ISO/IEC 27090:2026 nhận diện các mối đe dọa an ninh mạng đối với trí tuệ nhân tạo

Tổ chức Tiêu chuẩn hóa Quốc tế (ISO) và Ủy ban Kỹ thuật Điện Quốc tế (IEC) đã ban hành tiêu chuẩn ISO/IEC 27090:2026 vào ngày 14/10/2026. Đây là phiên bản đầu tiên của tiêu chuẩn quốc tế tập trung vào những mối đe dọa an ninh mạng đối với hệ thống trí tuệ nhân tạo, được xây dựng bởi Tiểu ban ISO/IEC JTC 1/SC 27, phụ trách lĩnh vực an toàn thông tin, an ninh mạng và bảo vệ quyền riêng tư.

Trong các hệ thống công nghệ thông tin truyền thống, hoạt động bảo mật thường tập trung vào bảo vệ hạ tầng mạng, phần mềm và dữ liệu trước nguy cơ truy cập trái phép. Tuy nhiên, đối với trí tuệ nhân tạo, các biện pháp này chưa đủ để xử lý toàn diện những rủi ro phát sinh từ đặc điểm hoạt động của mô hình và quá trình sử dụng dữ liệu huấn luyện.

Một hệ thống AI có thể được bảo vệ tốt về hạ tầng nhưng vẫn đưa ra kết quả sai lệch nếu dữ liệu hoặc mô hình bị can thiệp. Đây là điểm khác biệt quan trọng khiến việc bảo đảm an ninh mạng cho AI cần có những hướng dẫn chuyên biệt. Hiện nay, có hai hình thức tấn công đáng chú ý là đầu độc dữ liệu và đánh cắp mô hình. Trong đó, đầu độc dữ liệu xảy ra khi đối tượng tấn công cố tình thao túng thông tin được sử dụng để huấn luyện hoặc cập nhật mô hình, từ đó có thể làm thay đổi hành vi và kết quả xử lý của hệ thống.

ISO/IEC 27090:2026 tập trung vào việc bảo vệ chính các hệ thống trí tuệ nhân tạo trước nguy cơ bị tấn công

Mặt khác, đánh cắp mô hình có thể diễn ra thông qua việc trích xuất hoặc tái tạo mô hình, kể cả bằng những truy vấn liên tiếp có vẻ hợp lệ. Những hình thức tấn công này không nhất thiết phải bắt đầu bằng việc xâm nhập vào máy chủ nhưng vẫn có khả năng ảnh hưởng đến độ tin cậy của kết quả, làm suy giảm hiệu quả vận hành hoặc gây thất thoát tài sản trí tuệ.

Một nội dung đáng chú ý của ISO/IEC 27090:2026 là cách tiếp cận an ninh mạng xuyên suốt vòng đời hệ thống AI, từ phát triển, triển khai đến vận hành và cập nhật mô hình.

Khác với nhiều hệ thống phần mềm truyền thống, AI có thể tiếp tục được điều chỉnh dựa trên dữ liệu thu thập trong quá trình sử dụng. Khi những dữ liệu này bị thao túng và tiếp tục được đưa vào quá trình huấn luyện, nguy cơ bảo mật có thể lan sang các phiên bản mô hình tiếp theo.

Vì vậy, việc kiểm soát an ninh mạng không nên chỉ thực hiện tại thời điểm xây dựng hệ thống mà cần được duy trì trong suốt quá trình khai thác, cập nhật và tái huấn luyện. Các tổ chức cần chú trọng đến mối quan hệ giữa quản lý dữ liệu, kiểm soát thay đổi mô hình và giám sát hoạt động nhằm hạn chế nguy cơ phát sinh lỗ hổng bảo mật.

Việc ban hành ISO/IEC 27090:2026 cho thấy hoạt động tiêu chuẩn hóa quốc tế đang mở rộng từ bảo vệ hạ tầng công nghệ thông tin sang bảo vệ tính toàn vẹn của dữ liệu và mô hình AI. Đây là cơ sở để các tổ chức chủ động nhận diện những hình thức tấn công mới, nâng cao khả năng phòng ngừa và bảo đảm độ tin cậy của các ứng dụng trí tuệ nhân tạo.

Bảo Linh