AI không chỉ là ‘trợ lý’
Tại hội thảo Swinburne Cyber Resilience & Intelligent Data Symposium 2026, anh Phan Phú Thuận, chuyên gia bảo mật FPT Smart Cloud, Tập đoàn FPT mang đến bài trình bày “Kiến tạo AI an toàn: Từ tăng trưởng nóng đến phòng vệ chủ động”, xoay quanh câu hỏi: doanh nghiệp làm thế nào để tăng tốc với AI mà vẫn giữ được khả năng kiểm soát.
 |
| Chuyên gia bảo mật Phan Phú Thuận, phòng Bảo mật chủ động FPT Smart Cloud, Tập đoàn FPT. |
Theo anh Thuận, AI đang dịch chuyển rất nhanh từ công nghệ thử nghiệm thành một phần trong vận hành doanh nghiệp. Các mô hình ngôn ngữ lớn, AI tạo sinh và đặc biệt AI Agent ngày càng được kết nối sâu với dữ liệu, ứng dụng và các quy trình nghiệp vụ.
Điều này cũng khiến phạm vi rủi ro mở rộng. Bên cạnh rò rỉ dữ liệu hay tấn công dạng chèn lệnh (Prompt Injection), doanh nghiệp phải tính đến bảo mật mô hình, chuỗi cung ứng AI và khả năng Agent thực hiện hành động ngoài phạm vi mong muốn khi được cấp quyền truy cập vào hệ thống.
Vì vậy, theo chuyên gia FPT Smart Cloud, bảo mật không thể tiếp tục là lớp được “gắn thêm” sau khi sản phẩm AI đã hoàn thiện. Các yêu cầu an toàn cần xuất hiện ngay từ khâu thiết kế và theo xuyên suốt quá trình phát triển, triển khai và vận hành.
AI lên cấp, bảo mật cũng phải lên cấp
Trong phần chia sẻ, anh Phan Phú Thuận giới thiệu Mô hình đánh giá mức độ trưởng thành bảo mật AI (AI Security Maturity Model - AISMM) của Cloud Security Alliance.
Khung AISMM nhằm đánh giá mức trưởng thành bảo mật qua 5 cấp độ, bao phủ các năng lực từ quản trị, kiểm soát truy cập, bảo mật dữ liệu đến mô hình, chuỗi cung ứng và ứng phó sự cố. AISMM được anh Thuận đặt cạnh FPT CASAN, khung năng lực AI-Native của FPT cũng gồm 5 cấp độ từ Curious, Augmented, Standard, Automated đến Native.
Theo anh mô tả, FPT CASAN tượng trưng cho “khung xương” của hành trình chuyển đổi AI, còn AISMM đóng vai trò như “sức mạnh” bảo mật của hành trình đó. Khi doanh nghiệp đẩy mạnh ứng dụng AI, năng lực bảo vệ cũng cần trưởng thành tương ứng, và không nên để khả năng của AI tiến nhanh hơn khả năng kiểm soát chính hệ thống đó.
Từ cách tiếp cận này, anh Thuận xác định sáu nhóm cần được ưu tiên gồm quản trị dữ liệu, kiểm soát truy cập, bảo mật mô hình, chuỗi cung ứng AI, ứng phó sự cố và tuân thủ. Đây cũng là những lớp tác động trực tiếp đến dữ liệu, tài sản AI và khả năng vận hành an toàn của doanh nghiệp.
Phòng vệ từ những lớp nền móng
Theo anh Thuận, doanh nghiệp không cần giải quyết toàn bộ bài toán bảo mật cùng lúc. Điểm khởi đầu có thể rất cơ bản: biết mình đang có dữ liệu gì, dữ liệu nào nhạy cảm, AI được phép truy cập tới đâu, mô hình nào đang được sử dụng và các thành phần trong hệ thống đến từ nguồn nào.
Trong phần trình bày, anh đề xuất các biện pháp từ phân loại và quản lý vòng đời dữ liệu, áp dụng nguyên tắc cấp quyền tối thiểu, xác thực đa yếu tố, đến đánh giá mô hình trước triển khai và kiểm soát các thành phần trong chuỗi cung ứng AI.
Bên cạnh đó, chuyên gia nhấn mạnh về vấn đề kiểm soát con người và AI. Nếu chỉ ban hành chính sách mà thiếu biện pháp kỹ thuật, hoặc chỉ cảnh báo thay vì thực sự ngăn chặn dữ liệu nhạy cảm, cũng chưa đủ để tạo ra một môi trường sử dụng AI an toàn. Lộ trình được anh Thuận đề xuất bắt đầu từ đánh giá hiện trạng, xác định khoảng trống, lựa chọn những năng lực cần ưu tiên, triển khai theo từng giai đoạn rồi liên tục đo lường và nâng cấp.
Khi AI ngày càng tham gia sâu vào vận hành doanh nghiệp, mức độ an toàn của hệ thống sẽ phụ thuộc vào cách tổ chức chuẩn bị từ sớm. Do đó, phòng vệ chủ động không nằm ở việc dựng thêm nhiều rào cản, mà ở khả năng thiết kế đúng, kiểm soát đúng và liên tục nâng cấp cùng tốc độ phát triển của AI.
Sơn Tra
Ý kiến
()