Deepfakes, Agent & LLM Red Teaming

Chúng tôi sẽ phá vỡ thực tế Xu hướng bảo mật AI cho năm 2026 từ quan điểm của một người thực hành. Bạn sẽ nhận được các khuôn khổ có thể thực hiện được và các chi tiết kỹ thuật mà bạn có thể sử dụng ngay hôm nay để chuẩn bị cho ngày mai.

Danh sách các xu hướng bảo mật AI hàng đầu năm 2026

Sự trỗi dậy của đại lý tự trị và cách bảo vệ nó:

đặc vụ AI không còn chỉ là trợ lý nữa. Họ đang trở thành những tác nhân tự chủ trong mạng lưới của bạn. Điều này tạo ra một loại mối đe dọa nội bộ mới và nguy hiểm. Đây là cách bạn bảo vệ chúng.

Xu hướng 1 – Khung bảo mật thực tế cho tác nhân AI:

1. Vệ sinh đầu vào & Phòng chống tiêm thuốc nhanh chóng. Vượt ra ngoài xác nhận cơ bản. Sử dụng các kỹ thuật để phát hiện và vô hiệu hóa các lời nhắc độc hại cố gắng khiến tác nhân hoạt động sai.
2. Sử dụng công cụ & Quản trị API. Thực thi quyền truy cập có đặc quyền tối thiểu đối với các tác nhân sử dụng các công cụ và API bên ngoài. Nếu một tác nhân chỉ cần đọc từ API thì nó không bao giờ có quyền ghi.
3. Giám sát đầu ra & lan can. Thực hiện kiểm tra thời gian thực về những gì đại lý sản xuất. Điều này ngăn chặn rò rỉ dữ liệu hoặc hành động có hại trước khi chúng xảy ra.
4. Hộp cát & ngăn chặn. Xây dựng môi trường nơi các đại lý có thể hoạt động mà không cần truy cập vào hệ thống chính của bạn. Một không gian biệt lập sẽ hạn chế thiệt hại mà tác nhân bị xâm nhập có thể gây ra.

Xu hướng 2 – Khủng hoảng danh tính và bảo vệ chống lại các bản sao và bản sao sâu do AI tạo ra.

Mối đe dọa đang di chuyển qua các email giả mạo. Hãy sẵn sàng cho các tác phẩm giả mạo sâu bằng giọng nói và video theo thời gian thực được sử dụng để vượt qua xác thực đa yếu tố và đánh lừa bộ phận trợ giúp của bạn.

• Các biện pháp đối phó kỹ thuật. Sử dụng phân tích sinh trắc học nâng cao như phát hiện sự sống. Thêm sinh trắc học hành vi để kiểm tra cách một người tương tác với thiết bị. Xây dựng các chính sách truy cập theo ngữ cảnh đặt câu hỏi về thông tin đăng nhập từ các vị trí bất thường hoặc vào những thời điểm bất thường.
• Tường lửa của con người. Nhân viên của bạn là tuyến phòng thủ cuối cùng của bạn. Bắt đầu đào tạo liên tục, có mục tiêu về cách phát hiện các hành vi giả mạo sâu. Đây hiện là một kỹ năng quan trọng đối với tất cả nhân viên, đặc biệt là bộ phận hỗ trợ CNTT xử lý các yêu cầu đặt lại.

Xu hướng 3 – Sự phát triển của AppSec: Tích hợp bảo mật vào Vòng đời AI (SAIDL)

Bảo mật ứng dụng truyền thống là không đủ cho AI. Bạn cần Vòng đời phát triển AI an toàn.

• Giai đoạn 1: Thu thập và quản lý dữ liệu an toàn. Dừng ngộ độc dữ liệu tại nguồn. Bạn phải kiểm tra tính toàn vẹn và nguồn gốc của dữ liệu đào tạo của mình.
• Giai đoạn 2: Phát triển mô hình an toàn. Bắt đầu sử dụng trình quét lỗ hổng cho các thư viện máy học, chẳng hạn như tf-scanner. Tiến hành đánh giá kiến ​​trúc mô hình. Sử dụng phương pháp huấn luyện đối nghịch để xây dựng các mô hình chống lại các cuộc tấn công.
• Giai đoạn 3: Triển khai và giám sát an toàn. Thực hiện theo các phương pháp hay nhất để bảo mật MLOps. Điều này bao gồm việc ký các mô hình của bạn để ngăn chặn giả mạo, bảo mật API cho các điểm cuối suy luận và liên tục theo dõi sự trôi dạt của mô hình cũng như hành vi lạ.

Xu hướng 4 –Đội Đỏ Mới – Thử nghiệm thâm nhập AI & LLM đối nghịch

Kiểm tra bảo mật đã thay đổi. Bây giờ bạn cần phải “hack” chính mô hình AI.

Danh sách kiểm tra nhóm LLM Red đầu tiên của bạn:

• Kiểm tra cho tiêm nhắc nhở và Bẻ khóa để xem liệu bạn có thể khiến mô hình bỏ qua các quy tắc an toàn của nó hay không.
• Xác định và khai thác Xử lý đầu ra không an toàn trong đó phản hồi của mô hình có thể tạo ra lỗ hổng trong hệ thống được kết nối.
• Thăm dò việc tiết lộ dữ liệu nhạy cảm và kiểm tra xem mô hình có rò rỉ thông tin nhận dạng cá nhân hay không.
• Kiểm tra từ chối dịch vụ bằng cách đưa ra các lời nhắc tiêu tốn nhiều tài nguyên của mô hình có thể khiến mô hình gặp sự cố.

Xu hướng 5 – Shadow AI – Tìm kiếm và thuần hóa việc sử dụng AI không được phê duyệt

Nhân viên của bạn đang sử dụng các công cụ AI mà bạn chưa phê duyệt. Điều này tạo ra những điểm mù lớn về bảo mật dữ liệu.

Phát hiện. Sử dụng một Nhà môi giới bảo mật truy cập đám mây (CASB) và các công cụ phân tích mạng. Chúng có thể phát hiện lưu lượng truy cập đến các dịch vụ AI không được phê duyệt.

Giảm nhẹ. Tạo “Chính sách sử dụng được chấp nhận của AI” rõ ràng. Quan trọng hơn, hãy cung cấp cho nhân viên một giải pháp thay thế an toàn và được chấp nhận. LLM riêng tư do công ty lưu trữ có thể đáp ứng nhu cầu của họ mà không khiến dữ liệu của bạn gặp rủi ro.

Xu hướng 6 – AI làm phi công phụ của bạn: Sử dụng AI để phòng thủ thông minh hơn

AI không chỉ là một mối đe dọa. Đó là vũ khí phòng thủ hiệu quả nhất của bạn.

• Dành cho Nhà phân tích SOC. Sử dụng AI để phân loại cảnh báo thông minh. Hãy để nó thực hiện tương quan nhật ký tự động và tìm ra các kiểu tấn công mà con người có thể bỏ lỡ.
• Dành cho Kỹ sư AppSec. Sử dụng các công cụ SAST và DAST mới có chức năng AI. Chúng cung cấp khả năng phát hiện lỗ hổng chính xác hơn và có thể đề xuất sửa mã tự động.

Xu hướng 7 – Đếm ngược lượng tử – Biến “sự linh hoạt của tiền điện tử” thành hiện thực

Mối đe dọa “thu hoạch ngay, giải mã sau” đang ở đây. Hôm nay, kẻ thù đang đánh cắp dữ liệu được mã hóa của bạn và lên kế hoạch phá vỡ nó bằng máy tính lượng tử vào ngày mai. Việc chuyển sang mật mã hậu lượng tử (PQC) phải bắt đầu.

• Bước 1: Khám phá mật mã. Bạn phải kiểm kê các thuật toán mã hóa hiện tại của mình. Tìm ra nơi bạn đang sử dụng các tiêu chuẩn yếu hoặc lỗi thời.
• Bước 2: Xây dựng sự nhanh nhẹn. Hãy thiết kế hệ thống của bạn ngay bây giờ để bạn có thể dễ dàng trao đổi các tiêu chuẩn mật mã sau này. Đây là nguyên tắc thiết kế cho tất cả các dự án mới. Nó không phải là một sửa chữa một lần.

Xu hướng 8 – Yêu cầu nâng cao kỹ năng: Kỹ sư bảo mật AI của năm 2026

Công việc của bạn đang thay đổi. Đây là những gì bạn cần làm để luôn dẫn đầu.

Những kỹ năng cần thiết cần có ngay bây giờ:

Tìm hiểu các khung bảo mật dành riêng cho AI như Khung quản lý rủi ro NIST AI Và ATLAS MITRE.

Phần kết luận

Tương lai của bảo mật AI không phải là nỗi sợ hãi. Đó là về việc xây dựng các hệ thống và quy trình mạnh mẽ. Trọng tâm đang chuyển từ bảo vệ vành đai sang bảo mật dữ liệu, danh tính và chính các mô hình AI. Bạn phải chủ động trong thiết kế của mình, không phản ứng trong việc phòng thủ.

Nếu bạn đã sẵn sàng vượt xa lý thuyết và xây dựng khả năng bảo mật AI thực sự, thì Khóa học Chuyên gia Bảo mật AI (CAISP) được chứng nhận mang đến cho bạn trải nghiệm thực tế với mô hình hóa mối đe dọa, quy trình ML an toàn và hệ thống AI nhóm đỏ. Bạn sẽ làm việc thông qua các tình huống tấn công thực tế và học cách xây dựng bảo mật cho AI ngay từ đầu. Nhận các kỹ năng thực tế quan trọng vào năm 2026 và hơn thế nữa.