Nếu như trước đây, tội phạm mạng chủ yếu dựa vào kỹ năng và công cụ truyền thống, thì hiện nay sự can thiệp của AI đã làm thay đổi căn bản phương thức và bản chất của các mối đe dọa đến lĩnh vực an ninh mạng toàn cầu.
Phân tích tại hội thảo “Bảo mật trong kỷ nguyên AI – Chiến lược hình thành tương lai số” do Hiệp hội An ninh mạng quốc gia (NCA) phối hợp cùng Check Point Software Technologies tổ chức sáng 7.4 tại Hà Nội, đại tá Nguyễn Hồng Quân – Phó cục trưởng Cục An ninh mạng và Phòng, chống tội phạm sử dụng công nghệ cao (A05 – Bộ Công an), Trưởng ban An ninh dữ liệu và Bảo vệ dữ liệu cá nhân (NCA) chỉ rõ: “Không gian mạng đang trở thành ‘mặt trận nóng’, nơi các mối đe dọa gia tăng cả về quy mô lẫn mức độ tinh vi. Với sự hỗ trợ của AI, các cuộc tấn công mạng có thể được tự động hóa, cá nhân hóa và triển khai nhanh chóng trên diện rộng”.
Thực tế tại Việt Nam, các hình thức lừa đảo tinh vi như giả mạo danh tính, sử dụng công nghệ deepfake hay phát tán mã độc có khả năng tự thích nghi để né tránh hệ thống phòng thủ đang diễn ra phức tạp. Tội phạm mạng đang chuyển dần sang mô hình có tổ chức, mang tính “công nghiệp”, tận dụng AI để tối ưu hóa hiệu quả tấn công, tạo áp lực tâm lý buộc nạn nhân chuyển tiền hoặc cung cấp dữ liệu nhạy cảm.
Ở góc nhìn quốc tế, bà Ruma Balasubramanian – Chủ tịch Check Point Software Technologies khu vực châu Á – Thái Bình Dương và Nhật Bản cũng đồng tình khi nhận định: “AI đang tái định hình cả sự đổi mới trong kinh doanh lẫn các rủi ro an ninh mạng”. Bà Ruma phân loại mối đe dọa đặc thù của AI hiện nay thành ba nhóm chính: rò rỉ dữ liệu, tấn công chèn lệnh (prompt injection) và can thiệp quy trình. Những rủi ro này có quy mô và tốc độ lây lan vượt xa các phương thức truyền thống như lừa đảo qua email.
Đứng trước các nguy cơ, hành lang pháp lý tại Việt Nam đang được khẩn trương hoàn thiện, tiêu biểu là luật An ninh mạng và Chiến lược AI đến năm 2030, trong đó nhấn mạnh yêu cầu an toàn, minh bạch trong toàn bộ vòng đời công nghệ.
Theo đại tá Nguyễn Hồng Quân, giải pháp cốt lõi hiện nay nằm ở hai khía cạnh: bảo mật cho AI (Security for AI) và dùng AI cho an ninh (AI for Security). AI hoạt động như một bộ não ra quyết định; nếu bị tấn công hoặc “đầu độc dữ liệu”, trí tuệ nhân tạo sẽ đưa ra sai lầm nghiêm trọng. Ngược lại, chính AI với năng lực xử lý vượt trội lại là công cụ đắc lực để nhận diện sớm mô hình tấn công mạng.
Nhằm giúp các doanh nghiệp xây dựng hạ tầng AI an toàn, đại diện Check Point đã đề xuất các giải pháp kỹ thuật như mô hình “AI Factory Security Blueprint”, một kiến trúc tham chiếu giúp kiểm soát rủi ro từ hạ tầng GPU đến các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Đồng thời, nền tảng “AI Defense Plane” được giới thiệu nhằm cung cấp lớp phòng thủ đa tầng trước các hành vi độc hại từ AI agents và ngăn chặn rò rỉ dữ liệu, quản trị chặt chẽ các công cụ AI mà nhân viên sử dụng (tránh tình trạng Shadow AI).
Tuy nhiên, bài toán an ninh mạng không thể chỉ giải quyết bằng công nghệ đơn lẻ. Ông Nguyễn Hồng Quân nhấn mạnh: “AI không chỉ là công cụ, mà đang trở thành một yếu tố định hình lại không gian an ninh mạng và an ninh quốc gia. Việc chủ động nắm bắt, làm chủ và bảo đảm an toàn cho các công nghệ AI sẽ là yếu tố quyết định đối với sự phát triển bền vững và an toàn của mỗi quốc gia trong tương lai”.
Để làm được điều đó, sự hợp tác là chìa khóa. Lãnh đạo NCA nhấn mạnh cần xây dựng hệ sinh thái an ninh mạng mở, nơi các bên cùng chia sẻ thông tin, phối hợp nghiên cứu và triển khai giải pháp công nghệ tiên tiến.
Đây là nội dung chính của "Chương trình hỗ trợ nghiên cứu sinh xuất sắc giai đoạn 2026-2030" (VREF) do Bộ Khoa học và Công nghệ ban hành. Chương trình đánh dấu bước chuyển từ hỗ trợ đào tạo sang đầu tư trực tiếp cho hoạt động nghiên cứu, nhằm hình thành lực lượng khoa học trẻ có năng lực tự chủ công nghệ.
Chương trình sẽ tuyển chọn mỗi năm khoảng 100 nghiên cứu sinh xuất sắc để cấp kinh phí. Nguồn lực được ưu tiên cho nhóm nghiên cứu hướng tới làm chủ công nghệ lõi, phát triển sản phẩm công nghệ chiến lược; phần còn lại dành cho các nghiên cứu ở lĩnh vực khác.
Kinh phí hỗ trợ tối đa 1 tỷ đồng mỗi năm cho nghiên cứu sinh, trong thời gian không quá 3 năm. Trường hợp cần thiết có thể gia hạn thực hiện nhiệm vụ nhưng không tăng thời gian hỗ trợ. Số tiền này phải được sử dụng cho các hoạt động trực tiếp phục vụ nghiên cứu như phát triển sản phẩm, công bố khoa học, đăng ký sở hữu trí tuệ, thử nghiệm công nghệ và hợp tác quốc tế.
Chương trình có cách tiếp cận "đầu tư theo kết quả". Việc giải ngân gắn với tiến độ và kết quả đầu ra. Các nhiệm vụ không đạt yêu cầu có thể bị điều chỉnh hoặc chấm dứt hỗ trợ.
Các chỉ tiêu đầu ra cũng được quy định cụ thể: tối thiểu 60% kết quả nghiên cứu phải công bố trên các tạp chí quốc tế uy tín; ít nhất 20% có đăng ký bảo hộ quyền sở hữu trí tuệ; và tối thiểu 15% kết quả được chuyển giao, thương mại hóa hoặc ứng dụng vào thực tiễn.
Chương trình hỗ trợ nghiên cứu sinh xuất sắc triển khai trên phạm vi toàn quốc, với sự tham gia của các nghiên cứu sinh, cơ sở giáo dục đại học, viện nghiên cứu, tổ chức khoa học và công nghệ, đội ngũ chuyên gia trong, ngoài nước và cộng đồng doanh nghiệp.
Chương trình khuyến khích hợp tác giữa Nhà nước, viện trường và doanh nghiệp. Trong đó, doanh nghiệp có thể tham gia từ khâu đề xuất đề tài đến thương mại hóa kết quả, đồng thời thúc đẩy cơ chế đồng tài trợ và liên kết quốc tế.
Cơ chế đồng hướng dẫn với chuyên gia nước ngoài và trí thức Việt Nam ở nước ngoài cũng được khuyến khích, nhằm tạo điều kiện để nghiên cứu sinh tiếp cận chuẩn mực khoa học toàn cầu.
Quỹ Phát triển khoa học và công nghệ quốc gia (NAFOSTED) được giao chủ trì tổ chức thực hiện VREF, từ xây dựng quy chế, tuyển chọn đến cấp kinh phí và theo dõi, đánh giá chương trình.
Theo Neowin, sau hơn một thế kỷ gây tranh cãi, bí ẩn về cách các electron đi xuyên qua các rào cản năng lượng bên trong CPU và GPU cuối cùng đã được các nhà khoa học làm sáng tỏ, mở đường cho những con chip siêu mạnh trong tương lai.
Nếu không có hiệu ứng 'đường hầm lượng tử', những chiếc máy tính hay smartphone ngày nay sẽ không bao giờ tồn tại. Đây là hiện tượng cho phép các hạt electron vượt qua các rào cản năng lượng mà theo lý thuyết vật lý thông thường là không thể. Tuy nhiên, suốt 100 năm qua, giới khoa học chỉ biết 'đầu' và 'cuối' của quá trình này, còn diễn biến bên trong 'đường hầm' vẫn là một hộp đen bí ẩn.
Nhưng mọi thứ đã dần được vén màn. Mới đây, nhóm nghiên cứu từ POSTECH (Hàn Quốc) và Viện Max Planck (Đức) đã công bố kết quả nghiên cứu đáng chú ý trên tạp chí Physical Review Letters. Bằng cách sử dụng các xung laser siêu mạnh, họ phát hiện ra rằng các electron không hề lướt qua rào cản một cách êm đềm. Ngược lại, chúng xảy ra một quá trình gọi là 'va chạm lại dưới rào cản' (Under-The-Barrier Recollision - UBR) - tức là va chạm với hạt nhân nguyên tử ngay khi đang ở trong lòng rào cản năng lượng.
Khám phá này không chỉ có ý nghĩa về mặt lý thuyết. Việc hiểu rõ và kiểm soát được cách electron 'xuyên tường' chính là chìa khóa để chế tạo các bóng bán dẫn nhỏ hơn, nhanh và ít tỏa nhiệt hơn.
Hiện nay, khi kích thước chip đang tiến dần đến giới hạn vật lý (chỉ vài nanomet), hiện tượng electron tự ý 'xuyên tường' gây rò rỉ điện năng là một trong những trở ngại lớn nhất khiến chip bị nóng và giảm hiệu năng. Hiểu rõ cơ chế va chạm UBR sẽ giúp các gã khổng lồ như Intel, Nvidia hay AMD thiết kế các cấu trúc mạch tối ưu hơn, giúp máy tính thế hệ mới đạt được tốc độ xử lý từng được cho là bất khả thi.
Giáo sư Dong Eon Kim, người dẫn đầu nghiên cứu, khẳng định giờ đây con người đã có thể bắt đầu học cách "điều khiển electron theo ý muốn". Đây là bước đệm quan trọng không chỉ cho chip silicon truyền thống mà còn cho sự phát triển của máy tính lượng tử và các hệ thống laser siêu nhanh.
Trận chiến công nghệ trong tương lai sẽ không chỉ nằm ở việc thu nhỏ kích thước mà còn là cuộc đua làm chủ những hạt electron siêu nhỏ ngay trong những khoảnh khắc 'xuyên tường' kỳ diệu này.
Theo MacRumors, trên phiên bản iOS 26.4, Apple đã bổ sung khả năng hiển thị chi tiết dữ liệu sử dụng khi bật tính năng Điểm truy cập cá nhân (Personal Hotspot), giúp người dùng biết thiết bị nào đang sử dụng mạng và tiêu tốn bao nhiêu dung lượng.
Cụ thể, hệ thống có thể phân tách lượng dữ liệu đã chia sẻ theo từng thiết bị kết nối. Người dùng sẽ thấy danh sách các thiết bị cùng mức dung lượng đã sử dụng, từ đó dễ dàng nhận diện thiết bị nào đang tiêu tốn nhiều dữ liệu nhất.
Tính năng này đặc biệt hữu ích với những người sử dụng gói dữ liệu giới hạn, khi việc chia sẻ mạng có thể khiến dung lượng bị tiêu hao nhanh chóng mà không rõ nguyên nhân.
Cách kiểm tra mức sử dụng dữ liệu điểm phát sóng trên iPhone:
Bước 1: Mở "Cài đặt" trên iPhone của bạn.
Bước 2: Chọn "Điểm truy cập cá nhân".
Bước 3: Bên dưới nút chuyển đổi "Tối đa hóa khả năng tương thích", hãy nhấn vào "Sử dụng dữ liệu" .
Trước đây, iPhone chỉ hiển thị tổng dung lượng đã chia sẻ, trong khi thông tin chi tiết theo từng thiết bị lại nằm sâu trong phần cài đặt. Với bản cập nhật mới, dữ liệu này đã được đưa lên vị trí dễ tiếp cận hơn, giúp người dùng theo dõi và kiểm soát trực tiếp.
Tuy vậy, hệ thống vẫn có một số hạn chế. Các thiết bị không phải của Apple hoặc những thiết bị đời cũ có thể được gộp chung vào một mục “Thiết bị khác”, thay vì hiển thị cụ thể từng tên.
Ngoài ra, dữ liệu sử dụng không được cập nhật ngay lập tức mà có thể thay đổi sau khi tắt tính năng chia sẻ mạng hoặc khi hệ thống hoàn tất việc tổng hợp thông tin.
Dù còn một số điểm hạn chế, đây vẫn là cải tiến đáng chú ý, giúp người dùng chủ động hơn trong việc quản lý dữ liệu di động.
