Trong bối cảnh các cuộc tấn công mạng ngày càng được tự động hóa, trí tuệ nhân tạo đang tạo ra những thay đổi lớn trong cách phát hiện và ứng phó với lỗ hổng bảo mật. Thay vì chỉ dựa vào phương pháp kiểm tra truyền thống, các đội ngũ an ninh có thể tận dụng AI để mở rộng phạm vi phân tích và rút ngắn thời gian tìm kiếm vấn đề. Cerberus là hướng tiếp cận đáng chú ý của Ledger Donjon, được xây dựng nhằm hỗ trợ nghiên cứu bảo mật bằng AI. Hệ thống phối hợp nhiều tác nhân chuyên biệt để tìm kiếm, xác minh và xử lý các lỗ hổng phần mềm.
Cerberus và cách Ledger Donjon ứng dụng AI vào bảo mật
Sự phát triển nhanh của AI đang giúp các cuộc tấn công mạng được triển khai với chi phí thấp hơn và tốc độ cao hơn. Điều này đặt ra yêu cầu mới cho các nhóm bảo mật trong việc ứng dụng AI vào quá trình phòng thủ.
Charles Guillemet, Giám đốc công nghệ của Ledger, đã phân tích tác động của AI đối với lĩnh vực an ninh mạng trong bài viết “Cách trí tuệ nhân tạo đang viết lại nền kinh tế của ngành bảo mật”.
Donjon phát triển Cerberus theo mô hình gồm sáu tác nhân AI chuyên biệt, phối hợp với nhau để thực hiện các nhiệm vụ từ tìm kiếm, kiểm chứng đến xử lý lỗ hổng. Trong thực tế, Cerberus đã hỗ trợ phát hiện những vấn đề bảo mật trên một số dự án mã nguồn mở phổ biến. Các lỗ hổng được xác minh và thông tin được chuyển đến dự án liên quan theo quy trình công bố có trách nhiệm.
AI đang thay đổi cách tiếp cận an ninh mạng như thế nào?
An ninh mạng từ lâu đã chịu ảnh hưởng lớn bởi quy mô. Khi có thể kiểm tra nhiều hệ thống, ứng dụng và mục tiêu hơn, kẻ tấn công sẽ có thêm cơ hội tìm ra điểm yếu để khai thác. Trước đây, việc mở rộng phạm vi tấn công thường bị giới hạn bởi nhân lực, thời gian, chi phí và trình độ chuyên môn. Những yếu tố này buộc các nhóm tấn công phải cân nhắc kỹ lưỡng trước mỗi chiến dịch.
Sự xuất hiện của trí tuệ nhân tạo đang làm thay đổi đáng kể bài toán đó. AI có thể hỗ trợ tự động hóa nhiều công đoạn, rút ngắn thời gian tìm kiếm điểm yếu và giảm đáng kể nguồn lực cần thiết cho một cuộc tấn công. Khi các công cụ ngày càng dễ tiếp cận, khoảng cách về kỹ năng giữa những người có chuyên môn cao và người mới tham gia cũng dần thu hẹp. Điều này khiến số lượng và tốc độ các hoạt động tấn công tiềm năng có thể gia tăng đáng kể.
Trước thực tế đó, các đội ngũ bảo mật cần chuyển từ thế bị động sang chủ động bằng cách phát triển năng lực AI phục vụ phòng thủ. Thay vì chỉ phản ứng sau khi lỗ hổng xuất hiện, AI có thể được khai thác để mở rộng phạm vi kiểm tra, hỗ trợ phân tích và xác minh các vấn đề bảo mật nhanh hơn. Đây cũng chính là hướng tiếp cận Ledger Donjon theo đuổi khi phát triển năng lực AI bảo mật của riêng mình, đặt nền tảng cho những hệ thống như Cerberus.
Cerberus là gì?
Ledger Donjon là bộ phận nghiên cứu bảo mật chuyên sâu của Ledger, tập trung phát hiện và kiểm tra các lỗ hổng có thể ảnh hưởng đến sản phẩm của hãng cũng như hệ sinh thái phần mềm bên ngoài. Cerberus được Donjon phát triển nhằm mở rộng năng lực nghiên cứu này, giúp quá trình tìm kiếm và phân tích các vấn đề bảo mật được thực hiện trên quy mô lớn hơn.
Tên gọi Cerberus cũng mang ý nghĩa khá đặc biệt. Trong thần thoại Hy Lạp, Cerberus là con chó ba đầu khổng lồ canh giữ cánh cổng địa ngục. Hình tượng này gắn liền với vai trò của một người gác cổng nghiêm ngặt, phù hợp với mục tiêu bảo vệ và kiểm soát an ninh của hệ thống.
Điểm cần lưu ý, Cerberus không đơn giản là mô hình AI được đưa vào để phân tích mã nguồn. Theo đội ngũ Donjon, lời nhắc đơn lẻ chưa thể trở thành tác nhân bảo mật thực thụ. Mô hình AI về bản chất chỉ tiếp nhận dữ liệu và tạo ra đầu ra. Nếu thiếu cơ chế điều phối phù hợp, mô hình có thể kết thúc quá sớm, mất phương hướng hoặc đưa ra kết luận có vẻ thuyết phục nhưng không đứng vững trước quá trình kiểm chứng.
Cerberus được xây dựng để khắc phục những hạn chế đó. Hệ thống cung cấp cho AI bộ nhớ, công cụ, nhiệm vụ cụ thể, giới hạn tài nguyên và khả năng lặp lại nhiều lần trong quá trình xử lý. Nhờ vậy, AI có thể tiếp tục điều tra, kiểm tra giả thuyết và đánh giá kết quả thay vì dừng lại sau một lần phản hồi.
Có thể hiểu đơn giản, Cerberus biến mô hình AI thông thường thành hệ thống có khả năng thực hiện quy trình nghiên cứu bảo mật thực tế. Đây cũng là nền tảng giúp Ledger Donjon khai thác AI cho các nhiệm vụ phát hiện, xác minh và xử lý vấn đề an ninh mạng một cách có hệ thống hơn.
Giới thiệu đội ngũ
Cerberus được tổ chức như đội ngũ gồm sáu tác nhân AI chuyên biệt, mỗi tác nhân đảm nhận mắt xích trong quy trình nghiên cứu bảo mật. Thay vì để mô hình xử lý toàn bộ nhiệm vụ, hệ thống phân chia công việc và cho các tác nhân phối hợp thông qua một cơ chế quản lý nhiệm vụ chung. Toàn bộ quy trình vẫn có sự giám sát của con người, đặc biệt ở những bước cần đánh giá và đưa ra quyết định cuối cùng. Hệ thống gồm sáu tác nhân AI chuyên biệt, phối hợp với nhau liên tục nhằm mở rộng khả năng nghiên cứu và kiểm thử bảo mật.
- Striker – Chuyên gia kiểm thử xâm nhập
Striker đảm nhận nhiệm vụ thăm dò mã nguồn và hệ thống theo cách tiếp cận tương tự một chuyên gia kiểm thử xâm nhập. Tác nhân này tìm kiếm các điểm yếu, phân tích cấu trúc hệ thống và xác định những khu vực có khả năng trở thành bề mặt tấn công. Thay vì giới hạn bởi thời gian làm việc của con người, Striker có thể duy trì quá trình khám phá liên tục, giúp mở rộng phạm vi kiểm tra.
- Sentinel – Quản lý quy trình đánh giá mã
Sentinel tập trung vào việc rà soát mã nguồn một cách có hệ thống nhằm phát hiện các vấn đề liên quan đến bảo mật. Vai trò của tác nhân không dừng ở khâu tìm lỗi mà còn bao gồm kiểm tra lại các bản vá do Merlin đề xuất. Nhờ đó, quy trình sửa chữa được đánh giá thêm một lần trước khi hoàn tất, hạn chế nguy cơ bản vá chưa xử lý triệt để vấn đề ban đầu.
- Jarvis – Chuyên gia phân loại kết quả
Hoạt động quét bảo mật thường tạo ra lượng lớn phát hiện, trong đó nhiều kết quả có thể đề cập đến cùng một vấn đề. Jarvis chịu trách nhiệm xử lý nguồn dữ liệu này bằng cách nhận diện các phát hiện trùng lặp, nhóm những vấn đề có liên quan và sắp xếp thông tin theo mức độ ưu tiên. Nhờ vậy, nhóm có được cơ sở dữ liệu rõ ràng hơn và tập trung nguồn lực vào những rủi ro đáng chú ý.
- Vecna – Tác nhân khai thác toàn diện
Phát hiện một dấu hiệu bất thường chưa đồng nghĩa với việc lỗ hổng đã được xác nhận. Vecna đảm nhận bước kiểm chứng bằng cách cố gắng tái tạo vấn đề và xây dựng bằng chứng khái niệm có thể hoạt động. Quá trình này giúp xác định liệu lỗ hổng có thực sự tồn tại, có khả năng bị khai thác và đã được hiểu đầy đủ trước khi chuyển sang các bước xử lý tiếp theo hay chưa.
- Hopper – Bộ phận phản biện trực tiếp
Mang tên Grace Hopper, một trong những người tiên phong của ngành máy tính, Hopper đóng vai trò như lớp phản biện trong quá trình phân tích. Khi tác nhân khác đưa ra một phát hiện, Hopper sẽ kiểm tra lại lập luận và đặt ra những câu hỏi quan trọng: Kết quả có đủ cơ sở không? Đây có thể là một trường hợp dương tính giả không? Mức độ nghiêm trọng đã được đánh giá chính xác chưa? Cơ chế này giúp hệ thống hạn chế những kết luận vội vàng.
- Merlin – Tác nhân xử lý và tạo bản vá
Sau khi Vecna xác nhận một lỗ hổng, Merlin tiếp nhận nhiệm vụ khắc phục. Tác nhân này có thể tạo bản vá, mở pull request, theo dõi quy trình CI và xử lý các vấn đề phát sinh trong quá trình kiểm thử. Khi hoàn tất, bản vá được chuyển lại cho Sentinel đánh giá độc lập, tạo thêm vòng kiểm tra trước khi nhiệm vụ được xác định là hoàn thành.
- Quy trình phối hợp giữa sáu tác nhân
Sáu tác nhân tạo thành một chuỗi công việc liên kết gồm khám phá → đánh giá → phân loại → phản biện → xác minh → khắc phục → kiểm tra lại. Mỗi tác nhân phụ trách một nhiệm vụ khác nhau nhưng cùng hoạt động trên hệ thống quản lý chung. Con người vẫn giữ vai trò giám sát xuyên suốt, giúp bảo đảm các kết luận và hành động quan trọng được kiểm tra trước khi đưa ra quyết định cuối cùng.
Kết quả thực tế
Giá trị của hệ thống bảo mật AI nằm ở khả năng phát hiện và xác minh những vấn đề có thật trong môi trường thực tế. Cerberus đã cho thấy năng lực này thông qua nhiều phát hiện bảo mật trong các dự án mã nguồn mở được sử dụng phổ biến.
Trong quá trình triển khai, Ledger Donjon đã sử dụng Cerberus để tìm kiếm và xác nhận các lỗ hổng trong nhiều dự án bên thứ ba. Những phát hiện này được xử lý theo quy trình công bố có trách nhiệm. Với lỗ hổng có nguy cơ bị khai thác, Donjon liên hệ riêng với đội ngũ phát triển để phối hợp khắc phục trước khi thông tin được công khai. Các vấn đề có mức độ ảnh hưởng thấp hơn có thể được đưa lên hệ thống issue hoặc pull request công khai nhằm hỗ trợ quá trình sửa lỗi minh bạch.
Một số phát hiện đáng chú ý liên quan đến thư viện xác thực YubiKey của Yubico, phần mềm bảo mật Kleopatra của KDE và Sandboxie-Plus. Trong số đó, bốn lỗ hổng đã được cấp mã CVE, cho phép theo dõi và trao đổi thông tin về vấn đề theo tiêu chuẩn chung của ngành. Các trường hợp được phát hiện cũng trải rộng trên nhiều công nghệ và dạng lỗi, bao gồm cả leo thang đặc quyền trên Windows và lỗi liên quan đến cơ chế xác thực trong môi trường đám mây.
Một phần các phát hiện và thông tin kỹ thuật liên quan đến Cerberus được Donjon công bố trên kho GitHub của dự án.
---> Xem thêm: 5 cách Trezor Safe 5 nâng cao bảo mật, bảo vệ tài sản
Điều này có ý nghĩa gì đối với hệ sinh thái?
Phạm vi hoạt động của Ledger Donjon không giới hạn trong những sản phẩm do Ledger phát triển. Khi chủ động kiểm tra các phần mềm và thành phần được sử dụng rộng rãi trong hệ sinh thái, nhóm góp phần phát hiện rủi ro trước khi chúng trở thành mục tiêu của kẻ tấn công. Những lỗ hổng được xác định và xử lý sớm vì thế có thể mang lại lợi ích bảo mật cho cộng đồng người dùng rộng hơn.
Sự cố liên quan đến Coldcard cũng cho thấy tầm quan trọng của hoạt động nghiên cứu bảo mật liên tục. Charles Guillemet, CTO của Ledger, từng phân tích chuyên sâu về cách khai thác seed của Coldcard và đề cập đến vai trò của AI trong quá trình Donjon tìm kiếm các điểm yếu bảo mật trên sản phẩm của chính Ledger. Đây là ví dụ cho thấy AI có thể trở thành một thành phần hỗ trợ thực tế trong hoạt động kiểm thử và đánh giá an ninh.
Với người dùng trong hệ sinh thái Ledger, Donjon là một phần quan trọng phía sau lớp bảo mật của các sản phẩm và quy trình xác minh giao dịch. Cerberus tiếp tục mở rộng năng lực đó bằng cách đưa AI vào sâu hơn trong quá trình tìm kiếm, kiểm chứng và khắc phục lỗ hổng.
An ninh mạng không phải nhiệm vụ có điểm kết thúc. Khi phương thức tấn công liên tục thay đổi và AI giúp kẻ tấn công hoạt động nhanh hơn, năng lực phòng thủ cũng cần được phát triển tương ứng. Cerberus bước tiến của Ledger Donjon theo hướng chủ động phát hiện rủi ro thay vì chờ chúng trở thành sự cố.
Những kết quả thực tế mới chỉ cho thấy một phần năng lực của hệ thống. Kiến trúc bên trong Cerberus còn bao gồm cách phân chia nhiệm vụ giữa các tác nhân, cơ chế phối hợp, quản lý công cụ, bộ nhớ và quy trình kiểm soát kết quả. Các yếu tố này tạo nên khác biệt giữa một mô hình AI đơn lẻ và hệ thống có khả năng thực hiện nghiên cứu bảo mật theo quy trình hoàn chỉnh.
Kết luận
Cerberus cho thấy trí tuệ nhân tạo đang mở ra hướng tiếp cận mới trong nghiên cứu và tăng cường an ninh mạng. Sự phối hợp giữa các tác nhân chuyên biệt giúp hệ thống hỗ trợ tìm kiếm, xác minh và xử lý lỗ hổng một cách có hệ thống, góp phần nâng cao khả năng phòng vệ trước những rủi ro ngày càng phức tạp. Song song với giải pháp bảo mật từ công nghệ, người dùng cũng cần chủ động bảo vệ tài sản kỹ thuật số bằng thiết bị phù hợp.
Storevilanh là đơn vị cung cấp ví lạnh Ledger và Trezor, hướng đến nhu cầu bảo mật, lưu trữ tài sản kỹ thuật số của nhà đầu tư. Các sản phẩm được cung cấp với nhiều dòng thiết bị, đáp ứng nhu cầu từ người mới bắt đầu đến người thường xuyên quản lý tài sản số. Storevilanh hỗ trợ tư vấn, hướng dẫn sử dụng và chính sách bảo hành, giúp khách hàng an tâm hơn trong quá trình sử dụng ví lạnh. Liên hệ Storevilanh để được tư vấn chi tiết về ví lạnh Ledger, Trezor và lựa chọn thiết bị phù hợp với nhu cầu lưu trữ tài sản kỹ thuật số.
