Mô hình AI có thể tự lập kế hoạch và thực hiện tấn công mạng phức tạp vào hệ thống

Trong một bước đột phá quan trọng, các nhà nghiên cứu tại Đại học Carnegie Mellon, hợp tác với Anthropic, đã chứng minh rằng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) có khả năng độc lập lập kế hoạch và thực hiện các cuộc tấn công mạng phức tạp vào hệ thống mạng của doanh nghiệp.

Phát hiện đáng lo ngại này nhấn mạnh sự cần thiết phải đánh giá lại các chiến lược an ninh mạng trong tương lai để đối phó với những cuộc tấn công mạng tinh vi do AI điều khiển.

Một nghiên cứu do Brian Singer, nghiên cứu sinh tiến sĩ ngành kỹ thuật điện và máy tính tại Đại học Carnegie Mellon, dẫn đầu, đã tiết lộ rằng các LLMs có thể mô phỏng các hành vi xâm nhập mạng tương tự đáng kể với các cuộc tấn công trong thế giới thực, khi được trang bị khả năng lập kế hoạch cấp cao và các khuôn khổ tác nhân chuyên biệt.

Trong nghiên cứu, các LLMs đã quản lý để xâm nhập mạng lưới doanh nghiệp, xác định các lỗ hổng và thực hiện các cuộc tấn công đa bước mà không cần sự can thiệp của con người. Nghiên cứu này chứng minh rằng các mô hình AI tiên tiến không chỉ có khả năng thực hiện các tác vụ cơ bản mà còn có thể tự động đưa ra quyết định và thích ứng với môi trường mạng động.

Điều này tạo ra cả những rủi ro đáng kể và cơ hội tiềm năng cho an ninh mạng. Một mặt, các tác nhân độc hại có thể khai thác các công nghệ như vậy để tự động hóa và mở rộng quy mô các cuộc tấn công của họ. Mặt khác, các công ty và nhà nghiên cứu bảo mật có thể tận dụng LLMs để phát triển và thử nghiệm các biện pháp an ninh mạng, ví dụ bằng cách mô phỏng các cuộc tấn công để chủ động xác định các lỗ hổng.

Các phát hiện của nghiên cứu được trình bày chi tiết trên website nghiên cứu của Anthropic và một bản tiền in của bài báo cũng có sẵn trên arXiv. Những ấn phẩm này cung cấp cái nhìn sâu sắc có giá trị về phương pháp luận và ý nghĩa của nghiên cứu đột phá và đầy thách thức này trong lĩnh vực tấn công mạng bằng AI.