Cơ hội hay thách thức trong ứng dụng AI vào phòng chống tấn công DDoS

Tấn công DDoS (Distributed Denial-of-Service) là hành vi cố ý gây gián đoạn hoặc vô hiệu hóa hoạt động bình thường của máy chủ, dịch vụ hoặc mạng mục tiêu bằng cách làm quá tải nó bằng lượng truy cập khổng lồ. Kẻ tấn công thường sử dụng botnet - mạng lưới các máy tính bị nhiễm mã độc và được điều khiển từ xa để gửi hàng loạt yêu cầu đến mục tiêu.

Các cuộc tấn công DDoS có thể được phân loại thành ba loại chính:

1. Volume-based attacks: Bao gồm tấn công ICMP flood, UDP flood và các cuộc tấn công spoofed-packet khác. Mục tiêu chính là làm bão hòa băng thông của trang web bị tấn công.
2. Protocol attacks: Bao gồm tấn công SYN flood, tấn công gói tin phân mảnh (fragmented packet attacks), Ping of Death và Smurf DDoS… Chúng làm cạn kiệt các tài nguyên này trên máy chủ hoặc các thiết bị truyền thông trung gian, chẳng hạn như tường lửa (firewall) và bộ cân bằng tải (load balancers).
3. Application layer attacks: Thường nhắm vào các dịch vụ web cụ thể bằng cách tạo ra các yêu cầu hợp lệ nhưng với tần suất cao bất thường. Các hình thức phổ biến như HTTP floods, Slowloris, GET/POST floods.... Chúng có thể nghiêm trọng vì nhắm vào lớp ứng dụng, khiến việc phát hiện và ngăn chặn trở nên khó khăn.

Xem thêm:

• Tấn công DDoS là gì? Cách tốt nhất để ngăn chặn DDoS.
• So sánh sự khác nhau trong cách thức tấn công DoS và DDoS.

Sự xuất hiện của trí tuệ nhân tạo (AI) đã tạo ra những cơ hội mới cho tội phạm mạng, những kẻ đang tích hợp AI vào công cụ tấn công của chúng. Hệ thống dựa trên dữ liệu do AI cung cấp cho phép tội phạm mạng thực hiện các cuộc tấn công từ chối dịch vụ phân tán (DDoS) với hiệu quả chưa từng có. Khả năng ra quyết định nhanh chóng, giải quyết vấn đề và thậm chí dự đoán chiến lược phòng thủ của AI chính là chìa khóa giúp nâng tầm các cuộc tấn công DDoS lên mức nguy hiểm khó lường, có thể kể đến các lý do chính như sau:

• Loại bỏ yếu tố con người: AI tự động hóa hoàn toàn quá trình tấn công, khiến việc xác định và truy tìm thủ phạm trở nên khó khăn hơn cho các biện pháp phòng thủ truyền thống.
• Khả năng hoạt động liên tục: Máy móc không bị giới hạn bởi sự mệt mỏi hay nhu cầu nghỉ ngơi như con người, cho phép chúng duy trì tấn công liên tục (24/7) trong thời gian dài mà không bị gián đoạn.
• Độ chính xác cao: Hệ thống AI được đào tạo trên dữ liệu khổng lồ, giúp chúng thực hiện các hành động tấn công với độ chính xác cao và tỷ lệ lỗi gần như bằng không.
• Khả năng dự đoán và thích ứng: AI có thể phân tích hành vi của hệ thống mục tiêu và dự đoán các phản ứng phòng thủ, từ đó điều chỉnh chiến lược tấn công một cách linh hoạt để tối ưu hóa hiệu quả.

Trong bối cảnh các cuộc tấn công DDoS ngày càng tinh vi về hình thức lẫn quy mô, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) vào các giải pháp chống DDoS đã trở thành một giải pháp tất yếu. AI không chỉ giúp tự động hóa quá trình phát hiện, ngăn chặn tấn công mà còn mang lại khả năng thích ứng cao với các mối đe dọa mới, đồng thời tối ưu chi phí bảo mật. Theo báo cáo ThreatLabz 2024 AI Security Report của Zscaler ThreatLabz, ứng dụng AI trong phòng chống tấn công DDoS mang lại hiệu quả như:

• Giảm thời gian phát hiện mối đe dọa từ 197 xuống 48 ngày: Nhờ khả năng phân tích dữ liệu và học máy vượt trội, AI có thể phát hiện các mối đe dọa tiềm ẩn nhanh chóng và chính xác hơn, giúp doanh nghiệp chủ động ứng phó trước khi thiệt hại xảy ra.
• Giảm 30% chi phí bảo mật: AI giúp tự động hóa các tác vụ tốn kém, tăng hiệu quả hoạt động và tối ưu hóa nguồn lực, từ đó tiết kiệm chi phí đáng kể cho doanh nghiệp.

Với khả năng học hỏi từ các mẫu hình và phát hiện bất thường, AI là một công nghệ rất phù hợp để cải thiện các chiến lược giảm nhẹ tấn công DDoS. Việc ứng dụng AI trong việc chống lại các cuộc tấn công DDoS có thể được chia thành một số khía cạnh then chốt sau:

1. Phát hiện bất thường

Theo Cisco 2020 Cybersecurity Report, hệ thống sử dụng AI có thể giảm thời gian phát hiện mối đe dọa xuống còn vài giây thay vì vài phút hoặc giờ như phương pháp truyền thống. Ngoài ra, một nghiên cứu của MIT cho thấy các hệ thống AI có thể phát hiện các cuộc tấn công với độ chính xác lên đến 85% nhờ vào phân tích dữ liệu lịch sử.

Các thuật toán AI có thể phân tích lưu lượng truy cập mạng theo thời gian thực để xác định các mẫu hình khác thường so với mức tiêu chuẩn. Các mô hình học máy, đặc biệt là các mô hình sử dụng các kỹ thuật như học có giám sát, có thể được huấn luyện trên dữ liệu lịch sử để nhận dạng các dấu hiệu của một cuộc tấn công DDoS. Bằng cách liên tục giám sát lưu lượng truy cập, AI có thể phát hiện các đột biến hoặc mẫu hình bất thường cho thấy một cuộc tấn công đang diễn ra và kích hoạt các biện pháp đối phó phù hợp.

2. Phân tích hành vi

Theo một nghiên cứu của RSA Security, các hệ thống AI có thể giảm tỷ lệ báo động giả lên đến 90% thông qua phân tích hành vi. AI có thể phân tích hành vi của người dùng thông thường và phân biệt chúng với các hoạt động độc hại. Điều này liên quan đến việc tạo ra một chuẩn tham chiếu (baseline) của các mẫu hình lưu lượng truy cập thông thường và xác định các sai lệch có thể cho biết một cuộc tấn công. Các kỹ thuật như phân cụm và phân loại có thể giúp hiểu và dự đoán các vector tấn công dựa trên phân tích hành vi người dùng.

3. Xử lý tự động

Một nghiên cứu từ IBM Security cho thấy rằng sử dụng AI để xử lý tự động có thể giảm thiểu thời gian gián đoạn lên đến 95%. Khi một cuộc tấn công được phát hiện, các hệ thống AI có thể tự động hóa việc ứng phó để giảm thiểu tác động của nó. Điều này bao gồm điều chỉnh các quy tắc tường lửa, phân phối lại lưu lượng truy cập hoặc kích hoạt các giao thức bảo mật bổ sung. Tự động hóa do AI điều khiển đảm bảo phản ứng nhanh chóng, giảm thiểu thời gian gián đoạn và thiệt hại do cuộc tấn công gây ra.

4. Phân tích dự báo

Theo Accenture, các hệ thống AI có thể giảm số lượng các cuộc tấn công thành công lên đến 30% bằng cách dự đoán và ngăn chặn trước khi chúng xảy ra. Bên cạnh đó, báo cáo từ Capgemini cho thấy rằng 69% các tổ chức sử dụng AI dự báo đã thấy cải thiện đáng kể trong việc phát hiện và ngăn chặn tấn công mạng.

AI cũng có thể được sử dụng để dự báo các cuộc tấn công DDoS tiềm ẩn trước khi chúng xảy ra. Bằng cách phân tích các xu hướng và sử dụng mô hình dự báo, các hệ thống AI có thể xác định các lỗ hổng và đề xuất các biện pháp chủ động để củng cố phòng thủ. Cách tiếp cận chủ động này giúp chuẩn bị cho các mối đe dọa tiềm ẩn thay vì chỉ đơn giản là phản ứng với chúng.

5. Lọc lưu lượng truy cập

Nghiên cứu từ Juniper Research dự đoán rằng AI sẽ giúp giảm chi phí lọc lưu lượng truy cập lên đến 10 tỷ USD hàng năm vào năm 2023. Thêm vào đó, theo báo cáo của Symantec, các hệ thống AI có thể tăng cường khả năng phân biệt giữa lưu lượng hợp pháp và độc hại với độ chính xác lên đến 95%.

AI có thể cải thiện các phương pháp lọc lưu lượng truy cập truyền thống bằng cách áp dụng các thuật toán lọc tiên tiến phân biệt chính xác hơn giữa lưu lượng truy cập hợp pháp và độc hại. Các mô hình học máy có thể được huấn luyện để nhận dạng và lọc ra lưu lượng truy cập độc hại, giảm tải cho mạng và ngăn chặn cuộc tấn công gây ra thiệt hại đáng kể.

Ứng dụng AI trong phòng chống tấn công DDoS

Với các ưu thế trên, các hệ thống an ninh mạng tích hợp AI liền mạch vào nền tảng bảo mật được các chuyên gia đánh giá có thể tăng cường khả năng trong việc xác định, phản hồi và giảm nhẹ các cuộc tấn công DDoS khi chúng xảy ra. Trí tuệ nhân tạo (AI) cung cấp một giải pháp mạnh mẽ cho các cuộc tấn công DDoS, mang đến khả năng phát hiện các hành vi bất thường tiềm ẩn là dấu hiệu của tấn công DDoS cùng với khả năng giám sát liên tục để chặn lưu lượng truy cập ngay lập tức.

Theo AI Global Media, trong bối cảnh các doanh nghiệp không ngừng củng cố các biện pháp phòng thủ bảo mật, việc tìm kiếm một giải pháp DDoS tận dụng AI là phương pháp hiệu quả nhất để đảm bảo an toàn cho doanh nghiệp. Doanh nghiệp nên hướng đến các giải pháp bảo mật tích hợp công nghệ mới nhằm cải thiện nền tảng bảo mật, mở rộng thông tin về mối đe dọa và xây dựng kiến trúc bảo mật toàn diện.

Trong kỷ nguyên số hiện nay, các cuộc tấn công DDoS đang trở thành mối đe dọa ngày càng gia tăng, đặc biệt là các cuộc tấn công ứng dụng công nghệ AI với độ tinh vi và quy mô ngày càng lớn. Hiểu được điều này, VNETWORK đã tiên phong phát triển Nền tảng VNIS - Giải pháp phòng chống DDoS ứng dụng AI tiên tiến, giúp bảo vệ toàn diện hệ thống của bạn trước mọi nguy cơ tấn công.

Theo đó, VNIS giúp bảo vệ an toàn cho hệ thống của doanh nghiệp với: Mô hình bảo mật toàn diện của nền tảng VNIS

Hạ tầng lớn mạnh trên toàn cầu

Nền tảng VNIS được VNETWORK tích hợp và quản lý các CDN hàng đầu trên thế giới trên 1 nền tảng duy nhất, với năng lực hệ thống lớn mạnh và khả năng mở rộng linh hoạt. Hạ tầng rộng khắp hơn 280 PoPs (điểm kết nối) CDN trên toàn cầu, băng thông trong nước đạt hơn 9 Tbps, khả năng chịu tải hơn 8.000.000 CCU (người dùng truy cập đồng thời) và xử lý hơn 9 tỷ request mỗi ngày. Do đó, hệ thống VNIS giúp đảm bảo website doanh nghiệp luôn hoạt động ổn định ngay cả khi đang bị tấn công, giúp tối ưu trải nghiệm của người dùng và an toàn cho doanh nghiệp.

Ứng dụng công nghệ AI và Machine Learning vào hệ thống quản lý

Nền tảng VNIS được trang bị hệ thống Multi WAF tiên tiến với nhiều cụm Cloud WAF đặt tại các vị trí chiến lược trên toàn cầu. Nhờ vào hạ tầng cloud dày đặc, VNIS có thể nhanh chóng cô lập các mối đe dọa khi lưu lượng truy cập website tăng đột biến. Hệ thống giám sát mạng lưới WAF (Scrubbing Center) điều phối hoạt động của các cụm Cloud WAF ở nhiều quốc gia, giúp chống DDoS Layer 7 hiệu quả hơn.

Tận dụng sự phát triển của trí tuệ nhân tạo AI, VNETWORK đã xây dựng Hệ thống cân bằng tải thông minh (AI Load Balancing) kết hợp Hệ thống giám sát người dùng thực (Real User Monitoring - RUM) với khả năng phân tích chi tiết về các nguồn tấn công, báo cáo tương tác người dùng thực với website nhằm điều phối lưu lượng truy cập vào trang web. Theo nguyên lý hoạt động, AI Load Balancing sẽ kết hợp với CDN, thông qua hệ thống RUM và Synthetic Monitoring, tự động phát hiện đường ngắn nhất giữa server với người dùng và định tuyến lưu lượng truy cập một cách tối ưu. Bên cạnh đó, hệ thống AI Load Balancing còn cho phép cân bằng tải nhiều server với các tùy chọn: IP hash, chuyển đổi luân phiên (round-robin) hoặc chuyển đổi dự phòng (failover).

Giải pháp VNIS tận dụng sự phát triển của trí tuệ nhân tạo AI

AI Load Balancing mang đến nhiều lợi ích vượt trội:

• Tối ưu hóa hiệu suất multi CDN: AI có thể xem xét vị trí địa lý của người dùng, đánh giá về tốc độ phản hồi, tải hiện tại và sức chứa của từng node CDN để quyết định điều hướng traffic một cách tối ưu. Điều này không chỉ cân bằng tải mà còn đảm bảo trải nghiệm người dùng tốt nhất.
• Dự đoán và chuẩn bị cho các đợt tăng traffic: AI có thể phân tích dữ liệu lịch sử và xu hướng để dự đoán các đợt tăng traffic, cho phép hệ thống chuẩn bị trước bằng cách điều chỉnh cấu hình cho việc phân bổ traffic.
• Tích hợp với WAF: AI có thể điều chỉnh cách phân phối traffic dựa trên các mối đe dọa từng được phát hiện bởi WAF.
• Học hỏi liên tục: AI có thể liên tục học hỏi từ các tình huống mới, cải thiện khả năng ra quyết định theo thời gian. Điều này đặc biệt quan trọng trong việc đối phó với các mối đe dọa bảo mật mới và thay đổi trong hành vi người dùng.
• Phản ứng thời gian thực: AI cho phép hệ thống phản ứng gần như tức thì với các thay đổi trong điều kiện mạng, tấn công, hoặc nhu cầu của người dùng, đảm bảo tính liên tục và ổn định của dịch vụ.

Bằng cách tích hợp Al trong load balancing, VNIS không chỉ hiệu quả trong việc phân phối tải và bảo vệ chống lại các cuộc tấn công, mà còn có khả năng tự cải thiện và thích ứng với các thách thức mới trong tương lai, có thể kể đến các khía cạnh như sau:

• Hiệu suất tối ưu: Tự động phân phối tải thông minh dựa trên dữ liệu truy cập thực tế, đảm bảo hệ thống luôn hoạt động mượt mà, đáp ứng mọi nhu cầu truy cập, bất kể biến động.
• Bảo mật toàn diện: Chống lại mọi cuộc tấn công DDoS tinh vi, bảo vệ hệ thống an toàn trước mọi rủi ro. Phát hiện và ngăn chặn các hành vi truy cập độc hại một cách hiệu quả. Giảm thiểu thiệt hại do tấn công mạng gây ra.
• Khả năng tự học hỏi và thích ứng: VNIS liên tục học hỏi từ kinh nghiệm chống DDoS trong quá khứ, tự động cập nhật chiến lược phòng thủ để chống lại các mối đe dọa mới nổi, đảm bảo an toàn cho hệ thống của doanh nghiệp một cách bền vững.

Đội ngũ chuyên gia SOC hỗ trợ 24/7

Hiểu được tính cấp thiết và kịp thời trong bảo mật, VNETWORK đã cho xây dựng các Trung tâm điều hành An ninh mạng (SOC - Security Operation Center) với tinh thần sẵn sàng tác chiến trong tình huống cấp bách để giảm thiểu tối đa tổn thất. Hiện nay đội ngũ SOC của VNETWORK đã có mặt tại Việt Nam, Hồng Kông, Đài Loan, Singapore và Anh Quốc… nhằm hỗ trợ và tác chiến cùng doanh nghiệp trước mọi cuộc tấn công.

Sự phát triển của công nghệ đã thúc đẩy các cuộc tấn công DDoS ngày càng tinh vi và nguy hiểm hơn. Kẻ tấn công không ngừng cải tiến kỹ thuật và công cụ để vượt qua các biện pháp phòng thủ. Do đó, việc cập nhật kiến thức và triển khai các giải pháp an ninh mạng tiên tiến là vô cùng quan trọng để bảo vệ hệ thống khỏi các mối đe dọa DDoS, giúp hạn chế và ngăn chặn các tình trạng gián đoạn hệ thống, ảnh hưởng đến trải nghiệm người dùng và thậm chí dẫn đến thiệt hại về tài chính cho doanh nghiệp.

VNIS - Giải pháp phòng chống tấn công DDoS ứng dụng AI tiên tiến của VNETWORK, với khả năng bảo vệ toàn diện, hiệu quả cao và dễ dàng triển khai, là lựa chọn hoàn hảo cho các doanh nghiệp muốn bảo vệ hệ thống của mình trước mọi nguy cơ tấn công. Hãy liên hệ ngay với VNETWORK để được tư vấn miễn phí về giải pháp VNIS và bảo vệ hệ thống của bạn trước mọi cuộc tấn công DDoS, thông qua hotline: +84 (028) 7306 8789 hoặc email: contact@vnetwork.vn.