Giải pháp NVIDIA Morpheus: An ninh mạng AI thời gian thực

Hoàng

May 12, 2025

19 phút đọc

Nhận dạng vân tay kỹ thuật số

Một trong những ứng dụng hàng đầu của NVIDIA Morpheus là nhận dạng vân tay kỹ thuật số, một hình thức phát hiện bất thường tinh vi.

Phương pháp này bao gồm việc tạo ra các mô hình hành vi chi tiết cho từng người dùng, tài khoản, dịch vụ và máy tính để thiết lập những gì hoạt động “bình thường” trông như thế nào trong một tổ chức.

Giám sát liên tục tất cả dữ liệu mạng (khả năng quan sát 100%), Morpheus có thể xác định các sai lệch so với các chuẩn mực đã học này để cho thấy các mối đe dọa bảo mật tiềm ẩn.

Những bất thường như vậy có thể báo hiệu các mối đe dọa nội bộ.

Khi người dùng được ủy quyền hành động độc hại hoặc bất cẩn, tài khoản bị xâm phạm bị khai thác bởi tác nhân trái phép hoặc các hoạt động có hại khác như sự di chuyển ngang của kẻ tấn công trong mạng.

Ví dụ: Một công ty dịch vụ tài chính triển khai tính năng này đã phát hiện một nhân viên đang truy cập vào các tệp tin khách hàng mà họ thường không bao giờ làm việc cùng.

Đây là hành vi bất thường so với mô hình hoạt động thông thường của họ.

Từ đó ngăn chặn một vụ rò rỉ dữ liệu tiềm tàng từ một nội gián.

Điều làm nổi bật ứng dụng này là sự kết hợp giữa khả năng quan sát dữ liệu đầy đủ với cảnh báo thông minh.

Thay vì làm choáng ngợp đội ngũ bảo mật với vô số cảnh báo thô, Morpheus chưng cất thông tin thành những thông tin chi tiết có thể hành động, chỉ làm nổi bật những sai lệch thực sự đáng ngờ.

Vì thế hỗ trợ các tổ chức phát hiện sớm những mối đe dọa tinh vi mới.

Đây là những mối đe dọa mà hệ thống giám sát truyền thống dựa vào quy tắc cố định hoặc lấy mẫu có thể bỏ sót.

Khả năng này mang tính đột phá đối với các trung tâm vận hành bảo mật nhằm tăng cường khả năng phòng thủ chống lại các kỹ thuật tấn công ngày càng tinh vi ngụy trang dưới hoạt động bình thường.

Phát hiện tấn công lừa đảo

Tấn công lừa đảo nhắm mục tiêu (spear phishing) vẫn là một trong những vectơ tấn công mạng gây thiệt hại nhất vì nó nhắm vào các cá nhân với những email được cá nhân hóa cao được thiết kế để lừa dối và thao túng.

Phát hiện các cuộc tấn công có chủ đích như vậy cần nhiều hơn là bộ lọc thư rác thông thường.

Nó đòi hỏi sự hiểu biết tinh tế về mẫu ngôn ngữ và ngữ cảnh.

Morpheus tận dụng các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) tiên tiến được tăng cường bởi AI tạo sinh để giải quyết thách thức này.

AI tạo sinh giúp khắc phục vấn đề dai dẳng về dữ liệu huấn luyện có nhãn hạn chế bằng cách tổng hợp các ví dụ thực tế cải thiện độ chính xác và tính mạnh mẽ của mô hình.

Ví dụ: Một đại học lớn đã triển khai Morpheus để phân tích thư điện tử đến trường và đã phát hiện một chiến dịch lừa đảo nhắm vào các nhà nghiên cứu với những email tinh vi chứa các tài liệu đính kèm độc hại, nhưng được soạn thảo rất giống với các trao đổi học thuật chính thống.

Với cách tiếp cận này, Morpheus có thể phân tích các email đến theo thời gian thực, xác định các dấu hiệu ngôn ngữ tinh tế và bất thường ngữ cảnh cho thấy nỗ lực tấn công lừa đảo nhắm mục tiêu.

NVIDIA tuyên bố phương pháp này cải thiện tỷ lệ phát hiện khoảng 20% so với các giải pháp thông thường.

Đây là một sự tăng cường đáng kể xét đến độ khó trong việc phát hiện các cuộc tấn công này.

Phát hiện email lừa đảo nhắm mục tiêu một cách đáng tin cậy hơn, các tổ chức có thể ngăn chặn việc đánh cắp thông tin xác thực.

Ngoài ra còn ngăn cản lây nhiễm ransomware và các thiệt hại sau đó do những thông điệp lừa đảo này gây ra, bảo vệ cả người dùng và tài sản quan trọng.

Ngăn chặn rò rỉ dữ liệu (DLP)

Ngăn chặn rò rỉ dữ liệu là mối quan tâm quan trọng đối với các tổ chức quản lý thông tin nhạy cảm như mật khẩu, khóa mã hóa, dữ liệu cá nhân hoặc tài sản trí tuệ.

Các công cụ DLP truyền thống thường gặp khó khăn với việc kiểm tra lưu lượng mạng theo thời gian thực ở quy mô lớn hoặc yêu cầu cấu hình phức tạp.

Morpheus giải quyết vấn đề này bằng cách phân tích nội dung gói tin mạng thô theo thời gian thực.

Do đó cung cấp khả năng quan sát sâu vào các luồng dữ liệu vượt qua ranh giới tổ chức.

Vì vậy giúp nó phát hiện kịp thời việc truyền tải thông tin nhạy cảm không mã hóa.

Ví dụ: Một công ty dịch vụ tài chính đã sử dụng Morpheus để giám sát mạng nội bộ và phát hiện một ứng dụng đang vô tình gửi dữ liệu thẻ tín dụng khách hàng dưới dạng văn bản thường qua API không an toàn, vi phạm các quy định về tuân thủ PCI-DSS.

Khi xác định được các rò rỉ như vậy, Morpheus có thể ngay lập tức đưa ra cảnh báo và kích hoạt các hành động phản hồi tự động để dừng việc truyền dữ liệu.

Morpheus có thể thực thi các quy tắc tường lửa hoặc cô lập các hệ thống bị ảnh hưởng để kiểm soát rò rỉ và giảm thiểu thiệt hại.

Khả năng DLP thời gian thực giúp các tổ chức tuân thủ các quy định bảo vệ dữ liệu, bảo vệ quyền riêng tư của khách hàng.

Từ đó ngăn chặn các vi phạm tốn kém có thể phát sinh từ việc vô tình hoặc cố ý tiết lộ dữ liệu.

Phân tích lỗ hổng và CVE

Quản lý hiệu quả các lỗ hổng phần mềm là một thách thức liên tục đối với các đội bảo mật đối mặt với danh sách tồn đọng ngày càng tăng của Lỗ hổng và Phơi nhiễm Thông thường (CVE).

Ưu tiên xử lý lỗ hổng nào trước là rất quan trọng để tập trung nguồn lực hạn chế vào các rủi ro quan trọng nhất.

Morpheus nâng cao quá trình này bằng cách tích hợp các kỹ thuật tạo sinh tăng cường truy vấn (RAG) với các mô hình AI tạo sinh thông qua các ứng dụng như AgentMorpheus.

Sự kết hợp này tự động hóa phân tích hàng trăm hoặc hàng nghìn báo cáo CVE một cách nhanh chóng và toàn diện.

Ví dụ: Một công ty công nghệ đã sử dụng khả năng phân tích CVE của Morpheus để xử lý hơn 2.000 cảnh báo lỗ hổng trong vòng vài phút, tự động xác định 50 lỗ hổng cần được xử lý ngay lập tức dựa trên phân tích ngữ cảnh của môi trường mạng cụ thể.

Tổng hợp lượng thông tin lỗ hổng khổng lồ thành các bản tóm tắt súc tích và đánh giá rủi ro, Morpheus giúp các đội ngũ bảo mật nhanh chóng phân loại ưu tiên lỗ hổng.

Do đó đẩy nhanh quá trình ra quyết định, giảm thời gian từ vài ngày xuống còn vài giây và khắc phục nhanh hơn các vấn đề có rủi ro cao.

Khả năng tự động hóa phân loại ưu tiên CVE không chỉ cải thiện hiệu quả mà còn giảm khả năng các lỗ hổng quan trọng bị bỏ qua do lỗi con người hoặc áp lực khối lượng công việc.

Phát hiện gian lận

Gian lận tài chính và các hình thức hoạt động lừa đảo khác gây ra những mối đe dọa dai dẳng đối với các tổ chức trên toàn thế giới.

NVIDIA Morpheus tận dụng các mô hình AI tiên tiến, bao gồm Mạng nơ-ron đồ thị (GNNs) để phân tích các mẫu giao dịch và mối quan hệ giữa các thực thể như người dùng, tài khoản và thiết bị.

Mô hình hóa tương tác dưới dạng đồ thị, Morpheus có thể phát hiện các kết nối bất thường hoặc chuỗi hành vi có thể chỉ ra các kế hoạch gian lận.

Như vậy giúp xác định các loại gian lận phức tạp mà hệ thống dựa trên quy tắc truyền thống thường bỏ qua như các cuộc tấn công phối hợp liên quan đến nhiều tác nhân hoặc các mẫu tinh vi ẩn trong khối lượng giao dịch lớn.

Ví dụ: Một tổ chức dịch vụ tài chính đã triển khai Morpheus để phân tích hành vi khách hàng và đã phát hiện một mạng lưới tài khoản tưởng chừng như không liên quan đến nhau, nhưng thực tế đang phối hợp thực hiện các giao dịch rửa tiền phức tạp thông qua hàng trăm tài khoản khác nhau.

Đối với các ngành như ngân hàng, thương mại điện tử và bảo hiểm, khả năng này vô cùng quý giá trong việc ngăn chặn tổn thất tài chính và bảo vệ niềm tin của khách hàng bằng cách phát hiện sớm và chính xác các hoạt động gian lận.

Phát hiện mã độc

Mã độc tiếp tục phát triển nhanh chóng, khiến phương pháp phát hiện dựa trên chữ ký truyền thống trở nên không đủ.

Morpheus giải quyết thách thức này khi phân tích các mẫu hành vi mạng và nội dung tệp tin đang lưu chuyển qua mạng.

Sử dụng phân tích hành vi dựa trên AI, Morpheus xác định các đặc điểm điển hình của phần mềm độc hại như mẫu giao tiếp bất thường, nỗ lực rút trộm dữ liệu hoặc chữ ký mã nhúng trong luồng dữ liệu ngay cả khi chưa từng thấy mã độc đó trước đây.

Ví dụ: Một nhà máy sản xuất đã sử dụng Morpheus để giám sát lưu lượng mạng và phát hiện một mã độc mới đang cố gắng thu thập thông tin từ các thiết bị điều khiển công nghiệp thông qua các kênh giao tiếp bất thường trước khi bất kỳ giải pháp chống virus truyền thống nào nhận diện được mối đe dọa.

Cách tiếp cận chủ động này giúp các tổ chức phát hiện mã độc zero-day và các mối đe dọa đa hình tránh né hàng phòng thủ thông thường.

Do đó tăng cường tư thế bảo mật mạng tổng thể.

Lập bản đồ mạng về tài sản

Hiểu rõ cảnh quan các thiết bị và tài sản hoạt động trong mạng là yếu tố quan trọng để quản lý bảo mật hiệu quả.

Đặc biệt trong môi trường phức tạp như Công nghệ Vận hành (OT) và Hệ thống Điều khiển Công nghiệp (ICS), khả năng hiển thị các tài sản đang hoạt động có thể là một thách thức.

Khả năng phân tích lưu lượng mạng ở quy mô lớn của Morpheus tạo điều kiện cho việc lập bản đồ mạng động và kiểm soát tài sản.

Bằng cách giám sát liên tục các luồng giao tiếp, nó xây dựng bản đồ thời gian thực về các thiết bị được kết nối và tương tác của chúng.

Từ đó cung cấp cho đội ngũ bảo mật một danh mục tài sản cập nhật.

Ví dụ: Một công ty năng lượng đã sử dụng tính năng lập bản đồ mạng của Morpheus và phát hiện nhiều thiết bị ICS cũ không được ghi nhận trong tài liệu chính thức của họ vẫn đang kết nối vào mạng sản xuất và tiềm ẩn nhiều lỗ hổng bảo mật nghiêm trọng.

Thông tin chi tiết này hỗ trợ quản lý lỗ hổng, ứng phó sự cố và nỗ lực tuân thủ bằng cách đảm bảo tất cả các thiết bị bao gồm cả những thiết bị có thể không được phép hoặc bị quên lãng, đều được tính đến và giám sát.

Hỗ trợ kiến trúc Zero-Trust

Các mô hình bảo mật zero-trust yêu cầu xác minh liên tục mỗi yêu cầu truy cập thay vì giả định tin cậy dựa trên vị trí mạng hoặc xác thực trước đó.

Để đạt được điều này cần có sự kiểm tra sâu, liên tục của tất cả lưu lượng mạng để phát hiện kịp thời các bất thường hoặc hành động trái phép.

NVIDIA Morpheus cung cấp khả năng nền tảng cho zero-trust bằng cách thực hiện giám sát liên tục và phân tích chi tiết mọi gói tin đi qua mạng.

Kiểm tra tất cả luồng dữ liệu với các mô hình được hỗ trợ bởi AI, nó đảm bảo không giao dịch nào bị bỏ quên.

Ví dụ: Một cơ quan chính phủ đã triển khai Morpheus làm nền tảng cho chiến lược zero-trust của họ, liên tục xác minh không chỉ danh tính người dùng mà còn cả hành vi của họ.

Khi một tài khoản quản trị viên hợp pháp bắt đầu truy cập vào các hệ thống không liên quan đến nhiệm vụ thông thường của họ, Morpheus đã phát hiện ngay và tự động yêu cầu xác thực bổ sung.

Khả năng quan sát toàn diện này hỗ trợ các tổ chức thực thi các kiểm soát truy cập nghiêm ngặt một cách linh hoạt.

Từ đó duy trì khả năng phản ứng ngay lập tức với hoạt động đáng ngờ, thể hiện các nguyên tắc cốt lõi của bảo mật zero-trust.