Thorsten Delbrouck, Group CSO tại Giesecke+Devrient – Loạt phỏng vấn

Thorsten Delbrouck, Group CSO tại Giesecke+Devrient, là một chuyên gia an ninh mạng kỳ cựu với hơn hai thập kỷ kinh nghiệm trong việc bảo mật cơ sở hạ tầng doanh nghiệp, danh tính kỹ thuật số và hệ thống quan trọng. Kể từ khi gia nhập Giesecke+Devrient (G+D) vào năm 2011 với tư cách là Giám đốc An ninh Thông tin Doanh nghiệp, ông đã lãnh đạo chiến lược an ninh toàn cầu của công ty trong các lĩnh vực高度 quản lý, bao gồm tài chính, viễn thông và cơ sở hạ tầng chính phủ. Vào năm 2020, ông đã mở rộng vai trò của mình thành Phó Chủ tịch Tập đoàn, Trưởng bộ phận An ninh và CISO. Delbrouck cũng giữ chức Chủ tịch của Diễn đàn An ninh Thông tin (ISF), một cơ quan toàn cầu hàng đầu về an ninh mạng và quản lý rủi ro, và đã giữ các vị trí lãnh đạo an ninh cao cấp tại Infineon Technologies (IFX.SW ), COMLINE và TÜV Secure iT.

Giesecke+Devrient (G+D) là một công ty SecurityTech toàn cầu có trụ sở tại Munich, đã phát triển từ một công ty in tiền giấy lịch sử thành một nhà cung cấp lớn các giải pháp an ninh kỹ thuật số, công nghệ tài chính và cơ sở hạ tầng tiền tệ. Công ty hoạt động trong ba lĩnh vực cốt lõi: An ninh Kỹ thuật số, Nền tảng Tài chính và Công nghệ Tiền tệ, cung cấp các công nghệ bảo mật kết nối di động, danh tính kỹ thuật số, hệ thống ngân hàng, nền tảng thanh toán, và cả tiền tệ vật lý và kỹ thuật số. G+D hợp tác với các chính phủ, ngân hàng trung ương, tổ chức tài chính và doanh nghiệp trên toàn thế giới, bao gồm cả việc cung cấp giải pháp cho eSIM, hệ thống xác thực, thanh toán kỹ thuật số, an ninh mạng và Tiền tệ Kỹ thuật số của Ngân hàng Trung ương (CBDC). Công ty tự định vị mình là một nhà cung cấp cơ sở hạ tầng đáng tin cậy cho nền kinh tế kỹ thuật số, với hơn 14.000 nhân viên trên toàn cầu và nhiều thập kỷ kinh nghiệm trong việc bảo mật hệ thống và hệ sinh thái tài chính quan trọng.

Bạn đã dành gần ba thập kỷ trong các vai trò lãnh đạo an ninh mạng, bao gồm TÜV Secure iT, Infineon và hiện tại là hơn 15 năm tại Giesecke+Devrient. Làm thế nào mà cảnh quan mối đe dọa đã thay đổi từ các rủi ro an ninh doanh nghiệp truyền thống đến các thách thức mạng do AI gây ra ngày nay, và điều gì khiến bạn quan tâm nhất về hướng đi hiện tại của ngành?

Tôi nghĩ sự thay đổi chính trong suốt sự nghiệp của tôi là tốc độ và tác động. Khi tôi bắt đầu quản lý an ninh vào cuối những năm 1990, một vấn đề an ninh nghiêm trọng có nghĩa là một tường lửa bị cấu hình sai hoặc một máy chủ không được vá, và phạm vi ảnh hưởng thường khá hạn chế. Trong ba thập kỷ qua, tôi đã thấy hậu quả của một sự vi phạm đơn lẻ tăng từ sự bất tiện vận hành đến rủi ro hệ thống.

Và mọi thứ đều diễn ra nhanh hơn. Chúng ta đang xử lý nhiều hệ thống và băng thông cao hơn. Ngày nay, chỉ có một nửa lưu lượng truy cập internet được tạo ra bởi con người – và theo một số ước tính, khoảng 40% lưu lượng truy cập tổng thể bao gồm hoạt động độc hại như quét độc hại, phần mềm độc hại và DDoS.

Đồng thời, cảnh quan đã trở nên tập trung và hợp nhất cao. Triết lý thiết kế ban đầu của internet về tính dư thừa và phân cấp đã bị mất. Kết quả là, các cuộc tấn công nhắm vào chỉ một vài điểm thất bại trung tâm có hậu quả tàn phá hơn nhiều so với trước đây. Điều này khiến hầu như không có chỗ cho sai sót trong việc thiết lập và vận hành các hệ thống CNTT hiện đại. Và bây giờ, AI đang nén thời gian của những kẻ tấn công thậm chí còn nhanh hơn.

Các bình luận gần đây của Dario Amodei đã làm sống lại nỗi sợ hãi về các hệ thống AI tiên tiến xác định các điểm yếu phần mềm theo quy mô lớn. Bạn có tin rằng các doanh nghiệp đang đánh giá thấp tốc độ mà việc phát triển được hỗ trợ bởi AI có thể làm cho các quy trình an ninh hiện tại trở nên quá tải?

Có, tôi tin rằng nhiều doanh nghiệp đang đánh giá thấp tốc độ của sự thay đổi này. Ban đầu, dường như AI sẽ mang lại lợi ích cho cả hai bên, cả kẻ tấn công và người phòng thủ, gần như đồng đều. Nhưng một thực tế đáng lo ngại đang xuất hiện: AI chưa tạo ra các loại tội phạm mạng hoàn toàn mới; thay vào đó, nó đã dân chủ hóa các khả năng tấn công tinh vi, cho phép các tác nhân đe dọa tự động hóa việc trinh sát, loại bỏ rào cản ngôn ngữ trong lừa đảo và phát hiện các điểm yếu phần mềm với tốc độ và quy mô mà các nhà phòng thủ con người đang vật lộn để hấp thụ.

Vấn đề là trong khi AI đã tạo ra một sự gia tăng lớn trong việc xác định điểm yếu, nó chưa được triển khai với cùng mức độ trong quá trình khắc phục. Điều đó tạo ra một sự mất cân bằng nguy hiểm. Việc phát hiện điểm yếu được hỗ trợ bởi AI đơn giản là tạo ra nhiều công việc hơn mà các nhà phòng thủ có thể xử lý. Điều này có thể được cải thiện trong vài năm khi AI dành cho khắc phục lỗi bắt kịp, nhưng hiện tại nó là một vấn đề đang gia tăng.

Ngoài ra, không phải là một sự trùng hợp ngẫu nhiên khi các công ty trình bày các mô hình mới nhất của họ như một giải pháp cho các mối đe dọa mạng, đồng thời cũng đang thúc đẩy một phần của vấn đề. Các công cụ mã hóa được hỗ trợ bởi AI tăng tốc sản xuất phần mềm, nhưng chúng thường tạo ra mã dễ bị tấn công – làm mở rộng chính bề mặt tấn công mà các sản phẩm an ninh của họ hứa hẹn sẽ giảm thiểu. Về mặt kinh tế, đây là một chiến lược tuyệt vời. Về mặt an ninh, không phải như vậy.

Tại G+D, chúng tôi đánh giá các trường hợp sử dụng AI theo cách có cấu trúc thông qua một Hội đồng AI và không mở rộng quy mô chúng một cách không kiểm soát. Vấn đề không phải là AI bản thân – mà là sự thiếu quản trị trong việc triển khai nó. Điều này phù hợp với nguyên tắc mà G+D cũng áp dụng nội bộ: AI yêu cầu không chỉ sự đổi mới, mà còn cả các quy trình đánh giá và phê duyệt được thể chế hóa.

Nhiều tổ chức xem AI chủ yếu là một công cụ an ninh mạng phòng thủ. Theo quan điểm của bạn, AI hiện đang tạo ra nhiều rủi ro hơn là bảo vệ trong môi trường doanh nghiệp như thế nào?

Hầu hết các đội an ninh mạng đã triển khai AI ở các mức độ khác nhau để phát hiện, phân loại, đánh giá và phân loại các sự kiện an ninh – và nó hoạt động đáng kinh ngạc.

Tuy nhiên, các rủi ro hoàn toàn mới đang xuất hiện cùng với những lợi ích này. Các điểm yếu vốn có trong kiến trúc AI bản thân đã được thảo luận và hiểu rộng rãi. Chúng tôi không còn chỉ bảo mật mã tĩnh; chúng tôi đang bảo mật các hệ thống không xác định. Điều này giới thiệu các vectơ đe dọa hoàn toàn mới, chẳng hạn như tiêm lệnh (trong đó dữ liệu độc hại đánh lừa một mô hình ngôn ngữ lớn bỏ qua các rào cản của nó), ngộ độc dữ liệu để làm hỏng logic của mô hình trong quá trình đào tạo và rò rỉ dữ liệu, nơi dữ liệu độc quyền của doanh nghiệp bị lộ thông qua đầu ra của mô hình. Điều này cơ bản thay đổi định nghĩa của một cuộc khai thác.

Nhưng các biện pháp phòng thủ truyền thống, được tập dượt kỹ lưỡng của chúng tôi cũng phải thích nghi. Đối với nhiều tổ chức, Phân tích Hành vi Người dùng và Thực thể (UEBA) vẫn là một khái niệm tương đối mới. Trên thực tế, nhiều công ty chưa áp dụng đầy đủ cách tiếp cận này do các quy định nghiêm ngặt về quyền riêng tư của dữ liệu, luật lao động nghiêm ngặt và quyền đồng quyết định của hội đồng công nhân. Bây giờ, điểm chuẩn đã thay đổi và không chắc UEBA sẽ còn hiệu quả trong một tương lai nơi AI có thể học và bắt chước hành vi của con người một cách hoàn hảo.

Chuyển tiếp, liệu UEBA có còn khả năng phân biệt hành vi của con người với các cuộc tấn công tự động, hoặc phân biệt giữa một tác nhân AI thiện chí và một tác nhân độc hại? Hiện tại, đã có các sản phẩm hứa hẹn điều đó, nhưng thường mất một thời gian để chuyển từ lời hứa tiếp thị sang hiệu suất thực tế, hoạt động trong đời thực. Chúng tôi sẽ cần các khái niệm mới với các kiến trúc an ninh hiện đại để giải quyết vấn đề đó.

Với tư cách là Chủ tịch của Diễn đàn An ninh Thông tin, bạn đã tham gia với các nhà lãnh đạo an ninh trên các doanh nghiệp lớn toàn cầu. Các CISO có đang ngày càng lo lắng về chất lượng mã được tạo ra bởi AI, hay vấn đề lớn hơn là gánh nặng hoạt động của việc bảo mật các cơ sở mã lớn hơn theo cấp số nhân?

Cả hai vấn đề đều thực sự tồn tại, nhưng chúng có tác động khác nhau. Chất lượng mã được tạo ra bởi AI là một mối quan tâm hợp pháp. Mã mà AI tạo ra thường trông sạch sẽ nhưng có thể mang theo các khiếm khuyết logic tinh vi, các thiết lập không an toàn hoặc các thư viện bị lạm dụng mà khó bắt gặp chính xác vì chúng xuất hiện hợp lý.

Các CISO đang lo lắng về điều đó.

Tuy nhiên, trong các cuộc trò chuyện của tôi với các chuyên gia an ninh trên các tổ chức thành viên của ISF, tiếng chuông báo động lớn hơn là hoạt động: đó là khối lượng mã có thể mang theo các điểm yếu và do đó cần được kiểm tra.

Điều mà tôi nghe một cách nhất quán từ các đồng nghiệp trên các ngành là vấn đề về sự phụ thuộc đã trở thành gánh nặng xác định. Sự phụ thuộc nặng nề vào các thành phần và thư viện bên ngoài có nghĩa là mỗi thành phần phụ thuộc phải được theo dõi, quản lý và vá một cách tỉ mỉ. Trong mã cũng như trong chuỗi công cụ, có thể trên các môi trường đám mây khác nhau. Điều đó đã là một thách thức đáng kể. Phát triển được hỗ trợ bởi AI hiện đang khuếch đại nó. Không phải vì bản chất của vấn đề đã thay đổi, mà vì quy mô đã bùng nổ. Mã nhiều hơn, được tạo ra nhanh hơn, với nhiều sự phụ thuộc hơn, trên nhiều kho.

Vì vậy, nếu tôi phải ưu tiên: chất lượng mã là một vấn đề kỹ thuật có thể giải quyết – với các công cụ tốt hơn, các đánh giá nghiêm ngặt hơn, các rào cản bảo vệ chặt chẽ hơn trong đường ống phát triển. Gánh nặng hoạt động của việc bảo mật một cơ sở mã lớn hơn theo cấp số nhân là thách thức cơ bản, dai dẳng hơn. Đó là nơi áp lực thực sự nằm, và đó là điều được đề cập một cách lặp đi lặp lại trong các cuộc thảo luận của các CISO cấp cao.

Giesecke+Devrient hoạt động trong các lĩnh vực nhạy cảm cao, bao gồm danh tính kỹ thuật số, thanh toán, cơ sở hạ tầng ngân hàng, công nghệ eSIM và tiền tệ kỹ thuật số của ngân hàng trung ương. Làm thế nào việc bảo mật cơ sở hạ tầng quan trọng khác với việc bảo vệ các hệ thống doanh nghiệp truyền thống trong kỷ nguyên AI?

Tại G+D, chúng tôi phải đối mặt với cùng các trách nhiệm cốt lõi như bất kỳ tổ chức nào coi trọng an ninh. Tuy nhiên, các tiêu chuẩn của chúng tôi là cực kỳ cao, và biên độ cho sai sót là rất nhỏ. Chúng tôi nhận thức rõ rằng một sự cố an ninh trong cơ sở hạ tầng của chúng tôi mang lại những ý nghĩa rộng lớn hơn nhiều so với một sự vi phạm tại một doanh nghiệp điển hình – đó là lý do tại sao chúng tôi có khẩu vị rủi ro an ninh cực kỳ thấp.

Điểm mà AI thêm một lớp phức tạp riêng cho chúng tôi là trong kiến trúc hoạt động bản thân. Nhiều thành phần an ninh cao của chúng tôi, đặc biệt là những thành phần liên quan đến hệ thống thanh toán, danh tính kỹ thuật số hoặc sản phẩm cho các ngân hàng trung ương, là tài sản có giá trị cao và phải tuân theo các yêu cầu chứng nhận và an ninh nghiêm ngặt. Những thành phần này phải được phát triển, thử nghiệm và vận hành trong các môi trường riêng biệt, từ phân tách logic thuần túy đến các mạng hoàn toàn cách ly với không có kết nối ngoài nào.

Điều đó đã là một thách thức trước khi có AI, nhưng hiện tại, các tổ chức trên khắp mọi nơi đang tích hợp các công cụ hỗ trợ AI vào các quy trình phát triển và hoạt động của họ. Các công cụ thường phụ thuộc vào kết nối đám mây, truy cập dữ liệu lớn và cập nhật mô hình liên tục. Việc hòa giải điều đó với các môi trường mà thậm chí một cáp mạng cắm vào đúng cổng sẽ là một vi phạm chính sách nghiêm trọng là một thách thức kỹ thuật và quản trị thực sự.

Điều đó buộc chúng tôi phải có chủ đích cao trong việc tích hợp AI. Chúng tôi không chỉ chọn đúng mô hình AI, mà còn đưa ra các quyết định chiến lược ở cấp độ cơ sở hạ tầng về việc liệu các công cụ này cần được triển khai cục bộ hay có thể được sử dụng thông qua đám mây.

Chúng ta đang chứng kiến sự áp dụng nhanh chóng các đồng pilot mã hóa và các tác nhân phát triển tự động. Bạn có dự đoán rằng các doanh nghiệp sẽ cuối cùng yêu cầu mã được tạo ra bởi AI phải trải qua các quy trình xác nhận và chứng nhận riêng biệt trước khi triển khai?

Tôi không nghĩ rằng tiêu chí quyết định nên là liệu mã được viết bởi con người hay AI. Tiêu chí quyết định là rủi ro. Nhưng mã được tạo ra bởi AI chắc chắn sẽ cần phải có nguồn gốc, khả năng theo dõi và xem xét nghiêm ngặt hơn trong các môi trường được quản lý hoặc an ninh cao.

Mô hình hóa mối đe dọa, chính sách mã hóa an toàn và tích hợp các công cụ SAST vào chuỗi công cụ phát triển đã trở thành thực hành tiêu chuẩn ngày nay, và các công cụ tự nhiên đang trở nên được tăng cường bởi AI. Ngoài ra, các đội phát triển phải theo dõi một cách tỉ mỉ các chức năng nào là quan trọng về mặt an ninh hoặc thuộc về các thành phần được quản lý hoặc nhạy cảm cao. Ngoài ra, các thành phần phụ thuộc cơ bản phải được hiểu rõ và liên tục được kiểm tra.

Kinh tế sẽ không thể tránh khỏi vai trò quan trọng ngày càng tăng. Hiện tại, giá token từ các nhà cung cấp AI lớn không đủ để trang trải chi phí. Các nhà cung cấp AI lớn đang hấp thụ các khoản thâm hụt cơ sở hạ tầng và suy luận khổng lồ để đảm bảo thị phần. Một mô hình được trợ cấp không bền vững về mặt kinh tế trong dài hạn. Khi chi phí thương mại của việc triển khai AI vào các quy trình công việc doanh nghiệp được điều chỉnh tăng để phản ánh những chi phí cơ sở hạ tầng thực sự, chúng tôi sẽ gặp phải một vấn đề. Tại thời điểm đó, ngành sẽ phải chuyển sang các mô hình nhỏ, địa phương và được xây dựng cho mục đích cụ thể. Việc đào tạo những mô hình nhỏ này cho các trường hợp sử dụng được nhắm mục tiêu sẽ trở thành một chiến lược quan trọng để giảm thiểu sự gia tăng chi phí nghiêm trọng.

Và đối với các danh mục có yêu cầu an ninh cao nhất, sự giám sát của con người sẽ vẫn là bắt buộc và đó chính xác là nơi thách thức nằm: tận dụng khả năng của con người有限 một cách hiệu quả nhất.

Hệ thống AI hiện có thể xác định các điểm yếu nhanh hơn nhiều so với các nhà phân tích con người, nhưng việc khắc phục vẫn phụ thuộc rất nhiều vào các quy trình làm việc của con người. Liệu các doanh nghiệp có đang đến gần điểm mà việc quản lý bản vá phải trở nên tự động?

Có, quản lý bản vá tự động không còn là một tiện ích – nó là một nhu cầu hoạt động. Khối lượng các điểm yếu hiện nay đơn giản là vượt quá khả năng phân loại của con người.

Được nói, việc triển khai thực tế phải tuân theo một cách tiếp cận phân tầng, thực dụng. Đối với các môi trường tiêu chuẩn, không quan trọng, tự động hóa đầy đủ nên hoàn toàn có thể đạt được, với điều kiện là các rào cản bảo vệ đúng được đặt ra. Tự động hóa khắc phục hoàn toàn trong các hệ thống quan trọng, có tác động cao, trong khi chắc chắn là cần thiết, sẽ có khả năng vẫn còn khó khăn để thực hiện trong tương lai gần.

Điều này là nơi các nguyên tắc cơ bản thực sự quan trọng. Sự khác biệt giữa hai loại này nghe có vẻ đơn giản, nhưng trên thực tế, nó đòi hỏi một lượng lớn công việc nhà giữ gìn chi tiết, chính xác và bền vững để vận hành một môi trường phức tạp với những cách tiếp cận khác nhau một cách sạch sẽ và tự động. Công việc đó dễ bị đánh giá thấp.

Thách thức thực sự, như thường lệ, không phải là việc thực hiện cơ học của quy trình bản thân – mà là toàn bộ hệ thống. Ra quyết định thông minh chỉ có thể xảy ra khi toàn bộ hệ thống hỗ trợ nó. Quản lý bản vá cần trở nên thông minh và nhanh hơn, không chỉ tự động hơn.

Và, như luôn luôn: trong các ngữ cảnh nhạy cảm cao, sự ổn định được kiểm soát và tốc độ cao phải đi đôi với nhau. Đó là phần khó – và phần mà hầu hết các tổ chức vẫn chưa sẵn sàng.

Chính phủ trên toàn thế giới đang chạy đua để triển khai các hệ thống danh tính kỹ thuật số, CBDC và cơ sở hạ tầng kết nối. Bạn lo lắng đến mức nào về việc các mối đe dọa mạng do AI gây ra có thể vượt qua sự sẵn sàng của quy định và an ninh quốc gia?

Các khuôn khổ quy định như NIS2 và Đạo luật Tính bền vững mạng đang đẩy mọi thứ theo hướng đúng, nhưng quy định cuối cùng chỉ là một phần của câu đố. Quy định quan trọng đối với toàn bộ hệ thống, nhưng chúng ta không thể giả định rằng việc ban hành một quy tắc ngay lập tức giải quyết vấn đề. Các công ty vẫn phải thực hiện các hướng dẫn, giữ cho hệ thống của họ an toàn vĩnh viễn và duy trì một sự hiểu biết vững chắc về cảnh quan mối đe dọa và mục tiêu bảo vệ của họ, liên tục tinh chỉnh chúng và giữ cho chúng được căn chỉnh.

Tôi lạc quan thận trọng, với điều kiện là các tổ chức không coi việc tuân thủ quy định như một thay thế cho an ninh thực sự. Và quản lý an ninh hiện đại không chờ đợi quy định. Nếu có gì, nó nên là ngược lại: Thực hành tốt nhất trong thế giới thực nên chảy vào quy định, không phải ngược lại.

Trong các lĩnh vực an ninh cao như danh tính kỹ thuật số và cơ sở hạ tầng thanh toán, sự sẵn sàng hoạt động không phải là điều đã được cho trước. G+D không chỉ là một nhà cung cấp ở đây, mà còn là một đối tác đối thoại cho các ngân hàng trung ương và chính phủ trên toàn thế giới. G+D cũng đang tích cực tham gia vào việc bảo vệ các cơ sở hạ tầng kỹ thuật số quan trọng – ví dụ như thông qua Secunet với tư cách là đối tác an ninh CNTT của Cộng hòa Liên bang Đức.

Một số chuyên gia mô tả các mô hình AI tiên tiến là “vũ khí mạng”, trong khi những người khác cho rằng việc định khung như vậy là quá mức. Theo quan điểm của bạn, mọi người đang hiểu sai điều gì về các rủi ro thực tế do các hệ thống AI tiền phong tạo ra?

Điều mà mọi người hiểu sai là giả định rằng các cuộc xung đột mạng tuân theo logic của chiến tranh vật lý. Đó là một vũ khí đủ mạnh sẽ nhất thiết xuyên qua bất kỳ phòng thủ nào. Nhiều phần của việc định khung “vũ khí mạng” mượn từ tâm lý chiến tranh động. Một vũ khí đủ mạnh sẽ đánh bại một bức tường dày. Nhưng mạng không hoạt động như vậy.

Một cuộc tấn công mạng thành công gần như không bao giờ thành công thông qua lực lượng áp đảo. Nó thành công bằng cách khai thác một khoảng trống: một cấu hình sai, một điểm yếu không được vá, một lỗi của con người, một liên kết yếu trong chuỗi cung ứng. AI không thay đổi động lực cơ bản đó. Nó làm cho việc tìm kiếm những khoảng trống đó nhanh hơn và rẻ hơn, và nó giảm ngưỡng kỹ năng để khai thác chúng. Đó là một vấn đề nghiêm trọng, nhưng nó là một vấn đề hoàn toàn khác với câu chuyện “vũ khí không thể ngăn cản”.

Rủi ro thực sự không phải là AI tạo ra một khả năng tấn công mạng không thể ngăn cản mà không có phòng thủ nào có thể chống lại. Rủi ro thực sự là AI tăng tốc và mở rộng việc khai thác các điểm yếu thông thường – những điểm yếu mà chúng ta đã vật lộn để sửa chữa trong nhiều thập kỷ – với tốc độ vượt quá khả năng của chúng ta để đóng chúng.

Việt định khung AI như một vũ khí mạng làm mất tập trung vào điều đó. Nó khuyến khích một tâm lý chạy đua vũ trang khi điều thực sự cần thiết là sự vệ sinh hoạt động tốt hơn, khắc phục nhanh hơn và các kiến trúc bền vững hơn. Mối đe dọa không phải là một siêu vũ khí mới. Đó là những điểm yếu cũ, được khai thác với tốc độ mới. Vì vậy, có, việc định khung AI như một vũ khí mạng là một sự phóng đại đáng kể.

Nhìn về phía trước, bạn tin rằng mối đe dọa an ninh mạng lớn nhất từ AI sẽ đến từ các cuộc tấn công tinh vi của quốc gia, khai thác tự động theo quy mô lớn, lạm dụng nội bộ, điểm yếu trong chuỗi cung ứng, hoặc điều gì đó mà ngành vẫn chưa quan tâm đủ?

Dự đoán tương lai của an ninh luôn đặc biệt khó khăn. Các cuộc tấn công của quốc gia, khai thác tự động, lạm dụng nội bộ, điểm yếu trong chuỗi cung ứng – tất cả đều là những mối đe dọa thực sự và đang gia tăng, và tôi sẽ không loại bỏ bất kỳ điều nào trong số đó. Nhưng tôi sẽ lập luận rằng tất cả đều là hậu quả, không phải nguyên nhân. Chúng thành công khi các nhà phòng thủ không thể theo kịp, bất kể lý do: một điểm yếu có thể chưa được công bố, một bản vá có thể chưa có sẵn hoặc khối lượng công việc quá cao.

Và khía cạnh cuối cùng là nơi tôi thấy rủi ro hàng đầu khi nhìn về hai đến ba năm tới: các đội an ninh bị choáng ngợp bởi khối lượng công việc thuần túy.

Tất cả các chủ đề hiện tại và mới nổi – quy định, chủ quyền, cơ sở hạ tầng đám mây phức tạp, và mọi thứ đi kèm với chúng – đều đang đặt lên các đội đã bị kéo giãn mỏng bởi việc phân loại cảnh báo, phản hồi sự cố, phân tích lừa đảo, quản lý điểm yếu và bản vá, tài liệu, kiểm toán và báo cáo. Khối lượng công việc được thêm vào bởi mọi thứ AI có thể là cọng rơm cuối cùng làm gãy lưng con la.

Và given tình hình kinh tế toàn cầu hiện tại, tất cả những điều này đang ảnh hưởng đến các tổ chức dưới áp lực chi phí thực sự, trên toàn bảng. Nếu điều đó không được quản lý một cách cực kỳ tốt, nó sẽ cuối cùng trở nên quá nhiều.

Thanh bạn cho cuộc phỏng vấn tuyệt vời, độc giả muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Giesecke+Devrient.