Mô hình AI trọng số mở Trung Quốc ngày càng giỏi tấn công mạng đến đáng sợ

Một nghiên cứu thử nghiệm khả năng tấn công các mạng máy tính giả lập cho thấy DeepSeek V4.1 Flash 1017 không còn kém xa mô hình AI chuyên về an ninh mạng tiên tiến nhất của OpenAI, vốn chưa được công khai. Đây có thể là bước ngoặt được chờ đợi từ lâu, làm thay đổi cục diện an ninh mạng.

Vals đã tiến hành thử nghiệm để xem những mô hình AI khác nhau có thể thực hiện tốt đến đâu các yêu cầu phức tạp gồm nhiều bước trên những mạng máy tính doanh nghiệp giả lập. Vals là công ty Mỹ chuyên đánh giá năng lực của các mô hình AI.

“Những mô hình AI tiên tiến nhất trước đây chỉ được sử dụng trong phòng nghiên cứu và cung cấp cho một số đối tác thông qua các chương trình cấp quyền truy cập có kiểm soát. Giờ đây, các mô hình AI trọng số mở mà bất kì ai cũng có thể tải về đang bắt đầu đạt đến trình độ tương đương”, Nikil Ravi, nhà nghiên cứu tại Vals, nhận định.

Kết quả nghiên cứu cho thấy các mô hình AI nguồn đóng không còn giữ lợi thế vượt trội về năng lực tấn công mạng. Điều này đồng nghĩa những nỗ lực gần đây của các phòng nghiên cứu AI hàng đầu nhằm hạn chế quyền truy cập mô hình, qua đó làm chậm quá trình phổ biến những năng lực nguy hiểm, có thể không còn đạt hiệu quả như kì vọng.

Kết quả nghiên cứu này càng đáng chú ý khi các phòng nghiên cứu AI hàng đầu Mỹ, đặc biệt là Anthropic, từng quyết định chỉ cung cấp giới hạn các mô hình mới, bắt đầu với Claude Mythos Preview hồi tháng 4. Anthropic cho rằng cách làm này sẽ giúp kéo dài khoảng thời gian chuẩn bị trước khi những năng lực tấn công mạng tiên tiến trở nên phổ biến.

Tháng 4, Logan Graham - trưởng nhóm chuyên mô phỏng các cuộc tấn công mạng để kiểm tra khả năng bảo mật của Anthropic - nói với tạp chí WIRED rằng thông qua dự án Glasswing, công ty cho phép một số đối tác đáng tin cậy tiếp cận đầy đủ năng lực của các mô hình AI mới. Mục tiêu là đưa những mô hình AI này đến tay chuyên gia bảo mật càng sớm càng tốt, giúp họ có thời gian chuẩn bị và chủ động đối phó với các mối đe dọa.

“Chúng ta cần chuẩn bị ngay từ bây giờ cho một thế giới mà những năng lực này được phổ biến rộng rãi trong 6, 12 hoặc 24 tháng tới. Khi đó, nhiều khía cạnh về an ninh mạng sẽ thay đổi hoàn toàn”, ông nói với WIRED vào thời điểm đó.

DeepSeek tiến gần mô hình AI hàng đầu của OpenAI về khả năng tấn công mạng

7 tháng sau, quá trình chuyển đổi này dường như đã diễn ra đúng như dự báo.

Vals thử nghiệm các mô hình AI trong hai kịch bản giả lập, giao cho chúng nhiều nhiệm vụ cụ thể. Kịch bản thứ nhất mô phỏng mạng máy tính của một doanh nghiệp, có thể truy cập từ bên ngoài thông qua một website công khai. Kịch bản thứ hai gồm hai mạng máy tính thuộc hai công ty khác nhau. Mô hình AI phải xâm nhập thành công mạng thứ nhất trước khi có thể tiếp cận mạng thứ hai.

Các nhà nghiên cứu nhận thấy GPT-6 Sol Daybreak, mô hình AI chuyên về an ninh mạng tiên tiến nhất của OpenAI và hiện chỉ được cung cấp cho các đối tác đáng tin cậy, có năng lực tốt nhất. Mô hình AI này hoàn thành 81% nhiệm vụ được giao, tính trung bình qua hai lần thử nghiệm.

DeepSeek V4.1 Flash 1017, mô hình AI trọng số mở của Trung Quốc, không kém xa khi có tỉ lệ hoàn thành nhiệm vụ trung bình đạt 73%. Nhóm nghiên cứu Vals lưu ý rằng ở một số nhiệm vụ, hai mô hình AI này đạt kết quả ngang nhau.

Nghiên cứu cũng cho thấy sử dụng mô hình AI trọng số mở để thực hiện các nhiệm vụ kiểu này tiết kiệm chi phí hơn đáng kể. Theo Vals, chi phí token cần thiết để sử dụng GPT-6 Sol Daybreak tiến hành một cuộc tấn công mạng vào khoảng 17 - 46 USD, trong khi con số này với DeepSeek V4.1 Flash 1017 chỉ là 2 - 3 USD.

Các mô hình AI trọng số mở thường có chi phí thấp hơn vì người dùng có thể chạy chúng trên phần cứng của chính mình, thay vì phải sử dụng dịch vụ do nhà cung cấp vận hành.

Rayan Krishnan, Giám đốc điều hành Vals, cho rằng đây cũng là động lực lớn để các tổ chức làm nhiệm vụ phòng thủ lựa chọn mô hình AI trọng số mở thay vì sản phẩm độc quyền.

OpenAI chưa đưa ra phản hồi ngay lập tức khi được đề nghị bình luận.

Bảng xếp hạng kết quả thử nghiệm năng lực tấn công mạng của các mô hình AI trên hai môi trường mạng doanh nghiệp giả lập, có tên Nova và Lighthouse:

AI giá rẻ làm gia tăng nguy cơ tấn công mạng, chuyên gia cảnh báo

Phần lớn diễn biến trong lĩnh vực an ninh mạng năm nay đi đúng theo những dự báo trước đó. AI đang tự động hóa các công việc cốt lõi trong hoạt động tấn công mạng, giúp cả hacker lẫn lực lượng phòng thủ phát hiện số lượng lớn lỗ hổng mới trong mã phần mềm và nhanh chóng dò tìm điểm yếu trong các mạng máy tính.

Số lượng lỗ hổng được phát hiện, tốc độ tìm kiếm và quy mô hoạt động đều tăng lên, kéo theo áp lực khắc phục những lỗi phần mềm bị phát hiện ngày càng lớn. Tuy nhiên, các chuyên gia vẫn tranh luận liệu AI có thực sự làm thay đổi nền tảng và những nguyên tắc cốt lõi của tác vụ phòng thủ an ninh mạng hay không. Nói cách khác, hiện chưa rõ các công cụ AI tạo ra kiểu đe dọa hoàn toàn mới hay chỉ khuếch đại những thách thức bảo mật vốn đã tồn tại từ lâu.

Việc các mô hình trọng số mở bắt đầu đạt trình độ tương đương sản phẩm nguồn đóng có ý nghĩa quan trọng trong việc đánh giá cách tội phạm mạng khai thác AI, cũng như cách doanh nghiệp và nhà phát triển cần ứng phó.

Tuy nhiên, những quan sát thực tế về hoạt động của tội phạm mạng và các nhóm hacker được nhà nước hậu thuẫn những tháng gần đây liên tục cho thấy một thực tế: Kẻ tấn công vẫn hành động theo cách quen thuộc, tiết kiệm nguồn lực và thường sử dụng các mô hình AI cũ có năng lực thấp hơn, cả loại trọng số mở lẫn nguồn đóng, cho phần lớn hoạt động của chúng.

Ngay cả khi áp dụng các biện pháp kiểm soát nghiêm ngặt, lực lượng phòng thủ vẫn phải giả định rằng những nhóm tấn công có nguồn lực tài chính dồi dào và động cơ mạnh mẽ nhất đã có ít nhất một phần quyền tiếp cận các mô hình AI nguồn đóng trong suốt thời gian qua.

“Tôi đồng ý rằng các mô hình AI trọng số mở hiện đã đủ khả năng tạo ra những cuộc tấn công tinh vi và phát hiện lỗ hổng nghiêm trọng, đặc biệt khi xét đến các mô hình đã bị vô hiệu hóa cơ chế an toàn thông qua việc chỉnh sửa trọng số”, Alex Zenla, đồng sáng lập kiêm Giám đốc công nghệ của hãng bảo mật đám mây Edera, nhận định.

Tuy nhiên, Alex Zenla lưu ý rằng các phòng nghiên cứu phát triển AI nguồn đóng có thể đã huấn luyện những mô hình mạnh hơn nhưng chưa công bố. Vì vậy, ông cho rằng đây là trò chơi mèo vờn chuột, trong đó bên này liên tục tìm cách vượt qua bên kia.

“Các phòng nghiên cứu đang phải tăng tốc phát triển AI để vượt trước những mô hình có trọng số mở. Họ phải phát hiện và khắc phục các lỗ hổng bảo mật trước khi những mô hình AI trọng số mở này tìm ra chúng. Đáng tiếc, tôi cho rằng đây có thể là khởi đầu của một môi trường an ninh mạng ngày càng nguy hiểm”, ông nói.

Sơn Vân