Giới thiệu về Bảo mật

Mục tiêu học tập 1.1.A: Xác định các dấu hiệu phổ biến của các chiến lược kỹ thuật xã hội.

• 1.1.A.1 Các cuộc tấn công kỹ thuật xã hội sử dụng các thủ đoạn tâm lý để thao túng người dùng tiết lộ thông tin nhạy cảm (lấy thông tin), tải xuống tệp độc hại hoặc nhấp vào liên kết độc hại. Kỹ thuật xã hội có thể được thực hiện trực tiếp nhưng thường diễn ra qua email, tin nhắn văn bản hoặc tin nhắn trên mạng xã hội.
• 1.1.A.2 Kẻ thù thường sử dụng các thủ đoạn tâm lý như đe dọa và sự cấp bách để đạt được mục tiêu. Đe dọa là khi kẻ thù đe dọa mục tiêu bằng các hậu quả tiêu cực nếu họ không tuân theo. Sự cấp bách là khi kẻ thù tạo ra các lý do tại sao mục tiêu nên hành động nhanh chóng.

Mục tiêu học tập 1.1.B: Giải thích cách các chiến lược kỹ thuật xã hội ảnh hưởng đến nạn nhân để thực hiện hành động mong muốn.

• 1.1.B.1 Các chiến lược kỹ thuật xã hội dựa trên các nguyên tắc tâm lý chung ảnh hưởng đến hành vi con người.
• 1.1.B.2 Đe dọa tận dụng sự e ngại tự nhiên của con người trước các hậu quả tiêu cực. Bằng cách thu hút sự chú ý vào các hậu quả tiêu cực có thể xảy ra, kẻ thù sử dụng nỗi sợ hãi để kích thích mục tiêu hành động.
• 1.1.B.3 Sự cấp bách tận dụng phản ứng tự nhiên của con người khi cần phản ứng nhanh với các nhu cầu phụ thuộc vào thời gian. Khi mục tiêu nhận thấy cảm giác cấp bách trong tin nhắn, họ cảm thấy áp lực phải trả lời hoặc hành động ngay lập tức, điều này có thể ngăn họ dành thời gian để xem xét liệu hành động đó có hợp lý hay an toàn hay không.

Mục tiêu học tập 1.1.C: Mô tả các tác động tiềm ẩn đối với nạn nhân của các cuộc tấn công kỹ thuật xã hội.

• 1.1.C.1 Nạn nhân có thể cung cấp cho kẻ thù thông tin cá nhân dẫn đến việc giả mạo danh tính, chẳng hạn như tên, số điện thoại, địa chỉ, nơi làm việc, tên thú cưng hoặc ngày sinh. Loại thông tin này và các loại thông tin tương tự thường được sử dụng trên các trang web dưới dạng câu hỏi thách thức để xác minh danh tính người dùng.
• 1.1.C.2 Nạn nhân có thể cung cấp cho kẻ thù thông tin bảo mật như mật khẩu dùng một lần (OTP) hoặc mã đăng nhập xác thực, điều này có thể cho phép kẻ thù đăng nhập vào dịch vụ với danh tính nạn nhân.
• 1.1.C.3 Nạn nhân có thể tải xuống phần mềm độc hại hoặc nhấp vào liên kết sẽ cài đặt phần mềm độc hại lên thiết bị của họ, đánh cắp thông tin từ trình duyệt web hoặc đưa họ đến một trang web nơi thông tin đăng nhập của họ có thể bị kẻ thù thu thập.

Mục tiêu học tập 1.2.A: Xác định các dấu hiệu phổ biến của cuộc tấn công mật khẩu.

• 1.2.A.1 Trong cuộc tấn công mật khẩu trực tuyến, kẻ thù cố gắng đăng nhập vào thiết bị hoặc dịch vụ bằng cách sử dụng các mật khẩu phổ biến, các mẫu mật khẩu phổ biến hoặc mật khẩu bị đánh cắp.
• 1.2.A.2 Các dấu hiệu của cuộc tấn công mật khẩu trực tuyến bao gồm:
  • Nhiều lần thất bại trong việc đăng nhập trong khoảng thời gian ngắn
  • Các lần đăng nhập diễn ra vào những thời điểm bất thường
  • Các lần đăng nhập từ các thiết bị chưa quen thuộc

Mục tiêu học tập 1.2.B: Giải thích cách kẻ thù lợi dụng xác thực yếu kém.

• 1.2.B.1 Nhiều người sử dụng các mẫu phổ biến khi tạo mật khẩu, chẳng hạn như:
  • Bắt đầu mật khẩu bằng một hoặc hai từ, thêm một số hai chữ số (thường biểu thị năm), và đặt ký tự đặc biệt ở cuối
  • Bao gồm tên thành viên gia đình hoặc thú cưng trong mật khẩu của họ
  • Bao gồm các ngày tháng có ý nghĩa cá nhân trong mật khẩu của họ
• 1.2.B.2 Kẻ thù thường xây dựng danh sách các mật khẩu có thể dựa trên thông tin cá nhân thu thập được về mục tiêu (ví dụ: ngày sinh, kỷ niệm, tên thú cưng và thành viên gia đình) và sử dụng công cụ tự động để gửi các mật khẩu tiềm năng.

Mục tiêu học tập 1.2.C: Giải thích cách làm cho xác thực mạnh hơn.

• 1.2.C.1 Người dùng nên tạo mật khẩu dài, ngẫu nhiên và duy nhất. Có thể sử dụng trình quản lý mật khẩu để tạo và lưu trữ mật khẩu an toàn, hoặc người dùng có thể tạo các cụm mật khẩu dài, duy nhất cho tài khoản của mình.
• 1.2.C.2 Khi tạo mật khẩu, người dùng nên tránh sử dụng tên, ngày tháng hoặc các từ ngữ, con số có ý nghĩa cá nhân khác.
• 1.2.C.3 Khi có sẵn, người dùng nên bật xác thực đa yếu tố (MFA), yêu cầu người dùng cung cấp thêm bằng chứng nhận dạng—như mã một lần—bên cạnh mật khẩu như một lớp bảo vệ bổ sung.

Mục tiêu học tập 1.3.A: Xác định loại kẻ thù đang thực hiện cuộc tấn công mạng.

• 1.3.A.1 Kẻ thù có thể được phân loại theo mức độ kỹ năng của họ.
  • Kẻ thù kém kỹ năng dựa vào các công cụ cyber độc hại do người khác tạo ra mà có thể mua trực tuyến. Các công cụ họ sử dụng khai thác các lỗ hổng đã biết.
  • Kẻ thù có kỹ năng cao có khả năng tạo ra các công cụ cyber độc hại mới hoặc sửa đổi các công cụ hiện có để thích ứng với các kỹ thuật và công cụ phòng thủ mới. Họ cũng có khả năng phát hiện các lỗ hổng chưa được ghi chép, được gọi là zero days.
• 1.3.A.2 Kẻ thù có nhiều động cơ khác nhau, bao gồm tham vọng, mong muốn được công nhận, cam kết vì một mục đích, lòng căm ghét, chính trị hoặc niềm tin.

Mục tiêu học tập 1.3.B: Xác định các loại cuộc tấn công mạng không dây.

• 1.3.B.1 Trong cuộc tấn công Evil Twin, kẻ thù thiết lập điểm truy cập không dây (WAP) riêng với định danh bộ dịch vụ (SSID) tương tự hoặc giống hệt mạng mục tiêu; mạng của kẻ thù được gọi là Evil Twin. nạn nhân của cuộc tấn công này có thể chọn vô tình kết nối vào Evil Twin, cho phép kẻ thù thu thập lưu lượng mạng của họ. Kẻ thù không thể đọc lưu lượng sử dụng giao thức mã hóa như HTTPS.
• 1.3.B.2 Trong cuộc tấn công gây nhiễu (jamming), kẻ thù tràn ngập một khu vực bằng tín hiệu điện từ (EM) mạnh trong cùng dải tần số với mạng không dây, ngăn chặn lưu lượng hợp lệ giữa điểm truy cập (AP) và người dùng. Loại cuộc tấn công ngăn người dùng truy cập tài nguyên này được gọi là cuộc tấn công từ chối dịch vụ (DoS).
• 1.3.B.3 Trong cuộc tấn công War Driving, kẻ thù cố gắng phát hiện các tín hiệu beacons mạng không dây khi lái xe hoặc đi bộ quanh khu vực mục tiêu. Nếu phát hiện tín hiệu không dây, kẻ thù có thể thu thập thông tin về loại mạng không dây được sử dụng và tìm thấy các khu vực nơi tín hiệu không wireless lan rộng ra ngoài tòa nhà vật lý.

Mục tiêu học tập 1.3.C: Mô tả các hành động cá nhân có thể thực hiện để tăng cường bảo vệ dữ liệu nhạy cảm khi sử dụng internet và Wi-Fi.

• 1.3.C.1 Cá nhân nên xác minh rằng tên của bất kỳ mạng không dây nào họ tham gia khớp chính xác với tên mạng mà họ dự định kết nối.
• 1.3.C.2 Hầu hết các giao thức internet đều được mã hóa để bảo vệ lưu lượng mạng. Tuy nhiên, cá nhân có thể xem xét mức độ nhạy cảm của dữ liệu của mình khi quyết định có tham gia các mạng Wi-Fi không mã hóa hay không để bảo vệ dữ liệu dễ bị tổn thương như các truy vấn DNS.
• 1.3.C.3 Cá nhân có thể cân nhắc sử dụng mạng riêng ảo (VPN), mã hóa toàn bộ lưu lượng của họ đến hệ thống của nhà cung cấp VPN. Mặc dù hành động này ngăn nhà cung cấp dịch vụ xem lưu lượng, nhưng nhà cung cấp VPN có thể xem lưu lượng đó.

Mục tiêu học tập 1.4.A: Giải thích cách kẻ thù sử dụng các công cụ hỗ trợ AI để gia tăng cuộc tấn công mạng.

• 1.4.A.1 Kẻ thù có thể sử dụng các công cụ hỗ trợ AI tận dụng các mẫu giọng nói và hình ảnh hiện có của một người để tạo ra avatar kỹ thuật số của người đó. Việc sử dụng các công nghệ này cho phép kẻ thù giả mạo ai đó qua điện thoại hoặc thậm chí trong cuộc gọi video, dẫn đến thiệt hại tài chính hoặc chia sẻ thông tin nhạy cảm hoặc riêng tư. Khi càng nhiều tổ chức áp dụng xác thực dựa trên giọng nói, tác động của việc giả mạo giọng nói có tiềm năng ảnh hưởng lớn hơn.
• 1.4.A.2 Kẻ thù có thể sử dụng các công cụ AI tạo sinh, như mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), để tạo ra các tin nhắn lừa đảo đáng tin ở bất kỳ ngôn ngữ mục tiêu nào. Vì các tin nhắn lừa đảo truyền thống đôi khi được viết bởi những người không phải母语 của ngôn ngữ mục tiêu, ngôn ngữ không tự nhiên là đặc điểm đã được sử dụng để phân biệt tin nhắn lừa đảo với tin nhắn hợp lệ. Tuy nhiên, với các công cụ AI, kẻ thù giờ đây có thể tinh chỉnh tin nhắn lừa đảo bằng bất kỳ ngôn ngữ nào sao cho đọc lên như thể chúng được viết bởi một母语 viên.
• 1.4.A.3 Kẻ thù có thể tinh chỉnh prompt để trích xuất thông tin an toàn hoặc nhạy cảm từ LLMs. Thông tin an toàn hoặc nhạy cảm trong LLMs có thể đến từ đầu vào của người dùng và các bộ dữ liệu lớn được sử dụng để huấn luyện LLMs.
• 1.4.A.4 Kẻ thù có thể đăng tải các trang web hoặc sửa đổi các trang web hiện có để chứa thông tin sai lệch nhằm mục đích đưa thông tin sai lệch đó vào các bộ dữ liệu huấn luyện cho LLMs, khiến LLMs lặp lại thông tin sai lệch đó.
• 1.4.A.5 Kẻ thù có thể tiến hành thám thính mục tiêu bằng các công cụ hỗ trợ AI quét internet để thu thập thông tin được đăng trên mạng xã hội và các trang web công khai.
• 1.4.A.6 Kẻ thù có thể sử dụng các công cụ lập trình được nâng cấp bởi AI để giúp họ viết malware mới, sửa đổi mã ứng dụng hiện có để thực hiện các hoạt động độc hại, hoặc để tìm kiếm các lỗ hổng trong các cơ sở mã lớn.

Mục tiêu học tập 1.4.B: Giải thích cách bảo vệ chống lại một số cuộc tấn công mạng được hỗ trợ bởi AI.

• 1.4.B.1 Các bí mật được chia sẻ với bạn bè thân thiết và người nhà, có thể dùng để xác thực danh tính lẫn nhau, nên được thiết lập. Một từ khóa hoặc cụm từ chỉ hai bên biết có thể được sử dụng để xác thực danh tính trong các tình huống có rủi ro cao.
• 1.4.B.2 Xác thực đa yếu tố (MFA) nên được kích hoạt. Nếu kẻ tấn công sao chép giọng nói của mục tiêu để truy cập hệ thống có xác thực bằng giọng nói, việc yêu cầu thêm một yếu tố xác thực thứ hai có thể ngăn kẻ tấn công chiếm quyền truy cập vào tài khoản.
• 1.4.B.3 Dữ liệu cá nhân hoặc nhạy cảm không nên nhập vào bất kỳ công cụ nào có khả năng AI, chẳng hạn như chatbot hoặc trợ lý ảo. Một số công cụ có khả năng AI trả lại dữ liệu đầu vào cho mô hình để cung cấp đào tạo liên tục. Kẻ tấn công có thể trích xuất dữ liệu mà người dùng đã đưa vào các câu hỏi.
• 1.4.B.4 Kết quả đầu ra từ các công cụ có khả năng AI cần được đánh giá kỹ lưỡng. Xác minh thông tin từ các công cụ có khả năng AI bằng các nguồn đáng tin cậy, ổn định, không dựa trên AI.

Mục tiêu học tập 1.5.A: Giải thích cách các chuyên gia phòng thủ an ninh mạng có thể khai thác các công cụ có khả năng AI để bảo vệ mạng, ứng dụng và dữ liệu.

• 1.5.A.1 Các công cụ AI có thể xem xét cấu hình bảo mật hiện tại, như quy tắc tường lửa và kiểm soát truy cập, và đề xuất các tùy chọn an toàn hơn. Các khuyến nghị luôn phải được kiểm tra bởi kỹ thuật viên an ninh am hiểu trước khi triển khai.
• 1.5.A.2 Các công cụ có khả năng AI có thể phân tích mã ứng dụng để xác định lỗ hổng và đề xuất biện pháp giảm thiểu. Các khuyến nghị luôn phải được xem xét bởi lập trình viên am hiểu trước khi triển khai.
• 1.5.A.3 Các công cụ có khả năng AI có thể đề xuất các quy tắc cho hệ thống phát hiện tự động. Các quy tắc phát hiện luôn phải được xem xét bởi kỹ sư phát hiện am hiểu trước khi thêm vào hệ thống.

Mục tiêu học tập 1.5.B: Giải thích cách các công cụ có khả năng AI đang giúp tăng tốc độ và độ chính xác trong việc phát hiện và phản hồi mối đe dọa.

• 1.5.B.1 Trong số hàng triệu sự kiện kỹ thuật số xảy ra trên mạng mỗi ngày, một số có khả năng đại diện cho kẻ tấn công đang thực hiện hoạt động độc hại. Con người không thể kiểm tra cẩn thận tất cả những sự kiện đó để xác định hoạt động độc hại.
• 1.5.B.2 Các công cụ có khả năng AI có thể được huấn luyện để nhanh chóng phân tích các sự kiện kỹ thuật số và phân loại các sự kiện có khả năng là hoạt động độc hại so với những sự kiện vô hại.
• 1.5.B.3 Các công cụ có khả năng AI có thể được lập trình để cảnh báo nhân viên an ninh mạng con người khi phát hiện hoạt động có khả năng là độc hại hoặc thực hiện các hành động khắc phục cụ thể dựa trên loại hoạt động độc hại được phát hiện.
• 1.5.B.4 Các công cụ có khả năng AI cho phép các đội phát hiện và phản hồi mối đe dọa bắt kịp hoạt động độc hại và can thiệp nhanh chóng để ngăn chặn thiệt hại, tổn thất, hư hỏng và phá hủy cơ sở hạ tầng kỹ thuật số và dữ liệu.