CÁC HÃNG FIREWALL SỬ DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO AI PHỔ BIẾN TRÊN THỊ TRƯỜNG HIỆN NAY

Hiện nay với sự bùng nổ rất mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo AI, các mô hình ngôn ngữ (LLM), đang hình thành một kỷ nguyên công nghệ đầy tiềm năng không giới hạn. Nhưng cũng đi kèm với nhiều rủi ro và thách thức về các mối đe dọa An ninh mạng, vậy nên các hãng Firewall trên thế giới đã phát triển các loại Firewall thế hệ mới đó là (AI Firewall): Firewall AI (AI Firewall) hiện nay tích hợp trí tuệ nhân tạo và học máy để cung cấp khả năng bảo mật mạng nâng cao, vượt xa các tường lửa truyền thống.

• Firewall AI hiện nay không chỉ là rào chắn dựa trên quy tắc mà còn là một hệ thống bảo mật thông minh, chủ động, có khả năng thích nghi và bảo vệ toàn diện hơn chống lại các mối đe dọa mạng ngày càng tinh vi, đặc biệt là trong bối cảnh ứng dụng AI và LLM đang phát triển mạnh mẽ.
• Trong khi tường lửa thông thường vẫn cung cấp lớp bảo vệ cơ bản, tường lửa AI đại diện cho một bước tiến quan trọng trong an ninh mạng, với khả năng chủ động hơn, thông minh hơn và thích nghi tốt hơn với bối cảnh mối đe dọa không ngừng phát triển, đặc biệt là trong môi trường có sự hiện diện ngày càng tăng của các hệ thống AI.

Giới thiệu một số hãng Firewall AI trên thị trường hiện nay

1. Firewall AI Cisco.
2. Firewall AI  Fotinet – Tường lửa Fortigate.
3. Firewall AI  Palo Alto Networks
4. Firewall AI  Sophos.
5. Firewall AI  Sonicwall.
6. Firewall AI  Watchguard.
7. Firewall AI  CheckPoit
8. Firewall AI  Juniper.
9. Firewall AI  F5……..

Ngoài các thiết bị Firewall AI trên còn các loại phần mềm Firewall tích hợp trí tuệ nhân tạo và phần mềm diệt virut với các phiên bản vượt trội hiện nay như Kaspersky Standard, Kaspersky Plus, Kaspersky Premium với những tính năng và trải nghiệm bảo mật tuyệt vời cho khách hàng

I. NHỮNG TÍNH NĂNG ĐẶC TRƯNG CỦA FIREWALL AI:

1.1 Phát hiện và Ngăn chặn Mối đe dọa Nâng cao

• Phát hiện mối đe dọa không xác định (Zero-day threats): Không giống như tường lửa truyền thống dựa vào chữ ký (signature-based), tường lửa AI sử dụng học máy (Machine Learning) để phân tích hành vi bất thường, cho phép chúng phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công mới chưa từng được biết đến trước đây.
• Phân tích hành vi (Behavioral Analysis): Chúng liên tục giám sát lưu lượng mạng, hành vi người dùng và ứng dụng để xác định các mẫu đáng ngờ hoặc sai lệch so với hoạt động bình thường, từ đó cảnh báo hoặc ngăn chặn kịp thời.
• Phát hiện tấn công tinh vi: AI giúp tường lửa nhận diện các cuộc tấn công phức tạp, đa giai đoạn, hoặc các kỹ thuật lẩn tránh mà tường lửa thông thường khó có thể phát hiện.

2. Tự học hỏi và Update Liên tục

• Học thích nghi (Adaptive Learning): Tường lửa AI liên tục học hỏi từ dữ liệu mạng theo thời gian thực. Điều này giúp chúng cải thiện khả năng phát hiện mối đe dọa và phân biệt giữa lưu lượng hợp pháp và độc hại một cách chính xác hơn.
• Tự động cập nhật: Khả năng tự động học giúp tường lửa AI thích nghi nhanh chóng với các loại hình tấn công mới và tự động cập nhật các quy tắc bảo mật mà không cần sự can thiệp thủ công liên tục.

1.3 Bảo vệ Mô hình AI và LLM (Large Language Models)

Với sự phát triển của AI và LLM, tường lửa AI ngày càng tập trung vào việc bảo vệ chính các hệ thống này:

• Kiểm tra đầu vào (Input Inspection) và lọc thông tin nhạy cảm: Phân tích các lệnh (prompts) gửi đến các mô hình AI để phát hiện và chặn các cuộc tấn công "prompt injection" (tiêm lệnh), "jailbreaking" (vượt qua giới hạn), hoặc các truy vấn trái phép.
• Lọc đầu ra (Output Filtering) và che giấu PII: Kiểm tra các phản hồi do AI tạo ra để ngăn chặn rò rỉ thông tin nhạy cảm (PII - Personally Identifiable Information, dữ liệu tài chính, bí mật thương mại) hoặc nội dung độc hại, không phù hợp.
• Kiểm soát truy cập dựa trên chính sách (Policy-Based Access Control): Thực thi các chính sách của tổ chức về đầu vào và đầu ra được phép, tự động chặn các truy vấn không tuân thủ.
• Giám sát hành vi của tác nhân AI: Trong các hệ thống có tác nhân AI tương tác với công cụ và hệ thống khác, tường lửa AI thực thi các quy tắc về hành động, việc sử dụng công cụ và quyền truy cập dữ liệu để ngăn chặn lạm dụng.

1.4 Tự động hóa và Phản ứng Nhanh chóng

• Phản ứng sự cố tự động (Automated Incident Response): Sau khi phát hiện mối đe dọa, tường lửa AI có thể tự động thực hiện các hành động khắc phục như chặn địa chỉ IP, cách ly thiết bị bị nhiễm, hoặc điều chỉnh chính sách bảo mật để hạn chế tác động.
• Giảm thiểu sự can thiệp thủ công: Tự động hóa giúp giảm gánh nặng cho đội ngũ an ninh mạng, cho phép họ tập trung vào các mối đe dọa phức tạp hơn.

1.5 Khả năng Mở rộng và Hiệu suất

• Cân bằng tải tự động và phân cụm thông minh: Giúp duy trì hiệu suất và tính khả dụng cao của mạng, ngay cả khi đối mặt với lưu lượng lớn hoặc các cuộc tấn công từ chối dịch vụ (DoS).
• Tối ưu hóa tài nguyên: Đặc biệt đối với khối lượng công việc AI, tường lửa AI có thể giám sát và kiểm soát độ phức tạp hoặc khối lượng yêu cầu (ví dụ: số lượng token, chi phí tính toán của truy vấn) để ngăn chặn các cuộc tấn công làm cạn kiệt tài nguyên.

II. NHỮNG TÍNH NĂNG VƯỢT TRỘI CỦA FIRWALL AI SO VỚI FIREWALL TRUYỀN THỐNG:

Tường lửa AI có những tính năng vượt trội so với tường lửa thông thường nhờ việc tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) Machine Learning. Dưới đây là những điểm khác biệt chính:

2. 1 Khả năng Phát hiện Mối đe dọa

• Tường lửa thông thường: Chủ yếu dựa vào các quy tắc được định sẵn và chữ ký của các mối đe dọa đã biết. Nếu một mối đe dọa mới xuất hiện hoặc biến đổi, tường lửa thông thường sẽ khó phát hiện.
• Tường lửa AI: Sử dụng AI và ML để phân tích hành vi bất thường và mẫu dữ liệu. Điều này cho phép chúng phát hiện:

• Mối đe dọa không xác định (Zero-day threats): Những cuộc tấn công hoàn toàn mới mà chưa có chữ ký.
• Tấn công tinh vi: Các cuộc tấn công đa giai đoạn, hoặc các kỹ thuật lẩn tránh được thiết kế để vượt qua tường lửa truyền thống.
• Phát hiện gian lận và botnet: Thông qua việc nhận diện các hoạt động mạng bất thường.

2.2 Khả năng tự Học hỏi và Thích nghi

• Tường lửa thông thường:Không có khả năng học hỏi. Chúng yêu cầu cập nhật thủ công các quy tắc và chữ ký để đối phó với các mối đe dọa mới.
• Tường lửa AI: Có khả năng học thích nghi liên tục. Chúng:

• Học từ dữ liệu: Tự động phân tích và học hỏi từ lưu lượng mạng theo thời gian thực.
• Cải thiện theo thời gian: Càng có nhiều dữ liệu, khả năng phát hiện mối đe dọa của chúng càng chính xác và hiệu quả.
• Tự động điều chỉnh: Có thể tự động điều chỉnh các quy tắc bảo mật để phản ứng với các mối đe dọa đang phát triển mà không cần sự can thiệp của con người.

2. 3 Phân tích Dữ liệu

• Tường lửa thông thường: Thường thực hiện kiểm tra gói tin (packet inspection) cơ bản dựa trên tiêu đề và thông tin lớp mạng.
• Tường lửa AI: Thực hiện kiểm tra sâu hơn (deep packet and file inspection) từ Lớp 1 đến Lớp 7 của mô hình OSI. Chúng có thể:

• Phân tích ngữ cảnh và ý định của lưu lượng truy cập.
• Kiểm tra nội dung bên trong các gói dữ liệu để tìm kiếm các dấu hiệu độc hại tinh vi.

2.4 Tự động hóa Phản ứng

• Tường lửa thông thường: Phản ứng thường bị giới hạn ở việc chặn hoặc cho phép lưu lượng dựa trên quy tắc đã định.
• Tường lửa AI: Cung cấp phản ứng sự cố tự động nhanh hơn. Khi phát hiện mối đe dọa, chúng có thể:

• Tự động cách ly các thiết bị bị nhiễm.
• Ngăn chặn việc truyền dữ liệu độc hại.
• Điều chỉnh chính sách bảo mật một cách linh hoạt để giảm thiểu tác động của cuộc tấn công.

2. 5. Bảo vệ Mô hình AI và LLM

• Tường lửa thông thường: Không được thiết kế để bảo vệ các mô hình AI hoặc LLM khỏi các loại tấn công đặc thù như prompt injection hay rò rỉ dữ liệu qua đầu ra của mô hình.
• Tường lửa AI: Có các tính năng chuyên biệt để bảo vệ các ứng dụng AI và LLM:

• Kiểm tra đầu vào và đầu ra: Phân tích các lệnh (prompts) gửi đến và phản hồi từ các mô hình AI để ngăn chặn tấn công prompt injection, jailbreaking, và rò rỉ thông tin nhạy cảm (PII, dữ liệu độc quyền).
• Thực thi chính sách hành vi: Đảm bảo các tác nhân AI tuân thủ các quy tắc về hành động và sử dụng dữ liệu.