Trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (ML) luôn song hành. Máy học là công cụ cơ bản dùng để phát triển các hệ thống AI, giúp chúng trở nên thông minh hơn, thích ứng hơn và có thể quản lý các công việc phức tạp. Hai công nghệ này đang có tác động đáng kể đến an ninh mạng, tạo điều kiện cho việc phát hiện mối đe dọa nhanh hơn, tự động ứng phó với sự cố và bảo vệ tốt hơn trước các cuộc tấn công độc hại.
AI hiện đóng góp hơn 3 tỷ£ Anh cho nền kinh tế của Vương quốc Anh. Trên toàn cầu, AI trong thị trường an ninh mạng được dự đoán sẽ phát triển với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) là 21,63%, đạt giá trị hơn 79 tỷ đô la vào năm 2029. Có nhiều cơ hội tuyệt vời để các tổ chức tăng cường các biện pháp bảo mật thông qua AI và ML, đặc biệt trong các lĩnh vực sau:
Bảo mật phòng thủ
Không giống như các hệ thống truyền thống, AI có thể phát hiện và phân tích lượng lớn dữ liệu theo thời gian thực, xác định những điểm bất thường có thể là dấu hiệu của một mối đe dọa an ninh mạng. Các hệ thống bảo mật dựa trên AI sử dụng thuật toán ML để nhận diện các hoạt động độc hại như các nỗ lực lừa đảo hoặc phần mềm độc hại chưa được nhận dạng, thông báo cho các đội ngũ và hệ thống an ninh. Nhờ đó, họ có thể ứng phó nhanh chóng để giảm thiểu mối đe dọa. Biện pháp ứng phó với mối đe dọa mạng có thể bao gồm việc tắt toàn bộ hệ thống, để đội ngũ an ninh có thời gian khắc phục sự cố mà không lo bị đánh cắp dữ liệu hoặc gây hư hại mạng.
Dự đoán lỗ hổng
Các hệ thống dự đoán lỗ hổng bảo mật sử dụng AI và ML để phát hiện các nguy cơ xâm phạm tiềm ẩn và ưu tiên xử lý chúng theo mức độ nghiêm trọng của rủi ro. Không giống như theo dõi các nguồn và thông tin tình báo theo thời gian thực trong bảo mật phòng thủ, hệ thống dự đoán lỗ hổng tập trung vào việc hiểu rõ các điểm yếu trước khi chúng xảy ra.
Một nền tảng như HackerOne sẽ cảnh báo cho nhà nghiên cứu bảo mật về các lỗ hổng cụ thể trong các hệ thống cụ thể. Thông qua việc liên tục thu thập và phân tích các báo cáo đã gửi, nền tảng này có thể nhận ra điểm tương đồng giữa các thành phần có trong nhiều chương trình tìm lỗi và có thể có cùng các lỗ hổng. Bằng cách xác định các thành phần này, các nhà nghiên cứu có thể dễ dàng chứng minh sự tồn tại của các lỗ hổng trên nhiều chương trình, giúp doanh nghiệp chủ động chuẩn bị cho các cuộc tấn công tiềm ẩn và tăng cường hệ thống một cách phù hợp. Các hệ thống này đã chứng minh hiệu quả trong việc phát hiện các lỗ hổng có khả năng đã bị bỏ qua trong một thời gian dài, cho thấy một trường hợp sử dụng thú vị về cách áp dụng AI từ góc độ tấn công.
Ứng phó với sự cố
Bằng cách tận dụng AI và ML, các đội ngũ ứng phó sự cố có thể tăng cường khả năng phát hiện, ứng phó và phục hồi hiệu quả hơn sau các sự cố an ninh mạng. Các công cụ này tự động hóa quy trình phân loại sự cố, trong đó sắp xếp và ưu tiên dữ liệu sự cố dựa trên tác động tiềm ẩn và mức độ khẩn cấp. Nhờ đó, đội an ninh có thể tập trung vào các sự cố quan trọng và phân bổ nguồn lực cho hiệu quả. Một số hành động ứng phó sự cố nhất định, chẳng hạn như cách ly các hệ thống bị ảnh hưởng hoặc chặn lưu lượng truy cập độc hại có thể được tự động hóa, giúp giảm thiểu khả năng xảy ra lỗi do con người và tăng tốc thời gian ứng phó với các sự cố khác.
Cần lưu ý rằng khi các đội an ninh cải tiến công nghệ, thì tội phạm mạng cũng vậy. Để luôn đi trước một bước, việc liên tục cập nhật và tinh chỉnh mô hình AI sẽ giúp xây dựng một lĩnh vực an ninh mạng thông minh hơn, an toàn hơn.
Để tìm hiểu thêm về chủ đề này, hãy tải xuống bản ghi hội thảo trên web SASIG của Alessandro. Để biết thêm thông tin chuyên sâu về các chủ đề khác liên quan đến EHS và Niềm tin Kỹ thuật số, vui lòng truy cập Góc Chuyên gia của BSI.
