CertiK báo cáo: Từ công cụ hỗ trợ đến "nhân viên AI", AI dạng tác nhân định hình lại công việc bảo mật và tuân thủ như thế nào

Ngày 5 tháng 10, công ty bảo mật Web3 lớn nhất thế giới CertiK đã công bố báo cáo Intel3D với tiêu đề "Sự trỗi dậy của nhân viên AI: AI dạng tác nhân đang định hình lại an ninh mạng, chống rửa tiền và tuân thủ như thế nào". Báo cáo chỉ ra rằng AI đang chuyển từ vai trò công cụ hỗ trợ giúp các nhà phân tích nhận diện vấn đề sang vai trò thành viên trong nhóm làm việc, có khả năng hoàn thành các nhiệm vụ điều tra, phán đoán và xử lý trong phạm vi quyền hạn được giới hạn. Sự thay đổi này đang định hình lại các quy trình an ninh và tuân thủ trong lĩnh vực tài chính truyền thống và Web3, đồng thời đặt ra những yêu

cầu mới đối với cách doanh nghiệp giám sát AI, phân định quyền hạn và chịu trách nhiệm.

Từ hỗ trợ phân tích đến tự chủ thực thi

Báo cáo cho rằng tốc độ của các cuộc tấn công và hoạt động rửa tiền, tình trạng thiếu hụt nhân tài chuyên môn, cùng các yêu cầu quy định ngày càng gia tăng đã cùng nhau thúc đẩy sự chuyển dịch này. Trong lĩnh vực tài sản số, một cuộc tấn công có thể hoàn tất trong một giao dịch, và số tiền bị đánh cắp cũng có thể được chuyển qua nhiều địa chỉ và cầu nối chuỗi khác nhau trong thời gian ngắn. Đồng thời, các nhóm an ninh và tuân thủ phải xử lý ngày càng nhiều cảnh báo và giao dịch, việc chỉ mở rộng quy mô nhân sự đã khó có thể đáp ứng nhu cầu giám sát và điều tra theo thời gian thực.

So với các công cụ AI truyền thống chỉ có thể đánh dấu bất thường hoặc tạo văn bản, AI dạng tác nhân có thể thực hiện suy luận nhiều bước, gọi các công cụ bên ngoài, tổng hợp bằng chứng từ nhiều nguồn khác nhau và quyết định hành động tiếp theo dựa trên kết quả thực thi. Ví dụ, sau khi phát hiện đăng nhập bất thường, hệ thống có thể kết hợp thông tin thiết bị, vị trí đăng nhập lịch sử và tình báo mối đe dọa để tiến hành điều tra, thực hiện các biện pháp xử lý trong phạm vi quyền hạn đã định, đồng thời lưu lại hồ sơ để con người xem xét lại.

Kiểm toán bảo mật và điều tra chống rửa tiền được phân công lại

Xu hướng này đã thể hiện rõ trong công tác bảo mật truyền thống và chống rửa tiền. CertiK cho biết hệ thống tác nhân có thể liên kết nhật ký từ các hệ thống khác nhau, phân loại sơ bộ các cảnh báo và chuyển những sự kiện cần quan tâm cho con người xử lý; trong điều tra chống rửa tiền, AI có thể tổng hợp lịch sử giao dịch, hồ sơ khách hàng và mối liên hệ giữa các thực thể để tạo ra giải trình rủi ro và bản nháp báo cáo hoạt động đáng ngờ. Công việc của nhân viên tuân thủ chuyển nhiều hơn sang việc xem xét bằng chứng, xử lý các vụ việc phức tạp và xác nhận có nộp báo cáo hay không.

Trong lĩnh vực Web3, kiểm toán hợp đồng thông minh và truy vết dòng tiền trên chuỗi là những ứng dụng được báo cáo thảo luận trọng tâm. Tác nhân kiểm toán hỗ trợ AI có thể làm rõ mối quan hệ gọi giữa các hợp đồng, phân tích thay đổi trạng thái, giúp nhận diện các vấn đề như cấu hình kiểm soát truy cập sai và thiết kế nâng cấp không an toàn. Báo cáo kết hợp với thực tiễn bảo mật của CertiK chỉ ra rằng việc phân bổ thời gian của các kiểm toán viên kỳ cựu đang thay đổi: việc xác minh phát hiện của AI, nghiên cứu các đường tấn công phức tạp và đánh giá phạm vi bao phủ cũng như điểm mù của công cụ AI trở nên quan trọng hơn, nhưng phán đoán cuối cùng vẫn do kỹ sư chịu trách nhiệm.

Dòng tiền xuyên chuỗi cũng đang thúc đẩy phương thức điều tra thay đổi. Báo cáo dẫn nghiên cứu trước đây của CertiK cho biết trong vòng một tháng sau vụ tấn công Bybit, 86,29% lượng ETH bị đánh cắp đã được đổi thành Bitcoin, trong đó liên quan đến các kênh như dịch vụ trộn tiền, cầu nối chuỗi và giao dịch phi tập trung. Những đường đi như vậy đòi hỏi công cụ điều tra phải liên tục kết nối manh mối trên nhiều chuỗi. Vai trò của AI dạng tác nhân trong bối cảnh này là theo dõi điều tra khi dòng tiền di chuyển, chứ không chỉ tái dựng đường đi giao dịch sau khi sự việc xảy ra.

AI bước vào quy trình tuân thủ, hành vi của chính nó cũng cần được kiểm toán

Công tác tuân thủ bắt đầu bao phủ nhiều hơn các khâu trước giao dịch và vận hành hàng ngày: tác nhân AI có thể đánh giá địa chỉ đối tác và rủi ro giao dịch trước khi thanh toán, liên tục đối chiếu cấu hình hệ thống với yêu cầu kiểm soát, và hỗ trợ tổng hợp báo cáo quy định. Điều này giúp nhóm tuân thủ có cơ hội phát hiện rủi ro sớm hơn, rút ngắn thời gian giữa lúc bất thường xảy ra và lúc con người can thiệp.

Khi tác nhân bắt đầu trực tiếp nắm giữ và giao dịch tài sản số, thực thi chiến lược giao dịch hoặc quản lý vốn của tổ chức, việc giám sát chính AI cũng trở thành một vấn đề tuân thủ mới. Doanh nghiệp cần kiểm toán hành vi trên chuỗi của nó, lưu giữ dữ liệu mà nó sử dụng, căn cứ phán đoán và thao tác thực tế để phục vụ việc xem xét và thu thập chứng cứ sau này. Báo cáo nhấn mạnh rằng để AI thực thi công việc tuân thủ và đánh giá liệu bản thân AI có tuân thủ hay không là hai nhiệm vụ khác nhau, tổ chức triển khai vẫn phải chịu trách nhiệm về hành vi của tác nhân.

Tự chủ thực thi mang đến rủi ro phán đoán sai và bị tấn công mới

Khả năng tự chủ thực thi cũng có thể khuếch đại tác động của sai sót. CertiK lưu ý trong báo cáo rằng mô hình có thể đánh giá sai một cuộc xâm nhập thực sự thành sự kiện vô hại, tạo ra đường đi dòng tiền sai lệch, hoặc đưa ra phán đoán bảo mật không đáng tin cậy đối với hợp đồng thông minh. Hệ thống càng ổn định trong các nhiệm vụ thông thường thì người đánh giá thủ công càng dễ nới lỏng kiểm tra, và những sai sót hiếm gặp nhưng hậu quả nghiêm trọng càng dễ bị bỏ sót.

Kẻ tấn công cũng có thể lợi dụng AI để đẩy nhanh việc tìm kiếm lỗ hổng, tấn công kỹ nghệ xã hội và trinh sát. Các tác nhân bảo mật và tuân thủ có quyền truy cập dữ liệu nhạy cảm và quyền gọi công cụ cũng có thể trở thành mục tiêu tấn công. Việc tiêm nhiễm prompt hoặc thao túng đầu vào có thể dụ dỗ tác nhân phê duyệt giao dịch gian lận, hoặc vô hiệu hóa các biện pháp kiểm soát hiệu quả. Do đó, đánh giá tính an toàn của AI cũng cần kiểm tra biểu hiện của nó khi đối mặt với đầu vào độc hại.

Ranh giới quyền hạn và cơ chế trách nhiệm cần được thiết lập đồng thời

Trước những r