OpenAI ra mắt mô hình AI chuyên biệt cho an ninh mạng: Liệu đã đủ để ngăn chặn các mối đe dọa?

Max Justicz, CTO của startup Charge Robotics, gần đây đã chứng minh sức mạnh đáng kinh ngạc của AI trong an ninh mạng khi sử dụng mô hình GPT 5.6 Sol để phát hiện một lỗ hổng nghiêm trọng trên Ubuntu. Chỉ với việc cung cấp mã nguồn và yêu cầu AI tìm kiếm các lỗi tương tự hoặc nghiêm trọng hơn những lỗi đã biết, hệ thống đã trả về kết quả chỉ sau hai giờ đồng hồ — một kỳ tích mà con người khó có thể thực hiện nhanh chóng.

Sự kiện này gióng lên hồi chuông cảnh báo về việc các mô hình AI đang hạ thấp rào cản kỹ thuật cho cả những hacker không chuyên. Justicz nhận định rằng chúng ta mới chỉ thấy phần nổi của tảng băng chìm, và trong vài tháng tới, thế giới có thể chứng kiến hàng loạt lỗ hổng phức tạp bị khai thác thông qua sự hỗ trợ của AI.

OpenAI phản ứng với ChatGPT Cyber

Nhận thấy xu hướng này, OpenAI đã công bố ChatGPT Cyber, một mô hình được tối ưu hóa cho mục đích bảo mật, dành riêng cho nhóm người dùng cao cấp trong chương trình Daybreak Red. Trước đó, mô hình này đã được thử nghiệm để quét và đề xuất bản vá cho 948 vấn đề tiềm ẩn trong nhân Linux, cũng như phát hiện 81 lỗ hổng mới trên trình duyệt Firefox.

OpenAI cam kết mở rộng chương trình Daybreak nhằm hỗ trợ các nhà nghiên cứu độc lập và những người duy trì dự án mã nguồn mở. Công ty cũng công bố sáng kiến trị giá 1 tỷ USD để hỗ trợ các chuyên gia bảo mật làm việc trong các lĩnh vực hạ tầng trọng yếu như lưới điện và hệ thống nước.

Thách thức về nguồn lực và rào cản

Tuy nhiên, chương trình Daybreak vẫn đối mặt với nhiều luồng ý kiến trái chiều. Một số chuyên gia cho rằng OpenAI đã bắt đầu hạn chế (nerf) khả năng của các mô hình này để ngăn chặn kẻ xấu, nhưng điều này vô tình gây khó khăn cho chính các nhà nghiên cứu bảo mật chân chính. Trong khi các chuyên gia bị giới hạn bởi các guardrails, những kẻ tấn công vẫn có thể sử dụng các mô hình mã nguồn mở (open-weight) không bị kiểm soát.

Một vấn đề khác là sự chênh lệch trong phân bổ nguồn lực. Dù OpenAI khẳng định đang dành một lượng lớn tài nguyên tính toán để tìm kiếm và vá lỗi miễn phí cho mã nguồn mở, nhưng chi phí cho các dự án này vẫn còn rất nhỏ so với những khoản đầu tư vào các lĩnh vực khác như động lực học chất lưu. Với sự phát triển thần tốc của AI, các chuyên gia cảnh báo rằng thời gian để bảo vệ hạ tầng số đang dần thu hẹp, đòi hỏi sự khẩn trương hơn từ các phòng thí nghiệm AI hàng đầu.

Nguồn tham khảo: TechCrunch