Các mô hình AI miễn phí của Trung Quốc ngày càng có năng lực tấn công mạng tinh vi ở mức đáng báo động

Will Knight, Lily Hay Newman An ninh mạng 13:43 ngày 6/11/2026 Các mô hình AI miễn phí của Trung Quốc đạt năng lực tấn công mạng đáng kinh ngạc Một thử nghiệm yêu cầu các mô hình AI xâm nhập các hệ sinh thái mạng mô phỏng cho thấy kỹ năng tấn công mạng của DeepSeek và GLM không thua kém nhiều so với mô hình mạng tiên tiến nhất của OpenAI, vốn chưa được công bố công khai. Ảnh minh họa: Jobanny Cabrera; Getty Images CommentLoader Lưu bài viếtLưu bài viết này CommentLoader Lưu bài viếtLưu bài viết này Theo một nghiên cứu mới báo hiệu bước ngoặt được dự báo từ lâu trong bức tranh an ninh mạng, các mô hình trí tuệ nhân tạo trọng số mở (open-weight) hiện có năng lực xâm nhập mạng máy tính gần tương đương các mô hình đóng hàng đầu. Vals, một công ty chuyên đo lường năng lực AI, đã tiến hành thử nghiệm khả năng thực hiện các lệnh mạng phức tạp, nhiều bước của các mô hình AI khác nhau trên các mạng doanh nghiệp giả lập. "Các mô hình tiên phong tốt nhất, vốn được bảo mật nghiêm ngặt trong phòng thí nghiệm và chỉ có thể tiếp cận qua các chương trình truy cập tin cậy, nay bắt đầu bị theo kịp bởi các mô hình mở mà bất kỳ ai cũng có thể tải về", Nikil Ravi, nhà nghiên cứu tại Vals, nhận định. Kết quả nghiên cứu của công ty cho thấy các mô hình đóng không còn duy trì ưu thế tuyệt đối về kỹ năng không gian mạng, đồng nghĩa với việc các nỗ lực gần đây của những phòng thí nghiệm tiên phong nhằm hạn chế quyền truy cập mô hình—qua đó làm chậm sự phổ biến của các năng lực này—nhiều khả năng sẽ trở nên vô hiệu. Các phát hiện này cũng đáng chú ý khi các phòng thí nghiệm tiên phong của Mỹ, đặc biệt là Anthropic, từng đặt tiền đề cho việc hạn chế phát hành các mô hình mới—bắt đầu từ Claude Mythos Preview vào tháng 4—dựa trên quan điểm rằng việc kiểm soát quyền truy cập chỉ giúp kéo dài thời gian trước khi các năng lực tấn công mạng tiên tiến trở nên phổ biến rộng rãi. Trưởng nhóm kiểm thử xâm nhập (frontier red team) của Anthropic, Logan Graham, chia sẻ với WIRED vào tháng 4 rằng Dự án Glasswing của công ty—chương trình cấp quyền truy cập tin cậy vào toàn bộ năng lực của các mô hình mới—tập trung vào việc đưa những công cụ này "vào tay các đơn vị phòng thủ nhằm tạo lợi thế đi trước". "Chúng ta cần chuẩn bị ngay từ bây giờ cho một thế giới nơi các năng lực này sẽ trở nên phổ biến trong 6, 12 hoặc 24 tháng tới. Cục diện an ninh mạng khi đó sẽ có rất nhiều thay đổi", ông chia sẻ với WIRED vào thời điểm đó. Bảy tháng sau, sự chuyển dịch đó dường như đã diễn ra đúng lộ trình. Vals đã thử nghiệm các mô hình AI trong hai kịch bản mô phỏng, giao cho chúng nhiều nhiệm vụ cụ thể khác nhau. Kịch bản thứ nhất gồm một mạng doanh nghiệp giả lập có thể truy cập qua một trang web công khai. Kịch bản thứ hai gồm hai mạng doanh nghiệp khác nhau; mô hình phải xâm nhập thành công mạng thứ nhất để giành quyền truy cập vào mạng thứ hai. Các nhà nghiên cứu nhận thấy Daybreak, mô hình an ninh mạng tiên tiến nhất của OpenAI hiện chỉ cung cấp cho các đối tác tin cậy, đạt năng lực cao nhất khi hoàn thành trung bình 81% nhiệm vụ qua hai lần thử nghiệm. Mô hình trọng số mở DeepSeek của Trung Quốc bám sát phía sau khi hoàn thành trung bình 73% mục tiêu. Các nhà nghiên cứu của Vals lưu ý rằng trong một số nhiệm vụ, hai mô hình đạt kết quả ngang nhau. Nghiên cứu cũng chỉ ra việc sử dụng mô hình trọng số mở cho các nhiệm vụ dạng này có chi phí thấp hơn đáng kể. Vals cho biết chi phí token để GPT-6-Sol thực hiện một cuộc tấn công dao động từ 17 đến 46 USD, so với chỉ 2 đến 3 USD của DeepSeek. Các mô hình mở nhìn chung có chi phí rẻ hơn do có thể vận hành trên hạ tầng phần cứng nội bộ. Rayan Krishnan, CEO của Vals, cho biết điều này cũng tạo động lực mạnh mẽ để các bên tham gia phòng thủ sử dụng mô hình mở thay vì các mô hình độc quyền. OpenAI chưa đưa ra phản hồi ngay lập tức trước yêu cầu bình luận. Phần lớn diễn biến trong lĩnh vực an ninh mạng năm nay đều diễn ra đúng như dự báo, khi AI tự động hóa các tác vụ tấn công mạng cốt lõi nhằm hỗ trợ cả bên tấn công lẫn bên phòng thủ phát hiện số lượng lớn lỗ hổng mã nguồn mới và nhanh chóng rà soát các điểm yếu của hệ thống mạng. Dù tốc độ, quy mô phát hiện cũng như cường độ khắc phục các lỗi phần mềm đều gia tăng, giới chuyên gia vẫn đang tranh luận về việc liệu AI có làm thay đổi căn bản nền tảng và nguyên lý cốt lõi của công tác phòng thủ an ninh mạng hay không. Nói cách khác, hiện vẫn chưa rõ các công cụ AI đang tạo ra một loại hình đe dọa mới hay chỉ khuếch đại những thách thức an ninh vốn đã tồn tại từ lâu. Việc các mô hình trọng số mở (open-weight) bắt đầu theo kịp các mô hình đóng là yếu tố then chốt để hiểu rõ cách thức tội phạm mạng khai thác AI, cũng như cách thức các doanh nghiệp và nhà phát triển cần ứng phó. Tuy nhiên, trên thực tế, các theo dõi thực tế về hoạt động của tội phạm mạng và các nhóm tin tặc được nhà nước bảo trợ trong những tháng gần đây cho thấy, các đối tượng tấn công vẫn duy trì phương thức quen thuộc là tiết kiệm tài nguyên và tận dụng các mô hình cũ hơn, năng lực thấp hơn—cả mô hình độc quyền lẫn mô hình mở—cho phần lớn hoạt động của mình. Và ngay cả khi áp dụng các biện pháp kiểm soát nghiêm ngặt, lực lượng phòng thủ vẫn phải đặt giả định rằng những kẻ tấn công có tiềm lực tài chính lớn nhất và động cơ cao nhất từ trước đến nay đã tiếp cận được ở mức độ nhất định đối với các mô hình đóng. "Tôi đồng tình với nhận định rằng các mô hình trọng số mở hiện nay có khả năng tạo ra các cuộc tấn công và lỗ hổng bảo mật tinh vi, đặc biệt khi xét đến các mô hình bị vô hiệu hóa cơ chế an toàn thông qua việc can thiệp trọng số (abliterated models)", ông Alex Zenla, đồng sáng lập kiêm Giám đốc công nghệ của công ty an ninh đám mây Edera nhận định. "Lưu ý của tôi là các phòng thí nghiệm mô hình đóng nhiều khả năng đã huấn luyện thêm những mô hình chưa công bố với năng lực vượt trội hơn thế. Do đó, tôi cho rằng tình trạng này rất giống một trò chơi mèo đuổi chuột. Các phòng thí nghiệm đang chạy đua để vượt qua các mô hình trọng số mở, nhằm kịp thời khắc phục các lỗ hổng trước khi các mô hình trọng số mở phát hiện ra chúng. Đáng tiếc là tôi cho rằng đây có thể là khởi đầu của một cục diện an ninh đầy nguy hiểm".