Thêm lớp kiểm soát bảo mật cho hoạt động sử dụng AI của doanh nghiệp Việt

Hãng bảo mật Fortinet vừa công bố dịch vụ FortiGuard Inline AI Security, cung cấp các cơ chế kiểm tra và bảo vệ hoạt động AI thông qua nền tảng điện toán đám mây. Dịch vụ được phát triển dựa trên các năng lực của FortiAIGate, hướng tới kiểm soát những rủi ro phát sinh khi doanh nghiệp đưa các mô hình AI và tác tử AI vào hoạt động thực tế.

Theo Fortinet, dịch vụ mới cho phép doanh nghiệp tăng khả năng quan sát hoạt động sử dụng AI, phát hiện các mối đe dọa đặc thù và hạn chế nguy cơ dữ liệu nhạy cảm bị lộ trong quá trình tương tác với các mô hình AI. Việc triển khai thông qua hạ tầng FortiGate giúp doanh nghiệp không phải đầu tư thêm một hệ thống bảo mật AI độc lập.

Bên cạnh phương án sử dụng dịch vụ đám mây, Fortinet tiếp tục cung cấp FortiAIGate dưới hình thức triển khai trực tiếp trong hạ tầng nội bộ hoặc đám mây riêng. Cách tiếp cận này hướng tới những tổ chức có yêu cầu cao hơn về quyền riêng tư, khả năng kiểm soát dữ liệu và chủ quyền dữ liệu.

Ông Michael Xie, nhà sáng lập, Chủ tịch kiêm Giám đốc Công nghệ Fortinet, cho biết việc mở rộng các cơ chế kiểm tra và bảo vệ AI thông qua FortiGate nhằm giúp khách hàng tiếp cận những năng lực bảo mật mới trên hạ tầng đang sử dụng. Theo ông, FortiAIGate là nền tảng để doanh nghiệp lựa chọn phương án triển khai phù hợp với yêu cầu về chi phí, hiệu năng, quyền riêng tư và chủ quyền dữ liệu.

TÍCH HỢP BẢO MẬT AI TRÊN HẠ TẦNG HIỆN HỮU

Việc tích hợp dịch vụ trực tiếp vào dòng sản phẩm FortiGate cho phép các tổ chức gia tăng khả năng quan sát hoạt động AI, đồng thời ngăn ngừa rủi ro mất an toàn thông tin và lộ lọt dữ liệu mà không cần đầu tư, vận hành hay quản lý một hạ tầng bảo mật riêng biệt.

Giải pháp mới hoạt động dựa trên nền tảng FortiAIGate cùng việc tích hợp các công nghệ thu tóm từ thương vụ mua lại Virtue AI gần đây. Đối với các đơn vị có yêu cầu khắt khe về quyền riêng tư, quy định tuân thủ hoặc chủ quyền dữ liệu, giải pháp FortiAIGate cũng hỗ trợ tùy chọn triển khai trực tiếp ngay trên hạ tầng nội bộ (on-premise) hoặc đám mây riêng của doanh nghiệp.

FortiAIGate bảo mật và quản trị lưu lượng AI giữa các ứng dụng, tác nhân và mô hình

Ông Michael Xie, nhà sáng lập, Chủ tịch kiêm Giám đốc Công nghệ của Fortinet, cho biết mục tiêu của việc mở rộng này là giúp khách hàng tiếp cận tính năng kiểm tra và bảo vệ AI tiên tiến ngay trên hạ tầng mạng sẵn có, đồng thời cung cấp sự linh hoạt về mô hình triển khai tùy theo nhu cầu chi phí, hiệu năng và bảo mật dữ liệu. 

"Bằng cách mở rộng khả năng kiểm tra AI tiên tiến và các cơ chế bảo vệ AI thông qua FortiGate, chúng tôi giúp khách hàng tiếp cận bảo mật AI ngay trên hạ tầng mà họ đang sử dụng", ông Michael Xie nói. Theo ông các tổ chức cần những giải pháp bảo mật AI có khả năng mở rộng tương ứng với tốc độ ứng dụng AI trong toàn doanh nghiệp.

QUẢN LÝ CHI PHÍ, TUÂN THỦ VÀ QUYỀN KIỂM SOÁT DỮ LIỆU

Khác với cơ chế kiểm tra truyền thống (chủ yếu dựa vào địa chỉ IP, nhận diện signature hay dữ liệu payload đơn thuần), FortiGuard Inline AI Security cùng nền tảng FortiAIGate thiết lập một lớp kiểm soát theo thời gian thực giữa các ứng dụng và mô hình AI.

Điều này giúp hệ thống đánh giá trực tiếp nội dung các câu lệnh đầu vào (prompt), phản hồi từ mô hình cũng như quá trình giao tiếp thông qua giao thức Model Context Protocol (MCP) hay lệnh gọi API của các tác tử AI (AI Agent). Giải pháp tập trung giải quyết các nhóm bài toán chính.

Thứ nhất, chống tấn công và ngăn ngừa thất thoát dữ liệu, phân tích đa dạng loại hình dữ liệu (văn bản, hình ảnh, âm thanh, video, mã nguồn) với độ trễ thấp. Tính năng ngăn ngừa mất mát dữ liệu (DLP) hỗ trợ nhận diện 35 loại thông tin định danh cá nhân (PII) và dữ liệu mật, hỗ trợ cảnh báo, từ chối hoặc che thông tin nhạy cảm trước khi truyền đi.

Thứ hai, quản lý chi phí và vận hành AI, thiết lập phân quyền, hạn mức ngân sách và giới hạn tần suất yêu cầu theo từng phòng ban, dự án hoặc người dùng. Hệ thống hỗ trợ chặn các đợt tấn công từ chối dịch vụ bằng cách tiêu tốn ngân sách (Denial-of-Wallet) và tự động định tuyến yêu cầu đến mô hình phù hợp để tối ưu chi phí token/GPU.

Thứ ba, quản trị tập trung và tuân thủ, cung cấp không gian làm việc riêng cho từng đơn vị kinh doanh nhưng vẫn giữ quyền giám sát tập trung. Hệ thống tích hợp sẵn hơn 50 chính sách tuân thủ quy định và khung quản trị AI, cho phép tùy chỉnh và xuất nhật ký chi tiết phục vụ công tác kiểm toán.

Thứ tư, tăng cường khả năng quan sát, theo dõi sự hiện diện của AI ngoài tầm kiểm soát (Shadow AI) cũng như giám sát các tương tác của AI Agent với hệ thống dữ liệu, API và máy chủ MCP trong doanh nghiệp.

Theo đánh giá từ ông Will Townsend, chuyên gia phân tích tại LoneStar Advisory & Research, việc tích hợp các năng lực kiểm tra AI, quản lý chi phí và quan sát tác tử AI vào cùng một cổng bảo mật duy nhất giúp doanh nghiệp giảm bớt độ phức tạp khi vận hành, tránh tình trạng phải quản lý quá nhiều công cụ rời rạc.