Nguy cơ tấn công mạng mới từ chi phí bảo mật

Đáng chú ý, các hệ thống AI tự động có thể bị tin tặc lợi dụng để làm gia tăng chi phí xử lý, thậm chí khiến doanh nghiệp cạn ngân sách và mất khả năng duy trì các biện pháp bảo vệ đúng thời điểm xảy ra tấn công.

Trong bài phân tích đăng trên trang tin công nghệ CTech ngày 23/10, ông Elik Etzion, đồng sáng lập và thành viên hợp danh điều hành quỹ đầu tư AlphaDrive của Israel, nhận định sự phát triển của các tác nhân AI (AI agents) đang làm thay đổi mô hình kinh doanh truyền thống của ngành an ninh mạng. Trước đây, các công ty bảo mật thường thu phí theo số lượng người dùng, thiết bị hoặc khối lượng dữ liệu được bảo vệ. Tuy nhiên, khi AI trực tiếp thực hiện các cuộc điều tra an ninh, chi phí vận hành ngày càng phụ thuộc vào số lần phân tích, truy vấn và xử lý thông tin của hệ thống.

Theo ông Etzion, nghịch lý đang xuất hiện là chi phí sử dụng các mô hình AI có xu hướng giảm mạnh nhưng tổng chi phí thực hiện những nhiệm vụ phức tạp lại có thể tăng. Nguyên nhân là các tác nhân AI phải tiến hành nhiều bước suy luận, gọi công cụ và lặp lại thao tác để xác minh kết quả. Một trường hợp được quỹ đầu tư ICONIQ ghi nhận cho thấy chi phí của một quy trình AI tự động đã tăng từ mức dự kiến 0,10 USD lên hơn 1,50 USD mỗi lần thực hiện do hệ thống liên tục phải xử lý và điều chỉnh kết quả.

Rủi ro đặc biệt nghiêm trọng trong lĩnh vực an ninh mạng vì tin tặc có thể chủ động tác động đến khối lượng công việc của hệ thống bảo mật. Bằng cách tạo ra hàng loạt cảnh báo giả, đưa nội dung độc hại vào dữ liệu hoặc khiến AI liên tục thực hiện các vòng phân tích không cần thiết, đối tượng tấn công có thể làm cạn ngân sách xử lý của doanh nghiệp. Hình thức này được gọi là tấn công gây cạn kiệt ngân sách (denial-of-wallet), trong đó mục tiêu không nhất thiết là phá vỡ công nghệ bảo mật mà khiến hệ thống trở nên quá tốn kém để duy trì hoạt động.

Theo chuyên gia AlphaDrive, nguy cơ lớn nhất xuất hiện khi doanh nghiệp đặt giới hạn chi phí sử dụng AI và hệ thống tự động ngừng hoạt động sau khi đạt ngưỡng thanh toán. Khi đó, tin tặc có thể cố tình đẩy lượng công việc lên cao nhằm làm gián đoạn khả năng bảo vệ đúng thời điểm một cuộc tấn công thực sự diễn ra. Điều này khiến mô hình định giá dịch vụ trở thành một điểm yếu an ninh, thay vì chỉ là vấn đề tài chính.

Để khắc phục, ông Etzion đề xuất các doanh nghiệp bảo mật cần tách biệt chi phí vận hành AI với mức phí mà khách hàng phải trả. Thay vì tính tiền trực tiếp theo số lượng truy vấn hoặc tài nguyên tính toán, dịch vụ nên được định giá dựa trên phạm vi bảo vệ, số vụ việc được xử lý và hiệu quả bảo mật thực tế. Các hợp đồng cũng cần quy định rõ giới hạn sử dụng, cơ chế cảnh báo chi phí và phương án duy trì bảo vệ khi xảy ra sự cố nghiêm trọng.

Đặc biệt, khi đạt ngưỡng ngân sách, hệ thống cần tự động chuyển sang các mô hình AI ít tốn kém hơn hoặc phương pháp phát hiện dựa trên quy tắc có sẵn, thay vì ngừng hoàn toàn chức năng bảo vệ. Đồng thời, các nhà cung cấp phải thiết lập giới hạn đối với những vòng xử lý lặp lại và có cơ chế phân bổ chi phí phát sinh do hành vi tấn công có chủ đích.

Theo khảo sát của ICONIQ tháng 1/2026, khoảng 37% doanh nghiệp AI được hỏi dự kiến thay đổi mô hình định giá trong vòng một năm. Điều này cho thấy ngành công nghệ đang phải điều chỉnh cách thức cung cấp dịch vụ khi AI chuyển từ công cụ hỗ trợ sang hệ thống có khả năng tự chủ thực hiện nhiệm vụ.

Ông Etzion nhận định trong kỷ nguyên AI tự động, năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp an ninh mạng không chỉ phụ thuộc vào hiệu quả phát hiện và ngăn chặn các mối đe dọa mà còn ở khả năng kiểm soát chi phí, bảo đảm tính minh bạch và duy trì bảo vệ liên tục ngay cả khi hệ thống phải đối mặt với những cuộc tấn công quy mô lớn.