Google dự đoán gì về trí tuệ nhân tạo bảo mật năm 2025?
Dự báo An ninh Mạng năm 2025 của Google Cloud chỉ ra sự tăng trưởng đáng kể vai trò của trí tuệ nhân tạo (AI) trong các cuộc tấn công mạng. Theo báo cáo này, những kẻ tấn công sẽ sử dụng công nghệ AI một cách hiệu quả hơn, với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) và công nghệ deepfake được dùng để tăng cường các cuộc tấn công lừa đảo (phishing), lừa đảo có chủ đích (spear-phishing) và các hình thức tấn công kỹ thuật xã hội khác. Điều này cũng tạo điều kiện thuận lợi cho hành vi trộm cắp danh tính và gian lận, đồng thời nhu cầu sử dụng LLMs cho các mục đích bất hợp pháp cũng được dự đoán sẽ tăng lên 1.
Sự gia tăng tinh vi của các công cụ AI mà những kẻ xấu có thể tiếp cận cho thấy nguy cơ bùng nổ về số lượng và hiệu quả của các cuộc tấn công mạng trong năm 2025. Nếu AI giúp việc tạo ra nội dung giả mạo thuyết phục và tự động hóa các cuộc tấn công trở nên dễ dàng và nhanh chóng hơn, thì người dùng cá nhân và các tổ chức có khả năng sẽ phải đối mặt với số lượng lớn hơn các mối đe dọa tinh vi hơn. Điều này nhấn mạnh sự cần thiết của các biện pháp chủ động và nâng cao cảnh giác.
Tuy nhiên, bên cạnh những mối đe dọa, Google cũng dự đoán sự chuyển dịch hướng tới các hoạt động an ninh tự động hóa hơn, trong đó AI hỗ trợ các đội ngũ an ninh bằng cách phân tích dữ liệu, xác định các mối đe dọa và ưu tiên các cảnh báo 1. Điều này cho thấy một cuộc chạy đua tiềm năng, nơi AI được cả hai bên sử dụng. Việc hiểu rõ cả hai khía cạnh này là rất quan trọng để người đọc có thể nắm bắt toàn diện bức tranh an ninh mạng vào năm 2025.
Báo cáo cũng đề cập đến mối đe dọa thường trực từ ransomware và sự tinh vi ngày càng tăng của phần mềm độc hại, những vấn đề mà AI có khả năng làm trầm trọng thêm 1. Ransomware và phần mềm độc hại vốn đã là những mối lo ngại đáng kể. Việc tích hợp AI có thể khiến các cuộc tấn công này trở nên nhắm mục tiêu hơn, khó phát hiện hơn và gây ra nhiều thiệt hại hơn, đòi hỏi các biện pháp phòng thủ tiên tiến dựa trên AI.
Ngoài ra, Google còn dự đoán sự gia tăng các hoạt động mạng do nhà nước bảo trợ, tận dụng AI cho các chiến dịch gián điệp và tung tin giả 2. Sự tham gia của các quốc gia ngụ ý rằng một số cuộc tấn công sử dụng AI có thể được hỗ trợ bởi nguồn lực và chuyên môn kỹ thuật cao hơn, khiến chúng trở nên khó phòng thủ hơn. Các quốc gia thường có quyền truy cập vào các mô hình AI tiên tiến và bộ dữ liệu khổng lồ, cho phép họ tạo ra các cuộc tấn công có độ chính xác cao và khó bị phát hiện bởi các biện pháp an ninh tiêu chuẩn.
Để đối phó với những thách thức này, Google khuyến nghị các doanh nghiệp nên tìm kiếm các giải pháp an ninh mạng, bao gồm an ninh đám mây, các nền tảng SIEM (Quản lý thông tin và sự kiện bảo mật) và SOAR (Điều phối, tự động hóa và phản ứng bảo mật), xác thực đa yếu tố và mật mã hậu lượng tử 2. Điều này ngầm chỉ ra sự cần thiết của cả người dùng cá nhân và các tổ chức trong việc áp dụng các biện pháp an ninh tiên tiến để chống lại các mối đe dọa do AI điều khiển. Việc đề cập đến mật mã hậu lượng tử, mặc dù có thể vượt quá mối quan tâm trước mắt của người dùng thông thường, nhưng lại báo hiệu một tầm nhìn dài hạn về an ninh trong bối cảnh công nghệ phát triển nhanh chóng. Mặc dù điện toán lượng tử có thể chưa phải là một mối đe dọa phổ biến vào năm 2025, nhưng khả năng phá vỡ các phương pháp mã hóa hiện tại của nó đòi hỏi các chiến lược an ninh có tầm nhìn xa.
Phishing AI: Khi AI tạo ra những “câu nhử” tinh vi
Mức độ chân thực đáng kinh ngạc của email giả mạo do AI tạo ra
AI, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT và DeepSeek, có thể tạo ra các email lừa đảo (phishing) có độ thuyết phục cao với ngữ pháp hoàn hảo và nội dung được điều chỉnh phù hợp, bắt chước phong cách viết và giải quyết các mối quan tâm cụ thể của nhân viên 1. Điều này có nghĩa là AI có khả năng vượt qua các dấu hiệu cảnh báo truyền thống trong email lừa đảo, khiến chúng trở nên khó phát hiện hơn nhiều. Trước đây, người dùng thường được dạy cách nhận biết các email lừa đảo qua lỗi chính tả, ngữ pháp kém hoặc giọng điệu không phù hợp. Tuy nhiên, với sự trợ giúp của AI, những dấu hiệu này có thể bị loại bỏ hoàn toàn.
Khả năng cá nhân hóa email lừa đảo của AI dựa trên dữ liệu thu thập được từ mạng xã hội và các mạng lưới chuyên nghiệp làm tăng đáng kể khả năng thành công của các cuộc tấn công. Bằng cách hiểu được sở thích, mối quan hệ và phong cách giao tiếp của mục tiêu, AI có thể tạo ra các email lừa đảo có liên quan cao và đáng tin cậy, khai thác các khuynh hướng tâm lý như sự tin tưởng vào quyền hạn và sự đáp lại.
AI cũng có thể tạo ra các tên miền trang web giả mạo bắt chước các trang web hợp pháp, làm tăng thêm tính chân thực cho các cuộc tấn công lừa đảo 5. Điều này tạo ra một lớp lừa dối khác mà người dùng cần phải đối mặt. Sự kết hợp giữa nội dung email tinh vi và các trang web giả mạo giống thật khiến ngay cả những người dùng cảnh giác nhất cũng khó có thể phân biệt được giữa các giao tiếp hợp pháp và độc hại. Người dùng thường được hướng dẫn kiểm tra địa chỉ email của người gửi và URL của trang web. AI giờ đây có thể giả mạo một cách thuyết phục cả hai yếu tố này, đòi hỏi người dùng phải tìm kiếm những dấu hiệu tinh tế hơn hoặc dựa vào các biện pháp an ninh kỹ thuật.
Các kỹ thuật phishing AI phổ biến trong năm 2025
Ngoài email, phishing AI sẽ mở rộng sang vishing (lừa đảo bằng giọng nói) và smishing (lừa đảo qua SMS), sử dụng công nghệ nhân bản giọng nói do AI cung cấp để bắt chước những người đáng tin cậy, thậm chí cả giọng điệu và ngữ điệu 2. Khả năng nhân bản giọng nói mang lại một chiều hướng mới về tính chân thực cho các cuộc tấn công kỹ thuật xã hội, khiến nạn nhân khó có thể dựa vào các dấu hiệu thính giác để phát hiện gian lận. Việc nghe thấy một giọng nói quen thuộc, chẳng hạn như giọng của CEO hoặc một thành viên trong gia đình, có thể lấn át sự nghi ngờ của người dùng và khiến họ thực hiện những hành động mà bình thường họ sẽ không cân nhắc.
AI có thể tự động hóa các cuộc tấn công lừa đảo trên quy mô lớn, điều chỉnh chiến thuật theo thời gian thực dựa trên tương tác của người dùng 5. Sự tự động hóa các cuộc tấn công có nghĩa là tội phạm mạng có thể tung ra số lượng lớn hơn nhiều các chiến dịch lừa đảo có mục tiêu cao với nỗ lực tối thiểu, tăng cơ hội thành công của chúng. Các cuộc tấn công lừa đảo truyền thống đòi hỏi nhiều nỗ lực thủ công. AI cho phép những kẻ tấn công tự động hóa nhiều giai đoạn của quy trình, từ việc soạn email đến phân tích phản hồi và điều chỉnh cách tiếp cận của họ.
Các nền tảng Phishing-as-a-Service đang nổi lên, giúp các công cụ lừa đảo do AI cung cấp trở nên dễ tiếp cận hơn ngay cả đối với những kẻ tấn công ít kỹ năng hơn 6. Việc thương mại hóa các công cụ lừa đảo do AI cung cấp sẽ dân chủ hóa tội phạm mạng, giúp các cuộc tấn công tinh vi có sẵn cho nhiều cá nhân hơn với các trình độ kỹ thuật khác nhau. Tương tự như cách các doanh nghiệp hợp pháp sử dụng mô hình “dịch vụ”, tội phạm mạng đang áp dụng cách tiếp cận này để phân phối và quản lý các công cụ và dịch vụ độc hại của chúng, giúp bất kỳ ai cũng có thể dễ dàng tung ra các cuộc tấn công.
Deepfake: Công nghệ AI đằng sau những vụ gian lận danh tính
Cách deepfake được sử dụng để mạo danh và lừa đảo
Công nghệ deepfake sử dụng AI để tạo hoặc chỉnh sửa video, âm thanh và hình ảnh nhằm mạo danh một cách thuyết phục các cá nhân cho các mục đích gian lận, bao gồm trộm cắp danh tính và vượt qua các yêu cầu KYC (Biết khách hàng của bạn) 1. Sự gia tăng tính chân thực và khả năng tiếp cận của công nghệ deepfake khiến nó trở thành một công cụ mạnh mẽ cho các cuộc tấn công kỹ thuật xã hội và gian lận tài chính. Khi deepfake trở nên không thể phân biệt được với nội dung thật, chúng có thể được sử dụng để thao túng các cá nhân tin vào thông tin sai lệch hoặc thực hiện các hành động có lợi cho kẻ tấn công.
Deepfake có thể được sử dụng để mạo danh các giám đốc điều hành trong các cuộc gọi video nhằm lừa nhân viên chuyển số tiền lớn hoặc tiết lộ thông tin nhạy cảm 3. Thành công của việc mạo danh bằng deepfake trong môi trường kinh doanh nhấn mạnh sự dễ bị tổn thương của các tổ chức dựa vào các phương pháp xác minh bằng hình ảnh hoặc âm thanh. Nhân viên thường được đào tạo để tin tưởng các giao tiếp từ cấp trên của họ. Deepfake khai thác sự tin tưởng này bằng cách tạo ra các tương tác dường như xác thực dẫn đến những tổn thất tài chính đáng kể.
Deepfake cũng được sử dụng trong các vụ lừa đảo tình cảm để tạo ra các nhân vật trực tuyến giả mạo và thao túng nạn nhân về mặt cảm xúc và tài chính 16. Việc sử dụng deepfake trong các vụ lừa đảo tình cảm cho thấy AI có thể được sử dụng để khai thác cảm xúc của con người và xây dựng lòng tin trong các mối quan hệ gian lận như thế nào. Bằng cách tạo ra các hồ sơ và tương tác giả mạo thuyết phục, bao gồm cả video và tin nhắn thoại, những kẻ lừa đảo có thể thao túng nạn nhân gửi tiền hoặc chia sẻ thông tin cá nhân.
Ví dụ thực tế về tác động của deepfake trong gian lận
Một nhân viên tài chính tại một công ty đa quốc gia đã bị lừa chuyển 25 triệu đô la sau một cuộc gọi video với một deepfake của CEO 12. Ví dụ thực tế này nhấn mạnh những rủi ro tài chính nghiêm trọng liên quan đến deepfake. Những kẻ lừa đảo đã sử dụng một video giả mạo trông và nghe giống như CEO của công ty để hướng dẫn nhân viên thực hiện một giao dịch tài chính lớn. Vụ việc này cho thấy mức độ tinh vi mà các cuộc tấn công deepfake có thể đạt được và hậu quả tài chính tiềm ẩn của chúng.
Những kẻ lừa đảo đã sử dụng deepfake của các tỷ phú để quảng bá các trò gian lận tiền điện tử 15. Điều này minh họa việc sử dụng deepfake để tạo dựng sự tin cậy giả tạo cho các kế hoạch đầu tư gian lận. Bằng cách tạo ra các video hoặc clip âm thanh trông và nghe giống như những nhân vật nổi tiếng, những kẻ lừa đảo có thể thu hút các nhà đầu tư không nghi ngờ giao tiền của họ vào các dự án giả mạo.
Deepfake đã được sử dụng để lan truyền thông tin sai lệch và thao túng dư luận, kể cả trong bối cảnh chính trị 2. Khả năng tạo ra nội dung giả mạo có vẻ chân thực có thể có những hậu quả nghiêm trọng đối với các cuộc bầu cử và sự ổn định xã hội. Video và âm thanh deepfake có thể được sử dụng để lan truyền tuyên truyền sai lệch, làm tổn hại danh tiếng của các cá nhân hoặc tổ chức, và thậm chí kích động bạo lực hoặc bất ổn.
Deepfake có thể được sử dụng để vượt qua các hệ thống xác minh sinh trắc học 16. Điều này đặt ra một thách thức đáng kể cho các biện pháp an ninh dựa trên nhận dạng khuôn mặt hoặc các phương pháp xác thực sinh trắc học khác. Nếu tội phạm mạng có thể sử dụng deepfake để mạo danh một cá nhân trong quá trình xác minh video, chúng có thể có được quyền truy cập vào các hệ thống an toàn hoặc thông tin nhạy cảm.
Trí tuệ nhân tạo bảo mật: “Vũ khí” lợi hại chống lại tội phạm mạng
AI giúp phát hiện lỗ hổng bảo mật như thế nào?
Các hệ thống do AI cung cấp có thể phân tích lượng lớn dữ liệu theo thời gian thực để xác định các mối đe dọa mạng tiềm ẩn nhanh hơn các nhà phân tích là con người 1. Khả năng xử lý và phân tích dữ liệu lớn một cách nhanh chóng và hiệu quả của AI cho phép phát hiện sớm các điểm bất thường và các mối đe dọa tiềm ẩn mà các nhà phân tích con người có thể bỏ sót. Các hệ thống an ninh truyền thống thường dựa vào các quy tắc và chữ ký được xác định trước. AI có thể học hỏi từ các mẫu trong dữ liệu để xác định các mối đe dọa mới và đang phát triển không khớp với các chữ ký đã biết.
Các mô hình học máy có thể phát hiện các mẫu và điểm bất thường, cho phép các đội ngũ an ninh dự đoán và ngăn chặn các cuộc tấn công trước khi chúng xảy ra 20. Phân tích dự đoán được hỗ trợ bởi AI có thể giúp các tổ chức dự đoán các cuộc tấn công trong tương lai và thực hiện các biện pháp phòng ngừa, giảm thiểu rủi ro tổng thể của họ. Bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử và xác định các xu hướng, AI có thể dự báo các vectơ tấn công và lỗ hổng tiềm ẩn, cho phép các đội ngũ an ninh chủ động tăng cường phòng thủ của họ.
AI có thể được sử dụng để quét lỗ hổng và kiểm thử xâm nhập để khám phá và khai thác các điểm yếu trong hệ thống 4. Điều này cho thấy AI có thể được sử dụng để chủ động xác định và giải quyết các lỗ hổng bảo mật. Các công cụ do AI cung cấp có thể tự động hóa và nâng cao quy trình xác định lỗ hổng, làm cho nó hiệu quả và toàn diện hơn so với kiểm thử thủ công. AI có thể phân tích một cách có hệ thống mã, cấu hình và lưu lượng mạng để phát hiện các điểm yếu tiềm ẩn mà người kiểm thử là con người có thể bỏ sót, dẫn đến các hệ thống an toàn hơn.
Các công cụ và phương pháp công nghệ AI bảo vệ tiên tiến
AI cải thiện khả năng lọc email, phân tích phần mềm độc hại và bảo vệ điểm cuối, giảm nguy cơ lừa đảo và tấn công ransomware 1. Điều này cung cấp các ví dụ cụ thể về cách AI được sử dụng để tăng cường các biện pháp an ninh hiện có. Các nền tảng an ninh do AI cung cấp có thể tự động phản ứng với các mối đe dọa, cô lập các hệ thống bị xâm nhập và vô hiệu hóa các cuộc tấn công 1. Phản ứng sự cố tự động do AI cung cấp có thể giảm đáng kể thời gian cần thiết để ngăn chặn và giảm thiểu các cuộc tấn công mạng, giảm thiểu thiệt hại tiềm ẩn. Các nhà phân tích con người có thể mất thời gian để đánh giá và phản ứng với các mối đe dọa. AI có thể phân tích tình huống và thực hiện hành động ngay lập tức dựa trên các quy tắc được xác định trước và các mẫu đã học.
AI đang được tích hợp vào các nền tảng SIEM (Quản lý thông tin và sự kiện bảo mật) và SOAR (Điều phối, tự động hóa và phản ứng bảo mật) để có khả năng hiển thị, phát hiện và phản ứng tự động tốt hơn đối với các mối đe dọa 1. Điều này nhấn mạnh vai trò của AI trong việc tăng cường các hoạt động an ninh. Phân tích hành vi sử dụng AI giúp phát hiện các mối đe dọa nội bộ và truy cập trái phép bằng cách phân tích các mẫu hoạt động của người dùng 6. Điều này cho thấy AI có thể xác định các mối đe dọa bắt nguồn từ bên trong một tổ chức. AI cũng đang được sử dụng để phát triển các mô hình mã hóa thích ứng và các thuật toán mật mã chống lượng tử 2. Điều này chỉ ra các giải pháp an ninh có khả năng chống chịu trong tương lai do AI cung cấp.
Một số công cụ an ninh mạng do AI cung cấp đã có sẵn, chẳng hạn như Darktrace, IBM Watson for Cybersecurity, CrowdStrike Falcon và Microsoft Security Copilot 10. Việc đề cập đến các công cụ cụ thể làm tăng độ tin cậy và cung cấp cho người đọc các ví dụ cụ thể.
| Tên công cụ | Chức năng chính | Tính năng chính | Được đề cập trong các đoạn trích |
| Darktrace | Phát hiện và phản ứng mối đe dọa do AI cung cấp | Phát hiện mối đe dọa tự động, phát hiện điểm bất thường, hoạt động trên nhiều môi trường khác nhau. | 20, 10, 11, 26 |
| IBM Watson for Cybersecurity | Phân tích và tình báo mối đe dọa do AI cung cấp | Tình báo mối đe dọa theo thời gian thực, tự động hóa các quy trình SOC, phát hiện nhiều mối đe dọa khác nhau. | 20, 26, 23 |
| CrowdStrike Falcon | Bảo mật điểm cuối do AI cung cấp | Ngăn chặn phần mềm độc hại và ransomware, săn lùng mối đe dọa theo thời gian thực trên nền tảng đám mây, mô hình AI hành vi. | 20, 10, 26, 23 |
| Microsoft Security Copilot | Trợ lý AI cho an ninh doanh nghiệp | Phân tích và phản ứng mối đe dọa do AI cung cấp, phân tích nhật ký tự động, tích hợp với các sản phẩm bảo mật của Microsoft. | 20, 28 |
| PentestGPT | AI cho kiểm thử xâm nhập và hack đạo đức | Quét và khai thác lỗ hổng do AI cung cấp, đề xuất kiểm thử xâm nhập tự động, tạo báo cáo bảo mật chi tiết. | 20 |
| Barracuda Networks | AI cho phát hiện và ngăn chặn lừa đảo | Quét nội dung email, phân tích hành vi người dùng, chặn các nỗ lực lừa đảo. | 26 |
| Cisco Stealthwatch | AI cho phân tích lưu lượng mạng | Giám sát hoạt động mạng, phát hiện các mẫu bất thường cho thấy mối đe dọa. | 26, 23 |
| Mastercard | AI cho phát hiện gian lận | Phân tích các giao dịch theo thời gian thực để xác định và chặn các hoạt động gian lận. | 26, 23, 24 |
| Palo Alto Networks Cortex | AI cho tự động hóa an ninh | Tự động hóa các hoạt động an ninh, phát hiện mối đe dọa và điều phối phản ứng. | 26 |
| Okta | AI cho quản lý truy cập và danh tính (IAM) | Phân tích hành vi người dùng, phát hiện các điểm bất thường trong yêu cầu xác thực, ngăn chặn truy cập trái phép. | 26 |
| Exabeam | AI cho phát hiện mối đe dọa nội bộ | Sử dụng UEBA và học máy để phân tích hành vi người dùng và phát hiện các hoạt động bất thường cho thấy mối đe dọa nội bộ. | 26 |
| Armis | AI cho bảo mật IoT | Giám sát các thiết bị IoT được kết nối, xác định các lỗ hổng và mối đe dọa theo thời gian thực. | 26 |
| Qualys | AI cho quản lý lỗ hổng | Ưu tiên các lỗ hổng dựa trên phân tích rủi ro. | 26 |
| Digital Guardian | AI cho ngăn chặn mất dữ liệu (DLP) | Giám sát và bảo vệ dữ liệu nhạy cảm trên mạng của một tổ chức. | 26 |
| Microsoft Defender | AI cho phát hiện phần mềm độc hại và săn lùng mối đe dọa | Phát hiện phần mềm độc hại theo thời gian thực, chủ động tìm kiếm các mối đe dọa ẩn. | 28, 11, 23 |
| Microsoft Sentinel | Quản lý thông tin và sự kiện bảo mật do AI cung cấp | Tăng cường phòng thủ tập thể thông qua chia sẻ thông tin về mối đe dọa và phân tích do AI cung cấp. | 28, 25 |
Nhận biết AI xấu – Bảo vệ an toàn dữ liệu cá nhân: Danh sách kiểm tra
Để bảo vệ bạn khỏi các cuộc tấn công mạng ngày càng tinh vi do AI hỗ trợ, hãy ghi nhớ danh sách kiểm tra đơn giản sau:
- Cảnh giác với email, tin nhắn và cuộc gọi yêu cầu thông tin cá nhân hoặc hành động khẩn cấp. Tội phạm mạng thường tạo ra cảm giác cấp bách để khiến bạn hành động mà không suy nghĩ kỹ.
- Xác minh các yêu cầu thông qua các kênh khác. Nếu bạn nhận được yêu cầu đáng ngờ từ một người quen hoặc một tổ chức, hãy liên hệ với họ trực tiếp qua một kênh đã biết (ví dụ: gọi điện thoại đến số chính thức).
- Cẩn thận với các ưu đãi hoặc giao dịch không mong muốn có vẻ quá tốt để trở thành sự thật. Đây thường là một dấu hiệu của lừa đảo.
- Bật xác thực đa yếu tố (MFA) trên tất cả các tài khoản quan trọng của bạn. MFA thêm một lớp bảo mật bổ sung, khiến những kẻ tấn công khó truy cập vào tài khoản của bạn hơn ngay cả khi chúng có mật khẩu của bạn 1.
- Luôn cập nhật phần mềm và hệ điều hành của bạn. Các bản cập nhật thường bao gồm các bản vá bảo mật quan trọng giúp bảo vệ bạn khỏi các lỗ hổng đã biết 1.
- Sử dụng mật khẩu mạnh và duy nhất cho các tài khoản khác nhau. Điều này ngăn chặn một vụ vi phạm trên một trang web dẫn đến việc xâm phạm tất cả các tài khoản của bạn 10.
- Cẩn thận về việc chia sẻ thông tin cá nhân trực tuyến, đặc biệt là trên mạng xã hội. Những kẻ tấn công có thể sử dụng thông tin này để nhắm mục tiêu bạn bằng các cuộc tấn công lừa đảo được cá nhân hóa 5.
- Cân nhắc sử dụng các giải pháp bảo mật email do AI cung cấp nếu có. Các công cụ này có thể giúp phát hiện và chặn các email lừa đảo tinh vi 6.
- Nghi ngờ bất kỳ giao tiếp video hoặc âm thanh nào có vẻ bất thường hoặc bất ngờ. Hãy đặc biệt cảnh giác nếu bạn nhận được yêu cầu tiền hoặc thông tin nhạy cảm qua video hoặc âm thanh 6.
- Thực hiện một công cụ để phê duyệt bổ sung cho các giao dịch lớn. Điều này có thể giúp ngăn chặn các giao dịch gian lận do bị lừa đảo.
- Đánh giá tin nhắn, phân tích các yếu tố nghe nhìn để tìm ra sự không nhất quán và xác thực nguồn. Hãy luôn đặt câu hỏi về tính hợp pháp của các giao tiếp không mong muốn.
Ví dụ thực tế: AI trong cuộc chiến không gian mạng
AI được tội phạm mạng sử dụng như thế nào?
Trong một cuộc tấn công mạng vào ngành y tế, AI đã được sử dụng để đánh cắp 1 triệu hồ sơ bệnh nhân bằng cách học hỏi các hệ thống của bệnh viện, tìm ra các điểm yếu và trốn tránh sự phát hiện 10. Điều này cho thấy AI có thể gây ra thiệt hại lớn như thế nào khi rơi vào tay kẻ xấu. AI cũng được sử dụng để tự động hóa việc tạo ra các email lừa đảo được cá nhân hóa và các cuộc gọi video deepfake 10. Khả năng tạo ra nội dung giả mạo thuyết phục trên quy mô lớn giúp tội phạm mạng dễ dàng lừa đảo nạn nhân hơn.
Những kẻ tấn công đang huấn luyện AI để đoán mật khẩu và tạo ra phần mềm độc hại thích ứng có thể trốn tránh sự phát hiện 10. Điều này cho thấy các mối đe dọa do AI cung cấp đang không ngừng phát triển. AI có thể được sử dụng để quản lý các mạng botnet hiệu quả hơn cho các cuộc tấn công quy mô lớn 11. Điều này làm tăng quy mô và tác động của các cuộc tấn công do AI điều khiển. Một vụ hack Gmail bằng AI đã sử dụng âm thanh deepfake để mạo danh kỹ thuật viên hỗ trợ của Google 12. Đây là một ví dụ cụ thể về kỹ thuật xã hội do AI cung cấp. Deepfake của các CEO công ty đã được sử dụng để lừa nhân viên chuyển tiền 12. Điều này nhấn mạnh những rủi ro tài chính đối với các doanh nghiệp.
AI giúp các chuyên gia an ninh mạng bảo vệ hệ thống ra sao?
Darktrace sử dụng AI để phát hiện và vô hiệu hóa các mối đe dọa mạng theo thời gian thực bằng cách xác định các hành vi bất thường trên mạng 10. IBM Watson for Cybersecurity phân tích lượng lớn dữ liệu để cung cấp thông tin tình báo về mối đe dọa theo thời gian thực và tự động hóa các hoạt động an ninh 20. CrowdStrike Falcon sử dụng AI để phát hiện và phản ứng điểm cuối, ngăn chặn các cuộc tấn công trước khi chúng lây lan 10. Microsoft Security Copilot sử dụng các tác nhân AI để hỗ trợ phân loại lừa đảo, bảo mật dữ liệu và quản lý danh tính 20.
AI được sử dụng để giám sát mối đe dọa theo thời gian thực, ngăn chặn ransomware, tăng cường bảo mật điểm cuối và tự động hóa phản ứng sự cố 11. Mastercard sử dụng AI để phát hiện gian lận bằng cách phân tích các giao dịch theo thời gian thực 23. Những ví dụ này cho thấy AI đang đóng một vai trò quan trọng trong việc nâng cao khả năng phòng thủ an ninh mạng.
Lời kêu gọi hành động (CTA): Hành động ngay để bảo vệ bạn!
Hãy chia sẻ bài viết này với bạn bè và người thân để cùng nhau nâng cao cảnh giác trước những mối đe dọa từ AI trong kỷ nguyên số! Tìm hiểu thêm về các công cụ và phương pháp bảo mật do AI cung cấp để tăng cường khả năng phòng thủ cá nhân và tổ chức của bạn.
