề về bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu
    5. 3.5. Thiếu chuyên môn và sự phức tạp trong việc thực hiện
  4. kết luận

Giới thiệu

AI cho phép bạn tự động hóa nhiều nhiệm vụ thường xuyên và tốn thời gian cho người bảo vệ, chẳng hạn như phân tích lượng lớn dữ liệu và sự kiện bảo mật, phân loại sự cố và ứng phó với các mối đe dọa đã biết bằng cách sử dụng các mẫu. Điều này giúp giảm bớt gánh nặng cho các chuyên gia bảo mật thông tin và giải phóng thời gian của họ cho công việc phân tích phức tạp hơn đòi hỏi chuyên môn của con người và tư duy đổi mới. Chúng ta hãy xem xét kỹ hơn điều này xảy ra như thế nào.

Ưu điểm của việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong bảo mật thông tin

Dưới đây là một số ví dụ về ứng dụng thành công của AI trong lĩnh vực bảo mật thông tin.

  1. Phát hiện và ngăn chặn xâm nhập: AI phân tích lưu lượng mạng và xác định các điểm bất thường có thể cho thấy các nỗ lực xâm nhập. Một ví dụ là nền tảng Darktrace, sử dụng AI để tự học và thích ứng với hành vi mạng.
  2. Bảo vệ điểm cuối: AI được sử dụng để phát hiện và chặn phần mềm độc hại trên thiết bị của người dùng. Ví dụ: Phần mềm chống vi-rút Cylance sử dụng AI để chủ động xác định các mối đe dọa mà không cần chữ ký.
  3. Quản lý lỗ hổng: AI giúp ưu tiên và khắc phục các lỗ hổng bằng cách phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Đặc biệt, nền tảng Kenna Security sử dụng máy học để đánh giá rủi ro.
  4. Ứng phó sự cố: AI tăng tốc phân tích dữ liệu và giúp các nhóm bảo mật phản hồi nhanh hơn. Do đó, IBM Resilient sử dụng Watson AI để tự động hóa các quy trình phản hồi.
  5. Chống gian lận: AI phát hiện các giao dịch gian lận trong thời gian thực bằng cách phân tích các mẫu hành vi của người dùng. Một ví dụ là nền tảng phát hiện gian lận tài chính được hỗ trợ bởi AI của Feedzai.

AI đang trở thành một công cụ quan trọng trong kho vũ khí của chuyên gia an ninh mạng, giúp tự động hóa các tác vụ thường ngày, xác định các mối đe dọa nhanh hơn và thực hiện các biện pháp bảo vệ chủ động. Trong trường hợp này, cấu hình thích hợp của hệ thống AI và sự kiểm soát của con người là rất quan trọng.

Tự động hóa các hoạt động thông thường và dỡ bỏ các nhà phân tích

Như các chuyên gia lưu ý, AI có thể được sử dụng để phân loại sự cố theo mức độ nghiêm trọng, xác định sự bất thường trong luồng sự kiện, phân tích lưu lượng truy cập mạng và xác định các mẫu đáng ngờ, đồng thời tự động kiểm tra các chỉ số xâm phạm trong cơ sở dữ liệu bên ngoài. Tất cả điều này tăng tốc quá trình điều tra sự cố và giúp nhanh chóng xác định và loại bỏ các mối đe dọa.

Tăng tốc độ và độ chính xác của việc phát hiện mối đe dọa

Các phương pháp phát hiện mối đe dọa truyền thống dựa trên chữ ký và quy tắc không còn có thể đối phó với số lượng và mức độ phức tạp ngày càng tăng của các cuộc tấn công hiện đại. AI có thể cải thiện đáng kể tốc độ và độ chính xác của việc phát hiện mối đe dọa bằng cách phân tích luồng dữ liệu theo thời gian thực, xác định những điểm bất thường tiềm ẩn và những sai lệch đáng ngờ so với hành vi thông thường của hệ thống và người dùng.

Sau khi được đào tạo về lượng lớn dữ liệu về mối đe dọa, các mô hình AI có thể nhận ra các cuộc tấn công chưa biết trước đó, dự đoán diễn biến của sự cố và giúp đánh giá thiệt hại có thể xảy ra. AI không thể thiếu trong các lĩnh vực như phân tích mã độc, xác định các cuộc tấn công có mục tiêu và rò rỉ dữ liệu cũng như phát hiện các lỗ hổng trong mã ứng dụng.

Cách tiếp cận chủ động để bảo vệ và dự đoán mối đe dọa

Việc sử dụng AI không chỉ cho phép tăng tốc độ ứng phó với sự cố mà còn thực hiện cách tiếp cận chủ động, chủ động trong vấn đề bảo mật thông tin. Dựa trên dữ liệu lịch sử được tích lũy về hành vi của hệ thống và người dùng, các mô hình AI có thể dự đoán diễn biến của các sự kiện, xác định hoạt động đáng ngờ ở giai đoạn đầu và dự đoán sự xuất hiện của các vectơ tấn công mới.

Phân tích dự đoán như vậy giúp các chuyên gia bảo mật thông tin chuẩn bị trước để đẩy lùi các mối đe dọa tiềm ẩn, thực hiện các biện pháp bảo vệ phòng ngừa và lên kế hoạch chiến lược ứng phó với các sự cố. AI có thể đưa ra các đánh giá rủi ro, cảnh báo về khả năng xảy ra các cuộc tấn công vào một số tài sản nhất định và mô phỏng các tình huống sự cố.

Thích ứng phòng thủ với các mối đe dọa mới

Bối cảnh mối đe dọa mạng ngày nay đang thay đổi nhanh chóng. Những kẻ tấn công không ngừng cải tiến các công cụ và chiến thuật tấn công, đồng thời sử dụng các phương pháp ngày càng tinh vi để che giấu hoạt động độc hại. Các biện pháp an ninh tĩnh truyền thống không thể theo kịp những thay đổi này.

AI có thể liên tục điều chỉnh và đào tạo lại các mô hình của mình có tính đến dữ liệu về mối đe dọa mới, thích ứng với các cuộc tấn công mới và các chỉ số của chúng. Các hệ thống bảo mật thông tin dựa trên AI có thể tạo chữ ký một cách độc lập để phát hiện các mẫu mã độc mới, mở rộng chính sách phân tích bất thường và đào tạo lại các bộ phân loại sự kiện bảo mật có tính đến những thay đổi trong cơ sở hạ tầng CNTT.

Mở rộng khả năng săn lùng mối đe dọa

Nhiều chuyên gia coi AI là một công cụ đầy hứa hẹn để thực hiện chiến lược Săn bắt mối đe dọa chủ động – chủ động tìm kiếm các mối đe dọa tiềm ẩn và dấu vết xâm phạm trong hệ thống CNTT. AI giúp tự động xác định hoạt động đáng ngờ và các điểm bất thường tiềm ẩn, đồng thời tăng tốc độ tìm kiếm các dấu hiệu tấn công trên tất cả các máy chủ và phân đoạn mạng.

Các mô hình AI được đào tạo dựa trên các ví dụ về các cuộc tấn công mạng thành công có thể tìm thấy các mẫu tương tự trong nhật ký và lưu lượng truy cập mạng, đồng thời xác định các sự kiện hiếm gặp có thể cho thấy sự hiện diện của kẻ tấn công trong cơ sở hạ tầng. Công nghệ phân tích hành vi thực thể và người dùng (UEBA) dựa trên máy học đang chứng tỏ hiệu quả cao trong việc săn lùng các mối đe dọa nội bộ.

Rủi ro và hạn chế của việc sử dụng AI trong bảo mật thông tin

Nhiều hệ thống AI hiện đại, đặc biệt là những hệ thống dựa trên deep learning, hoạt động giống như một “hộp đen”. Thật khó để hiểu tính logic trong các kết luận và quyết định của họ, điều này làm phức tạp việc kiểm tra bảo mật và làm giảm niềm tin vào hệ thống. Ngoài ra, các mô hình AI có thể dễ bị nhiễm độc dữ liệu, các ví dụ đối nghịch và các cuộc tấn công tương tự khác. Điều này tạo ra các vectơ tấn công mới cho những kẻ tấn công.

Thiếu dữ liệu chất lượng cho các mô hình đào tạo

Yếu tố quan trọng tạo nên hiệu quả của hệ thống AI là chất lượng dữ liệu mà các mô hình được đào tạo. Trong lĩnh vực an ninh thông tin, vẫn còn thiếu khối lượng lớn các tài liệu liên quan, rõ ràng và được dán nhãn về các mối đe dọa và sự cố. Nếu không có tập huấn luyện đại diện, các mô hình AI có thể tạo ra kết quả không chính xác.

Nhiều tổ chức không có nhật ký sự kiện “thô” đầy đủ trong một khoảng thời gian đủ dài để đào tạo các mô hình hành vi. Cơ sở kiến ​​thức về mối đe dọa công cộng không phải lúc nào cũng chứa thông tin đáng tin cậy và cập nhật. Các chi tiết cụ thể của lĩnh vực chủ đề yêu cầu phải có sự xác nhận thủ công bắt buộc của chuyên gia về con người. Những vấn đề này và những vấn đề khác làm chậm sự phát triển của trí tuệ nhân tạo cho nhu cầu bảo mật thông tin.

Vấn đề về khả năng diễn giải đầu ra AI

Như đã đề cập, hầu hết các công nghệ và giải pháp AI hiện đại, đặc biệt là mạng lưới thần kinh học sâu, đều là “hộp đen”. Logic ra quyết định nội bộ của họ rất khó hình dung. Trong bảo mật thông tin, điều cực kỳ quan trọng là có thể tranh luận và biện minh cho mọi quyết định về sự hiện diện của một mối đe dọa hoặc sự cố.

Như các chuyên gia lưu ý, ngay cả bản thân các nhà phát triển cũng không thể luôn giải thích được lý do tại sao mô hình AI lại xếp một sự kiện cụ thể vào loại bất thường. Nhân viên an ninh thông tin phải dựa vào các vectơ trừu tượng và các số liệu không rõ ràng. Điều này làm giảm độ tin cậy vào các phát hiện của AI và khiến chúng khó áp dụng vào thực tế, đặc biệt là trong các hệ thống quan trọng.

Rủi ro thao túng mô hình AI của kẻ tấn công

Sử dụng AI trở thành con dao hai lưỡi, tham gia vào cuộc chạy đua giữa áo giáp và đạn của cả hai bên. Những kẻ tấn công cũng đang tích cực nghiên cứu và sử dụng AI để tự động hóa và tăng hiệu quả cho các cuộc tấn công của chúng. Có những ví dụ mới nổi về việc sử dụng AI để tạo email lừa đảo, đoán mật khẩu cũng như tìm kiếm lỗ hổng và cách khai thác.

Hơn nữa, những kẻ tấn công có thể cố tình “đầu độc” các mẫu huấn luyện của các mô hình AI của kẻ phòng thủ, tạo cho chúng những ví dụ sai lệch về các cuộc tấn công, gây hiểu lầm cho các mô hình. Vì vậy, mô hình có thể bắt đầu bỏ qua các mối đe dọa thực sự hoặc ngược lại, tạo ra một số lượng lớn các kết quả dương tính giả. Điều này cũng làm giảm niềm tin vào AI và làm phức tạp việc sử dụng nó trong thực tế.

Các vấn đề về bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu

Đào tạo các mô hình AI yêu cầu thu thập, lưu trữ và xử lý lượng lớn dữ liệu, bao gồm thông tin bí mật về tài sản CNTT, người dùng và quy trình kinh doanh của tổ chức. Điều này tạo ra rủi ro rò rỉ, vi phạm quyền riêng tư và lạm dụng dữ liệu. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các dịch vụ bảo mật thông tin đám mây dựa trên AI.

Bản thân người mẫu có thể trở thành mục tiêu tấn công. Những kẻ tấn công có thể đánh cắp các tập dữ liệu bí mật (bộ dữ liệu) và các mô hình đã được đào tạo rồi trích xuất thông tin từ chúng. Về mặt lý thuyết, không loại trừ khả năng mã độc có thể được đưa vào chính các mô hình AI. Tất cả điều này đòi hỏi các biện pháp bổ sung để bảo vệ chu vi, kiểm soát truy cập và mã hóa dữ liệu.

Thiếu chuyên môn và sự phức tạp trong việc thực hiện

Việc sử dụng hiệu quả AI cho các nhiệm vụ bảo mật thông tin đòi hỏi năng lực liên ngành hiếm có ở sự giao thoa giữa an ninh mạng, khoa học dữ liệu và công nghệ phần mềm. Thị trường đang thiếu trầm trọng các chuyên gia có khả năng phát triển, đào tạo, điều chỉnh và tích hợp các mô hình AI vào các quy trình giám sát an ninh thông tin và ứng phó sự cố hiện có.

Việc triển khai hệ thống AI cho nhu cầu bảo mật thông tin thường đòi hỏi phải đào tạo các mô hình trong thời gian dài, điều chỉnh bổ sung về các đặc điểm cụ thể của cơ sở hạ tầng và chính sách bảo mật của một tổ chức cụ thể. Ngược lại, người dùng cần thời gian để làm chủ các quy trình, giao diện mới và đào tạo lại để làm việc song song với AI.

Cũng cần lưu ý rằng các hệ thống AI yêu cầu tài nguyên phần cứng (GPU) đắt tiền để hoạt động hiệu quả.

kết luận

Trí tuệ nhân tạo mở ra những cơ hội mới về cơ bản để đảm bảo an ninh thông tin. Nó giúp tự động hóa các hoạt động thường ngày, tăng tốc độ phát hiện và ứng phó sự cố, đồng thời thực hiện bảo vệ chủ động và dự đoán mối đe dọa. AI không thể thiếu trong các lĩnh vực như phát hiện sự bất thường, phân tích các đối tượng độc hại, nghiên cứu lỗ hổng và săn lùng mối đe dọa.

Đồng thời, việc ứng dụng AI trong thực tế bảo mật thông tin vẫn gặp phải một số rào cản, hạn chế. Điều này bao gồm việc thiếu dữ liệu chất lượng cao cho các mô hình đào tạo, khó khăn trong việc diễn giải các phát hiện của AI và những rủi ro mới liên quan đến các cuộc tấn công vào chính các mô hình và dữ liệu chúng sử dụng. Các tổ chức thiếu chuyên môn và phương pháp hoàn thiện để áp dụng hiệu quả AI trong bảo mật thông tin.

Nhìn chung, trí tuệ nhân tạo chắc chắn sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong vấn đề an ninh thông tin trong những năm tới. Nhưng anh vẫn không thể thay thế hoàn toàn một người. AI sẽ đóng vai trò là trợ lý, cố vấn và nguồn phân tích có giá trị cho các nhân viên an ninh thông tin. Những quyết định cuối cùng về ứng phó sự cố trong thời gian sắp tới vẫn sẽ do người dân đưa ra.

Yếu tố thành công then chốt sẽ là khả năng của các tổ chức trong việc kết hợp hiệu quả năng lực của trí tuệ nhân tạo và trí tuệ tự nhiên, nhằm tìm ra sự cân bằng giữa tự động hóa và chuyên môn của con người. Những người dẫn đầu thị trường sẽ là những người không ngại thử nghiệm AI, tích lũy bộ dữ liệu của riêng mình, phát triển các kỹ năng chuyên môn trong việc tích hợp các mô hình vào quy trình bảo mật thông tin của họ – nhưng không giới thiệu AI vì mục đích cường điệu trống rỗng và chạy theo xu hướng thời trang, mà là sử dụng nó để giải quyết các vấn đề cụ thể.

Trong mọi trường hợp, trí tuệ nhân tạo đang trở thành một phần không thể thiếu trong bối cảnh an ninh thông tin. Đây không còn chỉ là xu hướng thời trang mà là nhu cầu cấp thiết trước khối lượng dữ liệu ngày càng tăng và mức độ tinh vi của các cuộc tấn công mạng. Việc áp dụng AI và học cách sử dụng hiệu quả các khả năng của nó là thách thức chính đối với các chuyên gia bảo mật thông tin trong những năm tới. Và ở đây không chỉ công nghệ sẽ quan trọng mà còn cả kỹ năng, năng lực, cách tiếp cận sáng tạo để giải quyết vấn đề và khả năng tạo ra sự đổi mới.