Nhiều doanh nghiệp đang thử nghiệm AI nhưng chưa thể mở rộng sang vận hành thực tế do chưa sẵn sàng về bảo mật, quản trị và bảo vệ dữ liệu. Đây là nhận định của ông Lee Jin-won, Tổng giám đốc F5 Korea, trong cuộc trao đổi gần đây với phóng viên.

Theo ông Lee Jin-won, không ít doanh nghiệp hiện mới dừng ở giai đoạn chứng minh khái niệm (PoC). Rào cản lớn nhất không nằm ở bản thân công nghệ AI, mà ở việc chưa xây dựng được năng lực bảo mật đủ để vận hành hệ thống ổn định ở quy mô doanh nghiệp. Nếu phát sinh vấn đề về quản trị hoặc rò rỉ dữ liệu quan trọng, rủi ro sẽ tăng mạnh.

Ông cho rằng nhiều tổ chức đến nay vẫn chưa có câu trả lời rõ ràng cho bài toán bảo mật AI. Một trong những nguyên nhân là cách tiếp cận bảo mật cho AI khác đáng kể so với mô hình bảo mật truyền thống.

Với các hệ thống trước đây, doanh nghiệp có thể tập trung vào tường lửa ứng dụng web (WAF) và xử lý lỗ hổng. Trong môi trường AI, phạm vi rủi ro rộng hơn, bởi không chỉ lỗ hổng mà cả prompt đầu vào cũng có thể trở thành điểm tấn công. Ngay cả khi hệ thống không có lỗ hổng theo cách hiểu truyền thống, thông tin quan trọng vẫn có thể bị lộ nếu prompt không được kiểm soát phù hợp.

Theo ông Lee Jin-won, những rủi ro này cũng không thể được xử lý chỉ bằng các biện pháp bảo mật ở lớp ứng dụng. Đội ngũ phát triển phải tham gia ngay từ đầu, thay vì xem đây chỉ là nhiệm vụ của bộ phận an ninh thông tin.

Ông nhận định một sai lầm phổ biến là nhiều phụ trách bảo mật vẫn áp dụng tư duy cũ cho AI, tức chỉ cần mua thêm một giải pháp là có thể giải quyết vấn đề. Trong khi đó, để bảo vệ hệ thống hiệu quả, doanh nghiệp cần hiểu toàn bộ kiến trúc AI và xác định rõ thứ tự ưu tiên của các mối đe dọa.

F5 cho biết đang đẩy mạnh các workshop để giúp khách hàng hiểu rõ hơn về AI. Ở cấp tập đoàn, hãng cũng đã triển khai chương trình AI Academy. Theo ông Lee Jin-won, muốn làm tốt bảo mật AI thì trước hết phải hiểu sâu cách AI vận hành.

Liên quan đến các hình thức tấn công mới, ông cho rằng để chặn hiệu quả Prompt Injection vào các hệ thống AI tạo sinh dùng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), doanh nghiệp cần nền tảng kỹ thuật đủ vững và cơ chế ứng phó phù hợp với từng lớp, từng điểm trong kiến trúc. F5 hiện phát triển các giải pháp chuyên biệt theo từng vị trí triển khai.

Ông cũng nhấn mạnh cách làm “xây xong hệ thống rồi mới tính đến bảo mật” gần như không còn phù hợp với AI. Bảo mật phải đi cùng AI ngay từ giai đoạn đầu. Nếu không chuẩn bị từ sớm, doanh nghiệp sẽ rất khó đưa hệ thống vào vận hành thực tế. Theo ông, nhận thức này hiện cũng đang lan rộng trên thị trường.

F5, vốn được biết đến với thế mạnh về phân phối và bảo mật ứng dụng, hiện xem bảo mật AI là động lực tăng trưởng mới. Công ty đang mở rộng danh mục sản phẩm thông qua cả tự phát triển lẫn mua bán và sáp nhập, đồng thời gần đây giới thiệu thêm giải pháp quản lý bản vá F5 Insight.

Ông Lee Jin-won cho biết “Anthropic Mythos” có thể tự động hóa không chỉ các hành vi xâm nhập mà cả việc truy cập thông tin nhạy cảm, vì vậy doanh nghiệp cần rút ngắn thời gian vá lỗi. F5 cũng đã chuyển chu kỳ công bố bản vá từ hàng quý sang hàng tháng. Bên cạnh đó, F5 Insight được tích hợp với LLM để hỗ trợ vận hành và phân tích bằng AI.

Theo F5, để bảo mật AI hiệu quả, doanh nghiệp cần bao phủ ba điểm kiểm soát chính gồm front-door, orchestration và inference.

Trong đó, front-door là lớp giao diện mà người dùng trực tiếp tương tác, chẳng hạn chatbot. Để bảo vệ lớp này, F5 đã nâng cấp kiến trúc WAF, tiếp tục duy trì nền tảng dựa trên chữ ký, chỉ dấu tấn công và thông tin tình báo rủi ro, đồng thời bổ sung thêm một lớp mô hình thần kinh được huấn luyện bằng dữ liệu riêng của hãng.

Orchestration là khu vực kết nối giữa AI và các hệ thống nội bộ nhằm bổ sung ngữ cảnh cho prompt. Với lớp này, trọng tâm là bảo mật API. Năm ngoái, F5 đã mua lại Calypso AI và giới thiệu thêm F5 AI Red Team cùng F5 AI Guardrail để tăng cường năng lực bảo vệ.

Inference là lớp tập trung vào việc ngăn chặn các quyết định sai trước khi mô hình đưa ra kết quả suy luận. Theo ông Lee Jin-won, nếu xử lý rủi ro tốt ở giai đoạn này, hiệu quả bảo mật sẽ được cải thiện đáng kể. Ông cho biết F5 hiện đầu tư vào năng lực mạng, bảo mật và cân bằng tải để hỗ trợ doanh nghiệp mở rộng AI hiệu quả trên toàn bộ kiến trúc AI factory thế hệ mới.

Một trọng tâm khác mà ông Lee Jin-won nhấn mạnh là chiến lược nền tảng hợp nhất. Theo ông, F5 ADSP (Application Delivery and Security Platform) tập hợp các giải pháp của F5 trên một nền tảng duy nhất, cho phép doanh nghiệp áp dụng chính sách bảo mật nhất quán và cập nhật tập trung trên cùng một console.

Nền tảng này cũng cung cấp khả năng quan sát lưu lượng AI trong bối cảnh lưu lượng do AI tăng nhanh. Không chỉ phân biệt được lưu lượng từ người dùng và từ AI, hệ thống còn có thể nhận diện lưu lượng AI đến từ ChatGPT hay Claude.

F5 đồng thời đánh giá cao tiềm năng của mảng phát hiện AI nằm ngoài tầm kiểm soát của doanh nghiệp, còn gọi là Shadow AI. Để phục vụ mục tiêu này, hãng gần đây đã mua lại Sure Path AI, công ty chuyên phát hiện Shadow AI. Theo F5, thương vụ này giúp hãng hoàn thiện nền tảng bảo mật AI tích hợp, bao gồm Guardrail, Red Team, AI Remediate và Sure Path AI.

Tại Hàn Quốc, F5 cũng có kế hoạch trực tiếp xây dựng POP (Points of Presence) để mở rộng thị trường. Đây là hạ tầng mạng toàn cầu được hãng triển khai tại các điểm trọng yếu trên thế giới nhằm cung cấp F5 Distributed Cloud Services.

Ông Lee Jin-won cho biết khi POP đi vào hoạt động tại Hàn Quốc, công ty sẽ có điều kiện cung cấp dịch vụ cạnh tranh hơn cho khách hàng cả về chi phí lẫn chất lượng nền tảng phần mềm dưới dạng dịch vụ (SaaS).

Các bước đi của F5 trong lĩnh vực AI hiện không chỉ dừng ở bảo mật mà còn mở rộng sang quản trị và tối ưu chi phí. Công ty đã tăng cường tính năng cho F5 AI Gateway và tích hợp sản phẩm này vào F5 AI Security Platform.

F5 AI Gateway cung cấp một control plane hợp nhất, cho phép áp dụng chính sách nhất quán cho mọi yêu cầu AI, đồng thời quản lý cách truy cập và sử dụng mô hình, agent cũng như các công cụ AI.

Theo F5, cách tiếp cận này có thể giúp nâng hiệu quả chi phí trong môi trường vận hành AI quy mô lớn. Ông Lee Jin-won cho rằng nếu không nắm được mức tiêu thụ token theo từng đội nhóm, mô hình và nhà cung cấp, tổ chức sẽ khó đánh giá chính xác giá trị và chi phí khi triển khai AI. F5 AI Gateway được kỳ vọng sẽ hỗ trợ doanh nghiệp kiểm soát tokenomics hiệu quả hơn.