Vào lúc 2:17 sáng, một cảnh báo bảo mật xuất hiện trong trò chuyện của bạn. Rồi một cảnh báo khác; đến sáng, có hàng trăm cảnh báo. Trong khi một số cảnh báo quan trọng, phần lớn không đáng kể.
Đó là thực tế đối với hầu hết các startup an ninh mạng. Bạn được kỳ vọng phải bảo vệ khỏi các mối đe dọa cấp doanh nghiệp với một nhóm nhỏ, thời gian giới hạn và các công cụ không được thiết kế để đối phó với cách thức tấn công hiện nay.
Hướng dẫn này sẽ hướng dẫn bạn cách lựa chọn bộ công cụ an ninh mạng AI phù hợp với mô hình đe dọa, kích thước nhóm và lộ trình phát triển của startup. Bạn sẽ tìm hiểu về các thành phần cốt lõi như đường ống dữ liệu và khung máy học, cách đánh giá giữa các nền tảng mã nguồn mở và thương mại, cũng như cách tránh các sai lầm phổ biến.
Chúng ta cũng sẽ tìm hiểu tại sao ClickUp, không gian làm việc AI tích hợp đầu tiên trên thế giới, là công cụ không thể thiếu trong hệ thống của bạn! 🌟
Hệ thống an ninh mạng AI là gì?
Hệ thống an ninh mạng AI là sự kết hợp nhiều lớp của các công cụ, khung công tác và hạ tầng, cho phép phát hiện, phản ứng và phòng ngừa các mối đe dọa dựa trên trí tuệ nhân tạo.
Hãy xem nó như một hệ thống hoàn chỉnh, từ thu thập dữ liệu đến thực thi hành động, cho phép các công cụ bảo mật của bạn học hỏi và thích ứng. Nó thường bao gồm các đường ống dữ liệu cho dữ liệu telemetry bảo mật, các mô hình học máy (ML) được đào tạo trên các mẫu đe dọa, hạ tầng triển khai và hệ thống giám sát.
Điều quan trọng là phải hiểu sự khác biệt giữa việc tích hợp AI vào các công cụ bảo mật cũ và việc xây dựng từ đầu với các giải pháp AI bản địa. Các công cụ AI bản địa sử dụng machine learning làm lõi, trong khi các hệ thống cũ được tăng cường AI chỉ thêm các tính năng machine learning vào các kiến trúc dựa trên quy tắc cũ.
Hệ thống phù hợp cho startup của bạn sẽ phụ thuộc mạnh mẽ vào mô hình đe dọa cụ thể của bạn, chuyên môn của nhóm và kế hoạch phát triển của bạn.
🧠 Thông tin thú vị: Được tạo ra vào năm 1971 bởi Bob Thomas tại BNN Technologies, chương trình ‘Creeper’ được coi là virus máy tính hoặc worm đầu tiên, được thiết kế như một chương trình tự nhân bản thử nghiệm. Nó di chuyển giữa các máy tính DEC PDP-10, hiển thị thông điệp: “Tôi là Creeper, hãy bắt tôi nếu bạn có thể!”
Tại sao các startup an ninh mạng cần AI trong hệ thống công nghệ của họ?
Với tư cách là một startup bảo mật, bạn đang đối mặt với các mối đe dọa cấp doanh nghiệp với nguồn lực hạn chế, và nhóm của bạn có thể đang bị ngập trong các cảnh báo từ các công cụ truyền thống. Các công cụ bảo mật dựa trên quy tắc đơn giản không thể theo kịp tốc độ của các cuộc tấn công hiện đại và yêu cầu điều chỉnh thủ công liên tục mà các nhóm gọn nhẹ không thể duy trì.
Các hệ thống được hỗ trợ bởi AI giúp các nhóm nhỏ quản lý rủi ro an ninh mạng cấp doanh nghiệp bằng cách tự động hóa các công việc thường xuyên.
Dưới đây là lý do tại sao bạn cần AI trong hệ thống công nghệ của mình:
Phát hiện và phản ứng với các mối đe dọa nhanh hơn.
Các mô hình AI giúp giảm đáng kể thời gian từ khi xảy ra xâm nhập đến khi phản ứng bằng cách cung cấp:
- Nhận diện mẫu ở quy mô lớn: AI xử lý hàng triệu sự kiện từ mạng và các điểm cuối của bạn để phát hiện các mối đe dọa thực sự bị ẩn trong lượng dữ liệu ồn ào của hoạt động hàng ngày.
- Phân loại tự động hóa: Thay vì xử lý mọi cảnh báo một cách đồng đều, các mô hình AI ưu tiên chúng theo mức độ nghiêm trọng, giúp các nhà phân tích của bạn có thể tập trung ngay lập tức vào những vấn đề quan trọng nhất.
- Học tập liên tục: Các hệ thống tốt nhất cải thiện độ chính xác phát hiện theo thời gian khi đối mặt với các mẫu tấn công mới và đang phát triển, giúp hệ thống phòng thủ của bạn trở nên thông minh hơn mỗi ngày.
⚙️ Bonus: Mẫu Danh mục Rủi ro Bảo mật Mạng
Giảm khối lượng công việc thủ công cho các nhóm gọn nhẹ.
Hầu hết các startup không thể chi trả cho một Trung tâm Hoạt động Bảo mật (SOC) đầy đủ. AI giúp lấp đầy khoảng trống này bằng cách xử lý các công việc lặp đi lặp lại, tốn thời gian khiến các nhà phân tích kiệt sức. Điều này bao gồm phân tích nhật ký định kỳ, điều tra cảnh báo ban đầu và thậm chí là săn lùng mối đe dọa chủ động.
AI trực tiếp giải quyết tình trạng mệt mỏi về bảo mật khi nhóm của bạn bị quá tải bởi các cảnh báo. Bằng cách sử dụng AI để lọc bỏ các cảnh báo sai trước khi chúng đến tay con người, bạn đảm bảo rằng sự chú ý quý giá của nhóm được tập trung vào các mối đe dọa thực sự.
Bảo vệ có khả năng mở rộng khi doanh nghiệp phát triển
Hệ thống bảo mật của bạn cần phát triển cùng với kinh doanh mà không cần thuê thêm chuyên gia phân tích cho mỗi khách hàng mới hoặc dòng sản phẩm mới. Các hệ thống được hỗ trợ bởi AI được thiết kế để xử lý diện tích tấn công ngày càng mở rộng, vì số lượng người dùng và dữ liệu tăng lên đồng nghĩa với việc sử dụng dịch vụ đám mây. Điều này đảo ngược mô hình bảo mật truyền thống, cho phép bạn mở rộng hệ thống phòng thủ một cách hiệu quả.
📮 ClickUp Insight: Trong khi 34% người dùng hoàn toàn tin tưởng vào hệ thống AI, một nhóm lớn hơn một chút (38%) áp dụng phương châm “tin tưởng nhưng kiểm tra”. Một công cụ độc lập không quen thuộc với bối cảnh công việc của bạn thường có nguy cơ cao hơn trong việc tạo ra các phản hồi không chính xác hoặc không thỏa đáng.
Đó là lý do chúng tôi phát triển ClickUp Brain, hệ thống AI kết nối quản lý dự án, quản lý kiến thức và hợp tác trong không gian làm việc của bạn, đồng thời tích hợp các công cụ của bên thứ ba. Nhận phản hồi theo ngữ cảnh mà không cần chuyển đổi và trải nghiệm tăng hiệu suất công việc lên 2–3 lần, giống như các khách hàng của chúng tôi tại Seequent.
Các thành phần chính của hệ thống an ninh mạng AI
Nếu không có cái nhìn rõ ràng về các thành phần cốt lõi của một hệ thống AI, bạn có thể mua một công cụ mạnh mẽ nhưng vô dụng vì thiếu một thành phần quan trọng, như dữ liệu sạch hoặc cách triển khai nó.
Dưới đây là bốn lớp cơ bản hoạt động cùng nhau để tạo thành một hệ thống hoàn chỉnh. 🛠️
1. Lớp quản lý và thu thập dữ liệu
Đây là nền tảng của toàn bộ hoạt động bảo mật AI của bạn. Đây là cách bạn thu thập, làm sạch và tổ chức tất cả dữ liệu bảo mật, hay telemetry, từ khắp tổ chức của bạn để có thể sử dụng cho các mô hình học máy. Nếu dữ liệu của bạn lộn xộn hoặc không đầy đủ, các dự đoán của AI sẽ không đáng tin cậy:
- Nguồn dữ liệu: Tập hợp tất cả dữ liệu từ nhật ký phát hiện và phản ứng tại điểm cuối (EDR), dữ liệu luồng mạng, nhật ký cấu hình đám mây đến sự kiện từ nhà cung cấp danh tính.
- Chuẩn hóa: Chuẩn hóa dữ liệu từ tất cả các công cụ khác nhau của bạn thành một định dạng duy nhất, nhất quán để AI có thể hiểu được.
- Kiến trúc lưu trữ: Chọn hệ thống quản lý dữ liệu, thường là hồ dữ liệu (data lake), có khả năng lưu trữ lượng lớn thông tin đồng thời vẫn cho phép phân tích thời gian thực và tra cứu lịch sử.
- Chính sách lưu trữ dữ liệu: Quyết định thời gian lưu trữ dữ liệu, cân bằng giữa nhu cầu về bối cảnh lịch sử cho việc đào tạo mô hình với chi phí lưu trữ ngày càng tăng.
🚀 Lợi thế của ClickUp: Quản lý cách dữ liệu của bạn được thu thập, chuẩn hóa và lưu trữ trên toàn bộ hệ thống của bạn thông qua tài liệu trong ClickUp Docs.
Ví dụ, startup của bạn thu thập dữ liệu telemetry từ các công cụ EDR, nhật ký đám mây và nhà cung cấp danh tính. Một tài liệu ClickUp trung tâm xác định chính xác các nguồn dữ liệu được thu thập, cách các trường dữ liệu được chuẩn hóa, mô hình lược đồ mong đợi và thời gian lưu trữ cho từng loại dữ liệu. Khi các đường ống dữ liệu thay đổi, các cập nhật này được phản ánh ngay lập tức và liên kết với các kỹ sư chịu trách nhiệm.
2. Khung và mô hình học máy
Đây là "trí tuệ" của hệ thống, nơi diễn ra quá trình phát hiện mối đe dọa thực tế. Tại đây, bạn sẽ quyết định sử dụng:
- Mô hình đã được xây dựng sẵn từ nhà cung cấp: Dễ triển khai hơn, nhưng ít tùy chỉnh hơn.
- Mô hình được đào tạo tùy chỉnh: Được tùy chỉnh hoàn hảo cho môi trường của bạn, nhưng yêu cầu chuyên môn sâu về học máy.
Các loại mô hình phổ biến bao gồm học có giám sát (được đào tạo trên các ví dụ có nhãn của các mối đe dọa đã biết) và học không giám sát (rất hiệu quả trong phát hiện bất thường và tìm kiếm các mối đe dọa mà bạn chưa từng gặp trước đây).
⚙️ Bonus: Hiểu rõ sự khác biệt giữa học máy có giám sát và không giám sát để lựa chọn phương án phù hợp hơn.
3. Hạ tầng triển khai và tích hợp
Lớp này tập trung vào việc đưa các mô hình của bạn vào môi trường sản xuất để chúng có thể thực hiện việc cần làm. Đối với các startup, yếu tố quan trọng là tìm ra phương pháp không yêu cầu một nhóm MLOps (Quản lý Học máy) chuyên trách để quản lý. Hãy tìm kiếm:
- Tương thích API: Các công cụ AI của bạn phải có khả năng tương tác với các hệ thống bảo mật hiện có, như Hệ thống Quản lý Thông tin và Sự kiện Bảo mật (SIEM) hoặc Nền tảng Tự động hóa, Điều phối và Phản ứng Bảo mật (SOAR).
- Yêu cầu về độ trễ: Để phát hiện mối đe dọa theo thời gian thực, các mô hình của bạn cần đưa ra quyết định trong vòng vài mili giây.
- Cơ chế cập nhật: Bạn cần một quy trình trơn tru để triển khai các phiên bản mô hình mới và cải tiến vào sản xuất mà không gây gián đoạn dịch vụ.
4. Công cụ giám sát và khả năng quan sát
Lớp này đang theo dõi hiệu suất mô hình để phát hiện các vấn đề như sự thay đổi (drift), nơi độ chính xác của mô hình giảm dần theo thời gian khi các mẫu tấn công thay đổi. Nó cũng cung cấp vòng phản hồi quan trọng cho việc cải tiến liên tục, cho phép các nhà phân tích hành động dựa trên cảnh báo để huấn luyện lại và tinh chỉnh các mô hình. Khả năng quan sát mạnh mẽ giúp bạn có cái nhìn toàn diện về cách các biện pháp phòng thủ AI của bạn đang hoạt động.
🔍 Bạn có biết? Trong một trong những cuộc tấn công mạng được điều khiển bởi AI đầu tiên được công bố công khai, một tác nhân AI đã bị bẻ khóa đã được sử dụng để tự động thực hiện các hành động phức tạp trong một cuộc xâm nhập đa giai đoạn ảnh hưởng đến hàng chục tổ chức.
Các khung công nghệ và công cụ AI hàng đầu cho các startup an ninh mạng
Thị trường tràn ngập các công cụ AI, khiến việc lựa chọn trở nên khó khăn. Bạn có thể rơi vào tình trạng chi tiêu quá mức cho một nền tảng Enterprise không cần thiết hoặc lãng phí hàng tháng trời cho một dự án tự làm mà không bao giờ hoàn thành.
Bối cảnh được chia thành ba nhóm chính để giúp bạn tập trung vào mục tiêu dựa trên ngân sách, nhóm và mục tiêu của mình. 💁
Các tùy chọn mã nguồn mở cho các nhóm có ngân sách hạn chế.
Sử dụng mã nguồn mở mang lại cho bạn quyền kiểm soát và linh hoạt tối đa với chi phí ban đầu thấp nhất, nhưng đi kèm với một số hạn chế. Bạn sẽ phải tự chịu trách nhiệm về việc thiết lập, bảo trì và khắc phục sự cố, điều này đòi hỏi chuyên môn nội bộ đáng kể. Bạn sẽ thực hiện công việc với:
- TensorFlow/PyTorch: Đây là các khung phần mềm hàng đầu để xây dựng các mô hình học máy tùy chỉnh từ đầu, mang lại sự linh hoạt vô song nhưng có đường cong học tập dốc.
- YARA + Phần mở rộng ML: Đây là công cụ mạnh mẽ cho phát hiện phần mềm độc hại dựa trên quy tắc, và có thể được bổ sung bằng phần mở rộng ML để tạo ra các bộ phân loại phức tạp hơn.
- Zeek (trước đây là Bro): Đây là một khung phân tích mạng phổ biến với hệ sinh thái phong phú các plugin, bao gồm cả những plugin dành cho phân tích lưu lượng dựa trên machine learning.
- OpenSearch Security Analytics: Một giải pháp nguồn mở thay thế cho các hệ thống SIEM thương mại, đi kèm với các tính năng tích hợp sẵn cho phát hiện bất thường và phân tích bảo mật dựa trên machine learning.
🧠 Thông tin thú vị: Kiểm tra xâm nhập (Penetration testing) được định nghĩa vào đầu những năm 1970. Phương pháp mô phỏng các cuộc tấn công để phát hiện lỗ hổng đã được chính thức hóa trong báo cáo năm 1972 của James P. Anderson.
Các nền tảng đám mây bản địa cho triển khai nhanh chóng
Đối với các startup muốn phát triển nhanh chóng và tránh quản lý hạ tầng, các nền tảng đám mây bản địa là lựa chọn tuyệt vời. Các dịch vụ này quản lý phần cứng cơ sở và MLOps, giúp nhóm của bạn tập trung vào việc phát triển và triển khai mô hình.
Các nhà cung cấp chính bao gồm AWS, Google Cloud và Microsoft Azure, tất cả đều cung cấp các nền tảng ML được quản lý mạnh mẽ như SageMaker, Vertex AI và Azure ML.
Họ cũng cung cấp các dịch vụ AI chuyên biệt về bảo mật, như AWS GuardDuty và Google Chronicle, mang lại con đường nhanh nhất để phát hiện dựa trên AI. Các yếu tố cần lưu ý chính là sự phụ thuộc vào nhà cung cấp và mô hình định giá dựa trên sử dụng, có thể mở rộng một cách bất ngờ.
🔍 Bạn có biết? Virus Stuxnet vào năm 2010 đã tận dụng bốn lỗ hổng zero-day để làm gián đoạn chương trình hạt nhân của Iran, ảnh hưởng đáng kể đến cách các chính phủ và doanh nghiệp săn lùng và tích trữ các lỗ hổng chưa được biết đến.
Giải pháp AI chuyên biệt cho an ninh mạng
Nếu bạn muốn đạt được giá trị nhanh nhất, các nền tảng thương mại được thiết kế chuyên biệt là lựa chọn tối ưu. Các công cụ này được phát triển riêng cho các trường hợp sử dụng bảo mật, đi kèm với các mô hình đã được huấn luyện sẵn và quy trình làm việc được tối ưu hóa, mặc dù chúng cung cấp ít tùy chỉnh hơn so với phương pháp tự xây dựng.
| Danh mục | Chức năng | Các bên liên quan chính |
| EDR | Phát hiện và phản ứng tại điểm cuối | CrowdStrike, SentinelOne và VMware Carbon Black |
| NDR | Phát hiện và phản ứng mạng | Darktrace, Vectra AI và ExtraHop |
| SOAR | Quản lý, Tự động hóa và Phản ứng Bảo mật (Security Orchestration, Automation & Response) | Splunk SOAR, Palo Alto XSOAR và Swimlane |
Những thách thức bảo mật AI phổ biến mà các startup phải đối mặt
Bạn đã đầu tư vào một công cụ AI mới, nhưng nó không mang lại kết quả như mong đợi. Giờ đây, thay vì giải quyết vấn đề, bạn đang phải đối mặt với những thách thức mới như mệt mỏi do cảnh báo và khó khăn trong tích hợp.
Hiểu rõ những sai lầm phổ biến này từ đầu giúp bạn lập kế hoạch đối phó và tránh những sai lầm tốn kém. 👀
- Chất lượng và tính sẵn có của dữ liệu: Các mô hình chỉ tốt như dữ liệu mà chúng được đào tạo, và nhiều startup thiếu dữ liệu sạch, được gắn nhãn cần thiết để xây dựng các mô hình tùy chỉnh chính xác.
- Mệt mỏi do kết quả dương tính giả: Một hệ thống AI được điều chỉnh kém có thể tạo ra nhiều thông báo không liên quan hơn so với hệ thống truyền thống, khiến nhóm của bạn bị ngập trong các cảnh báo không cần thiết và làm mất đi mục đích ban đầu.
- Khoảng trống kỹ năng: Kỹ năng để xây dựng, triển khai và duy trì các hệ thống học máy (ML) là đắt đỏ và khó tìm, cũng như kiến thức sâu về bảo mật mạng.
- Độ phức tạp tích hợp: Công việc tích hợp công cụ AI mới của bạn với hạ tầng bảo mật hiện có thường mất nhiều thời gian và nỗ lực hơn dự kiến.
- Bảo trì mô hình: AI không phải là giải pháp "cài đặt và quên đi"; các mô hình sẽ suy giảm theo thời gian và cần được theo dõi liên tục, điều chỉnh và đào tạo lại để duy trì hiệu quả.
- Sự lan tràn công cụ : Mỗi công cụ AI mới có thể tạo ra một silo mới trong hoạt động bảo mật của bạn, làm phân mảnh khả năng hiển thị và khiến việc nhìn nhận bức tranh tổng thể trở nên khó khăn hơn.
Những thách thức này nhấn mạnh lý do tại sao sự giám sát của con người có kỹ năng vẫn là yếu tố thiết yếu để hướng dẫn, giải thích và quản lý ngay cả những hệ thống AI phức tạp nhất.
🔍 Bạn có biết? Hơn một nửa số doanh nghiệp hiện nay ưu tiên chi tiêu cho bảo mật AI hơn các công cụ bảo mật truyền thống, nhưng nhiều tổ chức vẫn gặp khó khăn với tình trạng phức tạp của các công cụ. Các tổ chức sử dụng trung bình 85 ứng dụng SaaS và hơn năm công cụ riêng biệt chỉ để phát hiện, giám sát hoặc phân loại dữ liệu, khiến việc quản lý và tích hợp bảo mật trở nên phức tạp hơn.
Cách chọn hệ thống AI phù hợp cho startup an ninh mạng của bạn
Bạn hiểu các thành phần và công cụ, nhưng làm thế nào để đưa ra quyết định cuối cùng? Việc lựa chọn dựa trên một bản demo ấn tượng thay vì bối cảnh độc đáo của startup có thể dẫn đến việc chọn một hệ thống không phù hợp với mô hình đe dọa của bạn hoặc không thể mở rộng theo quy mô kinh doanh.
Sử dụng khung làm việc năm bước này để đưa ra quyết định có hệ thống và phù hợp với ngữ cảnh. 👇
1. Phù hợp với nhu cầu bảo mật cụ thể của bạn
Thay vì bắt đầu với các công cụ, hãy bắt đầu với các mối đe dọa của bạn. Một startup SaaS B2B xử lý dữ liệu tài chính có các ưu tiên bảo mật hoàn toàn khác biệt so với một công ty game di động. Xác định các rủi ro cụ thể của bạn trước tiên đảm bảo rằng bạn đầu tư vào AI giải quyết các vấn đề thực tế của bạn.
Hãy tự hỏi mình:
- Yếu tố đe dọa chính của bạn là gì? Bạn lo ngại hơn về xâm nhập mạng, mối đe dọa từ bên trong, phần mềm độc hại hay rò rỉ dữ liệu?
- Các yêu cầu tuân thủ nào áp dụng? Các quy định như SOC 2, HIPAA hoặc PCI-DSS sẽ có ảnh hưởng lớn đến việc lựa chọn công cụ của bạn.
- Khoảng trống phát hiện hiện tại của bạn là gì? Xác định chính xác nơi các biện pháp bảo mật hiện tại của bạn yếu nhất và tập trung đầu tư AI vào đó trước tiên.
🔍 Bạn có biết? Các Giám đốc An ninh Thông tin (CISO) của doanh nghiệp đang phải quản lý trung bình 75 công cụ bảo mật cùng lúc và gần một nửa cho biết hệ thống của họ đã tăng lên chỉ trong năm qua. Tuy nhiên, việc có thêm công cụ không đồng nghĩa với việc ít vấn đề hơn. Hai phần ba vẫn gặp phải vi phạm bảo mật trong 24 tháng qua, cho thấy hệ thống phức tạp, cồng kềnh có thể khiến an ninh trở nên khó khăn hơn, chứ không phải mạnh mẽ hơn.
2. Đánh giá tích hợp với các công cụ hiện có
Startup của bạn đã có hạ tầng đám mây, công cụ bảo mật và quy trình làm việc đã được thiết lập. Một công cụ AI không tích hợp mượt mà với những gì bạn đang sử dụng sẽ gây ra ma sát vận hành và sự phình to của công việc. Ưu tiên các công cụ có API mạnh mẽ, tích hợp sẵn và hỗ trợ định dạng dữ liệu linh hoạt.
🚀 Lợi thế của ClickUp: Kết nối hạ tầng đám mây, công cụ bảo mật và nền tảng hợp tác của bạn thành một lớp vận hành duy nhất thông qua Tích hợp ClickUp. Nó kéo các cảnh báo, cập nhật và hành động vào không gian làm việc của bạn, giảm thiểu sự phân tán và duy trì các quy trình làm việc hiện có.
3. Xem xét khả năng mở rộng và tăng trưởng trong tương lai
Hãy nghĩ đến 18 tháng tới, không chỉ tập trung vào hiện tại. Một giải pháp hoạt động hoàn hảo cho nhóm 10 người có thể sụp đổ dưới khối lượng dữ liệu của một công ty 100 người.
Đánh giá cả khả năng mở rộng kỹ thuật (có thể xử lý dữ liệu gấp 10 lần?) và khả năng mở rộng thương mại (mô hình định giá có còn hợp lý khi sử dụng tăng lên?).
🧠 Thông tin thú vị: Thuật ngữ ‘ virus máy tính ’ được Fred Cohen đặt ra vào năm 1983 trong quá trình thử nghiệm với mã tự nhân bản.
4. Cân bằng chi phí với khả năng
Giá niêm yết của một công cụ chỉ là một phần của phương trình. Để hiểu được chi phí quyền sở hữu tổng thể (TCO) thực sự, bạn cần tính đến:
- Thời gian triển khai
- Đào tạo nhân viên
- Bảo trì liên tục
- Chi phí cơ hội của sự chú ý của nhóm của bạn
Đôi khi, tùy chọn nguồn mở "rẻ nhất" lại trở thành đắt nhất khi tính đến số giờ công nghệ cần thiết để duy trì hoạt động của nó.
5. Đánh giá hỗ trợ từ nhà cung cấp và cộng đồng.
Khi bạn là một startup gọn nhẹ, bạn không thể để bị mắc kẹt. Chất lượng tài liệu của nhà cung cấp, sự phản hồi của đội ngũ hỗ trợ và sự sôi động của cộng đồng người dùng là những yếu tố quan trọng.
Đối với các công cụ nguồn mở, một cộng đồng mạnh mẽ có thể quan trọng không kém đội ngũ hỗ trợ của nhà cung cấp, cung cấp sự hỗ trợ thiết yếu khi gặp khó khăn.
Cách tối ưu hóa hệ thống bảo mật AI của bạn theo thời gian
Bạn đã triển khai hệ thống AI của mình, nhưng công việc chưa kết thúc. Các mô hình của bạn có thể trở nên lỗi thời, hiệu suất có thể suy giảm, và hệ thống đắt tiền của bạn có thể trở nên kém hiệu quả hơn mỗi ngày.
Để tránh điều này, hãy xem hệ thống bảo mật AI của bạn như một sản phẩm sống động cần được chăm sóc và cải tiến liên tục:
- Xác định các chỉ số cơ bản: Trước khi triển khai, đang theo dõi các chỉ số quan trọng như tỷ lệ cảnh báo sai (false-positive rate), thời gian trung bình để phát hiện (MTTD) và khối lượng công việc của chuyên viên phân tích. Điều này giúp bạn có cái nhìn rõ ràng về "trước và sau" để đo lường tác động của AI.
- Tạo vòng phản hồi: Các quyết định mà các nhà phân tích con người đưa ra dựa trên các cảnh báo là dữ liệu vô giá. Hãy đưa thông tin này trở lại vào các mô hình của bạn để giúp chúng học hỏi từ sai lầm và trở nên thông minh hơn.
- Lên lịch đánh giá định kỳ: Ít nhất mỗi quý, đánh giá hiệu suất của các mô hình so với các chỉ số cơ sở và đánh giá sự thay đổi của cảnh quan mối đe dọa.
- Kế hoạch cho việc cập nhật mô hình: Có quy trình rõ ràng, có thể lặp lại để kiểm thử và triển khai các mô hình cải tiến vào môi trường sản xuất mà không làm gián đoạn các hoạt động bảo mật.
- Tập trung tối ưu hóa khi có thể: Khi hệ thống của bạn phát triển, hãy tìm kiếm cơ hội để tích hợp các công cụ bằng cách lựa chọn các nền tảng có thể đáp ứng nhiều trường hợp sử dụng, giúp đơn giản hóa kiến trúc và giảm chi phí.
🧠 Thông tin thú vị: Một trong những biểu mẫu 'hacking' sớm nhất là 'phone phreaking' vào những năm 1960, nơi các kẻ tấn công lợi dụng hệ thống điện thoại bằng cách sử dụng tần số âm thanh.
Xu hướng tương lai trong các nền tảng an ninh mạng AI
Bạn sắp thực hiện một khoản đầu tư lớn và không muốn chọn một công cụ sẽ trở nên lỗi thời sau hai năm. Theo dõi các xu hướng mới nổi có thể giúp bạn đưa ra quyết định bền vững và luôn đi trước xu hướng:
- LLMs cho phân tích bảo mật: Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) đang được áp dụng trong Trung tâm Điều hành An ninh (SOC), cung cấp giao diện ngôn ngữ tự nhiên cho phép các nhà phân tích đặt câu hỏi như: “Hiển thị tất cả lưu lượng truy cập ra ngoài bất thường từ laptop của người dùng này trong 24 giờ qua.”
- Các tác nhân AI : Hệ thống AI đang phát triển để phát hiện các mối đe dọa đồng thời tự động thực hiện các hành động để ngăn chặn chúng, chẳng hạn như cách ly máy tính bị xâm nhập khỏi mạng.
- Giải pháp tích hợp: Ngành công nghiệp đang chuyển hướng từ hàng chục giải pháp chuyên biệt sang các nền tảng tích hợp, giúp giảm thiểu nợ tích hợp.
- Mô phỏng tấn công dựa trên AI: Thay vì chờ đợi các cuộc tấn công thực tế, các startup đang bắt đầu sử dụng AI để liên tục và tự động kiểm tra hệ thống phòng thủ của mình, phát hiện và khắc phục các lỗ hổng trước khi kẻ tấn công có thể khai thác chúng.
Cách ClickUp giúp các startup an ninh mạng quản lý hệ thống AI của họ
Khi các startup an ninh mạng áp dụng AI, hệ thống của họ phát triển nhanh chóng và phân mảnh còn nhanh hơn. Các công cụ phát hiện, nền tảng đám mây, quy trình MLOps, tài liệu và hệ thống hợp tác thường tồn tại trong các silo riêng biệt, buộc các nhóm phải chuyển đổi ngữ cảnh liên tục.
ClickUp đóng vai trò là cầu nối giữa các thành phần trong hệ thống bảo mật AI của bạn. Thay vì thêm một giải pháp riêng lẻ khác, nó tập trung thông tin, quy trình làm việc và thực thi vào một không gian làm việc duy nhất, có khả năng nhận biết ngữ cảnh.
Hãy cùng tìm hiểu cách thực hiện! 👇
Chuyển đổi bối cảnh bảo mật thành hành động ngay lập tức với ClickUp Brain
ClickUp Brain hoạt động như một hệ thống AI bối cảnh, tích hợp trực tiếp vào không gian làm việc của bạn và hiểu rõ các dự án, công việc, tài liệu và quy trình làm việc của bạn theo thời gian thực. Thay vì các phản hồi AI bị cô lập và không liên quan, nó trả lời câu hỏi, tóm tắt các cuộc điều tra sự cố và tạo ra cũng như cập nhật các nhiệm vụ ClickUp dựa trên nhật ký bảo mật.
Giả sử một cảnh báo bảo mật kích hoạt một cuộc điều tra kéo dài nhiều ngày liên quan đến nhật ký, cuộc trò chuyện, các công việc khắc phục và đánh giá sau sự cố.
Bạn có thể yêu cầu ClickUp Brain tóm tắt sự cố bằng cách sử dụng các công việc liên kết, bình luận và tài liệu, sau đó tự động tạo các hành động tiếp theo và các bước kiểm duyệt của lãnh đạo. Điều này giúp thu hẹp khoảng cách giữa phân tích AI và thực thi, nơi mà hầu hết các công cụ bảo mật hiện nay còn thiếu sót.
📌 Ví dụ về các yêu cầu:
- Tóm tắt sự cố này bằng cách sử dụng tất cả các công việc liên quan, bình luận và tài liệu
- Các công việc khắc phục nào vẫn còn dang dở cho các sự cố có mức độ nghiêm trọng cao trong tuần này?
- Tạo khung phân tích sau sự cố dựa trên sự cố này và phân công trách nhiệm cho các bên liên quan
- Những cảnh báo nào đã chiếm nhiều thời gian của các nhà phân tích nhất trong tháng trước?
- Những quyết định nào đã được đưa ra trong quá trình điều tra này và do ai thực hiện?
Điều tuyệt vời nhất là mọi thứ đều có thể tìm kiếm ngay lập tức với ClickUp Brain, trợ lý AI của chúng tôi có thể trả lời câu hỏi và tìm kiếm thông tin trên toàn bộ Không gian Làm việc của bạn.
Dưới đây là chia sẻ của Kara Smith, MBA, PMP®, Quản lý Chương trình Vận hành, Instant Teams, về việc sử dụng ClickUp:
Tất cả các nhóm đều có thể hưởng lợi từ tự động hóa và ClickUp đã cung cấp điều đó cho mọi tình huống mà tôi đã gặp phải. Tuy nhiên, điểm mạnh lớn nhất của ClickUp là việc đơn giản hóa quy trình và công cụ vào một không gian làm việc duy nhất… Chúng tôi là một công ty sáng tạo hoạt động hiệu quả nhất với các nền tảng cho phép chúng tôi theo kịp nhịp độ phát triển siêu nhanh của một startup đang phát triển mạnh mẽ và ClickUp đã đáp ứng mục đích đó tốt nhất
Tất cả các nhóm đều có thể hưởng lợi từ tự động hóa và ClickUp đã cung cấp điều đó cho mọi tình huống mà tôi đã gặp phải. Tuy nhiên, điểm mạnh lớn nhất của ClickUp là việc đơn giản hóa quy trình và công cụ vào một không gian làm việc duy nhất… Chúng tôi là một công ty sáng tạo hoạt động hiệu quả nhất với các nền tảng cho phép chúng tôi theo kịp nhịp độ phát triển siêu nhanh của một startup đang phát triển mạnh và ClickUp đã đáp ứng mục đích đó tốt nhất
Tích hợp trí tuệ nhân tạo trên toàn bộ hệ thống bảo mật của bạn với ClickUp Brain MAX
Chấm dứt tình trạng phân tán AI và tập trung tất cả trí tuệ của bạn vào một nơi duy nhất với ClickUp Brain MAX. Đây là ứng dụng máy tính tập trung hiểu rõ toàn bộ chuỗi công cụ của bạn. Nhờ vậy, bạn không cần phải sử dụng hàng chục công cụ AI để có được những thông tin có giá trị.
Bạn sẽ nhận được:
- Tìm kiếm và kiến thức thống nhất: Tìm kiếm trên ClickUp và các ứng dụng kết nối từ một giao diện AI duy nhất.
- Công việc hỗ trợ giọng nói: Sử dụng các lệnh giọng nói tự nhiên để soạn thảo Nhiệm vụ, Tài liệu hoặc lệnh nhanh chóng với ClickUp Talk-to-Text.
- Giảm thiểu sự phân mảnh công cụ: Truy cập nhiều mô hình AI như ChatGPT, Gemini và Claude trong một nền tảng thông minh theo ngữ cảnh.
Truy cập tất cả các công cụ AI bạn cần:
Tự động hóa các hoạt động bảo mật với ClickUp Super Agents
Giao phó các công việc và quy trình làm việc từ đầu đến cuối mà thường làm chậm tiến độ của các đội ngũ bảo mật bằng ClickUp Super Agents. Đây là các đồng nghiệp AI được tích hợp vào không gian làm việc của bạn, có khả năng ghi nhớ đầy đủ và hiểu rõ ngữ cảnh của các công việc của bạn.
Thay vì chỉ trả lời các yêu cầu, họ lập kế hoạch, thực thi và theo dõi các quy trình làm việc đa bước bằng cách sử dụng cả dữ liệu Không gian Làm việc và các ứng dụng kết nối.
📌 Ví dụ về yêu cầu: Bạn là một Chuyên gia Điều hành An ninh (Security Operations Super Agent) chịu trách nhiệm phối hợp phản ứng sự cố, duy trì khả năng hiển thị toàn bộ hệ thống bảo mật AI và giảm thiểu công việc thủ công cho nhóm bảo mật. Mục tiêu của bạn là đảm bảo rằng các cảnh báo bảo mật, điều tra và các hành động tiếp theo đang được theo dõi, ghi chép và nâng cấp một cách nhất quán.
Xây dựng Super Agent của riêng bạn:
(AI) Xây dựng hệ thống AI trên ClickUp
Các startup an ninh mạng gặp khó khăn vì quá nhiều công cụ thông minh cuối cùng lại nằm rải rác ở quá nhiều nơi, không thuộc sở hữu của ai. Hệ thống AI phù hợp là về việc tạo ra một hệ thống nơi đầu ra của AI được chuyển đổi thành các quyết định thực tế, quy trình làm việc thực tế và trách nhiệm thực tế.
Đó chính là nơi ClickUp âm thầm xử lý những công việc nặng nhọc. Nó cung cấp cho bạn một không gian làm việc duy nhất để quản lý các dự án AI, ghi chép quyết định, theo dõi quyền sở hữu, tự động hóa các bước theo dõi và triển khai các kết quả mà công cụ AI của bạn tạo ra.
Với ClickUp Brain, Brain MAX và Super Agents được tích hợp vào hệ thống mà nhóm của bạn đã sử dụng, AI không còn là một tab riêng biệt mà trở thành một phần của quy trình công việc.
Đăng ký ClickUp miễn phí ngay hôm nay! ✅
Câu hỏi thường gặp
Sự khác biệt giữa công cụ an ninh mạng AI-native và hệ thống cũ được tăng cường AI là gì?
Các công cụ AI bản địa được xây dựng với machine learning làm lõi, trong khi các hệ thống cũ được tăng cường AI bổ sung các tính năng machine learning vào các kiến trúc dựa trên quy tắc cũ. Sự khác biệt thực tế thường thể hiện ở tính linh hoạt, độ chính xác và sự tích hợp mượt mà của AI vào quy trình làm việc của công cụ.
Làm thế nào các startup an ninh mạng phối hợp triển khai các công cụ bảo mật AI trên các nhóm làm việc từ xa?
Các nhóm an ninh mạng làm việc từ xa phát triển mạnh nhờ tài liệu tập trung, phân công công việc rõ ràng và giao tiếp hiệu quả qua các múi giờ. Một không gian làm việc tích hợp giúp lưu trữ kế hoạch triển khai, ghi chú của nhà cung cấp và thông số kỹ thuật tại một nơi duy nhất, dễ dàng truy cập cho tất cả mọi người.
Liệu AI có thể hoàn toàn thay thế các chuyên gia bảo mật con người tại một startup?
Không, mục tiêu là tăng cường, không phải thay thế. AI vô cùng mạnh mẽ trong việc xử lý dữ liệu quy mô lớn, nhưng các nhà phân tích con người cung cấp bối cảnh quan trọng, đưa ra các quyết định phức tạp và điều tra các mối đe dọa mới mà các mô hình chưa từng gặp phải.
Sự khác biệt giữa bộ công cụ bảo mật AI dành cho startup so với doanh nghiệp là gì?
Các startup ưu tiên triển khai nhanh chóng, giảm thiểu chi phí vận hành và các công cụ không yêu cầu nhóm kỹ sư machine learning chuyên biệt. Các Enterprise, với nguồn lực dồi dào, có thể đầu tư vào tùy chỉnh cao hơn, xây dựng nhóm khoa học dữ liệu lớn hơn và quản lý các kiến trúc phức tạp, đa nhà cung cấp.