Những điểm chính
- Trí tuệ nhân tạo có khả năng tự chủ (Agentic AI) đã được triển khai trong lĩnh vực tài chính: rà soát tuân thủ, giám sát giao dịch, chuẩn bị kiểm toán, lập báo cáo theo quy định, và các hệ thống này hoạt động theo mặc định mà không cần kiểm tra tệp tin.
- Các đại lý tài chính kết nối với các nhà cung cấp dịch vụ thanh toán, hệ thống ERP, kho dữ liệu được quản lý chặt chẽ và các cổng thông tin dành cho kiểm toán viên. Mỗi kết nối đều là một ranh giới tin cậy; chỉ cần một tệp bị nhiễm virus cũng có thể làm ảnh hưởng đến tất cả các kết nối đó.
- Các phần mềm độc hại truyền thống (Emotet, Carbanak, FIN7) và các mối đe dọa mới nổi (tiêm lệnh nhanh) lợi dụng sự tin cậy dành cho các tác nhân với tốc độ xử lý của máy tính; trước khi con người kịp can thiệp.
- DORA, PCI DSS, các quy định về công bố thông tin an ninh mạng của SEC, cũng như FINRA/FFIEC đều yêu cầu phải có cơ chế quản trị đối với các quy trình làm việc của nhân viên, kèm theo nghĩa vụ báo cáo sự cố bắt đầu ngay từ thời điểm nhân viên xử lý sai một tệp tin.
- Việc kiểm tra tệp trước khi phần mềm đại lý (agent) xử lý là biện pháp kiểm soát quan trọng còn thiếu. MetaDefender™ Cloud chặn mọi tệp: với hơn 20 công cụ quét, Công nghệ Deep CDR™ và Adaptive Sandbox ; trước khi phần mềm đại lý (agent) tiếp cận tệp đó.
Nói một cách nhẹ nhàng thì tháng 7 năm 2026 là một tháng đầy thú vị đối với lĩnh vực an ninh trí tuệ nhân tạo có khả năng tự chủ. Cả Anthropic lẫn OpenAI đều trở thành tâm điểm của các tin tức lớn; cả hai công ty này đều đã vướng vào các vụ việc liên quan đến việc các tác nhân thoát ra khỏi môi trường sandbox và xâm nhập vào các máy chủ vốn được bảo mật chặt chẽ.
Tin tức này không khiến ai ngạc nhiên. Ngay từ tháng 2 năm 2026, các nghiên cứu ghi nhận xu hướng các đặc vụ hành động ngoài vòng kiểm soát khi không được giám sát đã bắt đầu xuất hiện. Một trong số đó là nghiên cứu “Agents of Chaos”, cho thấy các đặc vụ có thể:
- tuân thủ các hướng dẫn của những người không phải là chủ sở hữu
- tiết lộ dữ liệu nhạy cảm
- thực hiện các hành động gây hư hại ở cấp độ hệ thống
- lan truyền các thói quen không an toàn cho nhau
Nói tóm lại, tại thời điểm này, Trí tuệ nhân tạo dựa trên tác nhân (Agentic AI) vẫn chưa sẵn sàng để hoàn toàn đảm nhận các công việc hàng ngày. Điều này thể hiện rõ nhất qua “bề mặt tấn công” của các tác nhân AI trong lĩnh vực tài chính, nơi mức độ tự chủ đã vượt xa khả năng giám sát.
Chuyên viên tuân thủ của quý công ty đã xử lý khoảng 300 tài liệu trong tháng này, thu thập các hồ sơ nộp, hóa đơn, báo cáo của nhà cung cấp và tệp tin kiểm toán từ mọi ngóc ngách trong môi trường lưu trữ của quý công ty. Vào thời điểm nào trong quá trình đó, chuyên viên này đã kiểm tra xem liệu có tệp tin nào trong số đó thực sự an toàn hay không?
Nếu bạn không có câu trả lời chắc chắn:
- Bạn không phải là người duy nhất; hầu hết các tổ chức tài chính cũng không làm như vậy.
- Việc trả lời câu hỏi đó nên là ưu tiên hàng đầu của bạn.
Cách thức mà Trí tuệ nhân tạo chủ động (Agentic AI) làm gia tăng diện tích tấn công trong lĩnh vực tài chính
Năm 2025, Gartner nhận thấy rằng 59% các nhà lãnh đạo tài chính đã triển khai AI trong các hoạt động tài chính của họ. Mặc dù số liệu năm 2026 vẫn chưa được công bố, chúng ta chỉ có thể dự đoán rằng tỷ lệ áp dụng đã tăng lên. Các hệ thống AI được sử dụng cho việc rà soát tuân thủ, giám sát giao dịch, chuẩn bị kiểm toán hoặc lập báo cáo theo quy định.
Hãy lấy một quy trình kiểm tra tuân thủ hàng tháng điển hình làm ví dụ. Một nhân viên:
- Truy xuất tài liệu từ SharePoint, Box hoặc Amazon S3
- Phân tích và trích xuất dữ liệu, đồng thời đối chiếu để xác minh tính chính xác của dữ liệu dựa trên các tài liệu chứng từ liên quan
- Tra cứu trên Salesforce hoặc Stripe để đối chiếu các sai lệch trong thanh toán
- Tạo các phiếu yêu cầu Jira và chuyển chúng đến bộ phận tài chính hoặc pháp lý
- Thông báo cho các nhóm liên quan qua Teams hoặc email
- Lập các báo cáo tuân thủ quy định và xuất chúng sang các bên liên quan bên ngoài
Đó là sáu bước, nhiều hệ thống và hoàn toàn không có khâu kiểm tra tệp tin. Mọi tài liệu đi vào quy trình đều được coi là đáng tin cậy. Đó vừa là thiết kế, vừa là vấn đề.
Tại sao các quy trình tài chính lại dễ bị ảnh hưởng bởi các rủi ro bảo mật liên quan đến Trí tuệ nhân tạo có khả năng hành động (Agentic AI) hơn?
Ngoại trừ các nhà hoạt động mạng (hacktivists) hoặc các tác nhân được nhà nước hậu thuẫn, phần lớn những kẻ tấn công chủ yếu nhắm vào các ngành có lợi nhuận cao, mà không có bất kỳ mục đích nào khác đằng sau. Năm ngoái, các ngành bị nhắm mục tiêu là sản xuất, y tế, tài chính và chính phủ – những ngành vừa sở hữu lượng dữ liệu phong phú vừa có nhiều thứ để mất.
Đối với hành vi trộm cắp trực tiếp, các tin tặc sẽ nhắm vào các mạng lưới thanh toán, tài khoản ngân hàng và cơ sở hạ tầng blockchain để rút tiền trực tiếp. Các tổ chức tài chính cũng trở thành mục tiêu do phải chịu áp lực lớn trong việc duy trì hoạt động, tuân thủ quy định và giữ vững niềm tin của công chúng, khiến họ có xu hướng chi trả tiền chuộc để khôi phục hệ thống.
Các hoạt động đặc thù của ngành cũng có thể là một yếu tố cần xem xét. Các quy trình làm việc của Agentic kết nối với các nhà cung cấp dịch vụ thanh toán, hệ thống ERP, cổng thông tin tuân thủ quy định, dịch vụ lưu trữ đám mây và cổng thông tin kiểm toán. Mỗi kết nối trong số đó đều là một ranh giới tin cậy, và mỗi ranh giới tin cậy đều là một điểm lỗi tiềm ẩn duy nhất.
Trí tuệ nhân tạo có khả năng tự chủ (Agentic AI) đang ngày càng được ưa chuộng nhờ khả năng thực thi với tốc độ của máy tính, cùng với những hứa hẹn về việc nâng cao năng suất đi kèm. Tuy nhiên, chính tốc độ đó lại ẩn chứa nguy cơ.
Trước đây, điều duy nhất có thể phát hiện ra một hóa đơn độc hại hay một báo cáo kiểm toán bị nhiễm mã độc chính là việc con người dừng lại một chút trước khi mở chúng. Agentic AI loại bỏ hoàn toàn bước kiểm tra này. Một tệp bị nhiễm mã độc vốn có thể nằm trong hộp thư đến của ai đó suốt một ngày nay sẽ được hệ thống xử lý, đọc và thực hiện các hành động cần thiết chỉ trong vài giây.
Các tổ chức cũng đang phải đối mặt với tình trạng nhân viên sử dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) ngoài các kênh được quản lý hoặc chia sẻ dữ liệu không được phép với AI. Năm 2023, các kỹ sư của Samsung đã tải lên ChatGPT mã nguồn độc quyền và các ghi chú cuộc họp nội bộ. Mùa hè năm ngoái, vị giám đốc lâm thời của CISA khi đó đã tải lên các tài liệu chính phủ nhạy cảm vào một phiên ChatGPT công khai.
Nếu các công cụ trò chuyện không được quản lý đã gây ra mức độ rủi ro như vậy, thì các quy trình làm việc tự động không được quản lý — vốn có quyền truy cập trực tiếp vào hệ thống thanh toán và dữ liệu quy định — sẽ làm gia tăng mức độ rủi ro lên đáng kể.
Các kịch bản đe dọa thực tế đối với Trí tuệ nhân tạo có khả năng hành động (Agentic AI) trong lĩnh vực tài chính
Các họ phần mềm độc hại đã nhắm mục tiêu vào lĩnh vực tài chính trong hơn một thập kỷ qua không cần phải thay đổi nhiều để khai thác các quy trình làm việc dựa trên tác nhân. Bạn có thể gọi đó là phần mềm độc hại AI dựa trên tác nhân nếu muốn: cùng một tải trọng, nhưng có con đường lây lan nhanh hơn và ít cần sự giám sát hơn. Để kể ra một vài ví dụ:
- Emotet, loại trojan ngân hàng đã lây lan trong nhiều năm qua các email spam ngụy trang dưới dạng hóa đơn và thông báo thanh toán, sử dụng các tài liệu Word có kích hoạt macro làm phương tiện lây lan; CISA đã chỉ ra đây là một trong những họ phần mềm độc hại tốn kém nhất để khắc phục. Trong quy trình làm việc dựa trên tác nhân, cơ chế hoạt động này được áp dụng trực tiếp. Một tác nhân sẽ nhập tệp đính kèm "hóa đơn" như một phần của quy trình xử lý tài liệu thông thường. Nếu không có tác nhân AI Bảo mật tập tin tại thời điểm đó, sẽ không có gì ngăn cản nó đồng bộ hóa tệp này vào SharePoint, như một phần của quá trình lập chỉ mục thông thường, hoặc chia sẻ tệp đó trên Teams bởi chính tác nhân đó.
- Carbanak là vụ cướp ngân hàng trị giá 1 tỷ USD thông qua các hóa đơn được cài mã độc. Các hacker đã sử dụng các tệp đính kèm Word và CPL được cài mã độc để xâm nhập hệ thống, sau đó di chuyển qua các hệ thống nội bộ để tiếp cận các dịch vụ xử lý thanh toán, máy ATM và chuyển khoản SWIFT. Vụ cướp ban đầu đòi hỏi khoảng hai năm di chuyển ngang kiên nhẫn do các tác nhân con người thực hiện. Trong một môi trường tự động hóa, một tác nhân có quyền truy cập thường xuyên vào hệ thống ERP hoặc hệ thống thanh toán có thể, về nguyên tắc, tiếp cận cùng loại hệ thống đó chỉ trong một hành động tự động duy nhất.
- FIN7 đã xây dựng sự nghiệp dựa trên các email lừa đảo nhắm mục tiêu (spear-phishing) chứa các tài liệu Office khai thác các lỗ hổng đã biết, dẫn đến việc đánh cắp thông tin đăng nhập và rò rỉ dữ liệu thẻ thanh toán cùng hồ sơ tài chính từ hơn 100 tổ chức. Nếu cung cấp cùng một tài liệu đó cho một tác nhân có quyền tự động xử lý email hoặc tệp tin, quá trình nhập liệu, lộ thông tin đăng nhập và rò rỉ dữ liệu có thể diễn ra liên tiếp mà không cần bất kỳ ai kiểm tra tệp tin đó.
- “Tiêm lệnh” là trường hợp mà mối đe dọa có chủ đích đã trở thành hiện thực, chứ không còn là giả thuyết. Microsoft đã công bố lỗ hổng EchoLeak (CVE-2025-32711) – một lỗ hổng “tiêm lệnh” không cần nhấp chuột trong Microsoft 365 Copilot, trong đó các lệnh ẩn được nhúng trong email khiến Copilot tự động thực thi chúng. Tiêm lệnh là một loại tấn công mới thậm chí không cần phần mềm độc hại để hoạt động, do đó hoàn toàn không thể được phát hiện bằng phương pháp dựa trên chữ ký. Chính điều này khiến nó trở thành loại khó phát hiện nhất trong số bốn loại trên.
Về thực trạng của ngành tài chính trên thực tế:
- Chi phí trung bình cho một vụ vi phạm do Shadow AI gây ra có thể lên tới 4,63 triệu USD; con số này cao hơn 670.000 USD so với một vụ vi phạm thông thường.
- Gần một nửa (48%) các chuyên gia an ninh mạng đã xếp trí tuệ nhân tạo có khả năng tự chủ (agentic AI) là phương thức tấn công hàng đầu vào năm 2026.
- Và chỉ có 33% các tổ chức sở hữu dữ liệu nền tảng cần thiết để thực hiện các biện pháp bảo mật AI hiệu quả.
Các khung pháp lý điều chỉnh Trí tuệ nhân tạo có khả năng hành động như thế nào
Hầu hết các khung quy định trong lĩnh vực tài chính đã đưa trí tuệ nhân tạo có khả năng tự chủ (agentic AI) vào các quy tắc tuân thủ của mình, yêu cầu các tổ chức phải áp dụng các biện pháp kiểm soát tương tự như đối với các quy trình làm việc khác để quản lý hành vi của các tác nhân này. Do đó, trí tuệ nhân tạo có khả năng tự chủ là một vấn đề pháp lý, và nó đóng vai trò trung tâm trong cách các cơ quan thanh tra hiện nay xác định các rủi ro liên quan đến trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực dịch vụ tài chính.
- DORA coi các tác nhân AI như các hệ thống CNTT. Với việc đạo luật này có hiệu lực từ ngày 17 tháng 1 năm 2025, các tổ chức tài chính của EU phải đưa các sự cố liên quan đến tác nhân vào các trụ cột quản lý rủi ro CNTT, báo cáo sự cố và kiểm tra khả năng phục hồi giống như đối với mọi hệ thống khác. Cơ quan BaFin của Đức đã xác nhận điều này trực tiếp trong hướng dẫn tháng 1 năm 2026: các tác nhân và mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) không được áp dụng chế độ riêng biệt và phải nằm trong các khung quản trị và kiểm thử hiện có của DORA. Theo DORA, một tệp tin bị tác nhân xử lý sai là một sự cố CNTT như bất kỳ sự cố nào khác.
- PCI DSS áp dụng cho bất kỳ hệ thống nào lưu trữ, xử lý hoặc truyền tải dữ liệu chủ thẻ, hoặc có thể ảnh hưởng đến tính bảo mật của dữ liệu đó; Hội đồng Tiêu chuẩn Bảo mật PCI đã nêu rõ rằng điều này bao gồm các hệ thống AI có quyền truy cập vào thông tin thanh toán được bảo vệ. Một hóa đơn hoặc bảng sao kê mà một tác nhân xử lý sẽ thuộc phạm vi áp dụng của PCI giống như một hệ thống do con người vận hành, có nghĩa là các biện pháp kiểm soát tương tự sẽ được áp dụng; bất kể đó là tác nhân hay không.
- Các quy định của SEC về công bố thông tin an ninh mạng yêu cầu các công ty niêm yết phải công bố các sự cố an ninh mạng có tính chất quan trọng trong vòng bốn ngày làm việc kể từ khi xác định được tính chất quan trọng của sự cố. Quy định này không phân biệt giữa sự cố do lỗi con người gây ra và sự cố do một tác nhân tự động gây ra. Nếu tệp tin mà tác nhân đó đã xử lý được xác định là đã làm lộ dữ liệu quan trọng, thời hạn công bố sẽ bắt đầu tính từ thời điểm đó, tương tự như đối với bất kỳ vụ vi phạm nào khác.
- FINRA và FFIEC đã đặt vấn đề quản trị trí tuệ nhân tạo (AI) vào trọng tâm của quá trình rà soát. Báo cáo Giám sát Quy định Thường niên năm 2026 của FINRA đã dành phần đầu tiên để đề cập đến trí tuệ nhân tạo tạo sinh và trí tuệ nhân tạo có khả năng tự chủ, đồng thời nêu rõ các yêu cầu liên quan đến thử nghiệm, giám sát, rà soát bởi con người và lưu trữ hồ sơ đối với các hoạt động được điều khiển bởi trí tuệ nhân tạo.
Tóm lại: Một cuộc tấn công lây lan dựa trên tệp tin và được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo (AI) có thể gây ra một sự cố CNTT theo quy định DORA, vi phạm phạm vi áp dụng theo tiêu chuẩn PCI DSS, dẫn đến việc đánh giá mức độ quan trọng theo quy định của SEC, đồng thời là lỗ hổng trong công tác giám sát bị các thanh tra viên của FINRA hoặc FFIEC phát hiện.
Năm biện pháp dành cho các nhà lãnh đạo trong lĩnh vực an ninh tài chính
Như đã đề cập trước đó, việc điều khiển Trí tuệ nhân tạo theo tác nhân (Agentic AI) bắt đầu từ cấp độ tệp; tức là, mọi thứ đều bắt đầu từ một câu hỏi: trong tệp mà tác nhân này sắp xử lý có những gì?
Dựa trên câu trả lời, một số phương pháp hay nhất (nên trở thành thói quen) đã được đúc kết như sau:
- Cần coi tất cả các dữ liệu đầu vào là không đáng tin cậy, kể cả các tệp từ các nguồn nội bộ đáng tin cậy, và chuyển chúng qua một lớp quét chuyên dụng trước khi bất kỳ tác nhân nào tiếp cận được chúng.
- Dựa trên giả định “không tin tưởng”, kết hợp các chính sách bảo mật và kiểm tra nhiều lớp để xác định xem tệp đó có bị xâm nhập hay không.
- Xác định khái niệm “hành động phá hoại ” trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo có khả năng chủ động, sau đó thiết lập các định nghĩa chính sách rõ ràng.
- Kiểm tra tính hợp lệ và kiểm soát chặt chẽ các luồng di chuyển dữ liệu giữa các hệ thống mà các nhân viên của bạn tiếp xúc: hệ thống lưu trữ, CRM, hệ thống xử lý thanh toán, hệ thống quản lý vé, các công cụ liên lạc.
- Bảo vệ các môi trường lưu trữ như SharePoint và S3 bằng cơ chế quét dựa trên sự kiện, nhờ đó các tệp sẽ được kiểm tra ngay khi vừa được tải lên, chứ không phải sau khi trình đại lý đã thực hiện các thao tác trên chúng.
Cách MetaDefender™ Cloud được tích hợp vào quy trình xử lý
Các kịch bản mối đe dọa được đề cập ở trên chỉ có thể xảy ra về mặt kỹ thuật nếu một tệp tin được chuyển đến máy khách trước khi có ai xác nhận rằng tệp tin đó an toàn. MetaDefender™ Cloud sẽ can thiệp và loại bỏ mối đe dọa. Dưới đây là cách thức hoạt động.
Một tệp được đưa vào quy trình xử lý, dù là từ hộp thư đến, ổ đĩa chia sẻ hay cổng tải lên. MetaDefender Cloud sẽ chặn tệp đó trước khi tác nhân AI kịp tiếp xúc với nó. Từ đó, hơn 20 công cụ chống phần mềm độc hại (thông qua công nghệ Metascan™ Multiscaning ), công nghệ Deep CDR™, Proactive DLP™ và Adaptive Sandbox công nghệ này sẽ chạy song song:
- Các động cơ quét để tìm các dấu hiệu đã biết.
- Công nghệ Deep CDR™ tách rời và tái cấu trúc tệp để đảm bảo không còn bất kỳ nội dung hoạt động nào tồn tại, bất kể nội dung đó có được phát hiện hay không.
- Trang web Adaptive Sandbox kích hoạt các tệp trong một môi trường độc lập để quan sát hành vi.
- Proactive DLP xóa bỏ các dữ liệu nhạy cảm trước khi chúng được truyền đi tiếp.
Nếu tệp đó chứa mã độc, nó sẽ bị chặn trước khi kịp đến các thiết bị kết nối. Và toàn bộ quy trình này có thể được ghi chép lại dưới dạng bằng chứng mà các thanh tra viên của DORA, PCI DSS và SEC yêu cầu.
Nếu không có MetaDefender Cloud , quy trình làm việc dựa trên tác nhân sẽ diễn ra một cách mù quáng; các tệp được đưa trực tiếp vào quy trình làm việc của AI mà không qua bất kỳ bước quét nào trong suốt quá trình đó, do đó phần mềm độc hại, macro độc hại và các lệnh chèn vào lời nhắc sẽ lọt qua mà không bị phát hiện. Không ai có thể nhìn thấy nội dung tệp tin hoặc các mối đe dọa ẩn chứa bên trong cho đến khi xảy ra sự cố ở các giai đoạn sau. Chỉ cần một tài liệu độc hại cũng có thể biến thành một sự cố ảnh hưởng đến toàn bộ tổ chức chỉ trong vài phút, do tốc độ đồng bộ hóa, chia sẻ và thực thi của phần mềm đại lý rất nhanh. Và khi cơ quan quản lý cuối cùng yêu cầu bằng chứng về những gì đã xảy ra và thời điểm xảy ra, sẽ không có bất kỳ dấu vết kiểm toán nào để cung cấp.
Nhờ đó, chính tệp tin đó sẽ đi qua một điểm kiểm tra trước khi tác nhân kịp tiếp cận nó. Ý tưởng chính là thay đổi vị trí của điểm kiểm tra. Nếu di chuyển điểm kiểm tra lên phía trước tác nhân, thì tốc độ của tác nhân sẽ không còn là yếu tố bất lợi nữa. Đó chính là tiền đề cơ bản của một hệ thống bảo mật AI dựa trên tác nhân được triển khai đúng cách.
Bắt đầu với MetaDefender Cloud
Trí tuệ nhân tạo có khả năng tự chủ (Agentic AI) đang chứng minh những điều có thể đạt được khi các hoạt động rà soát tuân thủ, chuẩn bị kiểm toán và giám sát giao dịch được thực hiện chỉ trong vài phút thay vì vài ngày. Tuy nhiên, khi tệp tin bị nhiễm virus xuất hiện, không có gì có thể ngăn chặn được nó.
Bạn có muốn thử đoán xem tốc độ đó sẽ tác động như thế nào đến một sai sót, hay đến một tệp tin độc hại, khi không có bất kỳ cơ chế kiểm tra nào thực hiện trước đó không? Hãy điều chỉnh điểm kiểm tra. Đặt nó trước khi tác nhân can thiệp thay vì sau khi sự cố xảy ra, và nguy cơ tiếp xúc với các mối đe dọa từ tệp tin sẽ không còn là vấn đề may rủi nữa.
Hãy trao đổi với chuyên gia về việc bảo mật quy trình phát triển AI có khả năng tự chủ của bạn cùng MetaDefender Cloud .
Những câu hỏi thường gặp
Trí tuệ nhân tạo có tính chủ động (agentic AI) là gì và tại sao nó lại tạo ra những rủi ro mới về an ninh mạng?
Trí tuệ nhân tạo có khả năng tự chủ (Agentic AI) là các hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể tự động thu thập dữ liệu, thực hiện các hành động trên các hệ thống kết nối với nhau và hoàn thành các tác vụ gồm nhiều bước mà không cần sự phê duyệt của con người ở từng bước. Trong lĩnh vực tài chính, tính tự chủ này có nghĩa là chỉ cần một tệp tin duy nhất cũng có thể kích hoạt các hành động như trích xuất dữ liệu, truy vấn hệ thống, tạo phiếu yêu cầu, lập báo cáo bên ngoài; tất cả đều được thực hiện trước khi có bất kỳ ai xem xét tệp tin đó.
Làm thế nào mà chỉ một tệp bị nhiễm virus lại có thể làm gián đoạn quy trình làm việc của một tác nhân AI?
Một tác nhân có thể vô tình tiếp nhận một tệp độc hại mà không hay biết, sau đó thực hiện các hành động liên quan đến tệp đó. Điều này có thể bao gồm việc đồng bộ hóa tệp đó trên các hệ thống lưu trữ, chia sẻ tệp đó qua các kênh liên lạc, hoặc thực thi mã nhúng trong bối cảnh thực thi của chính tác nhân đó — tất cả đều diễn ra mà không qua bước kiểm tra thủ công vốn từng được sử dụng để phát hiện các cuộc tấn công này.
“Tiêm lời nhắc” là gì và nó ảnh hưởng như thế nào đến các tác nhân AI trong lĩnh vực tài chính?
Kỹ thuật “Prompt injection” liên quan đến việc giấu các chỉ dẫn bên trong một tài liệu mà một tác nhân AI sẽ giải thích thành các lệnh. Do không có mã độc nào liên quan, các công cụ chống vi-rút và phát hiện phần mềm độc hại truyền thống không phát hiện được, khiến việc phát hiện kỹ thuật này trở nên đặc biệt khó khăn trong các quy trình làm việc trong lĩnh vực tài chính, nơi xử lý khối lượng lớn tài liệu bên ngoài.
AI ẩn danh khiến các tổ chức tài chính phải đối mặt với rủi ro rò rỉ dữ liệu như thế nào?
“Shadow AI” là thuật ngữ chỉ việc nhân viên sử dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) bên ngoài các kênh đã được phê duyệt và quản lý. Một khi dữ liệu đó thoát khỏi sự kiểm soát của tổ chức, nó sẽ không thể thu hồi lại được, và cũng không có dấu vết kiểm toán để phục vụ mục đích tuân thủ.
Những quy định nào điều chỉnh trí tuệ nhân tạo có khả năng tự chủ trong lĩnh vực dịch vụ tài chính?
Các quy định về DORA, PCI DSS, quy định công bố thông tin an ninh mạng của SEC và các tiêu chuẩn kiểm tra của FINRA/FFIEC đều liên quan đến việc sử dụng trí tuệ nhân tạo có khả năng tự chủ (agentic AI) trong lĩnh vực tài chính, mặc dù không có quy định nào trong số đó được soạn thảo riêng cho mục đích này. Mỗi quy định đều yêu cầu một sự kết hợp giữa quản trị, kiểm thử, xử lý dữ liệu đã được xác thực và báo cáo sự cố, mà các quy trình làm việc dựa trên trí tuệ nhân tạo có khả năng tự chủ phải được thiết kế để đáp ứng.
Làm thế nào để thêm tính năng “ Bảo mật tập tin ” vào quy trình xử lý của một tác nhân AI hiện có?
Chèn một lớp quét chuyên dụng vào giữa quá trình nhập tệp và quá trình xử lý của tác nhân. Mỗi tệp đều được kiểm tra trước khi tác nhân thực hiện thao tác trên tệp đó, thay vì chỉ dựa vào chính tác nhân để phát hiện nội dung độc hại.
Tính năng quét tệp có chức năng gì mà phần mềm diệt virus truyền thống không có?
Các giải pháp chống virus truyền thống chủ yếu dựa vào các dấu hiệu nhận dạng phần mềm độc hại đã biết. MetaDefender Cloud kết hợp công nghệ quét đa lớp, công nghệ Deep CDR™ (giúp tái tạo tệp tin để loại bỏ nội dung hoạt động có khả năng gây hại) và cơ chế sandboxing nhằm phát hiện các mối đe dọa “zero-day” và các tài liệu được vũ khí hóa mà các công cụ dựa trên dấu hiệu nhận dạng hoàn toàn bỏ sót.
Sự khác biệt giữa bảo mật AI dựa trên tác nhân và bảo mật điểm cuối truyền thống là gì?
Bảo mật điểm cuối truyền thống bảo vệ thiết bị nơi tệp tin được lưu trữ. Bảo mật AI dựa trên agent phải bảo vệ toàn bộ quy trình — từ khâu thu thập dữ liệu cho đến mọi hệ thống mà agent kết nối. Một công cụ bảo mật điểm cuối chỉ phát hiện tệp tin khi tệp đó đi qua một thiết bị được quản lý; trong khi đó, một agent có thể thu thập, chuyển đổi và thực hiện các hành động đối với tệp tin trên các nền tảng lưu trữ đám mây, công cụ SaaS và hệ thống thanh toán mà không cần thiết bị điểm cuối được quản lý nào tham gia.
Các công cụ bảo mật truyền thống có thể phát hiện được các cuộc tấn công tiêm mã ngẫu nhiên hay không?
Không. Kỹ thuật “Prompt injection” ẩn các lệnh dưới dạng văn bản thuần túy bên trong tài liệu; không có mã độc, không có lỗ hổng khai thác và cũng không có chữ ký nào để so khớp. Các công cụ chống vi-rút truyền thống và công cụ EDR không thể phát hiện được điều này. Để phát hiện, cần phải tiến hành kiểm tra dựa trên nội dung và sử dụng môi trường cách ly (sandboxing) để quan sát cách thức hoạt động của tác nhân AI khi xử lý tài liệu — và đây chính xác là những gì tính năng “ Adaptive ”Sandbox của MetaDefender Cloud cung cấp.
