Những ứng dụng của học máy không giống như của các công nghệ trước đó, nên việc hiểu rõ các nguy cơ khi ứng dụng trở thành một điều thiết yếu. Những hậu quả có thể xảy ra sau một tấn công vào mô hình kiểm soát mạng của các phương tiện tự hành được kết nối, hay điều phối điều khiển truy cập của nhân viên bệnh viện sẽ rất khó lường. Cần phải xem xét các mối đe dọa thông thường hơn, như gian lận hệ thống điều khiển sinh trắc học để xâm nhập trái phép.
Học máy vẫn đang trong giai đoạn đầu của sự phát triển và hướng tấn công vào học máy vẫn còn chưa rõ nét. Vì vậy, chiến lược bảo vệ không gian mạng cũng đang ở những giai đoạn đầu. Mặc dù không thể ngăn chặn mọi hình thức tấn công, nhưng việc hiểu rõ cách thức chúng xảy ra giúp chúng ta giới hạn được và đưa ra chiến lược ứng phó.
Sự tiếp cận có cấu trúc của an toàn thông tin sử dụng học máy
Mô hình phát hiện mối đe dọa là tiến trình tối ưu hóa bảo mật áp dụng sự tiếp cận có cấu trúc nhằm nhận diện và giải quyết mối đe dọa. Mô hình phát hiện đe dọa bảo mật bằng học máy làm nhiệm vụ tương tự những mô hình học máy khác. Nó được sử dụng trong giai đoạn đầu của việc xây dựng và phát triển các mô hình học máy để phát hiện mọi mối đe dọa và hướng tấn công có thể có.
Có 4 câu hỏi cơ bản cần trả lời đối với sự tiếp cận có cấu trúc này.
Đối tượng gây ra mối đe dọa là ai?
Đối tượng gây ra mối đe dọa có thể là một quốc gia, tin tặc hay nhân viên lừa đảo. Mỗi loại đối thủ có những đặc điểm khác nhau, từ đó yêu cầu những biện pháp phòng chống, ứng phó khác nhau. Lý do để tấn công rất đa dạng, đó là vì sao mà câu hỏi "tại sao" và "là gì" được mô tả phía dưới là rất quan trọng.
Tại sao tấn công và động cơ tấn công là gì?
Có rất nhiều yếu tố có thể ảnh hưởng đến kẻ tấn công nhắm vào hệ thống học máy. Các chiến lược phòng thủ nên bắt nguồn từ CIA - 3 mặt của mô hình quản lý bảo mật thông tin, bao gồm: bảo mật (confidentiality), toàn vẹn (integrity) và sẵn sàng (availability). Cụ thể:
- Tính bảo mật đảm bảo rằng chỉ những người có quyền hợp pháp thì mới có thể truy cập thông tin. Sự bảo vệ này có thể ngăn chặn đối tượng muốn truy xuất dữ liệu nhạy cảm bằng cách xâm phạm dữ liệu huấn luyện.
- Một cuộc tấn công nhắm đến tính toàn vẹn sẽ cố gắng ảnh hưởng đến hành vi của mô hình, ví dụ: như trả về trạng thái dương tính giả trong hệ thống nhận diện khuôn mặt. Những cách bảo vệ như sao lưu thường xuyên, chữ ký điện tử, kiểm toán sẽ đảm bảo rằng thông tin không bị thay đổi hay giả mạo.
- Một tấn công vào tính sẵn sàng có thể nhắm đến việc giảm tính đồng nhất, hiệu suất hoặc quyền truy cập tới mô hình học máy. Những biện pháp hiệu quả trong thực tế để bảo vệ tính sẵn sàng, ví dụ: duy trì máy chủ dự phòng và áp dụng các công cụ chống mất mát dữ liệu, khiến thông tin luôn sẵn sàng khi cần thiết.
Phương thức tấn công là gì?
Các hệ thống học máy mở ra những con đường mới cho những cuộc tấn công mà không xuất hiện trong những chương trình thủ tục truyền thống. Một trong số đó là tấn công lẩn tránh hoặc tấn công đối kháng, trong đó tin tặc cố gắng chèn các dữ liệu đầu vào vào các mô hình học máy để cố ý gây ra các sai sót. Dữ liệu đó có thể trông vô hại với con người, nhưng những thay đổi nhỏ đó có thể khiến các thuật toán học máy đi lệch hướng.
Những kỹ thuật tấn công đó có thể xảy ra tại thời điểm suy luận (inference) bằng cách khai thác thông tin trong mô hình, thông thường theo một trong hai cách sau: Trong cuộc tấn công hộp trắng, kẻ tấn công có một vài thông tin về mô hình, thu được một cách trực tiếp hoặc thông qua các tác nhân không tin cậy trong đường xử lý dữ liệu. Nếu trong tình huống hộp đen, kẻ tấn công không biết gì về các hoạt động bên trong của hệ thống, nhưng phát hiện các lỗ hổng bằng cách liên tục thăm dò và tìm các mẫu cho kết quả trái với mô hình học.
Các hướng tấn công dữ liệu mới
Dựa vào thời điểm tấn công, có thể phân ra 2 loại phương thức của một cuộc tấn công học máy: tấn công trong giai đoạn suy luận và tấn công trong giai đoạn huấn luyện. Trong một cuộc tấn công tại giai đoạn suy luận, tin tặc có thông tin cụ thể về mô hình và/hoặc dữ liệu huấn luyện. Không cần thiết phải truy cập trực tiếp tới hệ thống để thu thập thông tin. Các kỹ thuật thăm dò, chẳng hạn như các cuộc tấn công kênh kề và từ xa, có thể cho phép kẻ thù xâm nhập các hệ thống học máy đã được triển khai bằng cách suy luận ra lôgic của hệ thống thông qua các phản hồi từ dữ liệu vào, hoặc bằng cách sử dụng kỹ thuật đầu độc dữ liệu (data poisoning). Từ đó, kể tấn công có thể nhắm trực tiếp vào phần cứng.
Tấn công tại giai đoạn huấn luyện là cố gắng học và phá hỏng mô hình. Dựa trên tính có sẵn của dữ liệu, tin tặc có thể sử dụng những mô hình thay thế để kiểm tra đầu vào trước khi tấn công nạn nhân.
Cũng có hai cách để thay thế mô hình. Phương pháp nhiễm độc sẽ sửa đổi các dữ liệu sẵn có bằng cách chèn các thành phần không tin cậy, dẫn đến kết quả của mô hình cũng trở nên không chính xác. Phương pháp thay thế nguy hiểm hơn là phá hoại tính lôgic của mô hình, mà kẻ tấn công thay đổi chính thuật toán học máy. Kỹ thuật này đặc biệt nguy hiểm bởi vì kẻ tấn công có thể chiếm quyền điều khiển hệ thống một cách hiệu quả và chỉ định bất cứ đầu ra nào mà chúng muốn.
Các tấn công mô hình học máy
Khi liên kết tất cả các yếu tố với nhau, có thể xác định 3 phương thức tấn công riêng biệt nhắm vào các giai đoạn khác nhau của quá trình học máy:
Tấn công lẩn tránh (Evasion attacks): Đây là loại tấn công phổ biến nhất. Thường xảy ra trong thời điểm suy luận. Tấn công né tránh cố gắng thay đổi dữ liệu đầu vào khiến cho mô hình đưa ra kết quả không chính xác.
Tấn công nhiễm độc (Poisoning attacks): Kiểu tấn công này được thực hiện trong giai đoạn suy luận, nhằm vào tính toàn vẹn và sẵn sàng của hệ thống học máy. Tấn công nhiễm độc thay đổi các tập dữ liệu huấn luyện bằng chèn, xóa bỏ, hoặc sửa đổi những điểm có tính quyết định để thay đổi các đường biên (boundary) của mô hình đích.
Tấn công quyền riêng tư (Privacy attacks): Loại tấn công này thường xảy ra trong quá trình huấn luyện. Mục đích không phải phá hủy mô hình huấn luyện mà để thu thập thông tin nhạy cảm.
Thêm vào đó, có nhiều loại tấn công xảy ra trong một hoặc cả hai giai đoạn huấn luyện và suy luận. Chúng bao gồm tấn công điểm neo, tấn công mô phỏng, trích xuất mô hình, tìm đường dẫn....
Mặc dù, các kiểu tấn công mới có thể xuất hiện khi học máy đang trở nên phổ biến, nhưng việc hiểu những lỗ hổng và các chiến thuật phòng chống cơ bản là bước đầu để chống lại các kiểu tấn công này.
Quang Minh
(Theo Security Intelligence)
08:00 | 04/04/2019
08:00 | 04/12/2020
15:00 | 28/07/2020
17:00 | 19/11/2020
17:00 | 02/07/2020
09:00 | 14/08/2020
09:00 | 02/02/2018
14:00 | 23/11/2017
08:00 | 06/11/2023
Khi 5G ngày càng phổ biến và được nhiều doanh nghiệp sử dụng cho truyền tải không dây, một câu hỏi quan trọng được đặt ra đó là: “Ai chịu trách nhiệm đảm bảo bảo mật cho 5G?”. Việc triển khai 5G bảo mật bao gồm nhiều khía cạnh và trách nhiệm, nó sẽ là trách nhiệm chung của cả các nhà cung cấp dịch vụ và các doanh nghiệp triển khai.
13:00 | 30/05/2023
Mặc dù mạng 5G sẽ mang lại nhiều lợi ích cho xã hội và người dân, nhưng 5G cũng làm tăng thêm những rủi ro mới. Bảo mật 5G là vấn đề chung mà thế giới đang phải đối mặt, do đó cần tăng cường nghiên cứu, học hỏi kinh nghiệm của các nước để làm phong phú hơn kịch bản ứng phó của quốc gia mình.
12:00 | 16/03/2023
Metaverse (vũ trụ ảo) là một mạng lưới rộng lớn gồm các thế giới ảo 3D đang được phát triển mà mọi người có thể tương tác bằng cách sử dụng thực tế ảo (VR), hay thực tế tăng cường (AR). Công nghệ này hứa hẹn mang lại sự trải nghiệm mới mẻ, thú vị cho người dùng cũng như mang đến những cơ hội kinh doanh cho các doanh nghiệp trong việc chuyển đổi cách thức hoạt động. Tuy nhiên, bên cạnh những lợi ích thì Metaverse cũng đặt ra những thách thức và nguy cơ về vấn đề bảo mật trong không gian kỹ thuật số này.
09:00 | 09/03/2023
D2D (Device-to-Device) là phương tiện liên lạc trực tiếp giữa các thiết bị mà không qua nút trung gian, nó giúp mở rộng phạm vi phủ sóng di động và tăng cường tái sử dụng tần số vô tuyến trong mạng 5G [1]. Đồng thời, D2D còn là công nghệ lõi của liên lạc giữa thiết bị với vạn vật IoT. Tuy nhiên, truyền thông D2D trong mạng 5G là kiểu mạng thông tin di động có nhiều thách thức bao gồm ẩn danh, nghe lén, đánh cắp quyền riêng tư, tấn công tự do… Những thách thức này sẽ khó giảm thiểu hơn do tính chất hạn chế tài nguyên của các thiết bị IoT. Do đó, việc sử dụng mật mã hạng nhẹ vào bảo mật hệ thống D2D nhằm đáp ứng yêu cầu về năng lượng tiêu thụ, tài nguyên bộ nhớ, tốc độ thực thi bảo mật xác thực trong 5G IoT là đặc biệt quan trọng. Bài báo đi phân tích các bước trong mô hình bảo mật D2D cho mạng 5G IoT. Từ đó, đề xuất thuật toán có thể sử dụng để bảo mật liên lạc D2D cho các thiết bị 5G IoT.
Microsoft đã thông báo rằng người dùng Windows hiện có thể đăng nhập vào tài khoản khách hàng (consumer accounts) của họ bằng Passkey, cho phép người dùng xác thực bằng các phương pháp không cần mật khẩu như Windows Hello, khóa bảo mật FIDO2, dữ liệu sinh trắc học (quét khuôn mặt hoặc dấu vân tay) hoặc mã PIN thiết bị.
10:00 | 08/05/2024
Sự phổ biến của các giải pháp truyền tệp an toàn là minh chứng cho nhu cầu của các tổ chức trong việc bảo vệ dữ liệu của họ tránh bị truy cập trái phép. Các giải pháp truyền tệp an toàn cho phép các tổ chức bảo vệ tính toàn vẹn, bí mật và sẵn sàng cho dữ liệu khi truyền tệp, cả nội bộ và bên ngoài với khách hàng và đối tác. Các giải pháp truyền tệp an toàn cũng có thể được sử dụng cùng với các biện pháp bảo mật khác như tường lửa, hệ thống phát hiện xâm nhập (IDS), phần mềm chống virus và công nghệ mã hóa như mạng riêng ảo (VPN). Bài báo sẽ thông tin tới độc giả những xu hướng mới nổi về chia sẻ tệp an toàn năm 2024, từ các công nghệ, giải pháp nhằm nâng cao khả năng bảo vệ dữ liệu trước các mối đe dọa tiềm ẩn.
08:00 | 07/05/2024