Song song với sự phát triển của công nghệ là sự gia tăng số lượng vụ tấn công mạng trong những năm gần đây. Tính tới đầu năm 2019, đã có tới hơn 4,1 tỷ hồ sơ bị tiết lộ do các sự cố rò rỉ dữ liệu. Và con số này dự kiến sẽ còn tiếp tục tăng, đặc biệt là trong bối cảnh số hóa hiện nay.

Các vụ tấn công an ninh mạng là một vấn đề vô cùng đáng lưu tâm, bởi lẽ, khi xảy ra, chúng có thể gây ngưng trệ trên toàn bộ doanh nghiệp. An ninh và bảo mật vì vậy là vô cùng cần thiết, và Machine Learning (học máy) sẽ là một nhân tố chính, giúp bảo vệ doanh nghiệp khỏi các nguy cơ và lỗ hổng an ninh.

Hằng ngày, luôn có một khối lượng dữ liệu vô cùng lớn được chia sẻ trên internet. Các thuật toán Machine Learning với khả năng đảm bảo dữ liệu cũng đang dần trở nên phổ biến, và các doanh nghiệp cũng đang ngày một nhận thức được hơn về tiềm năng của công nghệ này trong phát hiện nguy cơ an ninh mạng.

Công nghệ bảo mật sử dụng Machine Learning là thiết yếu trong thế giới số, bởi lẽ, đa số các vụ tấn công mạng được thực hiện thông qua lừa đảo và các hành vi tương tự. Trong đó phải kể tới các vụ tấn công DDoS và DoS – những kỹ thuật đã gây rò rỉ hàng loạt dữ liệu cho hacker và các tội phạm công nghệ.

Ảnh: infotechlead.
Tại sao lại cần tới Machine Learning trong an ninh mạng

Sự phát triển của công nghệ Machine Learning trong bảo mật những năm gần đây đã cho thấy rằng, công nghệ này có nhiều tiềm năng trong việc ngăn chặn các vụ tấn công mạng. Cụ thể, an ninh mạng sử dụng Machine Learning có thể hỗ trợ phát triển ra các môi trường số an toàn hơn và tự động hơn, đồng thời cung cấp một cấu trúc giúp các doanh nghiệp có thể bảo vệ được dữ liệu khỏi các nguy cơ và lỗ hổng an ninh.

Dưới đây là một số phương thức mà thông qua đó, sử dụng Machine Learning có thể bảo vệ được các doanh nghiệp và tổ chức:

Phân tích xu thế các nguy cơ tấn công

  • Một khi có đủ dữ liệu, Machine Learning sẽ là một công cụ vô cùng hiệu quả trong việc phân tích xu thế các nguy cơ an ninh có khả năng dẫn tới an ninh mạng. Cụ thể, công nghệ này sẽ phân tích toàn bộ các vụ tấn công mạng trong quá khứ, qua đó tìm ra các xu thế và cơ chế của những vụ tấn công này.
  • Đây là lợi ích quan trọng nhất khi sử dụng Machine Learning trong an ninh mạng, bởi lẽ, nó sẽ giúp các doanh nghiệp và tổ chức có thể hiểu được toàn diện những dấu hiệu dẫn tới sự xuất hiện của lỗ hổng an ninh.
  • Ngoài ra, khi được kết hợp với nhau, sức mạnh của Machine Learning và an ninh mạng cũng được nâng cao: các thuật toán Machine Learning sẽ liên tục kiểm tra dữ liệu để đảm bảo rằng các quy tắc an ninh luôn được tuân thủ, đảm bảo an toàn dữ liệu.

Phát hiện bất thường

  • An ninh mạng sử dụng Machine Learning có khả năng phát hiện các dấu hiệu bất thường trong hệ thống, cũng như các thay đổi trong hành vi sử dụng. Ví dụ: thuật toán Machine có thể phát hiện được bất thường khi xuất hiện các thay đổi trong cấu hình hệ thống.
  • Sau khi phát hiện được bất thường, hệ thống an ninh có thể gửi cảnh báo trực tiếp tới bộ phận công nghệ thông tin (CNTT) về các thay đổi này. Điều này sẽ giúp bộ phận CNTT có thể phản hồi kịp thời khi xảy ra tấn công mạng, cũng như có lợi thế hơn trong việc kiểm soát bảo mật dữ liệu.
  • Machine Learning trong an ninh mạng có thể xử lý những khối lượng dữ liệu khổng lồ chỉ trong vòng vài giây, và vì vậy có thể thông báo tới người dùng mọi bất thường theo thời gian thực. Điều này sẽ giúp cải thiện đáng kể thời gian phản hồi của bộ phận an ninh mạng, cũng như hỗ trợ phòng chống tấn công.

Kiểm tra định kỳ tự động

  • Thông thường, đội ngũ an ninh mạng phải kiểm tra bảo mật một cách thủ công thông qua việc đánh giá hệ thống định kỳ dựa trên các tham số đã được cố định. Công nghệ Machine Learning có thể giúp ích rất nhiều về phương diện này.
  • Cụ thể, Machine Learning có thể thực hiện kiểm tra tự động hàng loạt dữ liệu, qua đó tiến hành được việc đánh giá định kỳ hệ thống. Như vậy, chỉ bằng việc thêm tham số và kích hoạt thuật toán, là các tổ chức đã có thể tự động quá quy trình kiểm tra định kỳ của họ.
  • Điều này sẽ giúp đội ngũ CNTT và an ninh mạng có nhiều thời gian hơn để hợp tác và phát triển cách hệ thống phản ứng nhanh cho mọi cuộc tấn công có thể xảy ra. Ngoài ra, an ninh mạng sử dụng Machine Learning cũng giúp họ tập trung được hơn vào các vấn đề nghiêm trọng liên qua tới dữ liệu số và kiểm soát tài nguyên.

Hiệu quả và chi phí thấp

  • Việc ứng dụng Machine Learning sẽ không có hiệu quả nếu bản thân doanh nghiệp không thể thực hiện tốt vấn đề an ninh mạng – bởi lẽ điều này còn gây hại tới hệ thống hơn so với các vụ tấn công. Kiểm soát dữ liệu kém hiệu quả cũng có thể gây ra các nguy cơ an ninh, dẫn tới các lỗ hổng bảo mật và tấn công mạng.
  • Machine Learning và an ninh mạng chỉ hiệu quả nếu thuật toán có thể sắp xếp hợp lý các dữ liệu phi cấu trúc và phát hiện được xu thế trong các dữ liệu này. Mấu chốt nằm ở việc quản lý các bộ dữ liệu sao cho Machine Learning có thể phát hiện được cơ chế và thời gian xuất hiện tấn công. Nếu ứng dụng hợp lý, thì công nghệ này sẽ hiệu quả hơn so với các phương thức kiểm soát thủ công bởi bộ phận CNTT.
  • Ngoài ra, Machine Learning cho an ninh mạng cũng có chi phí tương đối thấp so với các biện pháp bảo mật thủ công. Bạn sẽ chỉ cần phải cài đặt thuật toán AI một lần duy nhất lên hệ thống, rồi thuật toán này sẽ tự học cho các lần sau. Ngoài ra, bạn cũng không cần bổ sung tính năng, bởi lẽ thuật toán sẽ tự lựa chọn được các nguy cơ có khả năng gây ảnh hưởng tới hệ thống.

Phát hiện nguy cơ từ sớm

Có thể nói phát hiện nguy cơ từ sớm là một trong những giải pháp an ninh mạng tốt nhất mà Machine Learning đem lại. Thuật toán có thể được huấn luyện để phát hiện được các nguy cơ và bất thường trong hệ thống, cũng như những hành vi lệch so với thông thường.

Khi phát hiện được nguy cơ từ sớm, Machine Learning sẽ có thể cảnh báo về khả năng bị tấn công. Ngoài ra, với thuật toán phân loại, Machine Learning cũng có thể xác định được cụ thể loại tấn công mạng đang được thực hiện, giúp đội ngũ kỹ thuật chuẩn bị và phản ứng được tốt hơn với các vụ tấn công này.

Ảnh: fadeevab.

Theo nhiều báo cáo của Kaspersky, chỉ trong quý 3 năm 2019, số lượng tấn công DDoS đã tăng tới 33%, và mỗi vụ tấn công này lại dẫn tới thiệt hại trung bình là 138.000 USD cho các tổ chức, doanh nghiệp. Tuy điều này đã làm thị trường giải pháp an ninh mạng phát triển hơn, chỉ có các giải pháp an ninh mạng sử dụng Machine Learning tùy chỉnh mới thực sự có thể giúp ta đi trước tội phạm công nghệ.

Một biện pháp khác là hiểu được về một lỗ hổng an ninh tiềm ẩn trong hệ thống, đó là sự tập trung dữ liệu cho nhiều các hệ thống liên kết.

Machine Learning có thể được kết hợp với Blockchain để tạo ra các mạng ngang hàng (peer-to-peer/P2P) với mức độ bảo mật cao hơn. Khi ứng dụng kiểu mạng này, kẻ tấn công sẽ không thể kiểm soát hoàn toàn hệ thống nhờ đặc tính P2P của hệ thống blockchain.

Công nghệ Blockchain vẫn đang ở những giai đoạn đầu. Tuy nhiên, nó hiện đã trở thành một trong những phương thức giao dịch và bảo vệ dữ liệu đảm bảo nhất. Việc làm tại nhà ở hiện tại cũng sẽ làm tăng nhu cầu phải có các hệ thống bảo mật hơn, giúp các tổ chức, doanh nghiệp có thể kết nối mà không phải đối mặt với các nguy cơ bị tấn công mạng.

Hãy tìm tới các chuyên gia Machine Learning cho doanh nghiệp của bạn

Tầm quan trọng của công nghệ Machine Learning là không thể bàn cãi – đặc biệt là trong bối cảnh thế giới hiện tại, khi chuyển đối số đã trở thành một điều yếu tố thiết yếu. Machine Learning, cho dù là ở dạng ứng dụng dịch vụ khách hàng hay giải pháp an ninh mạng, thì đều là một nguồn lực phải có ở doanh nghiệp, và cần được triển khai sớm nhất có thể.

Để trở thành một doanh nghiệp số, bạn cần phải bảo vệ doanh nghiệp khỏi các nguy cơ an ninh mạng. Do đó, bạn nên thuê một công ty chuyên về dịch vụ Machine Learning để được cung cấp các giải pháp chuyên biệt, giúp bạn đưa ra được nhiều quyết định số phù hợp hơn cho doanh nghiệp.

Theo Becoming Human AI

Tin liên quan: