Tại một hội nghị lãnh đạo công nghệ thông tin và an toàn thông tin mới đây, ông Nguyễn Sơn Hải, Giám đốc Viettel Cyber Security, dẫn báo cáo mới nhất Global Threat Report 2025 của CrowdStrike, cho biết các nhóm tội phạm mạng (eCrime) đang gia tăng sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và tự động hóa để đẩy nhanh tốc độ tấn công, đặc biệt trong giai đoạn breakout – thời điểm tin tặc bắt đầu di chuyển ngang trong hệ thống sau khi xâm nhập.
Theo báo cáo, trong năm 2024, thời gian breakout trung bình của các cuộc tấn công eCrime đã giảm xuống còn 48 phút, cho thấy mức độ tinh vi và nguy hiểm ngày càng cao. Đáng chú ý, thời gian breakout nhanh nhất được ghi nhận chỉ là 51 giây, khiến khả năng phản ứng của các tổ chức bị rút ngắn nghiêm trọng.
Nhiều nhóm hacker hiện đã tự động hóa toàn bộ chuỗi tấn công, từ điều chỉnh mã độc theo từng mục tiêu, khai thác lỗ hổng hệ thống, cho tới né tránh các giải pháp bảo mật truyền thống.
“Chúng ta đang chứng kiến một cuộc chơi bất đối xứng kéo dài, nơi kẻ tấn công luôn chiếm lợi thế,” ông Nguyễn Sơn Hải nói, và cho rằng sự xuất hiện của trí tuệ nhân tạo (AI) khiến công cụ tấn công dễ phát triển, tốc độ tự động hóa cao, trong khi hệ thống phòng thủ lại bị phân mảnh và thiếu tầm nhìn tổng thể.
Thực tế, nhiều tổ chức vẫn đang vận hành hệ thống thủ công, phân tán, sử dụng hạ tầng từ nhiều nhà cung cấp với dashboard riêng lẻ, dẫn đến thiếu cái nhìn toàn diện về rủi ro an ninh mạng.
Trong lĩnh vực tài chính ngân hàng, ông Nguyễn Công Thương, Phó Giám đốc khối dữ liệu và trí tuệ nhân tạo của ngân hàng VietinBank, cho biết trong quản trị rủi ro, AI đóng vai trò phát hiện sớm các dấu hiệu bất thường, cảnh báo rủi ro tín dụng, ngăn chặn gian lận nội bộ; hay AI giúp dự báo thanh khoản thị trường, tối ưu danh mục đầu tư và điều phối tiền mặt tại ATM/PGD, qua đó giảm lãng phí và nâng cao hiệu quả vận hành…
Tuy nhiên, theo ông Thương, AI không chỉ mang lại cơ hội, mà còn kéo theo nhiều rủi ro, như nguy cơ rò rỉ dữ liệu tại cả đầu vào và đầu ra, lạm dụng AI vượt quyền hạn, và hiện tượng “Shadow AI” – khi các mô hình AI được sử dụng mà không qua kiểm duyệt đang trở thành mối lo ngại đáng kể.
Ngoài ra, các cuộc tấn công qua API và pipeline, cũng như sự xuất hiện của Agentic AI – AI có khả năng tự hành động – đang mở ra những thách thức mới trong kiểm soát và quản trị hệ thống.
Ngay cả khi tất cả hệ thống đều có phòng thủ, chỉ một lỗ hổng nhỏ cũng có thể tạo điều kiện cho hacker khai thác. Khi hệ thống ngân hàng số mở rộng kết nối, tích hợp nhiều dịch vụ song song với đó, các hình thức tấn công bề mặt (surface attack) ngày càng rộng.
Do đó, theo ông Đức, giải pháp là cần phân loại dữ liệu rõ ràng đâu là dữ liệu nhạy cảm cần bảo mật tuyệt đối, đâu là dữ liệu có thể chia sẻ. Đồng thời, thiết lập bộ quy tắc sử dụng AI, đào tạo nội bộ để nâng cao nhận thức, tránh lạm dụng các công cụ AI bên ngoài để không bị lọt dữ liệu.
“Việc ứng dụng AI không chỉ đơn thuần là xu thế, mà là tất yếu để thay đổi cách thức doanh nghiệp vận hành, giám sát và phản ứng với các mối đe dọa. Với sự xuất hiện của AI, chúng ta không thể tiếp tục làm an ninh mạng theo cách cũ”, ông Nguyễn Sơn Hải khẳng định.




Với doanh nghiệp công nghệ cao, doanh nghiệp công nghệ chiến lược hoặc các dự án thuộc diện được hưởng ưu đãi, hỗ trợ đầu tư đặc biệt, Bộ Khoa học và Công nghệ đang đề xuất cơ chế đơn giản hóa thủ tục khi nhập khẩu dây chuyền công nghệ đã qua sử dụng…
Trong bối cảnh AI tạo sinh có thể nhanh chóng cung cấp câu trả lời cho hầu hết mọi vấn đề, vai trò của trường đại học đang được đặt trước một câu hỏi mới: Nếu máy móc có thể cung cấp kiến thức, nhà trường sẽ mang lại giá trị gì cho người học...
Đặt mục tiêu đưa kinh tế số chiếm 30% GRDP trong năm 2026 và 40% vào năm 2030, TP. Hồ Chí Minh định hướng hình thành sàn giao dịch dữ liệu, ít nhất hai trung tâm dữ liệu và hai khu công nghệ số tập trung...
Singapore là đối tác có nhiều thế mạnh và kinh nghiệm mà Đà Nẵng mong muốn tăng cường hợp tác, đặc biệt trong các lĩnh vực giáo dục và đào tạo, đầu tư, công nghệ, chuyển đổi số, công nghệ xanh và phát triển bền vững...
Học máy, một nhánh của AI, đang được ứng dụng để giúp các thiết bị phát âm tự nhiên như giọng con người. Thông qua việc học từ rất nhiều bản ghi âm, các hệ thống hiện thậm chí có thể học cách một người lấy hơi, hoặc nhịp điệu lúc họ bật cười,...
Chiều 11/8, Tạp chí Kinh tế Việt Nam/VnEconomy đã tổ chức Diễn đàn: “Hoàn thiện chính sách tạo lợi thế cạnh tranh thúc đẩy phát triển năng lượng”.
Trong nhiều năm, khi nói đến tăng trưởng kinh tế, Việt Nam thường đặt trọng tâm vào ba động lực truyền thống: xuất khẩu, đầu tư và tiêu dùng. Tuy nhiên, trong bối cảnh cạnh tranh toàn cầu ngày càng gay gắt, dư địa tăng trưởng của các động lực cũ đang dần thu hẹp, buộc Việt Nam phải tìm kiếm những ngành kinh tế có giá trị gia tăng cao hơn, ít phụ thuộc vào tài nguyên và có khả năng tạo ra nguồn thu ngoại tệ bền vững.