Aditya K Sood, Phó Chủ tịch Kỹ sư An ninh và Chiến lược Trí tuệ Nhân tạo, Aryaka – Loạt Phỏng vấn

Aditya K Sood (Tiến sĩ) là Phó Chủ tịch Kỹ sư An ninh và Chiến lược Trí tuệ Nhân tạo tại Aryaka. Với hơn 16 năm kinh nghiệm, ông cung cấp lãnh đạo chiến lược trong an ninh thông tin, bao gồm sản phẩm và cơ sở hạ tầng. Tiến sĩ Sood quan tâm đến Trí tuệ Nhân tạo (AI), an ninh đám mây, tự động hóa và phân tích phần mềm độc hại, an ninh ứng dụng và thiết kế phần mềm an toàn. Ông đã viết nhiều bài báo cho các tạp chí và tạp chí khác nhau, bao gồm IEEE, Elsevier, Crosstalk, ISACA, Virus Bulletin và Usenix.

Aryaka cung cấp giải pháp mạng và an ninh, cung cấp Dịch vụ SASE Thống nhất. Giải pháp này được thiết kế để kết hợp hiệu suất, linh hoạt, an ninh và đơn giản. Aryaka hỗ trợ khách hàng ở các giai đoạn khác nhau của hành trình truy cập mạng an ninh, giúp họ hiện đại hóa, tối ưu hóa và chuyển đổi môi trường mạng và an ninh của mình.

Bạn có thể cho chúng tôi biết thêm về hành trình của bạn trong lĩnh vực an ninh mạng và AI, và làm thế nào nó dẫn bạn đến vị trí hiện tại tại Aryaka?

Hành trình của tôi vào lĩnh vực an ninh mạng và AI bắt đầu với sự tò mò về khả năng của công nghệ trong việc giải quyết các vấn đề phức tạp. Sớm trong sự nghiệp của mình, tôi tập trung vào an ninh mạng, thông tin về mối đe dọa và kỹ thuật an ninh, điều này đã cung cấp cho tôi một nền tảng vững chắc trong việc hiểu cách các hệ thống tương tác và nơi có thể có các điểm yếu. Sự tiếp xúc này tự nhiên dẫn tôi đến việc nghiên cứu sâu hơn về an ninh mạng, nơi tôi nhận ra tầm quan trọng quan trọng của việc bảo vệ dữ liệu và mạng trong một thế giới ngày càng kết nối. Khi các công nghệ AI xuất hiện, tôi thấy tiềm năng khổng lồ của chúng trong việc chuyển đổi an ninh mạng – từ tự động hóa việc phát hiện mối đe dọa đến phân tích dự đoán.

Tham gia Aryaka với vai trò Phó Chủ tịch Kỹ sư An ninh và Chiến lược Trí tuệ Nhân tạo là một sự phù hợp hoàn hảo do vị trí lãnh đạo của công ty trong lĩnh vực SASE Thống nhất như một Dịch vụ, giải pháp WAN dựa trên đám mây và tập trung vào đổi mới. Vai trò của tôi cho phép tôi tổng hợp đam mê của mình về an ninh mạng và AI để giải quyết các thách thức hiện đại như công việc kết hợp an ninh, tối ưu hóa SD-WAN và quản lý mối đe dọa theo thời gian thực. Sự hội tụ của AI và an ninh mạng tại Aryaka cho phép các tổ chức luôn dẫn đầu trước các mối đe dọa đồng thời cung cấp hiệu suất mạng vượt trội, và tôi rất hân hạnh được trở thành một phần của sứ mệnh này.

Là một nhà lãnh đạo tư tưởng trong lĩnh vực an ninh mạng, bạn nhìn thấy AI thay đổi cảnh quan an ninh như thế nào trong vài năm tới?

AI đang ở ngưỡng của việc chuyển đổi cảnh quan an ninh mạng, giúp chúng ta giảm bớt gánh nặng của các nhiệm vụ thường xuyên và cho phép chúng ta tập trung vào các thách thức phức tạp hơn. Khả năng của AI trong việc phân tích các tập dữ liệu lớn trong thời gian thực cho phép các hệ thống an ninh xác định các bất thường, mẫu và mối đe dọa mới nổi với tốc độ vượt qua khả năng của con người. Các mô hình AI/ML liên tục phát triển, nâng cao độ chính xác trong việc phát hiện và ngăn chặn tác động của các mối đe dọa dai dẳng tiên tiến (APTs) và các điểm yếu zero-day. Hơn nữa, AI sẽ cách mạng hóa phản ứng sự cố (IR) bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và thời gian nhạy cảm, chẳng hạn như cách ly các hệ thống bị xâm phạm hoặc chặn các hoạt động恶意, giảm đáng kể thời gian phản ứng và giảm thiểu thiệt hại tiềm năng. Ngoài ra, AI sẽ giúp bắc cầu khoảng cách kỹ năng an ninh mạng bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ thường xuyên và nâng cao quyết định của con người, cho phép các đội an ninh tập trung vào các thách thức phức tạp hơn.

Tuy nhiên, các đối thủ nhanh chóng khai thác các khả năng tương tự mà làm cho AI trở thành một công cụ phòng thủ mạnh mẽ. Các tội phạm mạng ngày càng sử dụng AI để phát triển các mối đe dọa tinh vi hơn, chẳng hạn như các cuộc tấn công phishing bằng cách sử dụng deepfake, kỹ thuật xã hội thích nghi và phần mềm độc hại được điều khiển bởi AI. Xu hướng này sẽ dẫn đến một “cuộc đua vũ trang AI”, trong đó các tổ chức phải liên tục đổi mới để vượt qua các mối đe dọa đang phát triển.

Những thách thức chính về mạng mà các doanh nghiệp gặp phải khi triển khai các ứng dụng AI, và tại sao bạn tin rằng những vấn đề này đang trở nên quan trọng hơn?

Khi các doanh nghiệp triển khai các ứng dụng AI, họ gặp phải các thách thức mạng cấp bách. Bản chất đòi hỏi của các khối lượng công việc AI, liên quan đến việc chuyển và xử lý các tập dữ liệu lớn trong thời gian thực, đặc biệt là cho các nhiệm vụ xử lý và học tập, tạo ra nhu cầu tức thời về băng thông cao và độ trễ thấp. Ví dụ, các ứng dụng AI thời gian thực như hệ thống tự động hoặc phân tích dự đoán phụ thuộc vào việc xử lý dữ liệu tức thời, nơi thậm chí sự chậm trễ nhỏ nhất cũng có thể làm gián đoạn kết quả. Những nhu cầu này thường vượt quá khả năng của cơ sở hạ tầng mạng truyền thống, dẫn đến các nút thắt hiệu suất thường xuyên.

Khả năng mở rộng là một thách thức quan trọng trong việc triển khai AI. Bản chất động và không thể đoán trước của các khối lượng công việc AI đòi hỏi các mạng có thể thích nghi nhanh chóng với các yêu cầu tài nguyên thay đổi. Các doanh nghiệp triển khai AI trên các môi trường đám mây lai hoặc đa đám mây phải đối mặt với sự phức tạp bổ sung khi dữ liệu và khối lượng công việc được phân phối trên các vị trí khác nhau. Sự cần thiết của việc chuyển dữ liệu và mở rộng mượt mà trên các môi trường này là rõ ràng, nhưng sự phức tạp của việc đạt được điều này mà không có các giải pháp mạng tiên tiến cũng rõ ràng như nhau. Tính tin cậy cũng là tối quan trọng – các hệ thống AI thường hỗ trợ các nhiệm vụ quan trọng, và thậm chí thời gian ngừng hoạt động hoặc mất dữ liệu nhỏ cũng có thể dẫn đến gián đoạn đáng kể hoặc đầu ra AI bị lỗi.

Khi các doanh nghiệp ngày càng áp dụng AI, những thách thức mạng này trở nên quan trọng hơn, nhấn mạnh nhu cầu về các giải pháp mạng tiên tiến, sẵn sàng cho AI, cung cấp băng thông cao, độ trễ thấp, khả năng mở rộng và bảo mật mạnh mẽ.

Làm thế nào nền tảng Aryaka giải quyết các nhu cầu băng thông và hiệu suất tăng cao của các khối lượng công việc AI, đặc biệt là trong việc quản lý áp lực gây ra bởi việc di chuyển dữ liệu và nhu cầu ra quyết định nhanh chóng?

Aryaka, với quản lý mạng thông minh, linh hoạt và tối ưu hóa, được trang bị độc đáo để giải quyết các nhu cầu băng thông và hiệu suất tăng cao của các khối lượng công việc AI. Việc di chuyển các tập dữ liệu lớn giữa các vị trí phân tán, chẳng hạn như thiết bị cạnh, trung tâm dữ liệu và môi trường đám mây, thường gây áp lực đáng kể lên các mạng truyền thống. Giải pháp của Aryaka cung cấp sự giảm thiểu bằng cách định tuyến lưu lượng truy cập động qua các đường dẫn hiệu quả và có sẵn nhất, tận dụng các tùy chọn kết nối đa dạng để tối ưu hóa băng thông và giảm độ trễ.

Một lợi thế chính của giải pháp Aryaka là khả năng ưu tiên lưu lượng truy cập AI quan trọng thông qua định tuyến ứng dụng nhận thức. Bằng cách xác định và ưu tiên các khối lượng công việc nhạy cảm với độ trễ, chẳng hạn như phân tích dữ liệu thời gian thực hoặc suy luận mô hình học máy, Aryaka đảm bảo rằng các ứng dụng AI nhận được các tài nguyên mạng cần thiết cho việc ra quyết định nhanh chóng. Ngoài ra, giải pháp của Aryaka hỗ trợ phân bổ băng thông động, cho phép các doanh nghiệp tự tin mở rộng tài nguyên lên hoặc xuống dựa trên nhu cầu khối lượng công việc AI, ngăn chặn các nút thắt và đảm bảo hiệu suất nhất quán ngay cả trong thời gian sử dụng cao điểm.

Hơn nữa, nền tảng Aryaka cung cấp các khả năng giám sát và phân tích chủ động, cung cấp khả năng hiển thị về hiệu suất mạng và hành vi khối lượng công việc AI. Cách tiếp cận chủ động này cho phép các doanh nghiệp xác định và giải quyết các vấn đề hiệu suất trước khi chúng ảnh hưởng đến hoạt động của các hệ thống AI, đảm bảo hoạt động không gián đoạn. Kết hợp với các tính năng bảo mật tiên tiến như CASB, SWG, FWaaS, mã hóa từ đầu đến cuối, ZTNA và các tính năng khác, nền tảng Aryaka bảo vệ tính toàn vẹn của dữ liệu AI.

Làm thế nào việc áp dụng AI giới thiệu các điểm yếu hoặc bề mặt tấn công mới trong mạng doanh nghiệp?

Việc áp dụng AI giới thiệu các điểm yếu và bề mặt tấn công mới trong mạng doanh nghiệp do cách thức hoạt động và tương tác độc đáo của các hệ thống AI với dữ liệu. Một rủi ro đáng kể đến từ lượng lớn dữ liệu nhạy cảm mà các hệ thống AI yêu cầu cho việc đào tạo và suy luận. Nếu dữ liệu này bị chặn, thao túng hoặc đánh cắp trong quá trình truyền hoặc lưu trữ, nó có thể dẫn đến vi phạm, làm hỏng mô hình hoặc vi phạm tuân thủ. Ngoài ra, các thuật toán AI dễ bị tấn công bởi các cuộc tấn công đối thủ, nơi các tác nhân độc hại giới thiệu các đầu vào được thiết kế cẩn thận (ví dụ: hình ảnh hoặc dữ liệu bị thay đổi) được thiết kế để đánh lừa các hệ thống AI vào việc đưa ra các quyết định không chính xác. Những cuộc tấn công này có thể làm hỏng các ứng dụng quan trọng như phát hiện gian lận hoặc hệ thống tự động, dẫn đến thiệt hại hoạt động hoặc danh tiếng nghiêm trọng. Việc áp dụng AI cũng giới thiệu các rủi ro liên quan đến tự động hóa và ra quyết định. Các tác nhân độc hại có thể khai thác các hệ thống ra quyết định tự động bằng cách cung cấp cho chúng dữ liệu sai, dẫn đến kết quả không mong muốn hoặc gián đoạn hoạt động. Ví dụ, các kẻ tấn công có thể thao túng các luồng dữ liệu được sử dụng bởi các hệ thống giám sát AI, che giấu một sự cố an ninh hoặc tạo ra các cảnh báo sai để chuyển hướng sự chú ý.

Một thách thức khác phát sinh từ sự phức tạp và bản chất phân tán của các khối lượng công việc AI. Các hệ thống AI thường bao gồm các thành phần liên kết trên các thiết bị cạnh, nền tảng đám mây và cơ sở hạ tầng. Mạng lưới liên kết phức tạp này mở rộng đáng kể bề mặt tấn công, vì mỗi yếu tố và đường truyền thông đều đại diện cho một điểm vào tiềm năng cho các kẻ tấn công. Việc xâm phạm một thiết bị cạnh, ví dụ, có thể cho phép di chuyển ngang qua mạng hoặc cung cấp một con đường để thao túng dữ liệu được xử lý hoặc truyền đến các hệ thống AI tập trung. Hơn nữa, các API không an toàn, thường được sử dụng để tích hợp các ứng dụng AI, có thể暴露 các điểm yếu nếu không được bảo vệ đầy đủ.

Khi các doanh nghiệp ngày càng phụ thuộc vào AI cho các chức năng quan trọng, các hậu quả tiềm tàng của những điểm yếu này trở nên nghiêm trọng hơn, nhấn mạnh nhu cầu cấp thiết về các biện pháp bảo mật mạnh mẽ. Các tổ chức phải hành động nhanh chóng để giải quyết những thách thức này, chẳng hạn như đào tạo đối thủ cho các mô hình AI, bảo vệ các đường ống dữ liệu và áp dụng kiến trúc không tin cậy để bảo vệ các môi trường AI.

Chiến lược hoặc công nghệ nào mà bạn đang triển khai tại Aryaka để giải quyết các rủi ro bảo mật cụ thể của AI?

Nền tảng Aryaka sử dụng mã hóa từ đầu đến cuối cho dữ liệu đang truyền và đang lưu trữ để bảo vệ lượng lớn dữ liệu nhạy cảm mà các hệ thống AI dựa vào. Những biện pháp này bảo vệ các đường ống dữ liệu AI, ngăn chặn việc chặn hoặc thao túng dữ liệu trong quá trình truyền giữa các thiết bị cạnh, trung tâm dữ liệu và dịch vụ đám mây. Định tuyến lưu lượng truy cập động进一步 tăng cường bảo mật và hiệu suất bằng cách định hướng lưu lượng truy cập AI qua các đường dẫn an toàn và hiệu quả nhất, tận dụng các tùy chọn kết nối đa dạng để tối ưu hóa băng thông và giảm độ trễ.

Một lợi thế chính của giải pháp Aryaka là khả năng giám sát và phân tích lưu lượng truy cập mạng. Giải pháp AI Observe của Aryaka phân tích nhật ký để tìm kiếm hoạt động đáng ngờ. Tính minh bạch và phân tích tập trung được cung cấp bởi Aryaka cho phép các tổ chức giám sát bảo mật và hiệu suất của các khối lượng công việc AI, xác định proactively các hành động và hành vi rủi ro tiềm ẩn liên quan đến người dùng cuối, bao gồm cả máy chủ và host quan trọng. AI Observe sử dụng các thuật toán AI/ML để kích hoạt thông báo sự kiện bảo mật dựa trên mức độ nghiêm trọng được tính toán bằng cách sử dụng các tham số và biến số khác nhau cho việc ra quyết định.

Giải pháp AI>Secure của Aryaka, sẽ được ra mắt trong nửa cuối năm 2025, sẽ cho phép các tổ chức phân tích lưu lượng truy cập giữa người dùng cuối và điểm cuối dịch vụ AI (ChatGPT, Gemini, copilot, v.v.) để phát hiện các cuộc tấn công như tiêm lệnh, rò rỉ thông tin và bảo vệ chống lại việc lạm dụng. Ngoài ra, các chính sách nghiêm ngặt có thể được áp dụng để hạn chế việc liên lạc với các dịch vụ và ứng dụng AI không được phê duyệt. Hơn nữa, Aryaka giải quyết các rủi ro bảo mật cụ thể của AI bằng cách triển khai các chiến lược tiên tiến kết hợp mạng và các biện pháp bảo mật mạnh mẽ. Một cách tiếp cận quan trọng là áp dụng Zero Trust Network Access (ZTNA), nó áp dụng kiểm soát truy cập dựa trên danh tính cho mọi người dùng, thiết bị và ứng dụng cố gắng tương tác với các khối lượng công việc AI. Điều này là rất quan trọng trong các môi trường AI phân tán, nơi các khối lượng công việc trải rộng trên các thiết bị cạnh, nền tảng đám mây và cơ sở hạ tầng tại chỗ, làm cho chúng dễ bị truy cập không được phép và di chuyển ngang của các kẻ tấn công.

Bằng cách sử dụng các biện pháp toàn diện này, Aryaka giúp các doanh nghiệp bảo vệ môi trường AI của họ khỏi các rủi ro đang phát triển đồng thời cho phép triển khai AI có thể mở rộng và hiệu quả.

Bạn có thể chia sẻ các ví dụ về cách AI được sử dụng cả để tăng cường bảo mật và như một công cụ cho các cuộc tấn công mạng tiềm năng?

AI đóng một vai trò quan trọng trong bảo mật mạng. Nó là một công cụ mạnh mẽ để tăng cường bảo mật mạng và một nguồn tài nguyên mà các kẻ tấn công có thể khai thác cho các cuộc tấn công tinh vi. Việc nhận ra những ứng dụng này nhấn mạnh tiềm năng chuyển đổi của AI trong cảnh quan bảo mật mạng và cho phép chúng ta điều hướng các rủi ro mà nó giới thiệu.

AI đang cách mạng hóa bảo mật mạng thông qua việc phát hiện và ngăn chặn mối đe dọa tiên tiến. Các mô hình AI phân tích lượng lớn lưu lượng truy cập mạng trong thời gian thực, xác định các bất thường, hành vi đáng ngờ hoặc các chỉ số của mối đe dọa (IOCs) mà có thể không được phát hiện bởi các phương pháp truyền thống. Ví dụ, các hệ thống AI có thể phát hiện và giảm thiểu các cuộc tấn công từ chối dịch vụ phân tán (DDoS) bằng cách phân tích các mẫu giao thức mạng và phản hồi tự động để cách ly các nguồn độc hại. Ngoài ra, tiềm năng của AI trong phân tích hành vi là đáng kể, tạo ra các hồ sơ về hành vi người dùng bình thường để phát hiện các mối đe dọa từ bên trong hoặc vi phạm tài khoản. Nhưng ứng dụng mạnh mẽ nhất của nó là phân tích dự đoán, nơi các hệ thống AI dự đoán các điểm yếu hoặc vectơ tấn công tiềm năng, cho phép phòng thủ chủ động trước khi các mối đe dọa xuất hiện.

Ngược lại, các tội phạm mạng đang tận dụng AI để phát triển các cuộc tấn công tinh vi hơn. Mã độc hại được điều khiển bởi AI có thể thích nghi để tránh các cơ chế phát hiện truyền thống bằng cách thay đổi đặc tính của nó một cách động. Các kẻ tấn công cũng sử dụng AI/ML để tăng cường các chiến dịch phishing, tạo ra các email hoặc tin nhắn giả mạo thuyết phục được bằng cách thu thập và phân tích dữ liệu. Một xu hướng đáng lo ngại là deepfake trong kỹ thuật xã hội. Các âm thanh hoặc video được tạo bởi AI có thể giả mạo thuyết phục các giám đốc điều hành hoặc những người được信任 để thao túng nhân viên tiết lộ thông tin nhạy cảm hoặc ủy quyền cho các giao dịch gian lận. Hơn nữa, các cuộc tấn công AI đối thủ nhắm vào các hệ thống AI khác trực tiếp, giới thiệu dữ liệu bị thao túng để gây ra các dự đoán hoặc quyết định không chính xác có thể làm gián đoạn các hoạt động quan trọng phụ thuộc vào tự động hóa AI.

Sự sử dụng kép của AI trong bảo mật mạng nhấn mạnh tầm quan trọng của một chiến lược bảo mật đa lớp, chủ động. Trong khi các tổ chức phải tận dụng tiềm năng của AI để tăng cường phòng thủ của họ, cũng quan trọng là phải cảnh giác với việc lạm dụng tiềm năng.

Làm thế nào giải pháp SASE Thống nhất của Aryaka khác biệt so với các giải pháp mạng và bảo mật truyền thống?

Giải pháp SASE Thống nhất của Aryaka được thiết kế để mở rộng quy mô với doanh nghiệp của bạn. Không giống như các hệ thống truyền thống dựa trên các công cụ riêng biệt cho mạng (chẳng hạn như MPLS) và bảo mật (như tường lửa và VPN), SASE Thống nhất tích hợp các chức năng này, cung cấp một giải pháp thống nhất và có thể mở rộng. Sự hội tụ này đơn giản hóa quản lý và cung cấp các chính sách bảo mật và hiệu suất nhất quán cho người dùng, bất kể vị trí. Bằng cách tận dụng kiến trúc đám mây bản địa, SASE Thống nhất loại bỏ nhu cầu về phần cứng tại chỗ phức tạp, giảm chi phí và cho phép các doanh nghiệp thích nghi nhanh chóng với các môi trường làm việc kết hợp hiện đại.

Một yếu tố khác biệt chính của Aryaka là khả năng hỗ trợ các nguyên tắc Zero Trust (ZT) ở quy mô lớn. Nó áp dụng kiểm soát truy cập dựa trên danh tính, liên tục xác minh tính tin cậy của người dùng và thiết bị trước khi cấp quyền truy cập vào tài nguyên. Kết hợp với các khả năng như Secure Web Gateways (SWG), Cloud Access Security Broker (CASB), Hệ thống Phát hiện và Ngăn chặn xâm nhập (IDPS), Tường lửa thế hệ mới (NGFW) và các chức năng mạng, Aryaka cung cấp bảo vệ mạnh mẽ chống lại các mối đe dọa đồng thời bảo vệ dữ liệu nhạy cảm trên các môi trường phân tán. Khả năng tích hợp AI của nó nâng cao hơn nữa việc phát hiện và phản ứng mối đe dọa, đảm bảo giảm thiểu và phản ứng an ninh nhanh hơn và hiệu quả hơn.

Aryaka cũng nâng cao trải nghiệm người dùng và hiệu suất. SASE Thống nhất tận dụng SD-WAN để tối ưu hóa định tuyến lưu lượng truy cập, đảm bảo độ trễ thấp và kết nối tốc độ cao. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các tổ chức đang áp dụng các ứng dụng đám mây và làm việc từ xa. Bằng cách cung cấp bảo mật và hiệu suất từ một nền tảng thống nhất, SASE Thống nhất giảm thiểu sự phức tạp, cải thiện khả năng mở rộng và đảm bảo rằng các tổ chức có thể đáp ứng nhu cầu của các cảnh quan CNTT động và hiện đại.

Bạn có thể giải thích cách kiến trúc OnePASS™ của Aryaka hỗ trợ các khối lượng công việc AI trong khi đảm bảo truyền dữ liệu an toàn và hiệu quả?

Kiến trúc OnePASS™ của Aryaka hỗ trợ các khối lượng công việc AI bằng cách tích hợp kết nối mạng an toàn và hiệu suất cao với các tính năng bảo mật và tối ưu hóa dữ liệu mạnh mẽ. Các khối lượng công việc AI thường truyền tải lượng lớn dữ liệu giữa các môi trường phân tán, chẳng hạn như thiết bị cạnh, trung tâm dữ liệu và nền tảng AI dựa trên đám mây. OnePASS™ đảm bảo rằng các luồng dữ liệu này là hiệu quả và an toàn bằng cách tận dụng mạng xương sống riêng tư toàn cầu và các khả năng SASE của Aryaka.

Mạng xương sống riêng tư toàn cầu cung cấp kết nối mạng có độ trễ thấp và băng thông cao, điều quan trọng đối với các khối lượng công việc AI yêu cầu xử lý và ra quyết định thời gian thực. Kiến trúc này cũng sử dụng các kỹ thuật tối ưu hóa WAN tiên tiến, chẳng hạn như khử trùng lặp dữ liệu và nén, để tăng cường hiệu quả và giảm tải trên tài nguyên mạng. Điều này lý tưởng cho các tập dữ liệu lớn và cập nhật mô hình thường xuyên liên quan đến hoạt động AI, tạo niềm tin vào hiệu suất của hệ thống.

Về mặt bảo mật, kiến trúc OnePASS™ của Aryaka áp dụng khuôn khổ Zero Trust, đảm bảo tất cả các luồng dữ liệu được xác thực, mã hóa và liên tục được giám sát. Các tính năng bảo mật tích hợp như Secure Web Gateway (SWG), Cloud Access Security Broker (CASB) và hệ thống ngăn chặn xâm nhập (IPS) bảo vệ các khối lượng công việc AI nhạy cảm khỏi các mối đe dọa mạng. Ngoài ra, bằng cách cho phép thực thi chính sách dựa trên cạnh, OnePASS™ giảm thiểu độ trễ đồng thời đảm bảo rằng các kiểm soát bảo mật được áp dụng nhất quán trên các môi trường phân tán, cung cấp cảm giác an toàn trong sự cảnh giác của hệ thống.

Kiến trúc một lần truyền của Aryaka tích hợp tất cả các chức năng bảo mật cần thiết vào một nền tảng thống nhất. Điều này cho phép kiểm tra và xử lý lưu lượng truy cập mạng trong thời gian thực mà không cần các thiết bị bảo mật nhiều. Sự kết hợp giữa kết nối mạng an toàn, hiệu suất cao và bảo vệ mối đe dọa mạnh mẽ làm cho kiến trúc OnePASS™ của Aryaka đặc biệt phù hợp với các khối lượng công việc AI hiện đại.

Xu hướng nào bạn dự đoán trong AI và bảo mật mạng khi chúng ta bước vào năm 2025 và beyond?

Khi chúng ta nhìn về phía năm 2025 và beyond, AI sẽ đóng một vai trò quan trọng trong bảo mật mạng. Các hệ thống phát hiện mối đe dọa được hỗ trợ bởi AI sẽ tiếp tục phát triển, tận dụng AI/ML để xác định các mẫu hoạt động độc hại với tốc độ và độ chính xác chưa từng có. Những hệ thống này sẽ vượt trội trong việc phát hiện các điểm yếu zero-day và các cuộc tấn công tinh vi, chẳng hạn như các mối đe dọa dai dẳng tiên tiến (APTs). AI cũng sẽ thúc đẩy tự động hóa trong phản ứng sự cố (IR), một sự phát triển nên mang lại sự yên tâm về hiệu quả của các hệ thống bảo mật trong tương lai. Tự động hóa này sẽ cho phép các hệ thống Tự động hóa, Orchestrating và Phản ứng An ninh (SOAR) trung hòa các mối đe dọa một cách tự động, giảm thiểu thời gian phản ứng và giảm thiểu thiệt hại tiềm năng. Ngoài ra, khi tính toán lượng tử tiến bộ, nó có thể làm suy yếu các tiêu chuẩn mã hóa hiện tại trong bảo mật mạng, đẩy ngành công nghiệp hướng tới mã hóa an toàn lượng tử.

Tuy nhiên, việc tích hợp AI ngày càng tăng vào bảo mật mạng mang lại thách thức. Các tội phạm mạng tận dụng sức mạnh của các công nghệ AI để phát triển các cuộc tấn công tinh vi hơn, bao gồm cả các kế hoạch phishing và phần mềm độc hại tránh né. Do rủi ro của các mô hình bị thiên vị hoặc được đào tạo không đúng, các điểm yếu của mô hình AI, đề cập đến các khiếm khuyết trong thiết kế hoặc triển khai của các hệ thống AI, có khả năng tăng lên. Điều này sẽ dẫn đến việc khai thác các mô hình AI thông qua các kỹ thuật mới được phát hiện về ô nhiễm dữ liệu và thao túng đầu vào đối thủ. Ngoài ra, việc áp dụng AI sẽ cải thiện việc phát hiện các điểm yếu bảo mật trong các thư viện và gói phần mềm được sử dụng trong chuỗi cung ứng phần mềm.

Chúng tôi cũng dự đoán rằng các công cụ hỗ trợ bởi AI sẽ cho phép sự hợp tác tốt hơn giữa các công cụ bảo mật, đội ngũ và tổ chức. Các giải pháp tập trung vào AI sẽ tạo ra các mô hình bảo mật được cá nhân hóa, làm cho khán giả cảm thấy rằng nhu cầu bảo mật của họ được đáp ứng. Những mô hình này sẽ tạo ra các chính sách bảo mật cá nhân dựa trên vai trò và hành vi của người dùng. Các quốc gia sẽ hợp tác để xây dựng một khuôn khổ bảo mật mạng toàn cầu cho các công nghệ AI.

Cảm ơn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, những người đọc muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Aryaka.