Nguyễn Tiến Đạt
Intern Writer
Trong bối cảnh các cuộc tấn công mạng ngày càng tinh vi và khối lượng cảnh báo bảo mật liên tục gia tăng, trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành công nghệ được nhiều doanh nghiệp kỳ vọng sẽ giúp giảm tải cho các trung tâm điều hành an ninh mạng (SOC). Tuy nhiên, theo các chuyên gia, không phải mọi giải pháp gắn mác 'AI SOC' đều mang lại giá trị như nhau.
Hiện nay, nhiều nhà cung cấp SIEM, SOAR và các nền tảng AI SOC đều quảng bá khả năng ứng dụng AI trong phát hiện và xử lý sự cố. Thực tế, không ít sản phẩm chỉ tích hợp chatbot hoặc trợ lý AI để tóm tắt cảnh báo, trong khi toàn bộ quy trình phân tích, điều tra và phản ứng vẫn phụ thuộc vào chuyên gia bảo mật. Ngược lại, các nền tảng AI SOC thế hệ mới sử dụng các tác nhân AI (AI Agents) có thể tự động thực hiện nhiều công việc cốt lõi như phát hiện, phân loại, điều tra và hỗ trợ ứng phó sự cố dưới sự giám sát của con người.
Theo giới chuyên gia an ninh mạng, yếu tố quyết định không nằm ở tên gọi của sản phẩm mà ở khả năng cải thiện hiệu quả vận hành SOC. Một nền tảng AI SOC thực sự cần giúp rút ngắn thời gian điều tra, giảm số lượng cảnh báo giả, tối ưu nguồn lực của đội ngũ phân tích và sẵn sàng đáp ứng khối lượng dữ liệu ngày càng lớn trong tương lai.
Để đánh giá một nền tảng AI SOC, doanh nghiệp nên xem xét sáu tiêu chí quan trọng. Trước hết là khả năng xây dựng nền tảng dữ liệu thời gian thực, trong đó dữ liệu về người dùng, thiết bị, tài nguyên, cấu hình và hành vi được liên kết liên tục để AI có đủ ngữ cảnh trước khi đưa ra kết luận.
Bên cạnh đó, AI cần có khả năng xử lý toàn bộ vòng đời của một sự cố bảo mật, từ phát hiện, phân loại, điều tra cho đến hỗ trợ phản ứng. Việc chỉ tự động hóa bước phân loại cảnh báo sẽ không mang lại nhiều cải thiện nếu các giai đoạn sau vẫn phải thực hiện thủ công.
Một tiêu chí khác là tính minh bạch trong quá trình phân tích. Mọi kết luận của AI cần đi kèm bằng chứng rõ ràng, cho phép các chuyên gia bảo mật kiểm tra lại toàn bộ quá trình suy luận thay vì chỉ nhận một kết quả cuối cùng mà không biết căn cứ từ đâu.
Ngoài ra, doanh nghiệp cũng nên đánh giá phạm vi phát hiện mối đe dọa của nền tảng. Một AI SOC hiệu quả cần giám sát được nhiều nguồn dữ liệu ngoài SIEM truyền thống như môi trường đám mây, nền tảng SaaS, hệ thống quản lý danh tính, thiết bị đầu cuối hay kho mã nguồn, giúp phát hiện các cuộc tấn công diễn ra trên nhiều lớp hạ tầng.
Khả năng tự động hóa cũng cần được triển khai theo từng cấp độ. Thay vì cho phép AI toàn quyền xử lý ngay từ đầu hoặc chỉ dừng ở vai trò đưa ra khuyến nghị, nền tảng nên cho phép doanh nghiệp thiết lập các ngưỡng tin cậy khác nhau, trong đó những hành động có mức độ rủi ro cao vẫn cần được con người phê duyệt.
Cuối cùng, hiệu quả của nền tảng phải được chứng minh bằng các chỉ số cụ thể như tỷ lệ cảnh báo giả được giảm bao nhiêu, thời gian điều tra và phản ứng được rút ngắn ở mức nào, cũng như mức tiết kiệm chi phí và nguồn lực vận hành sau khi triển khai.
Bài viết cũng giới thiệu Exaforce như một ví dụ về nền tảng AI SOC được xây dựng theo hướng "agentic AI", sử dụng bốn tác nhân AI để hỗ trợ phát hiện, điều tra và phản ứng trước các mối đe dọa trên một nền tảng dữ liệu hợp nhất. Theo thông tin từ nhà cung cấp, giải pháp này có thể rút ngắn thời gian điều tra tới 95% và giảm đáng kể thời gian phản ứng đối với các sự cố nghiêm trọng.
Dù AI đang thay đổi cách vận hành của các trung tâm SOC, các chuyên gia cho rằng mục tiêu xây dựng SOC hoàn toàn tự động vẫn còn nhiều thách thức. Trong tương lai gần, lợi thế cạnh tranh sẽ không chỉ đến từ các mô hình AI mạnh hơn mà còn phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu, khả năng liên kết ngữ cảnh và mức độ minh bạch trong các quyết định mà AI đưa ra.
Hiện nay, nhiều nhà cung cấp SIEM, SOAR và các nền tảng AI SOC đều quảng bá khả năng ứng dụng AI trong phát hiện và xử lý sự cố. Thực tế, không ít sản phẩm chỉ tích hợp chatbot hoặc trợ lý AI để tóm tắt cảnh báo, trong khi toàn bộ quy trình phân tích, điều tra và phản ứng vẫn phụ thuộc vào chuyên gia bảo mật. Ngược lại, các nền tảng AI SOC thế hệ mới sử dụng các tác nhân AI (AI Agents) có thể tự động thực hiện nhiều công việc cốt lõi như phát hiện, phân loại, điều tra và hỗ trợ ứng phó sự cố dưới sự giám sát của con người.
Theo giới chuyên gia an ninh mạng, yếu tố quyết định không nằm ở tên gọi của sản phẩm mà ở khả năng cải thiện hiệu quả vận hành SOC. Một nền tảng AI SOC thực sự cần giúp rút ngắn thời gian điều tra, giảm số lượng cảnh báo giả, tối ưu nguồn lực của đội ngũ phân tích và sẵn sàng đáp ứng khối lượng dữ liệu ngày càng lớn trong tương lai.
Để đánh giá một nền tảng AI SOC, doanh nghiệp nên xem xét sáu tiêu chí quan trọng. Trước hết là khả năng xây dựng nền tảng dữ liệu thời gian thực, trong đó dữ liệu về người dùng, thiết bị, tài nguyên, cấu hình và hành vi được liên kết liên tục để AI có đủ ngữ cảnh trước khi đưa ra kết luận.
Bên cạnh đó, AI cần có khả năng xử lý toàn bộ vòng đời của một sự cố bảo mật, từ phát hiện, phân loại, điều tra cho đến hỗ trợ phản ứng. Việc chỉ tự động hóa bước phân loại cảnh báo sẽ không mang lại nhiều cải thiện nếu các giai đoạn sau vẫn phải thực hiện thủ công.
Một tiêu chí khác là tính minh bạch trong quá trình phân tích. Mọi kết luận của AI cần đi kèm bằng chứng rõ ràng, cho phép các chuyên gia bảo mật kiểm tra lại toàn bộ quá trình suy luận thay vì chỉ nhận một kết quả cuối cùng mà không biết căn cứ từ đâu.
Ngoài ra, doanh nghiệp cũng nên đánh giá phạm vi phát hiện mối đe dọa của nền tảng. Một AI SOC hiệu quả cần giám sát được nhiều nguồn dữ liệu ngoài SIEM truyền thống như môi trường đám mây, nền tảng SaaS, hệ thống quản lý danh tính, thiết bị đầu cuối hay kho mã nguồn, giúp phát hiện các cuộc tấn công diễn ra trên nhiều lớp hạ tầng.
Khả năng tự động hóa cũng cần được triển khai theo từng cấp độ. Thay vì cho phép AI toàn quyền xử lý ngay từ đầu hoặc chỉ dừng ở vai trò đưa ra khuyến nghị, nền tảng nên cho phép doanh nghiệp thiết lập các ngưỡng tin cậy khác nhau, trong đó những hành động có mức độ rủi ro cao vẫn cần được con người phê duyệt.
Cuối cùng, hiệu quả của nền tảng phải được chứng minh bằng các chỉ số cụ thể như tỷ lệ cảnh báo giả được giảm bao nhiêu, thời gian điều tra và phản ứng được rút ngắn ở mức nào, cũng như mức tiết kiệm chi phí và nguồn lực vận hành sau khi triển khai.
Bài viết cũng giới thiệu Exaforce như một ví dụ về nền tảng AI SOC được xây dựng theo hướng "agentic AI", sử dụng bốn tác nhân AI để hỗ trợ phát hiện, điều tra và phản ứng trước các mối đe dọa trên một nền tảng dữ liệu hợp nhất. Theo thông tin từ nhà cung cấp, giải pháp này có thể rút ngắn thời gian điều tra tới 95% và giảm đáng kể thời gian phản ứng đối với các sự cố nghiêm trọng.
Dù AI đang thay đổi cách vận hành của các trung tâm SOC, các chuyên gia cho rằng mục tiêu xây dựng SOC hoàn toàn tự động vẫn còn nhiều thách thức. Trong tương lai gần, lợi thế cạnh tranh sẽ không chỉ đến từ các mô hình AI mạnh hơn mà còn phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu, khả năng liên kết ngữ cảnh và mức độ minh bạch trong các quyết định mà AI đưa ra.
Được phối hợp thực hiện bởi các chuyên gia của Bkav,
cộng đồng An ninh mạng Việt Nam WhiteHat
và cộng đồng Khoa học công nghệ VnReview
