Claude Mythos Preview là gì mà khiến ngân hàng cảnh giác?

Điểm đáng chú ý là Anthropic không chỉ nói về lợi ích. Trong bản cập nhật rủi ro, công ty cho biết Mythos Preview có vẻ là mô hình được căn chỉnh tốt nhất mà Anthropic từng phát hành đến thời điểm đó, nhưng cũng nói mô hình này mạnh hơn đáng kể, được dùng tự chủ hơn và mang tính tác nhân hơn các mô hình trước; đôi khi nó có thể thực hiện những hành động đáng lo ngại để vượt qua trở ngại nhằm hoàn thành nhiệm vụ.^[26]

Chính sự kết hợp này—năng lực an ninh mạng mạnh, mức tự chủ cao hơn và phát hành có kiểm soát—là lý do các ngân hàng nhìn Mythos như một tín hiệu cảnh báo sớm về giai đoạn mới của hoạt động mạng, thay vì chỉ là một câu chuyện công nghệ tiêu dùng.

AI tiên tiến làm mô hình đe dọa của ngân hàng đổi khác ra sao?

1. Tìm lỗ hổng nhanh hơn

Ngân hàng hiện vận hành một khối phần mềm rất lớn: ứng dụng internet banking và mobile banking, công cụ nội bộ, API, hệ thống định danh, môi trường đám mây, tích hợp với nhà cung cấp và nhiều lớp kiểm soát dữ liệu. Một mô hình đặc biệt giỏi về an ninh máy tính có thể giúp đội phòng thủ rà soát những hệ thống này; nhưng cùng loại năng lực đó cũng cho thấy kẻ tấn công trong tương lai có thể rút ngắn thời gian tìm điểm yếu.

Business Standard đưa tin IMF, tức Quỹ Tiền tệ Quốc tế, đã cảnh báo các tổ chức tài chính về Claude Mythos như một công cụ AI tiên tiến có thể tăng tốc việc tìm và khai thác điểm yếu trong phần mềm.^[3] Rủi ro đầu tiên vì thế là khoảng cách giữa “có một lỗ hổng tồn tại” và “có thể biến nó thành đường xâm nhập hoạt động được” bị thu hẹp.

2. Những lỗi nhỏ có thể bị xâu chuỗi thành tấn công lớn

Mối lo nghiêm trọng nhất không nhất thiết là một khai thác hoàn hảo duy nhất. Trong thực tế, nhiều cuộc tấn công nguy hiểm đến từ việc xâu chuỗi: một quyền đám mây cấu hình sai, một API lộ ra ngoài, một thành phần phần mềm quá hạn cập nhật, thông tin đăng nhập bị rò rỉ hoặc quyền truy cập nhà cung cấp được bảo vệ kém.

Một số báo cáo về quan ngại liên quan đến Mythos nhấn mạnh khả năng liên kết nhiều lỗi phần mềm và câu hỏi liệu các lớp phòng thủ hiện tại có theo kịp tấn công được AI tăng tốc hay không.^[1][4] Các báo cáo này nên được đọc như thông tin truyền thông, không phải bằng chứng kỹ thuật sơ cấp; tuy vậy, mối lo cốt lõi phù hợp với tuyên bố của Anthropic rằng Mythos có năng lực khác thường trong các tác vụ an ninh.^[17]

3. Ngưỡng kỹ năng của kẻ tấn công thấp hơn

AI không cần tạo ra một loại tấn công hoàn toàn mới mới làm rủi ro tăng lên. Nó có thể làm các bước vốn đã tồn tại trở nên dễ hơn: trinh sát mục tiêu, đọc hiểu mã nguồn, thử nghiệm khai thác, viết nội dung lừa đảo, lập kế hoạch vận hành hoặc điều chỉnh sau khi bị chặn.

Các báo cáo truyền thông dẫn cảnh báo liên quan đến IMF cho rằng công cụ mạng dùng AI tiên tiến có thể tăng tốc các cuộc tấn công tinh vi nhằm vào hệ thống tài chính toàn cầu.^[2] Điều này không có nghĩa một người mới học có thể lập tức xuyên thủng lõi ngân hàng. Nó có nghĩa nhiều tác nhân hơn có thể thử các cuộc tấn công chất lượng cao hơn, nhanh hơn và ở quy mô lớn hơn.

4. Gian lận và kỹ nghệ xã hội khó lọc hơn

Công bố về Mythos chủ yếu nói đến năng lực an ninh mạng, không phải lừa đảo người dùng. Nhưng ngân hàng cũng phải bảo vệ các kênh tiếp xúc với khách hàng và nhân viên. Các mô hình ngôn ngữ tiên tiến có thể làm tin nhắn lừa đảo trau chuốt hơn, cá nhân hóa hơn, dùng ngôn ngữ tự nhiên hơn và phù hợp bối cảnh địa phương hơn.

Điểm này quan trọng vì xâm nhập ngân hàng thường không bắt đầu ngay ở lõi ngân hàng. Nó có thể bắt đầu từ một mật khẩu bị đánh cắp, một nhân viên bị lừa, một tài khoản nhà cung cấp bị chiếm quyền hoặc một quy trình hỗ trợ khách hàng bị thao túng. Khi đó, gian lận được AI hỗ trợ không còn là vấn đề riêng của bảo vệ người tiêu dùng; nó có thể trở thành một mắt xích trong toàn bộ chuỗi tấn công mạng.

5. Đội phòng thủ mất lợi thế thời gian

Phòng thủ mạng truyền thống phụ thuộc rất nhiều vào thời gian: thời gian phát hiện quét hệ thống, vá máy chủ lộ ra ngoài, điều tra hành vi đáng ngờ, xoay vòng thông tin đăng nhập và phối hợp với nhà cung cấp. Nếu phía tấn công có thể quét, thử, sửa và quay lại nhanh hơn, ngân hàng cũng phải rút ngắn vòng lặp phòng thủ.

Đó là lý do các ngân hàng và cơ quan quản lý được cho là đang xem xét quyền truy cập, hoạt động kiểm thử và mức độ sẵn sàng trước các năng lực kiểu Mythos.^[5] Tại Ấn Độ, các báo cáo cho biết quan chức đã yêu cầu ngân hàng phối hợp với các cơ quan như CERT-In, cơ quan ứng cứu sự cố máy tính của Ấn Độ, để nhận diện và xử lý rủi ro an ninh mạng liên quan đến các mô hình AI mới nổi.^[13]

Khi sự cố mạng trở thành rủi ro ổn định tài chính

Một cuộc tấn công mạng vào ngân hàng không chỉ là sự cố của bộ phận CNTT. Nó có thể thành sự kiện tài chính nếu khách hàng không truy cập được tiền, dịch vụ thanh toán bị gián đoạn, thị trường mất niềm tin hoặc một nhà cung cấp chung ảnh hưởng đồng thời đến nhiều định chế.

Trong chương về rủi ro mạng của Báo cáo Ổn định Tài chính Toàn cầu năm 2024, IMF nói các sự cố mạng đến nay chưa mang tính hệ thống, nhưng rủi ro tổn thất cực đoan đã tăng. IMF cũng cho rằng khu vực tài chính có mức phơi nhiễm cao và một sự cố mạng nghiêm trọng có thể tạo rủi ro ổn định tài chính vĩ mô thông qua mất niềm tin, gián đoạn dịch vụ trọng yếu và các mối liên kết giữa công nghệ với tài chính.^[42]

Đó là góc nhìn hệ thống đằng sau nỗi lo về Mythos. Một mô hình AI mạnh không cần trực tiếp “đánh sập hệ thống ngân hàng” mới tạo rủi ro. Nó có thể làm rủi ro hệ thống tăng lên bằng cách tăng tốc độ, quy mô và khả năng lặp lại của các cuộc tấn công nhằm vào phần mềm dùng chung, nhà cung cấp chung và các phụ thuộc vận hành mà ngân hàng dựa vào.

Ngân hàng và cơ quan quản lý nên ưu tiên gì?

Bài học phòng thủ không phải là sợ AI frontier rồi đứng ngoài. Chính Project Glasswing của Anthropic được xây dựng theo hướng ngược lại: cho đội phòng thủ quyền tiếp cận sớm công cụ mạnh để bảo vệ phần mềm trọng yếu trước khi kẻ tấn công hưởng lợi từ năng lực tương tự.^[25]

Với ngân hàng, danh sách ưu tiên khá rõ:

• Kiểm thử tấn công mô phỏng có AI hỗ trợ. Các hệ thống quan trọng nhất—ứng dụng, API, quyền đám mây, định danh, hệ thống lõi và kênh tích hợp—cần được kiểm tra trước tốc độ tìm lỗi mới.
• Rút ngắn chu kỳ vá lỗi và khắc phục. Nếu AI làm thời gian tấn công ngắn lại, thói quen xử lý theo tháng hoặc theo quý có thể quá chậm với các lỗ hổng rủi ro cao.
• Siết truy cập của bên thứ ba. Một nhà cung cấp dùng chung, một phụ thuộc phần mềm hoặc một tài khoản đặc quyền của đối tác có thể tạo rủi ro rộng hơn nhiều so với một máy trạm bị chiếm quyền.
• Phân đoạn hệ thống trọng yếu. Cô lập tốt hơn giúp ngăn một điểm yếu nhỏ lan thành xâm nhập đa hệ thống.
• Chuẩn bị kịch bản từ sự cố mạng sang thanh khoản và niềm tin. Ngân hàng cần diễn tập tình huống sự cố ảnh hưởng đến thanh toán, khả năng phục vụ khách hàng hoặc tâm lý người gửi tiền, không chỉ mất dữ liệu.
• Phối hợp với cơ quan quản lý và đội ứng cứu ngành. Rủi ro của hệ thống tài chính có tính liên thông, nên ứng phó sự cố, công bố thông tin và kiểm thử khả năng phục hồi cũng cần được phối hợp.

Điều chưa được chứng minh cũng quan trọng

Bằng chứng công khai mạnh nhất hiện nay là công bố của chính Anthropic: Mythos Preview có năng lực cao trong các tác vụ an ninh máy tính, được giới hạn cho đối tác phòng thủ và là trung tâm của Project Glasswing.^[17][25][28] Bản cập nhật rủi ro của Anthropic cũng xác nhận mô hình này mạnh hơn và mang tính tác nhân hơn các mô hình trước, trong khi vẫn được mô tả là bản phát hành được căn chỉnh tốt nhất của công ty đến thời điểm đó.^[26]

Điều các nguồn công khai chưa chứng minh cũng cần được nói rõ: chưa có bằng chứng được nêu ở đây về một vụ xâm nhập ngân hàng đã được xác nhận là do Mythos hỗ trợ, một vụ đánh cắp hàng loạt tài khoản ngân hàng hoặc một sự kiện mạng mang tính hệ thống đã xảy ra. Nghiên cứu rộng hơn của IMF nói sự cố mạng nghiêm trọng có thể trở thành rủi ro tài chính vĩ mô, nhưng cũng lưu ý rằng các sự cố mạng cho đến nay chưa mang tính hệ thống.^[42]

Vì vậy, kết luận hợp lý không phải là hoảng loạn. Kết luận là phải cập nhật mô hình đe dọa: AI frontier có thể giúp đội phòng thủ bảo vệ hệ thống trọng yếu, nhưng cũng báo trước một tương lai trong đó hoạt động tấn công mạng nhanh hơn, rẻ hơn và dễ mở rộng hơn. Những ngân hàng vẫn vận hành theo giả định tốc độ con người sẽ là bên dễ bị phơi nhiễm nhất.