AI Red Teaming – hoạt động mô phỏng các cuộc tấn công mạng nhằm giúp phát hiện lỗ hổng trong hệ thống công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) – đang nổi lên như một chiến lược bảo vệ an ninh mạng quan trọng.
Red team (1) truyền thống tập trung vào việc mô phỏng các chiến thuật đối đầu để xác định lỗ hổng trong các hệ thống tĩnh – các ứng dụng được xây dựng trên các khuôn khổ mã hóa có thể dự đoán được. Mặc dù đầy khó khăn, nhưng những cuộc tấn công mạng này dựa trên nhiều thập kỷ kinh nghiệm tập thể và bối cảnh mối đe dọa được hiểu rõ. Trong khi đó, các hệ thống AI lại đặt ra những vấn đề khác biệt cơ bản. (1) Red Team và Blue Team: giữ vai trò quan trọng trong hoạt động bảo vệ an ninh mạng. – Red Team: bao gồm các chuyên gia bảo mật hoạt động và tư duy như một tin tặc nhằm vượt qua các biện pháp kiểm soát an ninh mạng của doanh nghiệp. Họ sử dụng tất cả các kỹ thuật tấn công để tìm ra những điểm yếu về con người; quy trình và công nghệ nhằm xâm nhập trái phép vào tài sản của doanh nghiệp. Sau khi thực hiện các cuộc tấn công mô phỏng, Red Team đưa ra các đề xuất và kế hoạch củng cố tình hình an ninh của doanh nghiệp. – Blue Team: bao gồm các chuyên gia bảo mật có tầm nhìn sâu rộng về doanh nghiệp. Nhiệm vụ của họ là bảo vệ tài sản của doanh nghiệp trước bất kỳ mối đe dọa nào. Họ nhận thức rõ về các mục tiêu kinh doanh và chiến lược bảo mật của doanh nghiệp. Vì vậy, trách nhiệm của Blue Team là củng cố bức tường bảo mật để không một kẻ nào có thể xâm nhập trái phép.
Không giống như các ứng dụng truyền thống, các hệ thống AI có tính năng động, thích ứng và thường không rõ ràng, khiến các lỗ hổng khó xác định hơn. Các mối đe dọa nhắm vào các hệ thống này cũng rất đa dạng, từ các đầu vào đối nghịch thao túng hành vi của mô hình đến các sửa đổi có chủ đích đối với chính các mô hình. Hiểu được những khác biệt này là rất quan trọng để bảo mật các hoạt động do công nghệ AI cung cấp.
Hiểu về AI Red Teaming AI Red Teaming thăm dò hệ thống AI một cách có hệ thống để xác định các lỗ hổng và khai thác tiềm năng. Giống như các red team truyền thống, red team AI mô phỏng các chiến thuật đối đầu để phát hiện điểm yếu trước khi chúng có thể bị khai thác. Tuy nhiên, những vấn đề trong môi trường AI được khuếch đại bởi sự phức tạp của mô hình, các vectơ tấn công mới và rủi ro thất bại cao.
Red teaming bao gồm các lĩnh vực quan trọng. Các kỹ thuật học máy (ML – machine learning) đối nghịch liên quan đến việc tạo ra các đầu vào để đánh lừa các mô hình đưa ra các dự đoán không chính xác. Bảo mật tệp mô hình tập trung vào việc xác định các lỗ hổng trong các tệp được tuần tự hóa lưu trữ các mô hình học máy, đảm bảo chúng không thể bị khai thác làm vectơ cho mã độc. Bảo mật hoạt động kiểm tra các rủi ro trong quy trình làm việc AI và chuỗi cung ứng, xác định các điểm phơi nhiễm mà kẻ thù có thể khai thác.
Tại sao AI Red Teaming lại quan trọng Việc áp dụng công nghệ AI đã biến đổi các ngành công nghiệp, mang lại những rủi ro cùng với lợi ích. Các mô hình được đào tạo trên dữ liệu nhạy cảm, được triển khai trong môi trường phân tán hoặc được tích hợp vào các quy trình ra quyết định tạo ra bề mặt tấn công rộng hơn. Những kẻ tấn công mạng có thể thao túng dữ liệu đầu vào thông qua các lỗ hổng trong các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM – large language models), dẫn đến các đầu ra hoặc hành động không mong muốn.
Các mô hình công nghệ AI, thường là tài sản trí tuệ có giá trị, cũng dễ bị đánh cắp hoặc phá hoại, dẫn đến tác động nghiêm trọng đến doanh nghiệp. Các mô hình độc hại được tạo ra thậm chí có thể hoạt động như phần mềm độc hại, làm rò rỉ dữ liệu nhạy cảm khi triển khai.
Ví dụ, kẻ tấn công mạng có thể nhúng mã độc vào tệp mô hình tuần tự hóa. Nếu một kỹ sư học máy vô tình tải tệp, kẻ tấn công có thể truy cập vào các hệ thống nhạy cảm. Mối đe dọa này đặc biệt nghiêm trọng trong các ngành như chăm sóc sức khỏe và tài chính, nơi các mô hình bị xâm phạm có thể ảnh hưởng trực tiếp đến hoạt động và các nguyên tắc.
Hiện đại hóa Red Teaming cho công nghệ AI Các biện pháp an ninh mạng truyền thống thường không giải quyết được các mối đe dọa cụ thể của công nghệ AI. Không giống như các cơ sở mã cố định, các mô hình công nghệ AI có tính năng động và thích ứng, đưa ra các lỗ hổng không thể đoán trước yêu cầu các chiến lược thử nghiệm sáng tạo.
Các vectơ tấn công AI thường liên quan đến kỹ thuật đảo ngược hoặc các cuộc tấn công đối nghịch làm suy yếu các dự đoán. Ngoài ra, các công cụ được thiết kế để bảo vệ hệ thống AI đôi khi có thể được sử dụng để tấn công mạng, cần hiểu sâu sắc về khả năng sử dụng kép của chúng.
Những thách thức này nhấn mạnh sự cần thiết của AI Red Teaming như một chuyên ngành an ninh mạng chuyên biệt. Bằng cách tập trung vào các lỗ hổng độc đáo của hệ thống AI, các red team có thể xác định các rủi ro mà các phương pháp tiếp cận truyền thống có thể bỏ qua, đảm bảo khả năng phòng thủ mạnh mẽ hơn.
Với việc sử dụng công nghệ AI ngày càng tăng trong các ứng dụng quan trọng đối với doanh nghiệp, AI Red Teaming đang nổi lên như một chiến lược an ninh mạng thiết yếu. Quá trình này yêu cầu tính liên tục thích ứng với các mối đe dọa đang phát triển. Việc tích hợp AI Red Teaming vào khuôn khổ bảo mật của tổ chức giúp giảm các lỗi, xây dựng niềm tin của các bên liên quan vào các sáng kiến công nghệ AI và giúp tổ chức đi trước đối thủ.
Thực hành tốt nhất để bắt đầu với AI Red Teaming Để tích hợp hoạt động AI Red Teaming vào chiến lược bảo mật doanh nghiệp, hãy cân nhắc những biện pháp tốt nhất sau đây để xây dựng phương pháp chủ động và mạnh mẽ nhằm bảo vệ hệ thống AI.
1. Thành lập một nhóm đa ngành Một red team AI hiệu quả đòi hỏi các chuyên gia công nghệ AI phải giải quyết kiến trúc mô hình và lỗ hổng, các chuyên gia an ninh mạng phải giải quyết các chiến thuật đối đầu và các nhà khoa học dữ liệu cần phân tích các rủi ro như mã độc hoặc thao túng trái phép. Sự kết hợp này đảm bảo một cách tiếp cận toàn diện để bảo vệ vòng đời công nghệ AI. 2. Xác định và ưu tiên các tài sản công nghệ AI quan trọng để thử nghiệm Tập trung vào các tài sản xử lý dữ liệu nhạy cảm, thực hiện các chức năng quan trọng hoặc có thể truy cập công khai. Lập danh mục các mô hình, đường dẫn dữ liệu và giao diện lập trình ứng dụng API (application programming interface), ưu tiên các hệ thống như phát hiện gian lận hoặc xác thực khách hàng, nơi các lỗ hổng có thể gây ra hậu quả. 3. Hợp tác với blue team Các red team và blue team làm việc cùng nhau để tăng cường phòng thủ. Trong khi các red team mô phỏng các cuộc tấn công để phát hiện lỗ hổng, các blue team tập trung vào phát hiện, phản ứng và giảm thiểu. Chia sẻ các phát hiện từ hoạt động của red team giúp cải thiện năng lực của blue team và điều chỉnh các chiến lược chống lại các mối đe dọa trong thế giới thực. 4. Sử dụng công cụ chuyên dụng Trang bị cho red team các công cụ phù hợp với môi trường công nghệ AI, bao gồm các khuôn khổ cho đầu vào đối nghịch, nhúng mô hình kỹ thuật đảo ngược hoặc mô phỏng các cuộc tấn công API. Các công cụ này giúp nhắm mục tiêu vào các hệ thống AI hiệu quả hơn và phát hiện các điểm yếu mà thử nghiệm bảo mật truyền thống có thể bỏ sót. 5. Triển khai thử nghiệm tự động Đối với các tổ chức quản lý triển khai AI quy mô lớn, các công cụ red team tự động hợp lý hóa việc phát hiện lỗ hổng trên nhiều mô hình và quy trình, cho phép bao phủ toàn diện mà không gây quá tải cho các nhóm bảo vệ an ninh mạng. 6. Đảm bảo tuân thủ các nguyên tắc về quyền riêng tư Thiết lập các giao thức để đảm bảo các hoạt động của red team đáp ứng các tiêu chuẩn về quyền riêng tư và quy định. Điều này bao gồm việc ẩn danh dữ liệu nhạy cảm trong môi trường thử nghiệm để bảo vệ thông tin cá nhân và thông tin độc quyền. Việc tuân thủ đúng cách không chỉ bảo vệ tổ chức của khách hàng về mặt pháp lý mà còn đảm bảo các hoạt động thử nghiệm có đạo đức.
Biến Red Teaming thành một phần của chiến lược công nghệ AI Bằng cách áp dụng phương pháp tiếp cận chủ động đối với bảo mật AI với red team, các doanh nghiệp có thể phát hiện các lỗ hổng ẩn, giảm rủi ro và xây dựng các hệ thống phục hồi. So với các ứng dụng tĩnh, bản chất động của các hệ thống AI khiến việc thử nghiệm tấn công mạng trở nên quan trọng hơn để bảo vệ hoạt động, duy trì lòng tin của các bên liên quan và thúc đẩy sự đổi mới một cách tự tin.
Để xem các tin bài khác về “An ninh mạng”, hãy nhấn vào đây.
Nguồn: TechNewsWorld
