Alon Noy, CEO kiêm đồng sáng lập Astelia – Chuỗi bài phỏng vấn

Alon Noy, CEO kiêm đồng sáng lập Astelia, là nhà lãnh đạo trong lĩnh vực an ninh mạng với hơn 15 năm kinh nghiệm về cả bảo mật tấn công lẫn bảo mật phòng thủ. Trước đây, ông từng phục vụ trong Đơn vị 8200 của Israel, sau đó lãnh đạo Đội Đỏ An ninh mạng Quốc gia Israel. Công việc của ông bao gồm kiểm thử sức chịu đựng của cơ sở hạ tầng trọng yếu và phối hợp với các nhóm bảo mật để xác định, xử lý những đường tấn công có thật. Noy cũng từng quản lý các tổ chức nghiên cứu và phát triển quy mô lớn, tốt nghiệp chương trình Talpiot của Israel và có bằng Thạc sĩ Khoa học ngành Khoa học Máy tính tại Tel Aviv University. Kinh nghiệm làm việc từ cả góc độ của kẻ tấn công lẫn bên phòng thủ đã góp phần định hình cách tiếp cận của Astelia, tập trung xác định những lỗ hổng nào thực sự có thể tiếp cận và khai thác trong môi trường của một tổ chức.

Astelia là công ty an ninh mạng lấy AI làm cốt lõi, tập trung vào quản lý mức độ phơi lộ và lỗ hổng bảo mật. Được thành lập bởi các cựu chuyên gia và lãnh đạo của Đội Đỏ Quốc gia Israel, công ty sử dụng AI cùng phân tích chuyên biệt theo mạng lưới để xác định lỗ hổng nào tạo thành đường tấn công thực sự, thay vì chủ yếu dựa vào các điểm số mức độ nghiêm trọng chung chung. Nền tảng của công ty lập bản đồ môi trường của tổ chức thông qua các tích hợp chỉ đọc, phân tích những điều kiện cần để khai thác lỗ hổng dựa trên cấu trúc liên kết mạng, đồng thời giúp các nhóm bảo mật ưu tiên những lỗ hổng được chứng minh là có thể tiếp cận và xác định các phương án khắc phục như cài bản vá, thay đổi cấu hình, phân đoạn mạng hoặc áp dụng biện pháp kiểm soát bù trừ. Mục tiêu rộng hơn của công ty là giúp doanh nghiệp giảm số lượng cảnh báo lỗ hổng cần điều tra và tập trung nguồn lực vào những điểm phơi lộ mà kẻ tấn công có thể khai thác trên thực tế.

Trước khi thành lập Astelia, ông đã có hơn một thập kỷ làm việc trong lĩnh vực an ninh quốc gia Israel, bao gồm công tác tại Đơn vị 8200 và lãnh đạo Đội Đỏ An ninh mạng Quốc gia Israel, nơi ông được giao nhiệm vụ suy nghĩ và hành động như một kẻ tấn công. Những trải nghiệm đó đã dạy ông điều gì về cách các cuộc tấn công tinh vi thực sự diễn ra, và khoảng trống nào trên thị trường an ninh mạng cuối cùng đã khiến ông đồng sáng lập Astelia?

Trong hơn một thập kỷ, về cơ bản, công việc của tôi là suy nghĩ như người đang tìm cách đột nhập, chứ không phải người tìm cách ngăn họ lại. Bài học rõ ràng nhất từ trải nghiệm đó là các cuộc tấn công tinh vi hầu như không bao giờ chỉ dựa vào một lỗ hổng lớn duy nhất. Thường thì đó là hai hoặc ba sơ suất nhỏ mà không ai nghĩ rằng chúng quan trọng nếu xét riêng lẻ: một tài khoản chưa bao giờ bị vô hiệu hóa, một phần mạng lẽ ra phải được cô lập nhưng thực tế lại không, một quyền truy cập rộng hơn mức cần thiết, v.v. Khi lãnh đạo Đội Đỏ Quốc gia, chúng tôi dành nhiều thời gian hơn hẳn để tìm hiểu cách mạng lưới của mục tiêu thực sự vận hành, so với thời gian xây dựng bản khai thác. Một khi biết các đường đi nằm ở đâu, việc khai thác chúng gần như là phần dễ dàng. Khi chuyển sang làm công tác phòng thủ, tôi bắt đầu nhận thấy một kiểu vấn đề lặp đi lặp lại: có một danh sách dài các lỗ hổng được xếp loại “nghiêm trọng”, nhưng không có cách thực sự nào để biết kẻ tấn công có thể tiếp cận lỗ hổng nào. Astelia được xây dựng để thu hẹp khoảng trống đó bằng cách áp dụng phân tích khả năng tiếp cận—quy trình mà kẻ tấn công dùng để tìm đường xâm nhập—vào công tác phòng thủ.

Astelia áp dụng cách tiếp cận khác trong quản lý lỗ hổng: lập bản đồ cấu trúc liên kết mạng thực tế của tổ chức và sử dụng AI tác tử để xác định lỗ hổng nào thực sự có thể tiếp cận và khai thác. Cách thức này hoạt động ra sao trên thực tế, và vì sao ông cho rằng các phương pháp chấm điểm lỗ hổng truyền thống thường khiến bên phòng thủ ưu tiên sai?

Chúng tôi lập bản đồ mạng thực tế của tổ chức—cách các hệ thống thực sự kết nối với nhau và những nơi mà các biện pháp kiểm soát mạng hiện có đã cản đường kẻ tấn công—thông qua các tích hợp chỉ đọc. Sau khi có được bức tranh đó, AI lần lượt phân tích từng lỗ hổng để xác định cần những gì trên thực tế mới khai thác được lỗ hổng ấy, chẳng hạn như quyền truy cập cần có, đường đi qua mạng và các điều kiện phải được đáp ứng. Sau đó, AI đối chiếu tất cả những yếu tố này với cấu trúc liên kết thực tế và các biện pháp kiểm soát hiện có. Trong số tất cả những vấn đề mà công cụ quét phát hiện, thường chưa đến 1% thực sự có thể tiếp cận. CVSS và EPSS đều vướng cùng một vấn đề cốt lõi: chúng chấm điểm lỗ hổng như thể mọi mạng đều giống nhau, như thể hệ thống đang phơi lộ trên Internet công cộng, hoặc như thể xu hướng khai thác trên toàn ngành nói lên điều gì đó về môi trường cụ thể của bạn. Trong phần lớn môi trường, cả hai giả định này đều không đúng. Một lỗi được xếp loại nghiêm trọng nhưng nằm cách ba chặng phía sau một mạng đã phân đoạn không có cùng mức độ rủi ro với lỗi nằm trên máy chủ hướng ra công chúng; tương tự, một lỗ hổng có điểm EPSS cao trên toàn ngành có thể hoàn toàn không thể tiếp cận trong mạng của bạn. Các điểm số đó được cố định tại một thời điểm và không phản ánh mạng lưới của bạn. Khả năng tiếp cận thay đổi liên tục vì mạng lưới và các biện pháp kiểm soát bảo vệ chúng cũng liên tục thay đổi.

Ông từng cho rằng phần lớn những gì khiến bên phòng thủ lo ngại không liên quan đến cách kẻ tấn công ngoài đời thực hoạt động. Từ kinh nghiệm tiến hành các cuộc tấn công được cho phép nhằm vào những môi trường có mức độ bảo mật cao, các nhóm bảo mật thường hiểu sai điều gì nhất về cách kẻ tấn công xác định và kết hợp các điểm yếu?

Có một quan niệm phổ biến cho rằng kẻ tấn công nhắm vào bất cứ thứ gì được xếp loại nghiêm trọng nhất. Trên thực tế, chúng tôi hiếm khi làm vậy. Chúng tôi nhắm vào bất cứ thứ gì giúp đạt mục tiêu nhanh nhất, và thường đó lại là thứ mà máy quét xếp ở mức trung bình hoặc thấp: một thư mục chia sẻ tệp có phân quyền sai, thông tin đăng nhập còn sót lại từ một dự án được cho là đã đóng, hay một điểm bám nhỏ chỉ trở nên nguy hiểm khi kết hợp với thứ khác mà không ai nghĩ là có liên quan. Máy quét đánh giá từng phát hiện riêng lẻ. Các cuộc tấn công không diễn ra như vậy; kẻ tấn công luôn xem xét mối liên hệ giữa các yếu tố. Một thứ thoạt nhìn có vẻ vô hại có thể chính là điều kẻ tấn công cần để chuyển từ một tài khoản có ít quyền sang quyền kiểm soát hoàn toàn. Hầu hết các nhóm phòng thủ vẫn được tổ chức để đánh giá rủi ro từng phát hiện một, và đó là lý do họ liên tục bỏ sót những đường tấn công thực sự quan trọng.

AI đang làm giảm đáng kể thời gian và chuyên môn cần thiết để biến các lỗ hổng mới được công bố thành những mã khai thác có thể hoạt động. Điều này làm thay đổi tính kinh tế của các cuộc tấn công mạng như thế nào, và những loại kẻ tấn công nào có khả năng hưởng lợi nhiều nhất từ các mô hình AI ngày càng mạnh?

Trước đây, phần tốn kém nhất khi xây dựng mã khai thác là chuyên môn: tìm ra lỗi, xác định chính xác cách kích hoạt lỗi và khiến mã khai thác hoạt động ổn định. Việc thường mất hàng tháng của một nhóm chuyên gia giờ đây có thể chỉ mất vài giờ đối với một kẻ tấn công phổ thông có quyền truy cập vào các mô hình tiên tiến nhất. Đây là một sự thay đổi thực sự về tính kinh tế. Trước đây, việc biến một CVE mới thành vũ khí đòi hỏi khoản đầu tư đáng kể; giờ đây, hầu như không cần đầu tư, và khoảng thời gian từ lúc lỗ hổng được công bố đến khi có mã khai thác hoạt động vẫn đang thu hẹp. Hầu hết các chu kỳ vá lỗi chưa bao giờ được thiết kế để vận hành với tốc độ đó. Những kẻ tấn công hưởng lợi nhiều nhất từ điều này không phải là các tác nhân nhà nước hàng đầu, vốn đã có năng lực tấn công mạnh. Đó là các nhóm nhỏ hơn và tội phạm cơ hội, những đối tượng trước đây không có sẵn chuyên môn như vậy trong nội bộ; giờ đây, AI gần như đang trao cho chúng năng lực đó.

Sáng kiến GOLD EAGLE của Nhà Trắng được xây dựng dựa trên sự hợp tác chặt chẽ hơn giữa chính phủ, các công ty công nghệ và đơn vị vận hành cơ sở hạ tầng trọng yếu; trong đó, AI tiên tiến nhất được sử dụng để xác định và khắc phục lỗ hổng nhanh hơn. Từ góc nhìn của kẻ tấn công, mô hình này làm đúng điều gì, và vẫn có thể chưa đáp ứng được ở những điểm nào?

GOLD EAGLE đã xác định đúng lượng thời gian bị lãng phí do trùng lặp công việc: các tổ chức khác nhau tự quét và phân loại cùng một lỗ hổng đã công bố trước khi có người thực sự hành động. Tập trung hóa công việc đó và áp dụng AI để đẩy nhanh sự phối hợp giữa chính phủ với các đơn vị vận hành cơ sở hạ tầng thực sự giúp rút ngắn khoảng thời gian mà kẻ tấn công có thể tận dụng; từ góc nhìn của kẻ tấn công, đây là yếu tố quan trọng nhất. Trong cuộc chơi này, tốc độ là tất cả. Theo tôi, điểm còn thiếu là sự phối hợp trên toàn ngành không cho từng công ty biết liệu một lỗ hổng cụ thể có thể bị khai thác trong chính mạng lưới của họ hay không. Một tổ chức có thể tiếp cận nguồn cấp dữ liệu về mối đe dọa đã được sắp xếp thứ tự ưu tiên tốt mà vẫn không biết liệu thông tin đó có liên quan đến mình hay không. Bước cuối cùng—đối chiếu với cấu trúc mạng của chính tổ chức—vẫn là trách nhiệm của từng tổ chức.

Hơn 100 tổ chức trong lĩnh vực công nghệ, an ninh mạng, tài chính và cơ sở hạ tầng đã cảnh báo rằng có thể chỉ còn một khoảng thời gian giới hạn để củng cố các biện pháp phòng thủ trước khi các cuộc tấn công ứng dụng AI trở nên phổ biến hơn đáng kể. Ông có chia sẻ cảm giác cấp bách đó không, và các tổ chức nên thực tế hoàn thành những gì trong “khoảng thời gian thuận lợi cho bên phòng thủ” này?

Tôi cũng cảm nhận được sự cấp bách đó, dù sẽ diễn đạt lý do hơi khác. Các cuộc tấn công ứng dụng AI không phải là mối lo của tương lai; khoảng cách giữa lúc một lỗ hổng được công bố và lúc xuất hiện mã khai thác hoạt động đã thu hẹp nhanh hơn khả năng vá lỗi của hầu hết tổ chức. Chỉ cố thắng cuộc đua đó bằng cách vá lỗi nhanh hơn là điều không thực tế. Điều thực tế là tận dụng giai đoạn này để hiểu rõ môi trường của chính mình. Điều đó có nghĩa là nắm được cấu trúc mạng thực tế, biết lỗ hổng nào thực sự có thể bị khai thác và tập trung nguồn lực vào nhóm nhỏ hơn ấy thay vì dàn trải cho hàng nghìn phát hiện chỉ tồn tại trên lý thuyết. Cũng nên tận dụng thời gian này để xây dựng các phương án khắc phục ngoài việc vá lỗi, chẳng hạn như phân đoạn mạng hoặc thay đổi cấu hình, vì chỉ tăng tốc độ vá lỗi sẽ không theo kịp tốc độ phát triển mã khai thác nhờ AI.

Phòng thủ mạng tập thể phụ thuộc rất nhiều vào việc các tổ chức chia sẻ thông tin tình báo về lỗ hổng và mối đe dọa. Cần thay đổi điều gì về mặt kỹ thuật hoặc văn hóa để chính phủ và các công ty tư nhân có thể chia sẻ thông tin hữu ích đủ nhanh để tạo ra khác biệt mà không đồng thời làm phát sinh những rủi ro bảo mật mới?

Thách thức kỹ thuật là vấn đề dễ giải quyết hơn. Vấn đề khó hơn là lòng tin. Không tổ chức nào muốn tiết lộ điểm yếu trong môi trường của mình rồi có nguy cơ để lộ danh tính, đặc biệt nếu thông tin đó sau này xuất hiện trong báo cáo về một vụ xâm nhập. Giải pháp hiệu quả là chia sẻ thông tin hữu ích nhưng không thể nhận diện nguồn, tức là chia sẻ mô thức khai thác một vấn đề thay vì mô tả cụ thể đến mức có thể chỉ ra một công ty. Điều đó đòi hỏi cơ sở hạ tầng tốt hơn, với dữ liệu về mối đe dọa ở định dạng máy có thể đọc được và được truyền qua các kênh tự động thay vì PDF và danh sách thư điện tử; nhưng cơ sở hạ tầng chưa bao giờ thực sự là trở ngại. Trở ngại là hầu hết tổ chức vẫn xem việc chia sẻ như một rủi ro pháp lý thay vì một biện pháp bảo vệ chính họ. Một bên trung gian trung lập, đáng tin cậy là một phần trong những gì GOLD EAGLE hướng tới, và điều đó có thể góp phần đáng kể làm thay đổi tình hình.

Astelia nhấn mạnh “khả năng tiếp cận” thay vì chỉ dựa vào mức độ nghiêm trọng hoặc việc đã có khai thác được biết đến hay chưa. Khi AI giúp việc tạo mã khai thác nhanh hơn và có thể trở nên phổ biến hơn, liệu khả năng tiếp cận có trở thành thước đo rủi ro quan trọng hơn không, và các CISO nên xem xét lại cách ưu tiên xử lý lỗ hổng dựa trên khái niệm đó như thế nào?

Khả năng tiếp cận không chỉ ngày càng quan trọng mà còn đang trở thành thước đo thực sự quyết định mức độ rủi ro. Mức độ nghiêm trọng vốn chỉ là ước tính về mức độ thiệt hại mà một vấn đề có thể gây ra; còn khả năng tiếp cận cho biết liệu vấn đề đó có thể bị khai thác ngay trong môi trường của bạn hay không. Trước đây, các đội ngũ phòng thủ thường cho rằng phần lớn các phát hiện có mức độ nghiêm trọng thấp có thể để nguyên, chưa vá trong nhiều tháng, vì trên thực tế sẽ chẳng ai biến chúng thành vũ khí tấn công. Giả định đó không còn đúng khi việc tạo mã khai thác trở nên nhanh chóng và ít tốn kém. Cách tiếp cận cần chuyển từ việc quản lý danh sách tồn đọng xếp hạng theo mức độ nghiêm trọng sang loại bỏ những điểm phơi nhiễm thực sự có thể tiếp cận. Điều phân biệt số ít lỗ hổng đáng quan tâm với tất cả những lỗ hổng còn lại là liệu kẻ tấn công có thể tiếp cận chúng trong mạng lưới thực tế của bạn hay không. Các CISO nên yêu cầu bằng chứng về khả năng tiếp cận, thay vì thêm một điểm số khác lên trên CVSS.

Astelia cũng đang ứng dụng các tác nhân AI vào một số khâu trong vòng đời xử lý lỗ hổng, từ phát hiện điểm phơi nhiễm mới đến điều phối việc khắc phục. Các tác nhân an ninh mạng nên được trao quyền tự chủ đến mức nào khi chúng có khả năng thực hiện thay đổi trong môi trường sản xuất, và con người cần tiếp tục giám sát chặt chẽ ở những khâu nào?

Các tác nhân nên được tự chủ thực sự trong công việc phân tích: lập bản đồ mạng, xác định các yêu cầu để khai thác lỗ hổng, đối chiếu các thông tin công bố mới và làm rõ những gì có thể tiếp cận. Tốc độ quan trọng nhất ở khâu này, và nếu xảy ra sai sót thì cũng chỉ dẫn đến một đề xuất không đúng mà con người có thể nhận ra. Tôi kiên quyết không cho phép thực hiện các thay đổi không có sự giám sát trong môi trường sản xuất. Nếu không có dữ liệu về khả năng tiếp cận trong mạng, tác nhân đưa ra bản sửa lỗi chỉ đang phỏng đoán; một quy tắc tường lửa hoặc thay đổi phân đoạn mạng không phù hợp có thể gây thiệt hại lớn hơn cả lỗ hổng mà nó định khắc phục. Đó cũng là lý do phần lớn những gì hiện được quảng bá là “khắc phục tự động” thực chất chỉ là tự động tạo phiếu yêu cầu. Doanh nghiệp muốn có người phê duyệt những thay đổi như vậy, nhất là khi ngay từ đầu không phải lúc nào cũng có sẵn bản vá. Mô hình phù hợp là để các tác nhân đề xuất phương án khắc phục có bằng chứng hỗ trợ, rồi một người phê duyệt trước khi bất cứ điều gì tác động đến môi trường sản xuất. Mức độ tự chủ có thể tăng dần khi dữ liệu về khả năng tiếp cận trở nên hoàn thiện hơn và niềm tin được củng cố trong các nhóm thay đổi hẹp, đã được kiểm thử kỹ; nhưng tôi sẽ không bắt đầu bằng việc cho phép hành động không có giám sát trong môi trường sản xuất.

Trong thời gian tới, khi cả kẻ tấn công lẫn đội ngũ phòng thủ đều được tiếp cận các hệ thống AI tự chủ ngày càng mạnh, ông dự đoán cán cân giữa an ninh mạng tấn công và phòng thủ sẽ thay đổi ra sao? Điều gì sẽ phân biệt những tổ chức đã sẵn sàng cho giai đoạn tiếp theo với những tổ chức chưa sẵn sàng?

Kẻ tấn công vẫn có lợi thế ban đầu khi sử dụng AI vì họ chỉ cần tìm được một con đường hiệu quả, và AI rất phù hợp để nhanh chóng tìm ra con đường đó: hoạt động trinh sát được đẩy nhanh, quá trình phát triển mã khai thác cũng nhanh hơn, còn nội dung lừa đảo qua mạng trở nên thuyết phục hơn. Đội ngũ phòng thủ không thể thu hẹp khoảng cách đó bằng cách dùng AI để thực hiện những việc tương tự nhanh hơn. Họ thu hẹp khoảng cách bằng cách dùng AI để phát hiện và loại bỏ những lỗ hổng thực sự có thể tiếp cận trong chính mạng lưới của mình, dựa trên bối cảnh riêng, thay vì quản lý rủi ro dựa trên dữ liệu mối đe dọa chung chung trên toàn ngành. Điều phân biệt các tổ chức đã sẵn sàng là liệu họ có chuyển đổi cách tiếp cận đó trước khi buộc phải làm hay không, và liệu họ có thể đưa ra bằng chứng xác định lỗ hổng nào thực sự có thể bị khai thác trong môi trường của mình, thay vì hy vọng lịch vá lỗi theo kịp hay không. Những tổ chức vẫn quản lý rủi ro trong một bối cảnh chung chung sẽ tiếp tục bị bất ngờ bởi một mối đe dọa mà chính công cụ quét của họ từng xếp ở mức ưu tiên thấp một năm trước.

Xin cảm ơn về buổi phỏng vấn tuyệt vời. Độc giả muốn tìm hiểu thêm có thể truy cập Astelia.