AI có thể tìm thấy hàng nghìn lỗ hổng bảo mật. Điều doanh nghiệp thực sự cần là biết lỗ hổng nào đáng xử lý trước.

AI đang thay đổi cách doanh nghiệp phát hiện lỗ hổng bảo mật

Sự xuất hiện của các mô hình AI chuyên về an ninh mạng như Mythos hay GPT-Cyber đã mở ra một giai đoạn mới trong lĩnh vực Cybersecurity.

Thay vì chỉ dựa trên cơ sở dữ liệu CVE truyền thống, các mô hình AI có thể phân tích trực tiếp source code, nhận diện những đoạn mã tiềm ẩn rủi ro và phát hiện nhiều lỗ hổng mà các công cụ quét bảo mật trước đây có thể bỏ sót.

Nghe có vẻ rất hấp dẫn.

Nhưng trên thực tế, doanh nghiệp lại phải đối mặt với một vấn đề lớn hơn:

AI không chỉ tìm ra lỗ hổng, AI còn tạo ra một "cơn bão cảnh báo".

Một hệ thống có thể nhận về hàng nghìn kết quả quét, trong khi chỉ một tỷ lệ rất nhỏ thực sự tạo ra rủi ro đối với môi trường vận hành.

Điều đó đặt ra câu hỏi quan trọng:

Làm thế nào để biết lỗ hổng nào cần xử lý ngay và lỗ hổng nào có thể chờ?

Vấn đề không còn là phát hiện lỗ hổng

Trong nhiều năm qua, phần lớn doanh nghiệp sử dụng các công cụ Vulnerability Scanner hoạt động theo quy trình:

- Quét toàn bộ hệ thống

- Xác định phiên bản phần mềm

- So sánh với cơ sở dữ liệu CVE

- Đề xuất cập nhật bản vá

Phương pháp này khá hiệu quả để phát hiện các lỗ hổng đã được công bố.

Tuy nhiên, nó gần như không hiểu ngữ cảnh.

Ví dụ:

- Chức năng chứa lỗ hổng đã bị vô hiệu hóa.

- Module dễ bị khai thác chưa từng được sử dụng.

- Chính sách bảo mật hiện tại đã ngăn chặn hoàn toàn đường tấn công.

Trong những trường hợp này, việc ưu tiên vá ngay có thể không mang lại nhiều giá trị so với các rủi ro khác đang tồn tại.

Đó là lý do vì sao rất nhiều đội ngũ CNTT đang mất hàng giờ để xử lý những cảnh báo thực chất không tạo ra nguy cơ thực tế.

Điều AI cần làm không phải tìm thêm lỗ hổng

Theo góc nhìn của iBASE, giá trị lớn nhất của AI trong an ninh mạng không nằm ở việc phát hiện nhiều lỗ hổng hơn.

Điều doanh nghiệp cần là AI có khả năng:

- Hiểu ngữ cảnh hệ thống

- Phân tích khả năng khai thác thực tế

- Đánh giá mức độ ảnh hưởng đến môi trường vận hành

- Tự động ưu tiên các rủi ro cần xử lý trước

Nói cách khác,

AI cần giúp doanh nghiệp ra quyết định, không chỉ tạo thêm danh sách cảnh báo.

Agentic AI đang thay đổi cách vận hành Security Operations

Sự kết hợp giữa Agentic AI, Automation và Generative AI đang mở ra một mô hình vận hành SOC hoàn toàn mới.

Thay vì chuyên gia bảo mật phải thực hiện hàng loạt công việc thủ công như:

- Thu thập thông tin CVE

- Đọc Security Advisory

- Đối chiếu cấu hình hệ thống

- Xác minh khả năng khai thác

- Phân loại mức độ ưu tiên

- Tạo ticket xử lý

AI Agent có thể tự động thực hiện gần như toàn bộ chuỗi công việc này.

Con người chỉ cần tham gia ở bước cuối cùng để xác nhận hoặc xử lý các tình huống phức tạp.

Đây chính là mô hình Human-in-the-Loop đang được nhiều doanh nghiệp lớn áp dụng nhằm nâng cao tốc độ phản ứng trước các mối đe dọa an ninh mạng.

Điều doanh nghiệp nên chuẩn bị ngay từ bây giờ

Sự phát triển của các mô hình AI dành cho Cybersecurity chắc chắn sẽ khiến số lượng lỗ hổng được phát hiện tăng lên nhanh chóng.

Tuy nhiên, điều đó không đồng nghĩa doanh nghiệp phải xử lý tất cả.

Thay vào đó, doanh nghiệp nên tập trung vào các nền tảng giúp:

- Tự động thu thập thông tin từ nhiều nguồn

- Phân tích mức độ ảnh hưởng trong bối cảnh thực tế

- Ưu tiên xử lý theo mức độ rủi ro

- Tự động hóa quy trình Incident Response

- Rút ngắn thời gian từ khi phát hiện đến khi khắc phục

Đây mới là yếu tố quyết định khả năng phòng thủ của doanh nghiệp trong kỷ nguyên AI.

Góc nhìn của iBASE

Tại iBASE, chúng tôi tin rằng tương lai của Cybersecurity không chỉ nằm ở việc ứng dụng Generative AI, mà còn ở khả năng kết hợp:

- AI Agent

- Intelligent Automation

- Process Orchestration

- Security Operations

- Human-in-the-Loop

Tạo thành một quy trình vận hành thống nhất.

Khi AI chịu trách nhiệm xử lý khối lượng công việc lặp lại và phân tích dữ liệu ở quy mô lớn, đội ngũ bảo mật có thể tập trung vào những quyết định chiến lược và các rủi ro thực sự quan trọng.

Đó cũng chính là hướng đi của Enterprise AI: không thay thế con người, mà giúp con người ra quyết định nhanh hơn, chính xác hơn và hiệu quả hơn.