Trong thời đại số được đánh dấu bằng những tiến bộ và phát triển khoa học công nghệ, tầm quan trọng của an ninh mạng đã ngày càng được thể hiện và thúc đẩy rõ ràng hơn. Dự đoán năm 2024, bối cảnh kỹ thuật số không ngừng phát triển, công nghệ mở ra cả những cơ hội đột phá lẫn những thách thức an ninh mạng. Để chuẩn bị tốt cho công tác đảm bảo an ninh, an toàn thông tin, bài báo sẽ đề cập đến sự gia tăng của các mối đe dọa bảo mật cũng như thách thức về an ninh mạng trong năm tới.

Google DeepMind đã sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để dự đoán cấu trúc của hơn 2 triệu vật liệu mới, một bước đột phá mà hãng cho biết có thể sớm được sử dụng để cải thiện các công nghệ trong thế giới thực.

Trí tuệ nhân tạo và học máy có thể là một trong những đồng minh mạnh nhất trong cuộc chiến chống lại tấn công mạng, giúp mở rộng quy mô và tăng tốc tốc độ quản lý dữ liệu. Vậy Học máy là gì? Học máy có thể đem lại những ứng dụng gì trong cuộc sống?

Xếp hạng bảo mật hoặc xếp hạng an ninh mạng là một phép đo dựa trên dữ liệu, khách quan và chính xác về tình hình và hiệu suất an ninh mạng của một tổ chức. Để tìm hiểu thêm về lợi ích của xếp hạng bảo mật, Maria Henriquez, Phóng viên của Tạp chí Security (PV) đã có cuộc phỏng vấn “5 phút” với Christos Kalantzis, Giám đốc Công nghệ tại SecurityScorecard. Trước đây, Kalantzis đã xây dựng và lãnh đạo các nhóm kỹ thuật cho FireEye, Tenable, Netflix và YouSendIt. Kalantzis lớn lên ở Montreal, Canada, bắt đầu sự nghiệp phân tích cơ sở dữ liệu cho các công ty như Matrox, CGI, Sync và InterTrade. Tạp chí An toàn thông tin giới thiệu bài phỏng vấn nói trên.

IoT đã và đang mang lại sự tiện dụng cho con người trong thời đại số. Tuy nhiên, khi IoT phát triển thì đồng thời rủi ro của nó cũng gia tăng. Theo nghiên cứu gần đây, bảo mật dữ liệu chính là mối quan tâm lớn nhất đối với IoT.

Theo Nghiên cứu Điện toán Đám mây năm 2020 của Tập đoàn Dữ liệu Quốc tế (IDG), 92% tổ chức có áp dụng đám mây cho môi trường CNTT. Do đó, các phương pháp tiếp cận bảo mật đám mây truyền thống phải phát triển để bắt kịp với cơ sở hạ tầng hay thay đổi và những thách thức hiện hữu của môi trường đám mây, đáng chú ý nhất là khối lượng khổng lồ các thông tin dữ liệu chi tiết được tạo ra trong đám mây.

Chuyển đổi số để tiến tới một Việt Nam số sẽ là một sự chuyển đổi sâu sắc và toàn diện, được bắt đầu từ sự chuyển đổi về phương thức, quy trình vận hành, về cách làm việc trong mọi lĩnh vực. Bài viết của ông Lâm Việt Tùng, Chuyên gia tư vấn CNTT - Viễn Thông cho Vodafone Ziggo (Hà Lan) dưới đây giới thiệu về các nội dung: Chuyển đổi từ phương thức làm việc truyền thống sang dùng kỹ thuật số, Chuyển đổi số xuất hiện từ khi nào và chuyển đổi số thách thức hay cơ hội?

Theo hãng truyền thông O’Reilly, các vấn đề về an toàn thông tin, quyền riêng tư và đạo đức nghề nghiệp đang là những nội dụng cần được ưu tiên thấp đối với các nhà phát triển khi mô hình hóa các giải pháp học máy.

Trong nhiều lĩnh vực, phân loại văn bản là một trong những bài toán được ứng dụng rộng rãi của xử lý ngôn ngữ tự nhiên, với mục đích là tự động phân loại các tài liệu vào một hoặc nhiều thể loại được xác định. Nội dung dưới đây trình bày về một mô hình mạng nơron học sâu được đề xuất để phân loại các văn bản theo các chủ đề đã được xác định. Mô hình này được huấn luyện sử dụng bộ dữ liệu tự xây dựng ứng dụng cho lĩnh vực quân sự. Tập dữ liệu gồm 04 chủ đề, trong đó, mỗi chủ đề gồm 100 văn bản cho việc huấn luyện và 100 văn bản để kiểm tra. Các kết quả thực nghiệm đều cho thấy mô hình hoạt động đạt độ chính xác tới 91.86%.

Hiện nay, tình hình tấn công mạng trên thế giới ngày càng gia tăng và phát triển đa dạng, đe dọa trực tiếp đến sự phát triển của các tổ chức. Do đó, việc triển khai một chiến lược và các giải pháp đảm bảo an toàn thông tin với khả năng mở rộng linh hoạt, liên tục dự đoán được các thay đổi là vô cùng quan trọng. Điều này được thực hiện bằng sự kết hợp của hai xu hướng: chặn bắt gói tin (packet capture) và giám sát luồng dữ liệu, kết hợp với học máy (Machine Learning) và trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI).