Một cuộc tấn công mạng được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo (AI) là hành vi xâm nhập trong đó các công cụ trí tuệ nhân tạo hỗ trợ một hoặc nhiều giai đoạn, chẳng hạn như trinh sát, quét lỗ hổng, tạo nội dung lừa đảo hoặc sinh mã, chứ không phải là một cuộc tấn công do mô hình AI tự lập kế hoạch và thực hiện mà không cần sự chỉ đạo của con người. Các cảnh báo từ OpenAI và Anthropic đề cập đến mô hình được hỗ trợ này, chứ không phải các tác nhân tấn công AI tự chủ. |
|---|
Những điểm chính
- OpenAI và Anthropic đã cùng với hơn 100 công ty khác đưa ra cảnh báo rằng trí tuệ nhân tạo (AI) đang làm giảm rào cản kỹ năng đối với các cuộc tấn công mạng
- CrowdStrike đã ghi nhận một chiến dịch được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo (AI) nhắm vào các ngân hàng Hàn Quốc sử dụng bộ công cụ ARTEX được xây dựng trên nền tảng DeepSeek, kèm theo lịch sử các phiên làm việc của Claude Code
- Các biện pháp phòng ngừa, bao gồm làm sạch tệp và phân tích trước khi thực thi, giúp giảm nguy cơ tiếp xúc với phần mềm độc hại do trí tuệ nhân tạo (AI) tạo ra, nhưng việc phát hiện và ứng phó vẫn là điều cần thiết song song với các biện pháp này
- Các nhà lãnh đạo an ninh có thể hành động ngay từ bây giờ: ưu tiên xử lý các lỗ hổng bảo mật có nguy cơ cao đã bị phơi bày, thắt chặt các biện pháp kiểm soát truy cập, kiểm tra và khử nhiễm các tệp không đáng tin cậy, kiểm tra các biện pháp phòng thủ hiện có, đồng thời xác nhận mức độ sẵn sàng ứng phó với sự cố
- Theo các nguồn tin, OpenAI và Anthropic đang chuẩn bị cho các kịch bản “ngày hôm sau” để đối phó với phản ứng dữ dội từ công chúng sau một cuộc tấn công quy mô lớn có sự hỗ trợ của AI, mặc dù đây chưa phải là lộ trình chính thức của OpenAI
OpenAI và Anthropic thực sự đang lên kế hoạch cho điều gì
OpenAI và Anthropic đang xem một cuộc tấn công mạng quy mô lớn có sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo (AI) như một vấn đề cần chuẩn bị sẵn sàng. Vào tháng 8 năm 2026, hai công ty này đã cùng với hơn 100 tổ chức khác ký một bức thư ngỏ cảnh báo rằng AI đang làm xói mòn các rào cản về chi phí và kỹ năng vốn từng làm chậm bước các kẻ tấn công, đồng thời kêu gọi các bên phòng thủ khắc phục những lỗ hổng và sai sót trong cấu hình mà họ đã tích lũy trước khi xu hướng này gia tăng. Thư này coi đây là một rủi ro chung đối với bất kỳ tổ chức nào vận hành cơ sở hạ tầng dễ bị tấn công, không chỉ riêng các mục tiêu nổi bật.
Sự chuẩn bị đó còn bao gồm cả cách các công ty dự đoán phản ứng của công chúng. Theo Axios, OpenAI và Anthropic đang bí mật diễn tập các kế hoạch “ngày hôm sau”, các chiến lược truyền thông và hướng dẫn ứng phó trước sự phẫn nộ của công chúng có thể xảy ra sau một cuộc tấn công quy mô lớn có sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo (AI), với các nguồn tin mô tả khoảng thời gian từ 6 đến 12 tháng. Khung thời gian này dựa trên thông tin từ các nguồn của Axios, chứ không phải là dự báo do chính OpenAI công bố, và OpenAI đã khẳng định rằng các kịch bản chuẩn bị của họ không phải là những kết quả tất yếu.
Đối với các nhà lãnh đạo an ninh, sự khác biệt này không quan trọng bằng hướng đi. Dù khoảng thời gian đó là sáu tháng hay hai năm, các công ty đang phát triển các hệ thống AI này đã coi các cuộc tấn công có sự hỗ trợ của AI là một thực tế hoạt động trong ngắn hạn, và điều này đã đủ để ưu tiên các biện pháp phòng thủ sẽ được đề cập sau đây.
Những nơi mà các cuộc tấn công có sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo đã bắt đầu xuất hiện
Bằng chứng về các cuộc tấn công có sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo (AI) đã tồn tại, ngoài những cảnh báo về những gì có thể xảy ra trong tương lai. Trường hợp công khai rõ ràng nhất là một chiến dịch tấn công nhằm vào các tổ chức tài chính của Hàn Quốc mà CrowdStrike đã ghi nhận trong nghiên cứu về một bộ công cụ mà công ty này gọi là ARTEX.
Báo cáo của CrowdStrike cho thấy tác nhân đe dọa đã sử dụng ARTEX, một khung công cụ được xây dựng chủ yếu trên nền tảng DeepSeek, cùng với lịch sử phiên làm việc của Claude Code được tìm thấy trong cùng cơ sở hạ tầng của kẻ tấn công. Báo cáo cũng nêu rõ rằng số lượng tổ chức bị ảnh hưởng vẫn chưa được xác nhận.
Nghiên cứu này không nêu tên cụ thể sản phẩm phần mềm diệt virus nào đã không phát hiện được hoạt động này, và cũng không đưa ra cơ sở nào để dự đoán quy mô của một sự cố trong tương lai. Dữ liệu cho thấy một bộ công cụ đa dạng được sử dụng trong một chiến dịch đã được ghi nhận, chứ không phải là bằng chứng xác nhận rằng bất kỳ mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) nào đã thực hiện tất cả các giai đoạn của cuộc tấn công.
Tuy nhiên, bức thư ngành tháng 8 năm 2026 do OpenAI, Anthropic và hơn 100 tổ chức khác đồng ký tên đã bày tỏ lo ngại về hướng phát triển tiềm năng của các cuộc tấn công sử dụng trí tuệ nhân tạo, thay vì tập trung vào những cuộc tấn công đã được ghi nhận.
Trí tuệ nhân tạo (AI) thay đổi điều gì trong các cuộc tấn công mạng?
Trí tuệ nhân tạo (AI) thay đổi bản chất kinh tế của một cuộc tấn công: nó rút ngắn thời gian và giảm bớt yêu cầu về chuyên môn mà từng giai đoạn trước đây đòi hỏi. Nghiên cứu lỗ hổng bảo mật là ví dụ rõ ràng nhất. Các công cụ AI có thể quét mã nguồn và cấu hình để tìm ra các lỗ hổng nhanh hơn so với một chuyên gia phân tích làm việc một mình, sau đó soạn thảo mã khai thác ngay khi phát hiện ra lỗ hổng. Điều này rút ngắn quy trình vốn trước đây đòi hỏi một đội ngũ chuyên môn phải mất nhiều ngày để hoàn thành.
Sự phối hợp giữa các giai đoạn là thay đổi thứ hai. Chiến dịch ARTEX được mô tả ở trên cho thấy các công cụ AI hỗ trợ công tác trinh sát, chuẩn bị và triển khai trong cùng một chiến dịch, kết nối các bước mà trước đây đòi hỏi một đội ngũ có các kỹ năng đa dạng và được phát triển riêng rẽ.
Tổng hợp lại, những khả năng này cho thấy các kẻ tấn công sẽ thực hiện nhiều nỗ lực hơn và tăng tốc độ lặp lại các cuộc tấn công. Đây là cách diễn giải dựa trên nghiên cứu của CrowdStrike và những lo ngại được nêu trong thư ngỏ của ngành, chứ không phải là con số đã được xác nhận về các cuộc tấn công mới.
Bức Thư ngỏ của ngành do OpenAI dẫn đầu cho rằng chính những khả năng AI cơ bản này có thể giúp các chuyên gia bảo mật giải quyết các lỗ hổng và sai sót cấu hình mà họ đã tích lũy, bằng cách tự động hóa việc phân loại, xác minh bản vá và phân tích nhật ký ở quy mô mà các đội ngũ bảo mật khó có thể đáp ứng chỉ bằng nhân lực hiện có. Các công cụ tấn công và công cụ phòng thủ đều đang phát triển dựa trên cùng một nền tảng công nghệ.
Tại sao công tác phòng ngừa phải đi đôi với công tác phát hiện
Phát hiện mối đe dọa và loại bỏ nguy cơ gây hại là hai chức năng bảo mật khác nhau. Các cuộc tấn công được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo (AI) khiến sự phân biệt này trở nên quan trọng: một tổ chức chỉ dựa vào khả năng phát hiện đang đặt cược rằng mọi cuộc tấn công đều giống với những gì họ đã từng gặp trước đây.
Phát hiện so với phòng ngừa: Tác dụng thực sự của từng phương pháp là gì?
- Quá trình phát hiện xác định các hành vi độc hại, thường là sau khi một tệp hoặc hành động đã tồn tại trong môi trường, bằng cách so sánh chúng với các dấu hiệu nhận dạng đã biết, các thuật toán heuristic hoặc các mô hình hành vi
- Phương pháp phòng ngừa loại bỏ hoặc hạn chế các hành động mà một tệp có thể thực hiện trước khi tệp đó được thực thi, bất kể công cụ phát hiện có nhận diện tệp đó là mối đe dọa hay không
Hệ thống phát hiện chỉ có thể phát hiện những gì nó đã quan sát được hoặc được huấn luyện để nhận diện. Hệ thống phòng ngừa không cần phải nhận diện mối đe dọa để vô hiệu hóa nó.
Ứng dụng của công nghệ Deep CDR™
Công nghệ Deep CDR™ là công nghệ vô hiệu hóa và tái cấu trúc nội dung của chúng tôi. Thay vì quét tệp để tìm các mẫu độc hại đã biết, công nghệ này loại bỏ nội dung hoạt động và tái cấu trúc tệp thành một phiên bản sạch, có thể sử dụng được, điều này có nghĩa là nó có thể xử lý các tệp mà các công cụ phát hiện chưa có chữ ký nhận diện.
Điều này còn bao gồm cả các cuộc tấn công nhắm trực tiếp vào các hệ thống AI. Trong cuộc tấn công EvilFont, một phông chữ tùy chỉnh sẽ thay đổi cách hiển thị nội dung tài liệu đối với người đọc so với những gì mô hình AI trích xuất từ cùng một tệp, mà không có bất kỳ cấu trúc sai lệch hay dấu hiệu nào để hệ thống phát hiện có thể nhận ra. Công nghệ Deep CDR™ loại bỏ phông chữ được nhúng trong quá trình tái tạo, từ đó ngăn chặn cuộc tấn công bất kể nó có được nhận diện là độc hại hay không.
Công nghệ Deep CDR™ là một thành phần trong hệ thống các biện pháp kiểm soát bổ trợ rộng lớn hơn:
- Quá trình kiểm tra tệp sẽ xem xét loại và cấu trúc của tệp trước khi tin tưởng bất kỳ nội dung nào
- Phân tích trước khi thực thi đánh giá hành vi trong một môi trường được kiểm soát trước khi tệp đến tay người dùng
- Công nghệ Deep CDR™ loại bỏ hoặc khôi phục bất kỳ thành phần nào đang hoạt động trong tệp, bất kể thành phần đó có bị đánh dấu là độc hại hay không
- Việc phát hiện và ứng phó vẫn là điều cần thiết đối với những rủi ro không xuất hiện dưới dạng tệp tin
Lý lẽ đằng sau chiến lược an ninh “phòng ngừa là ưu tiên hàng đầu”
Vụ việc phức tạp này chính là trọng tâm của "Cybersecurity Upside Down", cuốn sách của Benny Czarny, người sáng lập và Giám đốc điều hành của OPSWAT . Cuốn sách lập luận rằng các chiến lược bảo mật dựa trên giả định về khả năng phát hiện ngày càng trở nên lạc hậu vì một lý do đơn giản: các tệp tin, loại tệp mà nhân viên mở hoặc nhận qua email, chưa bao giờ được giải quyết triệt để chỉ bằng việc phát hiện, bất kể chúng có được tạo ra bởi trí tuệ nhân tạo (AI) hay không.
Cách nhìn nhận vấn đề này quan trọng hơn bất kỳ tuyên bố cụ thể nào về tốc độ. Cho dù kẻ tấn công sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để tạo ra phần mềm độc hại hay viết tay, mức độ rủi ro vẫn như nhau: một tệp tin xâm nhập vào hệ thống trước khi bất kỳ ai kịp đánh giá xem nó có an toàn hay không. Các biện pháp phòng ngừa sẽ loại bỏ rủi ro đó, bất kể tệp tin đó được tạo ra như thế nào.
MetaDefender Aether™ phù hợp trong những trường hợp nào
Công nghệ Deep CDR™ được phát triển nhằm cung cấp một bản sao an toàn và đã được phục hồi của tệp tin; tuy nhiên, có ba trường hợp đòi hỏi cách xử lý khác biệt.
- Một số tổ chức phải lưu giữ tệp gốc, chưa qua chỉnh sửa vì các lý do pháp lý, tuân thủ hoặc pháp y, và bản sao được tái tạo, theo thiết kế, không phải là tệp đó
- Các tệp thực thi, trình cài đặt và tập lệnh vốn được thiết kế để hoạt động, do đó việc loại bỏ nội dung hoạt động của chúng sẽ làm mất đi chức năng mà người dùng cần; vì vậy, cần có một quyết định thay vì phải xây dựng lại từ đầu
- Một tệp tin “ làm sạch ” cũng không thể, chỉ dựa vào chính nó, cung cấp cho đội ngũ an ninh thông tin về bản chất của mối đe dọa, nguồn gốc của nó, hay liệu nó có thuộc về một chiến dịch quy mô lớn hơn hay không
MetaDefender Aether™ giải quyết cả ba vấn đề này bằng cách phân tích tệp mà không làm thay đổi nội dung của nó. Đây là giải pháp phát hiện lỗ hổng zero-day năm lớp của chúng tôi, được phát triển để đối phó với các phần mềm độc hại mới xuất hiện và có khả năng lẩn tránh, vốn thường bị bỏ sót bởi các phương pháp phát hiện dựa trên chữ ký. Lớp Phân tích Tĩnh của giải pháp sử dụng công nghệ Predictive Alin AI để dự đoán ý đồ độc hại trước khi thực thi, mà không cần đến chữ ký hay quá trình kích hoạt. Các tệp được xác định là an toàn với độ tin cậy cao sẽ được cho phép truy cập trong vài mili giây, các tệp độc hại có độ tin cậy cao sẽ bị chặn, còn các tệp không rõ ràng sẽ được chuyển lên lớp Phân tích Động trong môi trường sandbox dựa trên mô phỏng. Các lỗ hổng zero-day được xác nhận tại đây sẽ được phản hồi trở lại cho Predictive Alin AI, nhờ đó mỗi trường hợp đều góp phần củng cố khả năng phát hiện trong tương lai.
MetaDefender Aether còn cho phép các nhóm lựa chọn giữa tốc độ và độ sâu. Phân tích tập trung vào tốc độ đưa ra kết luận trong thời gian ngắn nhất có thể, phù hợp với các luồng tệp có khối lượng lớn, trong khi phân tích sâu ưu tiên việc trích xuất nhiều chỉ số xâm nhập nhất thay vì thời gian quét, phù hợp với công tác điều tra và ứng phó.
LLM Scanning áp dụng cách tiếp cận tương tự đối với chính AI; MetaDefender Aether phát hiện các mối đe dọa ẩn trong các tệp mô hình mà không cần thực thi mã của chúng, đồng thời kiểm tra các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang hoạt động để phát hiện các cuộc tấn công chèn lời nhắc (prompt injection) và rò rỉ dữ liệu nhạy cảm, nhờ đó các nhóm đưa các mô hình mã nguồn mở và của bên thứ ba vào môi trường của mình có thể coi chúng như các tệp không đáng tin cậy. Khi được sử dụng kết hợp, Công nghệ Deep CDR™ vô hiệu hóa những phần có thể được xây dựng lại một cách an toàn, trong khi MetaDefender Aether phân tích những phần phải được giữ nguyên vẹn.
Những điều các nhà lãnh đạo an ninh có thể làm ngay bây giờ
Các nhà lãnh đạo an ninh không cần phải chờ đến khi có một cuộc tấn công được xác nhận là do trí tuệ nhân tạo (AI) gây ra mới hành động. Chính những tổ chức đã ký vào bức thư chung của ngành vào tháng 8 năm 2026 đã chỉ ra năm lĩnh vực mà hầu hết các đội ngũ an ninh đã có khả năng theo dõi, ngay cả khi chưa có lĩnh vực nào trong số đó được ưu tiên trong thời gian gần đây.
- Hãy ưu tiên khắc phục các lỗ hổng đã được công bố và có mức độ rủi ro cao trước tiên: Các hệ thống kết nối Internet và các lỗ hổng đã được xác nhận là bị khai thác mang lại lợi ích lớn nhất cho kẻ tấn công. Hãy xác minh xem việc khắc phục đã thực sự có hiệu quả hay chưa, thay vì chỉ đánh dấu phiếu yêu cầu là đã được giải quyết.
- Giảm bớt các quyền truy cập quá mức: Thắt chặt các biện pháp kiểm soát truy cập để đảm bảo rằng một tài khoản bị xâm phạm hoặc một nỗ lực lừa đảo có sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo (AI) không thể xâm nhập vào các hệ thống quan trọng.
- Kiểm tra và khử trùng các tệp không đáng tin cậy trước khi sử dụng: Coi các phương thức tấn công dựa trên tệp, chẳng hạn như tệp đính kèm email, tệp tải xuống, phương tiện lưu trữ di động, là đáng ngờ theo mặc định.
- Thường xuyên kiểm tra các biện pháp phòng thủ hiện có: Các chu kỳ kiểm tra không được cập nhật sẽ khiến các lỗ hổng đã biết bị phơi bày trong thời gian dài hơn so với nhận thức của hầu hết các nhóm.
- Xác nhận mức độ sẵn sàng ứng phó sự cố và khôi phục hệ thống: Đảm bảo các kế hoạch ứng phó tính đến các chuỗi sự kiện tấn công diễn ra nhanh hơn và được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo (AI), chứ không chỉ dựa trên các chiến dịch tấn công diễn ra chậm hơn – vốn là cơ sở để xây dựng hầu hết các kế hoạch hiện nay.
Quốc hội Hoa Kỳ vẫn chưa thông qua các quy định bắt buộc về an ninh trí tuệ nhân tạo (AI), và các đề xuất về “công tắc ngắt khẩn cấp” đã được thảo luận suốt đến năm 2026 vẫn đang bị đình trệ. Đó là một lý do nữa để chúng ta trực tiếp triển khai năm biện pháp này thay vì chờ đợi một chỉ thị chính sách có thể mất nhiều năm mới được ban hành.
Các đội ngũ an ninh vẫn cần bảo vệ những mục tiêu mà các cuộc tấn công có sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo (AI) nhắm đến: các tệp tin, điểm truy cập và dữ liệu lưu chuyển qua hệ thống của họ. Chúng tôi tích hợp các cơ chế kiểm tra, làm sạch và kiểm soát truy cập vào các điểm mà nội dung không đáng tin cậy xâm nhập vào tổ chức, bao gồm email, truyền tệp tin, phương tiện lưu trữ di động và các tệp tải xuống từ web.
Nếu quý vị muốn biết các quy định đó được áp dụng như thế nào đối với các loại tệp và điểm truy cập mà tổ chức của quý vị thực tế đang xử lý, đội ngũ của chúng tôi có thể hướng dẫn quý vị thực hiện một cuộc đánh giá quy trình làm việc.
