Bảo mật AI là gì?

Nhờ AI, thế giới đã đạt được những đổi mới đáng kinh ngạc với tốc độ chưa từng có. Thật không may, tội phạm mạng cũng đã nhanh chóng tận dụng công nghệ AI. Do đó, các lỗ hổng, mối đe dọa và thách thức mới về bảo mật cũng xuất hiện.

Bảo mật AI hay bảo mật trí tuệ nhân tạo là các biện pháp và hoạt động được thiết kế để bảo vệ hệ thống AI trước các mối đe dọa này. Tương tự như hệ thống CNTT truyền thống cần được bảo vệ chống xâm nhập, vi-rút và truy nhập trái phép, hệ thống AI cũng cần các biện pháp bảo mật riêng để đảm bảo luôn hoạt động, đáng tin cậy và an toàn.

Bảo mật AI có vai trò quan trọng vì nhiều lý do, trong đó có những lý do sau:
 

• Bảo vệ dữ liệu nhạy cảm. Các hệ thống AI xử lý lượng lớn dữ liệu nhạy cảm bao gồm thông tin tài chính, y tế và cá nhân. 

• Duy trì tính toàn vẹn của hệ thống. Khi không kiểm tra các lỗ hổng trong hệ thống AI, các mô hình có thể bị xâm phạm và theo đó, kết quả có thể không chính xác hoặc gây hại.

• Đảm bảo tính sẵn dùng của các dịch vụ AI. Như bao dịch vụ khác, các hệ thống AI phải luôn sẵn dùng và hoạt động, đặc biệt là khi ngày càng nhiều cá nhân và tổ chức tin dùng trí tuệ nhân tạo. Sự cố vi phạm bảo mật thường gây ra tình trạng thời gian ngừng hoạt động và có thể làm gián đoạn dịch vụ thiết yếu. 

• Tính trách nhiệm. Cá nhân và tổ chức cần tin chắc rằng hệ thống AI an toàn và đáng tin cậy để có thể áp dụng AI trên quy mô toàn cầu.

• Tính bí mật: Đảm bảo chỉ những cá nhân hoặc hệ thống được ủy quyền mới có thể truy nhập dữ liệu nhạy cảm. 

• Tính toàn vẹn: Duy trì tính chính xác và tính nhất quán của các hệ thống AI.

• Tính sẵn dùng: Đảm bảo các hệ thống AI luôn hoạt động và có thể truy nhập. 
  
  
• Tính trách nhiệm: Khả năng truy vết các hành động do hệ thống AI thực hiện.

 

Cần phân biệt giữa hai khái niệm có liên quan nhưng khác nhau: Bảo mật AI và AI cho an ninh mạng.

Bảo mật AI tập trung vào việc bảo vệ chính các hệ thống AI. Bảo mật AI bao gồm các chiến lược, công cụ và biện pháp nhằm bảo vệ mô hình, dữ liệu và thuật toán AI trước các mối đe dọa. Điều này bao gồm cả việc đảm bảo hệ thống AI hoạt động đúng mục đích và kẻ tấn công không thể khai thác lỗ hổng để thao tác kết quả hoặc đánh cắp thông tin nhạy cảm.

Mặt khác, AI cho an ninh mạng là việc sử dụng các công cụ và mô hình AI để cải thiện khả năng phát hiện, ứng phó và giảm thiểu mối đe dọa đối với toàn bộ hệ thống công nghệ của tổ chức. Nhờ đó, các tổ chức có thể phân tích lượng lớn dữ liệu sự kiện và nhận diện các mẫu dạng báo hiệu mối đe dọa tiềm ẩn. AI cho an ninh mạng có thể phân tích và tìm ra mối tương quan giữa các sự kiện và dữ liệu mối đe dọa trên mạng từ nhiều nguồn.

Tóm lại, bảo mật AI là việc bảo vệ hệ thống AI, còn AI cho an ninh mạng là việc sử dụng hệ thống AI để nâng cao vị thế bảo mật tổng thể của tổ chức.

Việc đảm bảo khả năng bảo mật của các hệ thống AI đòi hòi một phương pháp toàn diện để giải quyết các thách thức về cả kỹ thuật lẫn hoạt động. Sau đây là một số biện pháp tối ưu để bảo mật hệ thống AI:

Để đảm bảo tính toàn vẹn và tính bí mật của dữ liệu dùng để đào tạo mô hình AI, các tổ chức nên thực hiện các biện pháp bảo mật dữ liệu mạnh mẽ bao gồm: 

• Mã hóa dữ liệu để giúp ngăn chặn hành vi truy nhập trái phép vào tập dữ liệu đào tạo AI.

• Xác minh nguồn dữ liệu: cần đảm bảo dữ liệu dùng để đào tạo đến từ các nguồn tin cậy và có thể xác minh để giảm rủi ro bị tấn công đầu độc dữ liệu.

• Việc thường xuyên lọc sạch dữ liệu để loại bỏ mọi thành phần độc hại hoặc không mong muốn có thể giúp giảm thiểu rủi ro bảo mật AI.

Việc bảo vệ mô hình AI trước các cuộc tấn công cũng quan trọng như việc bảo vệ dữ liệu. Các kỹ thuật chính để đảm bảo bảo mật mô hình bao gồm:

• Thường xuyên kiểm tra mô hình AI và xác định các lỗ hổng tiềm ẩn nguy cơ bị tấn công đối nghịch để duy trì bảo mật.

• Sử dụng quyền riêng tư phân biệt để giúp ngăn chặn kẻ tấn công thiết kế ngược thông tin nhạy cảm trong mô hình AI.

• Thực hiện đào tạo đối nghịch để đào tạo mô hình AI về các thuật toán mô phỏng cuộc tấn công nhằm giúp mô hình càng nhanh chóng nhận diện được cuộc tấn công thực tế. 

Việc thực hiện cơ chế kiểm soát truy nhập chặt chẽ sẽ đảm bảo chỉ những cá nhân được ủy quyền mới có thể tương tác với hoặc sửa đổi hệ thống AI. Các tổ chức nên: 

• Sử dụng kiểm soát quyền truy nhập dựa trên vai trò để giới hạn quyền truy nhập vào hệ thống AI dựa trên vai trò người dùng.

• Thực hiện xác thực đa yếu tố để tăng thêm lớp bảo mật khi truy nhập dữ liệu và mô hình AI.

• Giám sát và ghi nhật ký tất cả số lần truy nhập để đảm bảo nhanh chóng phát hiện và giảm thiểu hành vi truy nhập trái phép.

Cần liên tục giám sát và kiểm tra hệ thống AI để phát hiện và ứng phó với các mối đe dọa bảo mật tiềm ẩn. Các tổ chức nên: 

• Thường xuyên kiểm tra hệ thống AI để xác định lỗ hổng hoặc bất thường trong hiệu suất của hệ thống. 

• Sử dụng các công cụ giám sát tự động để phát hiện hành vi bất thường hoặc mẫu dạng truy nhập trong thời gian thực. 

• Cập nhật mô hình AI thường xuyên để vá lỗ hổng và cải thiện khả năng phục hồi trước các mối đe dọa mới xuất hiện. 

Có nhiều công cụ và công nghệ hữu ích trong việc tăng cường bảo mật hệ thống AI. Trong đó bao gồm các khuôn khổ bảo mật, kỹ thuật mã hóa và công cụ bảo mật AI chuyên dụng.

Các khuôn khổ như Khuôn khổ quản lý rủi ro AI NIST đưa ra hướng dẫn cho tổ chức quản lý và giảm thiểu rủi ro liên quan đến AI. Các khuôn khổ này cung cấp những biện pháp tối ưu để bảo mật hệ thống AI, xác định rủi ro tiềm ẩn và đảm bảo độ tin cậy của mô hình AI.

Việc sử dụng các kỹ thuật mã hóa sẽ giúp bảo vệ cả dữ liệu và mô hình AI. Bằng cách mã hóa dữ liệu nhạy cảm, các tổ chức có thể giảm rủi ro vi phạm dữ liệu và đảm bảo dữ liệu không khả dụng kể cả khi kẻ tấn công chiếm được quyền truy nhập vào dữ liệu.

Nhiều công cụ và nền tảng đã được phát triển để bảo mật các ứng dụng AI. Các công cụ này giúp tổ chức phát hiện lỗ hổng, giám sát hệ thống AI để nhận diện nguy cơ tấn công và thực thi các giao thức bảo mật. 

Theo quá trình AI trở nên phổ biến hơn, mối đe dọa với các hệ thống này sẽ ngày càng tinh vi hơn. Một mối lo ngại nghiêm trọng là việc chính AI bị lợi dụng để tự động hóa cuộc tấn công qua mạng, giúp kẻ tấn công càng dễ dàng thực hiện các chiến dịch nhắm mục tiêu chính xác và hiệu quả cao. Ví dụ: kẻ tấn công đang sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn và kỹ thuật lừa đảo qua mạng bằng AI để soạn các tin nhắn cá nhân hóa và có sức thuyết phục, từ đó gia tăng khả năng đánh lừa nạn nhân. Quy mô và độ chính xác của các cuộc tấn công này đặt ra các thách thức mới cho hệ thống bảo vệ an ninh mạng truyền thống.


Để đối phó với các mối đe dọa ngày càng gia tăng này, nhiều tổ chức bắt đầu sử dụng các hệ thống bảo vệ hoạt động trên nền tảng AI. Các công cụ này, chẳng hạn như các nền tảng hoạt động bảo mật hợp nhất có sự hỗ trợ của AI từ Microsoft, phát hiện và giảm thiểu mối đe dọa theo thời gian thực bằng cách xác định hành vi bất thường và tự động ứng phó với cuộc tấn công.

Khi thách thức bảo mật AI không ngừng gia tăng và biến hóa, các tổ chức phải chủ động điều chỉnh chiến lược bảo mật cho phù hợp với tình hình mối đe dọa ngày càng nhiều để đảm bảo an toàn và độ tin cậy cho hệ thống AI của họ. Các chiến lược chính bao gồm áp dụng khuôn khổ bảo mật toàn diện, đầu tư vào các công nghệ mã hóa và kiểm soát truy nhập, đồng thời luôn cập nhật về các mối đe dọa mới xuất hiện và các giải pháp mới.

Các giải pháp bảo mật AI hiện đại sẽ bảo mật và điều chỉnh AI cũng như tăng cường đáng kể khả năng bảo vệ của tổ chức trước các mối đe dọa mới này. Bằng cách tích hợp các giải pháp bảo mật AI mạnh mẽ này, các tổ chức có thể bảo vệ dữ liệu nhạy cảm tốt hơn, duy trì tuân thủ theo quy định và giúp đảm bảo khả năng phục hồi của môi trường AI trong tổ chức trước các mối đe dọa trong tương lai.