Thưa ông, việc các đối tượng sử dụng AI trong tấn công mạng đang đặt ra những thách thức gì đối với các tổ chức tài chính, ngân hàng?
AI mang lại nhiều lợi ích trong hoạt động ngân hàng, song công nghệ này cũng có thể bị các đối tượng xấu lợi dụng để thực hiện những cuộc tấn công mạng. Đáng chú ý, tốc độ và phạm vi tấn công đang thay đổi khi các công cụ AI được sử dụng ngày càng nhiều.
Trước đây, các tổ chức thường có khoảng thời gian vài giờ để phát hiện và phản ứng khi đối tượng tấn công xâm nhập hệ thống. Tuy nhiên, với tốc độ tấn công hiện nay, khoảng thời gian này gần như không còn. Trong khi đó, phương thức phòng thủ truyền thống thường trải qua nhiều bước, từ hệ thống phát hiện dấu hiệu bất thường, chuyên gia phân tích đến triển khai biện pháp xử lý, khiến việc phản ứng khó theo kịp tốc độ tấn công.
Khi cuộc tấn công diễn ra với tốc độ rất nhanh, quy trình này có thể không đáp ứng kịp yêu cầu phản ứng.
Bên cạnh đó, các tổ chức tài chính, ngân hàng ngày càng kết nối với nhiều đối tác và nhà cung cấp công nghệ. Điều này làm mở rộng phạm vi có thể bị tấn công, đặt ra thêm thách thức trong việc bảo vệ toàn bộ hệ thống.
Theo ông, các ngân hàng cần điều chỉnh chiến lược bảo vệ hệ thống như thế nào để hạn chế ảnh hưởng khi xảy ra sự cố?
Thay vì chỉ tập trung phát hiện và ngăn chặn mọi cuộc tấn công, các tổ chức tài chính, ngân hàng cần tính đến tình huống hệ thống có thể bị xâm nhập nhưng vẫn phải bảo vệ được các dịch vụ trọng yếu.
Một yêu cầu quan trọng là giới hạn phạm vi ảnh hưởng, không để cuộc tấn công từ một khu vực có thể lan rộng ra toàn bộ hệ thống. Đồng thời, cần nâng cao tốc độ phát hiện, phân tích và xử lý để có thể ứng phó với những cuộc tấn công diễn ra rất nhanh.
Để thực hiện, một hướng tiếp cận được đề xuất là xây dựng hệ thống theo nguyên tắc không tin cậy mặc định (Zero Trust). Đây không đơn thuần là việc trang bị thêm các công cụ bảo mật hay phương thức xác thực, mà đòi hỏi quá trình thiết kế, tổ chức lại kiến trúc hệ thống, thay vì chỉ trang bị thêm các công cụ bảo mật. Trong đó, cần phân chia hệ thống thành những khu vực nhỏ hơn nhằm hạn chế khả năng di chuyển tự do của đối tượng tấn công giữa các thành phần, tránh để sự cố tại một khu vực lan rộng và ảnh hưởng đến các dịch vụ trọng yếu.
Cùng với việc tổ chức lại hệ thống, khả năng phản ứng nhanh cũng là yêu cầu cần được chú trọng. Nếu vẫn phụ thuộc vào quy trình phát hiện-phân tích - xử lý tuần tự bằng con người, các tổ chức sẽ gặp khó khăn khi phải đối phó với những cuộc tấn công diễn ra ở tốc độ máy.
Vậy các ngân hàng có thể ứng dụng AI trong hoạt động phòng thủ như thế nào và cần ưu tiên những giải pháp gì, thưa ông?
Một hướng tiếp cận là tận dụng chính những tiến bộ của AI để tự động hóa hoạt động phòng thủ một cách có kiểm soát. Thay vì chỉ hỗ trợ chuyên gia phân tích, các hệ thống có thể được phát triển theo hướng tự động xử lý và cô lập các cuộc tấn công, giúp các tổ chức tài chính, ngân hàng phản ứng nhanh hơn trước những mối đe dọa diễn ra với tốc độ máy.
Tuy nhiên, khả năng ứng phó còn phụ thuộc vào cách tổ chức các công cụ bảo mật. Trong một hệ thống có nhiều giải pháp riêng biệt như tường lửa, công cụ giám sát an ninh và bảo vệ thiết bị đầu cuối, việc xử lý sự cố có thể phải thực hiện qua nhiều bước. Khi xuất hiện lỗ hổng nghiêm trọng, bộ phận phụ trách phải xác định những hệ thống bị ảnh hưởng, cập nhật biện pháp ngăn chặn và phối hợp xử lý trên các công cụ khác nhau. Sự phân tán này làm giảm tốc độ phản ứng trước các cuộc tấn công.
Vì vậy, một định hướng được đề xuất là tích hợp các công cụ bảo mật trên nền tảng thống nhất, giúp ngân hàng có thể phối hợp dữ liệu và điều hành hoạt động phòng thủ hiệu quả hơn. Điều này không có nghĩa tất cả giải pháp phải đến từ cùng một nhà cung cấp, mà cần bảo đảm khả năng kết nối và phối hợp giữa các hệ thống.
Về lâu dài, các tổ chức tài chính, ngân hàng cần chuyển từ chiến lược tập trung ngăn chặn tấn công sang nâng cao khả năng chống chịu, với năm nội dung gồm dự báo, chống chịu, duy trì hoạt động, phục hồi và thích ứng liên tục trước những thay đổi của môi trường công nghệ.
Xin cảm ơn ông!
