Sử dụng trí tuệ nhân tạo để đảm bảo an toàn và bảo mật

Trong bối cảnh công nghệ đang phát triển nhanh chóng, chúng ta thấy mình đang ở bờ vực của một bước nhảy vọt lớn về công nghệ với sự tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) vào cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Tác động tiềm tàng của AI đối với nền kinh tế toàn cầu là rất lớn, với dự báo dự đoán mức đóng góp khổng lồ là 13 nghìn tỷ đô la. Mặc dù ý tưởng về AI không hoàn toàn mới trong lĩnh vực an ninh, trước đây đã sử dụng phân tích để giám sát và báo cáo những thay đổi về pixel trong cảnh quay CCTV, nhưng việc tích hợp các công nghệ AI như máy học và học sâu đã mở ra một thế giới khả năng. Một nguồn dữ liệu đặc biệt phong phú mà các tổ chức mong muốn khai thác là dữ liệu video, đóng vai trò quan trọng trong nhiều trường hợp sử dụng bao gồm cải tiến hoạt động cho bán lẻ, chiến lược tiếp thị và nâng cao trải nghiệm tổng thể của khách hàng.

Các ngành công nghiệp trên toàn thế giới đang khám phá khả năng của AI trong việc nâng cao hiệu quả kinh doanh, được nhấn mạnh bởi 63% khách hàng doanh nghiệp coi dữ liệu bảo mật của họ là nhiệm vụ quan trọng. Điều đó nói lên rằng, thành công của việc triển khai AI phụ thuộc vào việc thu thập và lưu trữ dữ liệu. Các mô hình AI phát triển mạnh trên các tập dữ liệu lớn, đa dạng để đạt được hiệu quả và độ chính xác. Ví dụ, khi phân tích các mô hình giao thông trong một thành phố, việc có quyền truy cập vào dữ liệu toàn diện trải dài qua nhiều mùa cho phép lập kế hoạch chính xác hơn. Sự cần thiết này đã dẫn đến sự xuất hiện của các khối lượng lưu trữ cực lớn để đáp ứng nhu cầu dữ liệu không thể thỏa mãn của AI.

Một phần đáng kể dữ liệu – khoảng 80% – được các tổ chức thu thập là dữ liệu phi cấu trúc, bao gồm dữ liệu video. Các nhà khoa học dữ liệu phải đối mặt với nhiệm vụ khó khăn là ánh xạ dữ liệu phi cấu trúc này vào các mô hình của họ, một phần là do bản chất phân mảnh của các giải pháp bảo mật. Thật đáng kinh ngạc, hơn 79% thời gian của các nhà khoa học dữ liệu bị tiêu tốn vào việc thu thập và sắp xếp dữ liệu thay vì phân tích dữ liệu thực tế do lưu trữ dữ liệu bị cô lập. Các kịch bản phức tạp liên quan đến hàng nghìn camera hướng vào các mục tiêu khác nhau càng làm phức tạp thêm việc áp dụng các mô hình AI vào dữ liệu này.

Các cuộc thảo luận gần đây trong lĩnh vực AI đã giới thiệu khái niệm ‘Data Fuzion’, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc hợp nhất và hài hòa dữ liệu, khắc phục các trở ngại của cơ sở hạ tầng hiện tại và làm cho dữ liệu dễ tiếp cận và dễ sử dụng hơn cho các ứng dụng khoa học dữ liệu trong ngành bảo mật. Có một sự phân chia đáng kể giữa tiềm năng của các giải pháp khoa học dữ liệu để thúc đẩy kết quả kinh doanh và việc triển khai thực tế, phần lớn là do – như đã đề cập trước đó – bản chất phân mảnh, cô lập của lưu trữ dữ liệu và sự khan hiếm chuyên môn khoa học dữ liệu nội bộ.

Các giải pháp AI hiện có trong lĩnh vực bảo mật thường là các dịch vụ hộp đen với các mô hình được lập trình sẵn, tuy nhiên người dùng cuối ngày càng tìm kiếm các công cụ AI ít hoặc không cần mã cho phép họ tùy chỉnh và sửa đổi các mô hình để đáp ứng nhu cầu cụ thể của tổ chức. Sự thay đổi này cho phép các tổ chức tinh chỉnh AI theo các yêu cầu chính xác của họ, từ đó tối ưu hóa hơn nữa kết quả kinh doanh. Ngoài ra, sự gia tăng của điện toán đám mây đã đặt ra những thách thức về ngân sách vì các tổ chức ngày càng phải trả tiền cho quyền truy cập dữ liệu, dẫn đến xu hướng hồi hương đám mây – di chuyển dữ liệu trở lại môi trường tại chỗ để quản lý chi phí tốt hơn và giảm độ trễ trong các ứng dụng thời gian thực.

AI đang chuyển đổi cách các tổ chức bảo vệ không chỉ bảo mật bên ngoài mà còn bảo vệ dữ liệu nội bộ của họ. Ví dụ, Dell Technologies cung cấp một giải pháp được gọi là Ransomware Defender trong các dịch vụ dữ liệu phi cấu trúc của mình, một công cụ phát hiện dựa trên AI giúp xác định các điểm bất thường và thực hiện hành động khi các tác nhân độc hại cố gắng mã hóa hoặc xóa dữ liệu bằng cách mô hình hóa các hành vi thông thường và phát ra cảnh báo khi các hoạt động đáng ngờ xảy ra. Hãy xem trang giải pháp bảo mật mạng của Dell Technologies để biết thêm thông tin.

Để khai thác hoàn toàn sức mạnh của AI và điều hướng các bối cảnh dữ liệu phức tạp này, các tổ chức đang chuyển sang các giải pháp dữ liệu phi cấu trúc một khối lượng thể hiện khái niệm ‘Data Fuzion’. Các giải pháp dữ liệu phi cấu trúc của Dell Technologies, với kiến ​​trúc một khối lượng petabyte, không chỉ cung cấp khả năng hỗ trợ khối lượng công việc đang phát triển này mà còn cung cấp khả năng bảo vệ mạng mạnh mẽ và khả năng đa đám mây. Theo cách này, các tổ chức có thể vạch ra một con đường liền mạch hướng tới việc áp dụng AI trong khi vẫn đảm bảo tính bảo mật và hiệu quả dựa trên dữ liệu.