Thứ tư, 01/02/2023 15:37

Đảm bảo an toàn thông tin và chia sẻ dữ liệu trong bối cảnh hội nhập và phát triển

Nhằm trao đổi học thuật, chia sẻ kinh nghiệm và tìm kiếm sự hợp tác nhằm đảm bảo an ninh, an toàn trong lĩnh vực công nghệ thông tin và truyền thông, mới đây Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ (KH&CN) Việt Nam và Câu lạc bộ các khoa - trường - viện công nghệ thông tin và truyền thông Việt Nam (FISU) đã tổ chức hội thảo quốc gia: “Một số vấn đề chọn lọc của công nghệ thông tin và truyền thông” với chủ đề “Sản xuất thông minh”. Tại hội thảo, nhiều khía cạnh của công nghệ thông tin và truyền thông đã được trao đổi và thảo luận, trong đó vấn đề an toàn thông tin trong bối cảnh hiện nay và việc chia sẻ dữ liệu được nhiều chuyên gia, nhà khoa học đặc biệt quan tâm.

An toàn thông tin trong bối cảnh Cách mạng công nghiệp 4.0

PGS.TS Bùi Thu Lâm - Học viện Kỹ thuật Mật mã cho rằng, trong xu thế phát triển của KH&CN, đặc biệt là cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ 4 (CMCN 4.0), trí tuệ nhân tạo (AI) đã và đang được nghiên cứu và ứng dụng mạnh mẽ trong lĩnh vực an toàn thông tin (ATTT). AI được sử dụng để phân tích dữ liệu mạng nhằm phát hiện kịp thời các cuộc tấn công vào hệ thống máy tính và được ứng dụng trong tự động phân tích và phát hiện hành vi của mã độc, phân tích và dò quét lỗ hổng bảo mật trong mã nguồn… ATTT đã, đang và sẽ tiếp tục là đề tài nóng không chỉ ở Việt Nam mà trên phạm vi toàn cầu. Các cuộc tấn công mạng được ghi nhận năm sau luôn cao hơn năm trước. Cùng với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ thì nguy cơ mất ATTT càng gia tăng. Số lượng các thiết bị kết nối internet tăng cao, các dịch vụ, ứng dụng trực tuyến bùng nổ trong quá trình chuyển đổi số…, tạo môi trường cho các cuộc tấn công mạng xuất hiện nhiều, đa dạng hơn. Ngày càng nhiều các nguy cơ mới nhằm đến các hệ thống kết nối như IoT, mobile, SCADA… với các kỹ thuật tấn công ngày càng đa dạng, phức tạp, gây khó khăn cho lực lượng đảm bảo ATTT.

Hiện nay, AI có thể được các chuyên gia nghiên cứu ứng dụng với mục đích tăng cường các biện pháp bảo mật hệ thống, nhưng cũng là mảnh đất tiềm năng để tin tặc có thể tạo ra các công cụ tấn công, khai thác tự động. Đã có nhiều tin tặc sử dụng các công cụ học máy để vượt qua các phương pháp xác thực sử dụng CAPTCHA, sử dụng AI phát triển công cụ tìm kiếm trên mạng xã hội những mục tiêu tấn công tiềm năng, sử dụng AI trong phát hiện lỗ hổng bảo mật, lỗ hổng phần mềm. Trong bối cảnh hiện nay, việc đảm bảo ATTT cần thực hiện đồng bộ cả về chính sách - pháp luật, giáo dục và công nghệ. Đây cũng chính là 3 lớp trong mô hình phòng thủ, bảo mật nhiều lớp được mô hình hóa để bảo đảm bảo mật và ATTT trong không gian mạng.

Chia sẽ dữ liệu để đảm bảo an toàn

TS Võ Sỹ Nam - Viện Nghiên cứu Dữ liệu lớn VinBigData (Tập đoàn Vingroup) cho rằng, để đảm bảo an toàn, an ninh trong lĩnh vực công nghệ thông tin và truyền thông, bên cạnh các yếu tố kỹ thuật và công nghệ thì việc chia sẻ thông tin/dữ liệu chính là điều quan trọng. Theo đó, về hạ tầng dữ liệu, chất lượng dữ liệu là then chốt trong nghiên cứu AI bởi 80% công việc hiện nay là xử lý dữ liệu. Sự bùng nổ dữ liệu toàn cầu cũng đưa đến một số vấn đề, trong đó có kỷ nguyên dữ liệu mở. Hạ tầng dữ liệu cần một kế hoạch dài hạn để xây dựng, duy trì và phát triển. Hiện nay, dữ liệu không những bùng nổ theo cấp số nhân mà theo hàm mũ và kỷ nguyên dữ liệu mở đã bắt đầu. Việc chia sẻ dữ liệu đã được thực hiện từ trước đây, ở một số quốc gia lớn. Đến nay, các doanh nghiệp tư nhân, tổ chức học thuật cũng đưa ra nguồn dữ liệu mở quy mô lớn, được dán nhãn và mô tả đầy đủ. Tại Việt Nam, một số chương trình cũng đã được triển khai nhằm kết hợp với nguồn lực công và tư, tổ chức học thuật, doanh nghiệp trong việc xây dựng cổng dữ liệu quốc gia. Tuy nhiên, thách thức chính của hạ tầng dữ liệu là hiệu năng hệ thống vì khối lượng tính toán lớn, tốn tài nguyên, cần cập nhật dữ liệu, và vấn đề đồng nhất dữ liệu. Một số giải pháp được TS Nam đề xuất bao gồm: thích ứng với kỷ nguyên mở; xây dựng kế hoạch dài hạn, thậm chí 20-30 năm; đảm bảo chất lượng và toàn vẹn của dữ liệu qua thời gian (dữ liệu tinh chỉnh không bị mất mát so với dữ liệu gốc); sử dụng công cụ để theo dõi sai lệch trong luồng dữ liệu.

Dẫn chứng về hạ tầng dữ liệu, TS Võ Sỹ Nam đã giới thiệu VinGen Data Portal là nền tảng quản lý, phân tích dữ liệu y sinh có quy mô lớn nhất Việt Nam. Hiện nay, cổng dữ liệu này có gần 5.000 GB dữ liệu, 10 máy tính toán, hơn 1.000 lõi tính toán, việc phân tích dữ liệu bao gồm dán nhãn, tinh chỉnh. Đặc biệt, cuối năm 2021, Viện Nghiên cứu Dữ liệu lớn VinBigData công bố đã hoàn thiện Dự án “Xây dựng cơ sở dữ liệu biến dị di truyền cho quần thể người Việt”. Với quy mô hơn 1.000 hệ gen được giải trình tự, hơn 40 triệu biến thể di truyền được phát hiện, nghiên cứu không chỉ mở ra bộ cơ sở dữ liệu quý cho cộng đồng mà còn tạo tiền đề cho sự phát triển của nghiên cứu y sinh và y học chính xác, góp phần cảnh báo điều trị sớm đến từng cá nhân người Việt trong tương lai. Đây là bộ dữ liệu toàn hệ gen người Việt đầu tiên đảm bảo tính đại diện và phổ quát cho quần thể, phù hợp với phân bố dân cư về địa lý. Đặc biệt, bộ dữ liệu gen có đầy đủ chú giải về chức năng sinh học cũng như nguy cơ bệnh lý. Khối lượng dữ liệu khổng lồ được xử lý bằng công nghệ hiện đại của Google, Illumina (hãng công nghệ hàng đầu thế giới về giải trình tự gen), và NVIDIA (Tập đoàn công nghệ đa quốc gia của Mỹ). Bên cạnh đó, VinBigData cũng triển khai hợp tác với khoảng 20 tổ chức nghiên cứu, bệnh viện hàng đầu trong và ngoài nước như: Đại học John Hopkins (Mỹ), The GoldenHelix Foundation (Anh Quốc), Trường Đại học Y Hà Nội, Bệnh viện Trung ương Quân đội 108…

TS Nguyễn Văn Thiện - Phó Hiệu trưởng Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội khẳng định, hội thảo quốc gia “Những vấn đề chọn lọc của công nghệ thông tin và truyền thông” là dịp thắt chặt hơn mối quan hệ hợp tác giữa các nhà khoa học, các nhà quản lý, giữa các trường đại học và các cơ quan nghiên cứu, quản lý trong cả nước và thúc đẩy hợp tác quốc tế để cùng nhau phát triển lĩnh vực công nghệ thông tin và truyền thông trong tương lai.

Phong Vũ - Thế Hảo

 

 

Đánh giá

X
(Di chuột vào ngôi sao để chọn điểm)