Tác động của Trí tuệ nhân tạo và Máy học trong an ninh mạng ngành tài chính ngân hàng

Nhóm tác giả DTSVN

Giải pháp chuyển đổi số ngành Tài chính - Ngân hàng

45 bài viết

Trước tình hình các mối đe dọa mạng ngày càng trở nên phức tạp, việc tích hợp các công nghệ AI và ML là mấu chốt để tăng cường cơ chế phát hiện và ứng phó. Theo một báo cáo gần đây của Marketandmarkets, AI trong thị trường an ninh mạng được dự đoán sẽ tăng trưởng với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) là 21,9% từ năm 2023 đến năm 2028, cho thấy tầm quan trọng của việc ứng dụng AI nhằm mục đích tăng cường phòng thủ an ninh mạng.

AI và ML không chỉ nâng cao các khả năng hiện có mà còn chuyển đổi cách tiếp cận an ninh mạng bằng cách cho phép phân tích dự đoán và phát hiện mối đe dọa theo thời gian thực. Sự thay đổi này được đặc trưng bởi việc triển khai các phân tích hành vi dựa trên AI, vốn là công cụ phát hiện các hoạt động độc hại trên các mạng. Những công nghệ này cho phép thích ứng linh hoạt với các mối đe dọa mới, giảm đáng kể thời gian phản hồi và cải thiện độ chính xác của việc phát hiện mối đe dọa.

Bằng cách tận dụng AI và ML, các dịch vụ tài chính có thể dự đoán và vô hiệu hóa các mối đe dọa bảo mật tiềm ẩn trước khi chúng leo thang, đảm bảo bảo vệ dữ liệu nhạy cảm và duy trì niềm tin của khách hàng. Cách tiếp cận chủ động này đối với an ninh mạng đang trở thành nền tảng của cơ sở hạ tầng dịch vụ tài chính hiện đại, nhấn mạnh vai trò quan trọng của AI và ML trong cuộc chiến chống tội phạm mạng đang diễn ra.

Phân tích hành vi dựa trên AI

Phân tích hành vi được hỗ trợ bởi Trí tuệ nhân tạo (AI) thể hiện một cách tiếp cận mang tính thay đổi đối với an ninh mạng trong lĩnh vực tài chính. Bằng cách sử dụng thuật toán Machine Learning (ML), công nghệ này xem xét kỹ lưỡng các mẫu hành vi của người dùng để phát hiện những điểm bất thường có thể báo hiệu các mối đe dọa bảo mật tiềm ẩn. Ví dụ: thời gian đăng nhập bất thường hoặc giao dịch có giá trị cao không mong muốn có thể kích hoạt cảnh báo, cho biết hoạt động gian lận có thể xảy ra. Citibank là một ví dụ điển hình cho việc sử dụng công nghệ này. Họ đã triển khai phân tích hành vi để phát hiện gian lận và bảo vệ giao dịch của khách hàng một cách hiệu quả hơn.

Các nền tảng nguồn mở như Apache Spot cho phép các tổ chức tài chính tích hợp liền mạch các phân tích hành vi phức tạp vào các khuôn khổ bảo mật hiện có của họ. Apache Spot cung cấp các công cụ xử lý và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ, cho phép phát hiện và ứng phó với mối đe dọa theo thời gian thực mà không cần đầu tư mới đáng kể vào công nghệ. Sự tích hợp này không chỉ tăng cường bảo mật mà còn tối ưu hóa hiệu quả hoạt động, khiến nó trở thành tài sản vô giá trong cuộc chiến liên tục chống lại các mối đe dọa mạng trong ngành tài chính.

Phát hiện mối đe dọa theo thời gian thực bằng ML

ML có vai trò then chốt trong việc tăng cường phát hiện mối đe dọa theo thời gian thực trong lĩnh vực tài chính, sử dụng khả năng của nó để phân tích và giải thích nhanh chóng các bộ dữ liệu khổng lồ. Công nghệ này cho phép các tổ chức xác định và giải quyết kịp thời các mối đe dọa mới nổi trước khi chúng leo thang. Chẳng hạn, Mastercard sử dụng thuật toán ML để xem xét kỹ lưỡng từng giao dịch trên mạng của mình. Bằng cách áp dụng các mô hình dự đoán, hệ thống sẽ cảnh báo các hoạt động bất thường có thể cho thấy gian lận, ngăn chặn hiệu quả tổn thất tài chính tiềm ẩn trước khi nó xảy ra.

TensorFlow là một công cụ mạnh mẽ trong việc phát triển các mô hình dự đoán tiên tiến. Đặc biệt trong lĩnh vực tài chính, việc sử dụng TensorFlow giúp các tổ chức nắm bắt và phân tích dữ liệu theo thời gian thực, từ đó nâng cao khả năng phát hiện và ngăn chặn các mối đe dọa. Khả năng mạnh mẽ của TensorFlow trong việc xử lý dữ liệu quy mô lớn và các thư viện máy học mở rộng của nó cho phép các tổ chức phát triển, đào tạo và triển khai các mô hình ML một cách hiệu quả, đảm bảo rằng các biện pháp bảo mật của họ vừa chủ động vừa thích ứng. Việc tích hợp ML vào các giao thức bảo mật này thể hiện một tiến bộ quan trọng trong việc bảo vệ dữ liệu tài chính và duy trì niềm tin trong hệ sinh thái tài chính.

Tự động hóa các giao thức bảo mật với AI

AI đóng một vai trò quan trọng trong việc tự động hóa và tối ưu hóa các giao thức bảo mật trong ngành dịch vụ tài chính, đặc biệt là trong môi trường mạng phức tạp, nơi việc giám sát thủ công là không thực tế. Các công ty như American Express đã tích hợp hệ thống AI để linh hoạt điều chỉnh các biện pháp bảo mật của họ theo thời gian thực. Sự thích ứng năng động này cho phép họ nâng cao khả năng ứng phó ngay lập tức khi phát hiện các mối đe dọa tiềm ẩn, đảm bảo rằng hệ thống phòng thủ của họ luôn hiện đại nhất có thể.

Khả năng tự động hóa của AI mở rộng từ việc phát hiện mối đe dọa ban đầu đến phản hồi cuối cùng, giúp giảm đáng kể nhu cầu can thiệp của con người. Ví dụ: IBM Watson được sử dụng để tự động quản lý các phản hồi đối với các sự cố bảo mật. Hệ thống AI này có thể phân tích mối đe dọa, quyết định phương án hành động tốt nhất và thực hiện nó nhanh chóng, do đó giảm thiểu nguy cơ bị lộ trong một cuộc tấn công và nâng cao hiệu quả bảo mật tổng thể. Bằng cách giảm sự phụ thuộc vào các quy trình thủ công, các hệ thống do AI điều khiển này không chỉ tăng tốc thời gian phản ứng mà còn giảm khả năng xảy ra lỗi của con người, điều này có thể nghiêm trọng khi xảy ra các vi phạm an ninh căng thẳng cao.

Tăng cường mã hóa dữ liệu bằng AI

AI và ML đang cách mạng hóa việc mã hóa dữ liệu trong ngành dịch vụ tài chính bằng cách tăng cường đáng kể các biện pháp bảo mật được sử dụng để bảo vệ thông tin nhạy cảm. Các thuật toán AI nâng cao có khả năng điều chỉnh linh hoạt các tiêu chuẩn mã hóa để phù hợp với độ nhạy cảm của dữ liệu được bảo vệ và bối cảnh luôn thay đổi của các mối đe dọa mạng. Mã hóa thích ứng này đảm bảo rằng các giao thức bảo mật dữ liệu vẫn mạnh mẽ trước các lỗ hổng hiện tại và mới nổi.

Một trong những ứng dụng đột phá nhất của AI trong mã hóa là việc sử dụng mã hóa đồng hình. Phương pháp này cho phép dữ liệu được xử lý trong khi vẫn được mã hóa, cho phép tính toán an toàn trên dữ liệu nhạy cảm mà không khiến dữ liệu gặp rủi ro. Các mô hình AI tối ưu hóa hiệu suất của các kỹ thuật mã hóa đồng cấu, đảm bảo rằng chúng không chỉ an toàn mà còn hiệu quả. Bằng cách giảm thiểu tác động đến hiệu suất, AI cho phép các tổ chức tài chính thực hiện các biện pháp mã hóa mạnh mẽ mà không ảnh hưởng đến tốc độ hoạt động, đảm bảo duy trì quyền riêng tư dữ liệu trong quá trình giao dịch mà không làm giảm hiệu suất hệ thống. Ứng dụng chiến lược này của AI trong mã hóa rất quan trọng để duy trì tính bảo mật và tính toàn vẹn của dữ liệu tài chính khi nó truyền qua các mạng toàn cầu.

Lời kết

Việc tích hợp AI và ML vào an ninh mạng trong lĩnh vực dịch vụ tài chính đánh dấu một sự thay đổi quan trọng hướng tới các khuôn khổ an ninh mạng linh hoạt, phản ứng nhanh và mạnh mẽ hơn. Khi các công nghệ này tiếp tục phát triển, chúng sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc định hình các hoạt động bảo mật trong tương lai, mang lại cho các tổ chức tài chính một lập trường chủ động chống lại các mối đe dọa trên mạng. Sự tiến bộ này không chỉ đơn thuần là một xu hướng mà còn là sự thay đổi cơ bản về cách duy trì tính toàn vẹn và bảo mật dữ liệu trong một thế giới ngày càng kỹ thuật số. Bằng cách tận dụng AI và ML, ngành dịch vụ tài chính có thể đảm bảo rằng mình luôn dẫn trước tội phạm mạng trong cuộc chiến đang diễn ra nhằm bảo vệ dữ liệu nhạy cảm và duy trì niềm tin.

Nguồn tham khảo: Finance

Tổng hợp bởi nhóm tác giả DTSVN - Giải pháp chuyển đổi số ngành Tài chính - Ngân hàng.