Công bố Báo cáo năng lực thực chiến an ninh mạng: Khi AI thâm nhập sâu vào doanh nghiệp

< img id="wx_img" src="https://www.qbitai.com/wp-content/uploads/imgs/qbitai-logo-1.png" width="400" height="400">

2026-09-20 10:48:18 Nguồn: QbitAI

Ngày 18 tháng 9, tại Hội nghị An ninh Không gian mạng Trung Quốc lần thứ nhất, báo cáo "Năng lực thực chiến của nhân tài an ninh mạng — Chuyên đề trao quyền bởi AI" đã chính thức được công bố.

Các nhiệm vụ mà AI có thể tự mình hoàn thành đang ngày càng trở nên phức tạp và kéo dài. Nghiên cứu từ tổ chức đánh giá AI METR cho thấy, các nhiệm vụ phức tạp mà những mô hình AI tiên tiến có thể đảm nhận đang tăng lên nhanh chóng: xét theo thời gian cần thiết để một chuyên gia con người hoàn thành, thời lượng của các nhiệm vụ mà mô hình có thể thực hiện với tỷ lệ thành công 50% tăng gấp đôi sau mỗi 7 tháng.

Khi thời gian AI làm việc độc lập ngày càng dài, cùng với việc nó có thể truy cập vào nhiều dữ liệu và quyền hạn hệ thống hơn, làm thế nào để đảm bảo AI không bị thao túng bởi các lệnh độc hại và không vượt quá giới hạn quyền hạn đã trở thành một câu hỏi bắt buộc phải có lời giải.

Năng lực AI đang tiến hóa nhanh chóng, liệu năng lực an ninh có thể bắt kịp?

Ngày 18 tháng 9, tại Hội nghị An ninh Không gian mạng Trung Quốc lần thứ nhất, báo cáo "Năng lực thực chiến của nhân tài an ninh mạng — Chuyên đề trao quyền bởi AI" (sau đây gọi là "Báo cáo") đã chính thức được công bố, thực hiện phân tích hệ thống về sự phân bổ, năng lực thực chiến, đào tạo và đánh giá nhân tài an ninh mạng trong kỷ nguyên AI.

Đây là chương thứ tư trong chuỗi nghiên cứu về năng lực thực chiến của nhân tài an ninh mạng, tiếp nối các phần "Năng lực thực chiến tấn công và phòng thủ", "Đánh giá nhân tài" và "Kiểm thử và đánh giá an ninh". Báo cáo được hướng dẫn bởi Nhóm đánh giá kỷ luật thuộc Ủy ban Bằng cấp Quốc vụ viện (Nhóm An ninh không gian mạng), Ủy ban chỉ đạo giảng dạy chuyên ngành An ninh không gian mạng của các trường đại học thuộc Bộ Giáo dục; Đại học Hàng không và Vũ trụ Bắc Kinh, Đại học Khoa học và Công nghệ Trung Quốc, cùng Tập đoàn Công nghệ Yongxin Zhicheng đóng vai trò là đơn vị chủ biên, với sự tham gia biên soạn của nhiều trường đại học, viện nghiên cứu và đơn vị công nghiệp.

Tại hiện trường buổi lễ, ông Lưu Kiến Vĩ, Ủy viên thường trực Hiệp hội An ninh không gian mạng Trung Quốc, Phó chủ nhiệm Ủy ban chỉ đạo giảng dạy chuyên ngành An ninh không gian mạng của các trường đại học thuộc Bộ Giáo dục, Giáo sư Đại học Hàng không và Vũ trụ Bắc Kinh đã công bố và giải thích về báo cáo.

AI chuyển mình từ trả lời câu hỏi sang thực thi nhiệm vụ

Khi các mô hình lớn (Large Models) đi sâu vào các nghiệp vụ cốt lõi, đối tượng của an ninh AI đang thay đổi. Trước đây, công tác an ninh tập trung nhiều hơn vào mạng, hệ thống và dữ liệu; ngày nay, mô hình, thuật toán, dữ liệu huấn luyện, câu lệnh (prompt), quyền hạn của tác nhân thông minh (agent) và chuỗi gọi công cụ đều trở thành những ranh giới an ninh mới.

Báo cáo phân chia các nhiệm vụ thực chiến mà nhân tài an ninh mạng phải đối mặt trong kỷ nguyên AI thành ba loại:

An ninh mô hình, tập trung bảo đảm an toàn cho chính mô hình, dữ liệu nền tảng và thuật toán; An ninh ứng dụng AI, tập trung ứng phó với các rủi ro mới phát sinh sau khi mô hình và tác nhân thông minh thâm nhập vào hệ thống nghiệp vụ; AI trao quyền cho an ninh mạng, tập trung nghiên cứu cách tận dụng AI để nâng cao hiệu quả khai thác lỗ hổng, vận hành an ninh, đối kháng tấn công - phòng thủ và phát hiện mối đe dọa.

Ba loại kịch bản này đồng nghĩa với việc nhân tài an ninh mạng đang đối mặt với nhiệm vụ kép: vừa phải có khả năng nhận diện và xử lý các rủi ro mới do AI mang lại, vừa phải giỏi sử dụng AI để nâng cao hiệu quả công việc an ninh.

Ứng dụng AI triển khai nhanh chóng, lực lượng an ninh chuyên trách chưa theo kịp

Báo cáo cho thấy, nhân tài trong lĩnh vực này hiện có đặc điểm là thâm niên làm việc còn ngắn, sự phân bổ về địa lý và ngành nghề tương đối tập trung, và lực lượng chuyên trách còn thiếu hụt.

Trong lĩnh vực an ninh mô hình, 65% người làm nghề có thâm niên dưới 5 năm; Quảng Đông, Bắc Kinh, Chiết Giang, Thượng Hải và Giang Tô là nơi tập trung 46% nhân tài an ninh ứng dụng AI; trong các đơn vị hạ tầng thông tin trọng yếu, 75% nhân tài liên quan tập trung vào ba ngành là điện lực, tài chính và viễn thông.

Đối lập với việc ứng dụng AI được triển khai nhanh chóng, nhiều đơn vị vẫn chưa thiết lập đội ngũ an ninh chuyên trách. 64% đơn vị liên quan đến mô hình lớn vẫn để đội ngũ an ninh truyền thống kiêm nhiệm hoặc đội ngũ R&D đảm nhận an ninh mô hình, chỉ có 23% đơn vị thiết lập đội ngũ nghiên cứu an ninh AI chuyên biệt; 81% đơn vị triển khai ứng dụng AI chưa thiết lập đội ngũ an ninh AI chuyên trách.

Điều này có nghĩa là, khi các mô hình lớn và tác nhân thông minh thâm nhập vào ngày càng nhiều kịch bản nghiệp vụ, năng lực nhận diện rủi ro, kiểm thử xác thực và xử lý khẩn cấp tương ứng vẫn cần được đẩy nhanh xây dựng.

Không chỉ cần hiểu mô hình, mà còn phải hiểu quyền hạn giao diện và nghiệp vụ

An ninh ứng dụng AI không phải là vấn đề đơn lẻ của mô hình. Khi mô hình có thể đọc dữ liệu nội bộ, kết nối với các công cụ bên ngoài và tham gia vào quy trình nghiệp vụ, rủi ro có thể lan rộng dọc theo các giao diện, quyền hạn và chuỗi gọi lệnh.

Báo cáo chỉ ra rằng, trong các kịch bản an ninh ứng dụng AI, tỷ lệ nhân sự chưa đạt mức thành thạo ở bốn khía cạnh: an ninh câu lệnh (prompt), tuân thủ nội dung, an ninh giao diện và an ninh logic nghiệp vụ lần lượt là 54%, 64%, 60% và 65%.

Các dữ liệu liên quan cho thấy, nhân tài an ninh AI không chỉ cần hiểu cơ chế mô hình mà còn phải có khả năng về an ninh dữ liệu, an ninh giao diện, kiểm soát quyền hạn và phân tích rủi ro nghiệp vụ. Những nhân tài đa năng sở hữu kiến thức thuật toán, năng lực tấn công - phòng thủ và hiểu biết về nghiệp vụ đang trở thành trụ cột quan trọng cho việc triển khai an ninh ứng dụng AI.

AI có thể nâng cao hiệu quả, nhưng phán đoán chuyên môn vẫn không thể thay thế

AI cũng đang thay đổi cách thức làm việc của an ninh mạng truyền thống. Các khâu như khai thác lỗ hổng, vận hành an ninh, phân tích mối đe dọa và xử lý phản ứng đang dần đưa các mô hình lớn và tác nhân thông minh vào để nâng cao hiệu quả xử lý thông tin và thực thi nhiệm vụ.

Tuy nhiên, báo cáo chỉ ra rằng AI nâng cao hiệu quả không có nghĩa là có thể thay thế phán đoán chuyên môn. Mức độ hài lòng về hiệu quả hỗ trợ khai thác lỗ hổng của AI ở những người có trên 10 năm kinh nghiệm chỉ đạt 58,3%, thấp nhất trong các nhóm thâm niên khác nhau.

Kết quả này phản ánh rằng trong các nhiệm vụ an ninh phức tạp, chuyên sâu và đòi hỏi cao, những nhân sự kỳ cựu quan tâm nhiều hơn đến việc liệu kết quả đầu ra của AI có chính xác, ổn định và có thể kiểm chứng hay không. AI có thể hỗ trợ phân tích và thực thi nhiệm vụ, nhưng việc phán đoán nguyên nhân lỗ hổng, lộ trình tấn công, ảnh hưởng nghiệp vụ và phương án xử lý vẫn cần sự kiểm soát của nhân viên an ninh.

Các khóa học AI được phổ cập nhanh chóng, năng lực thực hành vẫn cần bổ sung

Đối mặt với sự thay đổi về nhu cầu nhân tài, các trường đại học đang đẩy nhanh việc đưa AI vào hệ thống đào tạo nhân tài an ninh mạng. Báo cáo cho thấy 68% các trường đại học đã thiết lập các khóa học liên quan đến AI thành môn học bắt buộc hoặc tự chọn độc lập.

Tuy nhiên, từ việc thiết lập khóa học đến hình thành năng lực thực chiến vẫn đối mặt với những hạn chế thực tế như năng lực tính toán, đội ngũ giảng viên, tình huống thực tế và môi trường thực hành. Chỉ 10% giảng viên được hỏi cho rằng trường đại học của họ đã thiết lập hệ thống thực hành an ninh AI tương đối hoàn chỉnh; 26% trường đại học có điều kiện tính toán tương đối đầy đủ để hỗ trợ huấn luyện mô hình và thử nghiệm tấn công đối kháng; số giảng viên có kinh nghiệm kép về cả tấn công - phòng thủ an ninh mạng và thuật toán AI chỉ chiếm khoảng 21%.

Trong số các tài nguyên giảng dạy thiếu hụt nhất tại các trường đại học, 80% nhu cầu tập trung vào các tình huống thực hành, tình huống tấn công thực tế và hướng dẫn thí nghiệm. Điều này có nghĩa là việc đào tạo nhân tài an ninh AI không thể dừng lại ở việc truyền đạt kiến thức mà còn cần nhiều bài tập thực hành gần gũi với nghiệp vụ thực tế, rủi ro thực tế và môi trường tấn công - phòng thủ thực tế.

Các kịch bản an ninh AI không ngừng mở rộng, phương thức đánh giá càng làm nổi bật định hướng thực chiến

Các kịch bản an ninh AI không ngừng mở rộng cũng mang lại thách thức cho các phương thức đánh giá nhân tài truyền thống. Chỉ dựa vào bằng cấp, chứng chỉ, thâm niên và mức độ nắm vững kiến thức là chưa đủ để đánh giá toàn diện liệu một nhân viên an ninh có thể phát hiện và xử lý rủi ro trong môi trường phức tạp hay không.

Dựa trên hệ thống đánh giá năng lực thực chiến an ninh mạng ASK-P, báo cáo tiếp tục khám phá các phương pháp đánh giá năng lực phân loại và phân tầng xung quanh ba kịch bản: an ninh mô hình, an ninh ứng dụng AI và AI trao quyền cho an ninh mạng.

So với các phương thức đánh giá truyền thống, phương pháp này chú trọng hơn vào việc liệu nhân sự có thể vận dụng kiến thức và kỹ năng để hoàn thành nhiệm vụ an ninh, xử lý rủi ro thực tế trong môi trường thực hoặc mô phỏng, và hình thành các kết quả thực chiến có thể kiểm chứng hay không. Từ đó, cung cấp tham chiếu cho các trường đại học xác định mục tiêu đào tạo, doanh nghiệp nhận diện năng lực nhân tài và người lao động lập kế hoạch phát triển năng lực.

Báo cáo đề xuất rằng trong tương lai, việc xây dựng nhân tài an ninh mạng nên gần gũi hơn với nghiệp vụ thực tế và nhu cầu thực chiến, định nghĩa năng lực bằng nhiệm vụ thực tế, tổ chức huấn luyện bằng kịch bản thực tế, đánh giá nhân tài bằng hiệu quả hoàn thành nhiệm vụ, thúc đẩy các trường đại học, viện nghiên cứu, doanh nghiệp an ninh mạng và các ngành trọng yếu cùng tham gia vào quá trình đào tạo, huấn luyện, đánh giá và sử dụng nhân tài.