Quay lại

Machine Learning và AI - Bảo vệ email hiệu quả trước các mối đe dọa tinh vi

Cập Nhật Lần Cuối: 24/05/2024

Machine Learning và AI - Bảo vệ email hiệu quả trước các mối đe dọa tinh vi

Machine Learning (Máy học) và AI (Trí tuệ nhân tạo) đang trở thành những công nghệ đắc lực trong việc bảo vệ email doanh nghiệp. Bài viết này sẽ cung cấp thông tin về cách thức công nghệ Machine Learning và công nghệ AI ngăn chặn cũng như ứng phó với các dạng tấn công email ngày càng tinh vi và ồ ạt trong thời gian gần đây.

Tổng quan xu hướng tấn công email trong năm 2023

Theo báo cáo mới nhất của Allianz Global Corporate & Specialty (AGCS), năm 2023 chứng kiến một sự gia tăng đáng kể về thiệt hại từ tấn công email, ước tính lên đến 30 tỷ USD, tăng 10% so với năm 2022, con số cao nhất từ trước đến nay. Đồng thời, theo báo cáo của Proofpoint, cũng trong năm 2023, số lượng cuộc tấn công email đã tăng lên khoảng 3,1 tỷ, tăng 15% so với năm 2022, trong khi tỷ lệ thành công của những cuộc tấn công này, theo báo cáo của Verizon, đạt 23%, tăng 5% so với năm trước. Các số liệu này đặt ra một cảnh báo nghiêm trọng về nguy cơ mà doanh nghiệp đang phải đối mặt từ các cuộc tấn công email.

Còn theo báo cáo của Công ty Cổ Phần VNETWORK - đơn vị cung cấp giải pháp bảo mật email toàn diện EG-Platform, nhấn mạnh xu hướng tấn công email ngày càng phức tạp và khó lường, đặc biệt là đối với những doanh nghiệp chưa chú ý đến việc tăng cường bảo mật email cả ở chiều nhận và chiều gửi.

VNETWORK-speech-ICT23-Vie.png

Báo cáo thực trạng tấn công email được VNETWORK ghi nhận (tính đến tháng 6 năm 2023)

Tại thị trường Việt Nam, theo báo cáo của VNETWORK, tính đến tháng 6 năm 2023, đã có khoảng hơn 50.000 email chứa virus hoặc lừa đảo trong 184.245 email được hệ thống ghi nhận, tương đương với tỷ lệ 27,13%. So sánh với mức trung bình toàn cầu, tỉ lệ tấn công email tại Việt Nam cao gấp 87 lần, thể hiện rõ mức độ đe dọa an ninh thông tin đặc biệt nghiệm trọng mà doanh nghiệp tại thị trường này đang phải đối mặt và vẫn chưa có dấu hiệu suy giảm. Điều này thể hiện sự cấp thiết của việc áp dụng các biện pháp bảo mật email cho doanh nghiệp trước những mối đe dọa ngày càng phức tạp và tinh vi.

Các hình thức tấn công email phổ biến trong năm 2023

Tấn công lừa đảo tinh vi

Tấn công lừa đảo qua email ngày càng trở nên tinh vi hơn với sự thay đổi và phát triển chiến thuật liên tục của tội phạm mạng. Trước đây, các cuộc tấn công thường sử dụng chủ đề và nội dung chung chung, dễ nhận biết. Nhưng hiện nay đã xuất hiện của các kỹ thuật lừa đảo tinh vi hơn, cá nhân hóa tối đa cho từng nạn nhân.

Chiến lược tinh vi là việc sử dụng thông tin cá nhân được thu thập từ các nguồn công khai như mạng xã hội,... Thông tin này sau đó được sử dụng để tạo ra các email lừa đảo giả mạo đồng nghiệp hoặc cấp trên, làm tăng độ thuyết phục và dễ làm nạn nhân tin tưởng.

Hơn nữa, tội phạm mạng còn sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để tạo ra các email lừa đảo giống với thông điệp thực tế. Công cụ này có khả năng mô phỏng cảm xúc và phong cách viết của người gửi thật, đồng thời có thể tránh được các hệ thống bảo mật email thông thường.

Tấn công sử dụng lỗ hổng Zero-day

Tấn công sử dụng lỗ hổng Zero-day đại diện cho một mức độ đe dọa cao trong lĩnh vực bảo mật thông tin. Đây là những lỗ hổng bảo mật mà nhà sản xuất phần mềm chưa có thông tin trước về chúng, tạo điều kiện thuận lợi cho các tội phạm mạng thực hiện tấn công không bị phát hiện. Các cuộc tấn công này thường sử dụng email lừa đảo để triển khai phần mềm độc hại, tận dụng sự tin tưởng của người dùng mà không đòi hỏi sự tương tác của họ.

Đối mặt với mối đe dọa này, duy trì cập nhật an toàn cho phần mềm và hệ điều hành trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Các tổ chức cần thường xuyên kiểm tra và cập nhật hệ thống bảo mật để đối phó với nguy cơ tiềm ẩn từ những lỗ hổng bảo mật chưa được biết đến.

Tấn công sử dụng mã độc tống tiền

Tấn công sử dụng mã độc tống tiền là một trong những mối đe dọa nguy hiểm nhất trong lĩnh vực an ninh mạng ngày nay. Kẻ tấn công thường sử dụng email lừa đảo để triển khai mã độc tống tiền trên máy tính của nạn nhân. Mã độc tống tiền sau đó mã hóa dữ liệu của nạn nhân và yêu cầu thanh toán tiền chuộc để giải mã.

Để ngăn chặn tấn công này, người dùng cần duy trì biện pháp an ninh mạng mạnh mẽ, bao gồm sử dụng phần mềm chống virus, cập nhật hệ điều hành và ứng dụng, và thực hiện sao lưu định kỳ dữ liệu quan trọng. Ngoài ra, việc tăng cường nhận thức và giáo dục về cách phòng ngừa cũng đóng vai trò quan trọng trong việc bảo vệ an ninh mạng cá nhân và tổ chức.

Tấn công lợi dụng cảm xúc và tâm lý

Kẻ tấn công lợi dụng cảm xúc và tâm lý của nạn nhân để lấy thông tin nhạy cảm qua email lừa đảo. Chúng gây lo lắng hoặc sợ hãi cho nạn nhân để bắt họ tiết lộ thông tin cá nhân quan trọng.

Kẻ tấn công chọn chủ đề và nội dung email để ảnh hưởng tâm lý nạn nhân. Thông điệp có thể giả mạo sự cố bảo mật hoặc yêu cầu khẩn cấp liên quan đến tài khoản cá nhân. Khi nạn nhân lo lắng hoặc sợ hãi, họ dễ mất kiểm soát và dễ bị lừa.

Để ngăn chặn các cuộc tấn công xã hội, người dùng cần cảnh báo và nhận thức về kỹ thuật lừa đảo. Đồng thời, việc đào tạo nhân viên về cách nhận diện và phản ứng trước các tình huống đáng ngờ cũng là yếu tố quan trọng trong tăng cường an ninh mạng tổ chức.

Dự đoán xu hướng tấn công email trong năm 2024

Trải qua những tiến triển đáng kể trong lĩnh vực công nghệ, năm 2024 được các chuyên gia dự đoán sẽ chứng kiến sự gia tăng về tính phức tạp và tinh vi của các mối đe dọa tấn công email. Tội phạm tấn công email ngày càng nâng cao kỹ thuật, tận dụng những xu hướng và thủ thuật mới để thách thức các biện pháp bảo mật email hiện đại. Trong bối cảnh này, việc chủ động nâng cao khả năng nhận diện và phòng ngừa trở nên quan trọng hơn bao giờ hết.

Tấn công sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI)

Trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng trở thành công cụ mạnh mẽ trong các cuộc tấn công email. Theo báo cáo mới nhất từ CISA, năm 2023 đã chứng kiến sự gia tăng đáng kể về việc sử dụng AI trong 67% các cuộc tấn công email. Việc tích hợp AI giúp tạo ra các thông điệp lừa đảo khó phân biệt với các email chính thức, đồng thời còn được sử dụng để đánh lừa hệ thống bảo mật email thông qua tận dụng lỗ hổng bảo mật.

Tấn công nhắm vào các chuỗi cung ứng

Kẻ tấn công có thể giả mạo thông báo chính thức, đặt vấn đề thanh toán hoặc yêu cầu thông tin quan trọng. Bên cạnh đó, tấn công BEC, sử dụng phương tiện truyền thông xã hội, và tấn công lừa đảo qua thiết bị di động, sử dụng kỹ thuật lừa đảo (phishing) để đánh cắp thông tin cá nhân hoặc tài chính của người dùng điện thoại di động, sẽ chuyển biến khó lường nhờ tận dụng nguồn thông tin đánh cắp để tạo email đáng tin cậy. Các thông điệp có thể liên quan đến sự kiện cá nhân, chiến dịch quảng cáo hoặc tin nhắn SMS giả mạo. Xu hướng tăng cường tấn công mục tiêu cá nhân sẽ sử dụng thông tin từ mạng xã hội, tạo tình huống đa chiều, tăng độ khó khăn trong phòng ngừa và đối phó.

Cách thức Machine Learning và AI ngăn chặn và ứng phó với các dạng tấn công email mới

Phát hiện mẫu

Áp dụng Máy Học (Machine Learning) và Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) trong phát hiện mẫu là chiến lược hiệu quả để đối phó với email lừa đảo. Hệ thống được đào tạo dựa trên dữ liệu chứa mẫu lừa đảo đã biết, giúp tự động hóa quá trình phân tích các đặc điểm và mô hình của email.

Khi gặp email mới, hệ thống sử dụng mô hình đã học để đánh giá và kích hoạt cảnh báo nếu phát hiện tương tự với mẫu lừa đảo đã biết. Phương pháp này cải thiện độ chính xác và hiệu suất, đồng thời giúp hệ thống thích nghi nhanh chóng với môi trường tấn công mới và phức tạp. Tích hợp Machine Learning và AI là giải pháp hiệu quả để đối phó với mối đe dọa tiên tiến trong an ninh mạng.

Phát hiện hành vi

Phân tích hành vi thông qua Machine Learning và AI là một phương pháp tiên tiến để đối phó với các đe dọa từ hoạt động người dùng. Các mô hình Machine Learning có khả năng xác định thay đổi không bình thường trong hành vi, như kiểm tra và phân tích các email từ địa chỉ mới và không quen thuộc. Điều này giúp ngăn chặn nguy cơ tấn công sớm, thông báo nhanh chóng để quản trị viên và người dùng đưa ra biện pháp phòng ngừa.

Sự linh hoạt và khả năng tự học của hệ thống Machine Learning và AI là yếu tố quan trọng trong việc củng cố khả năng dự đoán và phòng ngừa trong môi trường an ninh mạng. Phương pháp này không chỉ giúp ngăn chặn các mối đe dọa ngay từ khi chúng xuất hiện mà còn làm tăng cường hiệu suất của chiến lược an ninh dựa trên phân tích hành vi người dùng.

Cách thức hoạt động của Machine Learning và AI khi có tấn công

Khi xảy ra một cuộc tấn công mới, hệ thống Machine Learning và AI thực hiện quy trình như sau:

Bước 1: Hệ thống được đào tạo trên một tập dữ liệu chứa các mẫu email lừa đảo đã biết, bao gồm các chủ đề, nội dung và địa chỉ email người gửi phổ biến.

Bước 2: Khi một email mới xuất hiện, hệ thống sử dụng các mô hình máy học đã học để phân tích và xác định xem email có đặc điểm giống với các mẫu lừa đảo đã biết hay không.

Bước 3: Nếu email mới được xác định có các đặc điểm tương tự với các mẫu lừa đảo đã biết, hệ thống sẽ thực hiện ngăn chặn và cảnh báo người dùng. Cảnh báo có thể hiển thị dưới dạng thông báo trong trình duyệt web hoặc thông qua một email gửi đến hộp thư đến của người dùng.

Ví dụ, nếu email mới có chủ đề "Thông báo về tài khoản của bạn," hệ thống Machine Learning và AI sẽ phát hiện và cảnh báo người dùng không mở email đó, giúp ngăn chặn các cuộc tấn công lừa đảo một cách hiệu quả.

Nền tảng EG-Platform - Giải pháp bảo mật email toàn diện trước các cuộc tấn công mới nhờ tích hợp công nghệ Machine Learning và AI

Việc tích hợp công nghệ Machine Learning và AI vào nền tảng EG-Platform mang lại nhiều lợi ích quan trọng cho doanh nghiệp như sau:

Nâng cao hiệu quả phát hiện tấn công mới: Các công nghệ Machine Learning và AI thuộc EG-Platform không chỉ giúp doanh nghiệp nhận biết mà còn học hỏi và thích ứng với các mô hình tấn công mạng mới. Điều này giúp tăng cường khả năng đối phó với các mối đe dọa mới nhất, đảm bảo một môi trường an toàn và bảo mật.

Tự động phát hiện tấn công mạng: Công nghệ Machine Learning và AI không chỉ đơn giản là công cụ phát hiện mà còn giúp tự động hóa quá trình này. Việc tự động hóa giúp giảm bớt gánh nặng cho nhân sự, cho phép họ tập trung vào các nhiệm vụ phức tạp hơn trong quá trình đối phó với mối đe dọa mạng.

Tăng cường khả năng thích ứng với các thay đổi: Công nghệ Machine Learning và AI trên EG-Platform có khả năng linh hoạt, có thể được cập nhật để phản ánh các biến động và thay đổi trong các chiến lược tấn công mạng. Sự linh hoạt này giúp doanh nghiệp duy trì sự an toàn trước những mối đe dọa ngày càng phức tạp và đa dạng.

Hơn thế nữa, sức mạnh của EG-Platform còn tích hợp một bộ 3 màn lọc tấn công email chuyên sâu:

màn lọc email Bộ 3 màn lọc email của EG-Platform

Spamguard: Sử dụng Machine Learning để nhận diện và chặn các email rác thông qua việc phân tích chủ đề, nội dung, và địa chỉ email người gửi. Mô hình này giúp người dùng tránh những thông điệp không mong muốn và giảm gánh nặng của email rác trên hộp thư.

Receive Guard: Được xây dựng trên công nghệ Machine Learning, Receive Guard tập trung vào phát hiện các cuộc tấn công mạng thông qua email. Hệ thống này có khả năng nhận biết các dấu hiệu của lừa đảo, lỗ hổng Zero-day, mã độc tống tiền, từ đó giúp bảo vệ doanh nghiệp khỏi những mối đe dọa tiềm ẩn.

Send Guard: Ứng dụng Machine Learning để phát hiện các email chứa phần mềm độc hại hoặc nội dung vi phạm pháp luật. Bằng cách phân tích hash của tệp đính kèm, nội dung của email, Send Guard đảm bảo rằng bất kỳ thông điệp nào có khả năng gây hại cho doanh nghiệp đều bị ngăn chặn và cảnh báo người dùng.

Tổng kết, việc tích hợp Machine Learning và AI vào EG-Platform là một bước tiến quan trọng trong bảo mật email, mang lại sự linh hoạt và hiệu quả cao trong việc ứng phó với mối đe dọa email hiện đại.

Nền tảng EG-Platform, một sản phẩm của VNETWORK, là giải pháp bảo mật email toàn diện, đảm bảo tính kịp thời và hiệu quả trong việc bảo vệ doanh nghiệp khỏi những cuộc tấn công email tinh vi. Quý khách hàng có thể liên hệ trực tiếp qua hotline (028) 7306 8789 hoặc email: contact@vnetwork để được tư vấn chi tiết.

Sitemap HTML