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

Aditya K Sood (Tiến sĩ) là Phó Chủ tịch Kỹ sư Bảo mật và Chiến lược Trí tuệ Nhân tạo tại Aryaka. Với hơn 16 năm kinh nghiệm, ông cung cấp lãnh đạo chiến lược trong bảo mật thông tin, bao gồm sản phẩm và cơ sở hạ tầng. Tiến sĩ Sood quan tâm đến Trí tuệ Nhân tạo (AI), bảo mật đám mây, tự động hóa và phân tích malware, bảo mật 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 bảo mật, cung cấp Dịch vụ SASE Unified. Giải pháp này được thiết kế để kết hợp hiệu suất, linh hoạt, bảo mật và đơn giản. Aryaka hỗ trợ khách hàng ở các giai đoạn khác nhau của hành trình truy cập mạng an toàn, giúp họ hiện đại hóa, tối ưu hóa và chuyển đổi môi trường mạng và bảo mật của mình.

Bạn có thể cho chúng tôi biết thêm về hành trình của bạn trong lĩnh vực bảo mật và AI, và làm thế nào nó dẫn bạn đến vai trò hiện tại tại Aryaka?

Hành trình của tôi vào lĩnh vực bảo mật và AI bắt đầu với sự quan tâm đến tiềm năng của công nghệ trong việc giải quyết các vấn đề phức tạp. Sớm trong sự nghiệp của mình, tôi tập trung vào bảo mật, tình báo威脅 và kỹ sư bảo mật, điều này đã cung cấp cho tôi một nền tảng vững chắc trong việc hiểu cách các hệ thống tương tác và nơi các điểm yếu có thể nằm. Sự tiếp xúc này tự nhiên dẫn tôi đến việc深入 vào bảo mật, 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 to lớn của chúng trong việc chuyển đổi bảo mật – từ tự động hóa phát hiện mối đe dọa đến phân tích dự đoán.

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

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

 AI đang ở trên ngưỡng của việc chuyển đổi cảnh quan bảo mật, 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 nó trong việc phân tích các tập dữ liệu lớn theo thời gian thực cho phép các hệ thống bảo mật 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 tiến hóa, nâng cao độ chính xác của chúng trong việc phát hiện và tránh các tác động của các mối đe dọa tiên tiến (APTs) và các điểm yếu zero-day. Hơn nữa, AI sẽ giúp bắc cầu khoảng cách về kỹ năng bảo mật bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ thường xuyên và nâng cao việc ra quyết định của con người, cho phép các đội bảo mật 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 phức tạp hơn, chẳng hạn như các cuộc tấn công phishing sâu và các cuộc tấn công mạng xã hội thích ứng. 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 phải đối mặt khi triển khai các ứng dụng AI là gì, 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 phải đối mặt với các thách thức mạng cấp bách. Bản chất đòi hỏi của các tải trọng AI, liên quan đến việc chuyển và xử lý các tập dữ liệu lớn theo thời gian thực, đặc biệt là cho các nhiệm vụ học và xử lý, 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 các 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 tải trọng 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 thêm khi dữ liệu và tải trọng được phân phối trên các vị trí khác nhau. Sự cần thiết của việc truyền dữ liệu mượt mà và mở rộng 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 vậy. 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.

Bảo mật và tính toàn vẹn của dữ liệu làm cho việc triển khai AI trở nên phức tạp hơn. Các mô hình AI phụ thuộc vào lượng lớn dữ liệu nhạy cảm để đào tạo và suy luận, khiến việc truyền dữ liệu an toàn và bảo vệ chống lại các vi phạm hoặc thao túng trở thành ưu tiên hàng đầu. Thách thức này đặc biệt cấp bách trong các ngành có yêu cầu tuân thủ nghiêm ngặt, chẳng hạn như chăm sóc sức khỏe và tài chính, nơi các tổ chức cần đáp ứng các nghĩa vụ quy định cùng với nhu cầu hiệu suất.

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 tải trọng AI, đặc biệt là trong việc quản lý gánh nặng do việc di chuyển dữ liệu và nhu cầu ra quyết định nhanh?

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 tải trọng 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 ra áp lực đáng kể lên các mạng truyền thống. Giải pháp của Aryaka cung cấp sự giảm nhẹ bằng cách định tuyến lưu lượng truy cập động qua các đường dẫn hiệu quả và có sẵn nhất, tận dụng nhiều tùy chọn kết nối 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 tải trọng 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 tài nguyên mạng cần thiết cho việc ra quyết định nhanh. 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 tải trọng AI, ngăn chặn các nút thắt và đảm bảo hiệu suất nhất quán ngay cả trong thời gian sử dụng cao.

Hơn nữa, nền tảng Aryaka cung cấp khả năng giám sát và phân tích tiên tiến, cung cấp khả năng hiển thị vào hiệu suất mạng và hành vi tải trọng AI. Cách tiếp cận chủ động này cho phép các doanh nghiệp xác định và giải quyết các vấn đề về 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 các mạng doanh nghiệp?

Áp dụng AI giới thiệu các điểm yếu và bề mặt tấn công mới trong các 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 đào tạo và suy luận. Nếu dữ liệu này bị截 lấy, 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恶意 giới thiệu các đầu vào được thiết kế cẩn thận (ví dụ: hình ảnh hoặc dữ liệu bị thay đổi) để đánh lừa các hệ thống AI vào việc đưa ra 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恶意 có thể khai thác các hệ thống ra quyết định tự động bằng cách cung cấp 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 vi phạm bảo mật hoặc tạo ra các cảnh báo sai để chuyển hướng sự chú ý.

Một thách thức khác xuất phát từ sự phức tạp và bản chất phân tán của các tải trọng AI. Các hệ thống AI thường liên quan đến các thành phần liên kết trên các thiết bị cạnh, nền tảng đám mây và cơ sở hạ tầng. Mạng lưới 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 can thiệp vào dữ liệu được xử lý hoặc truyền đến các hệ thống AI tập trung. Hơn nữa, các API không được bảo mật, 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 của những điểm yếu này trở nên nghiêm trọng hơn, nhấn mạnh nhu cầu cấp thiết phải có 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 các kiến trúc không tin cậy để bảo vệ các môi trường AI.

Chiến lược hoặc công nghệ nào 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 trong quá trình truyền và lưu trữ để bảo vệ lượng lớn dữ liệu nhạy cảm mà các hệ thống AI phụ thuộc vào. Những biện pháp này bảo vệ các đường ống dữ liệu AI, ngăn chặn việc截 lấy 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 chỉ đạo lưu lượng truy cập AI qua các đường dẫn an toàn và hiệu quả nhất, đồng thời ưu tiên các tải trọng quan trọng để giảm thiểu độ trễ và đảm bảo quyết định đáng tin cậy.

Giải pháp AI Observe của Aryaka giám sát lưu lượng truy cập mạng bằng cách phân tích nhật ký cho hoạt động đáng ngờ. Tính khả dụng và phân tích tập trung được cung cấp bởi Aryaka cho phép các tổ chức giám sát bảo mật và hiệu suất của các tải trọng 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 trực tuyến 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 và các 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 các cuộc tấn công. Ngoài ra, các chính sách nghiêm ngặt có thể được thực thi để hạn chế giao tiếp với các dịch vụ và ứng dụng GenAI 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), thực thi kiểm soát truy cập dựa trên danh tính cho mọi người dùng, thiết bị và ứng dụng cố gắng truy cập vào các tải trọng AI. Điều này rất quan trọng trong các môi trường AI phân tán, nơi các tải trọng trải rộng trên các thiết bị cạnh, nền tảng đám mây và cơ sở hạ tầng tại chỗ, khiến 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 các môi trường AI của họ khỏi các rủi ro đang phát triển trong khi 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 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 và cũng là một nguồn mà các đối thủ có thể khai thác để phát triển 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 và cho phép chúng ta điều hướng các rủi ro mà nó giới thiệu.

AI đang cách mạng hóa bảo mật mạng thông qua phát hiện và ngăn chặn mối đe dọa tiên tiến. Các mô hình AI phân tích lượng lớn lưu lượng truy cập mạng theo 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 cô lập 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.

Mặt khác, các tội phạm mạng đang tận dụng AI để phát triển các cuộc tấn công tinh vi hơn. Mã độc AI có thể thích nghi để tránh các cơ chế phát hiện truyền thống bằng cách thay đổi các đặc điểm 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 cá nhân hóa cho từng mục tiêu thông qua việc thu thập và phân tích dữ liệu. Một xu hướng đáng lo ngại là các cuộc tấn công mạng xã hội sâu bằng cách sử dụng AI tạo ra âm thanh hoặc video giả mạo thuyết phục các giám đốc điều hành hoặc cá nhân đáng tin cậy để thao túng nhân viên vào việc 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 trực tiếp vào các hệ thống AI khác, giới thiệu dữ liệu bị thao túng để gây ra các quyết định không chính xác có thể làm gián đoạn các hoạt động quan trọng phụ thuộc vào tự động hóa AI.

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

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

Giải pháp SASE Unified của Aryaka được thiết kế để mở rộng quy mô với doanh nghiệp của bạn. Không giống như các hệ thống cũ dựa trên các công cụ riêng biệt cho mạng (như MPLS) và bảo mật (như tường lửa và VPN), SASE Unified 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 việc quản lý và cung cấp các chính sách bảo mật nhất quán và hiệu suất cho người dùng, bất kể vị trí. Bằng cách tận dụng kiến trúc đám mây bản địa, SASE Unified 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 thực thi kiểm soát truy cập dựa trên danh tính, liên tục xác minh độ tin cậy của người dùng và thiết bị trước khi cấp quyền truy cập vào tài nguyên. Kết hợp với các khả năng như Cổng bảo mật web (SWG), Trình môi giới bảo mật truy cập đám mây (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 sự bảo vệ mạnh mẽ chống lại các mối đe dọa trong khi bảo vệ dữ liệu nhạy cảm trên các môi trường phân tán. Khả năng tích hợp AI của nó cũng nâng cao việc phát hiện và phản hồi mối đe dọa, đảm bảo giảm thiểu nhanh chóng và hiệu quả hơn các sự kiện bảo mật.

Aryaka tăng cường trải nghiệm người dùng và hiệu suất. SASE Unified tận dụng Mạng diện rộng định nghĩa bằng phần mềm (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 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 Unified 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 hiện đại và động.

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

Kiến trúc OnePASS của Aryaka hỗ trợ các tải trọng 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 tải trọng AI thường truyền lượng lớn dữ liệu giữa các môi trường phân tán, chẳng hạn như thiết bị cạnh, trung tâm dữ liệu và nền tảng đám mây AI. OnePASS đảm bảo rằng các luồng dữ liệu này là hiệu quả và an toàn bằng cách tận dụng mạng xương sống riêng của Aryaka và các khả năng SASE.

Mạng xương sống riêng cung cấp kết nối băng thông thấp và độ trễ thấp, điều này rất quan trọng đối với các tải trọng AI đòi hỏi xử lý dữ liệu theo thời gian thực và ra quyết định. Nền tảng này cũng sử dụng các kỹ thuật tối ưu hóa WAN tiên tiến, chẳng hạn như deduplication và nén dữ liệu, để tăng cường hiệu quả và giảm gánh nặng 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 sự tin tưởng vào hiệu suất của hệ thống.

Về mặt bảo mật, kiến trúc OnePASS của Aryaka thực thi một 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 Cổng bảo mật web (SWG), Trình môi giới bảo mật truy cập đám mây (CASB) và hệ thống phát hiện xâm nhập (IPS) bảo vệ các tải trọng 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 trong khi đảm bảo rằng các biện pháp bảo mật được áp dụng nhất quán trên các môi trường phân tán, cung cấp sự an toàn trong việc cảnh giác của hệ thống.

Giải pháp kiến trúc một lần của Aryaka kết hợp tất cả các chức năng bảo mật cần thiết vào một nền tảng thống nhất. Sự tích hợp này cho phép kiểm tra và xử lý lưu lượng truy cập mạng theo thời gian thực mà không cần các thiết bị bảo mật riêng biệt. Sự kết hợp giữa kết nối an toàn và bảo mật thấp độ trễ cùng với khả năng bảo vệ mối đe dọa mạnh mẽ làm cho kiến trúc OnePASS của Aryaka trở nên phù hợp duy nhất với các tải trọng AI hiện đại.

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

Khi chúng ta nhìn về phía trước đến năm 2025 và hơn thế nữa, AI sẽ đóng một vai trò quan trọng trong bảo mật mạng. Các hệ thống phát hiện mối đe dọa 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 đặc biệt xuất sắc trong việc phát hiện các điểm yếu zero-day và các mối đe dọa tiên tiến. AI cũng sẽ thúc đẩy tự động hóa trong phản hồi sự cố, một sự phát triển nên mang lại sự yên tâm cho khán giả 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 hồi Bảo mật (SOAR) trung hòa các mối đe dọa một cách tự động, giảm thiểu thời gian phản hồi và giảm gánh nặng cho các nhà phân tích con người. Ngoài ra, khi tính toán lượng tử tiến bộ, nó có thể làm suy yếu các tiêu chuẩn mã hóa hiện có trong bảo mật mạng, đẩy ngành công nghiệp hướng tới mã hóa an toàn lượng tử.

Tuy nhiên, sự tích hợp ngày càng tăng của AI trong bảo mật mạng mang lại thách thức. Các tội phạm mạng khai thác sức mạnh của các công nghệ AI để phát triển các cuộc tấn công tinh vi hơn, bao gồm cả các chiến dịch phishing và malware tránh né. Do rủi ro của các mô hình bị thiên vị hoặc không được đào tạo đúng cách, 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 thể tăng lên. Điều này sẽ dẫn đến việc khai thác các mô hình AI thông qua các kỹ thuật thao túng dữ liệu và đầu vào đối thủ mới được phát hiện. 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 AI sẽ cho phép sự hợp tác tốt hơn giữa các công cụ bảo mật, đội ngũ và tổ chức. Các giải pháp AI sẽ tạo ra các mô hình bảo mật được cá nhân hóa, khiến khán giả cảm thấy rằng nhu cầu bảo mật của họ đang được đáp ứng. Những mô hình này sẽ tạo ra các chính sách bảo mật được cá nhân hóa dựa trên vai trò và hành vi của người dùng. Các quốc gia sẽ hợp tác xây dựng một khuôn khổ bảo mật mạng toàn cầu cho các công nghệ AI.

Cảm ơn bạn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, độc giả muốn tìm hiểu thêm có thể truy cập Aryaka.