Ứng Dụng AI Trong Bảo Mật Giao Dịch Không Tiền Mặt

Thanh toán không dùng tiền mặt đã phát triển với tốc độ chóng mặt nhưng cùng với đó tội phạm sử dụng công nghệ cao cũng diễn biến phức tạp.

1. Giám Sát và Phát Hiện Gian Lận

AI-based Fraud Detection Systems:

• Machine Learning Algorithms: Hệ thống học máy có khả năng học từ các giao dịch trong quá khứ để phát hiện ra các mẫu gian lận tiềm ẩn. Chúng có thể xác định và cảnh báo các giao dịch bất thường trong thời gian thực.
• Anomaly Detection: Sử dụng các kỹ thuật phát hiện dị thường để nhận diện các giao dịch bất thường dựa trên hành vi của người dùng.

Ví dụ: Một hệ thống AI có thể theo dõi các giao dịch của người dùng và nhận ra khi có một giao dịch lớn hoặc từ một địa điểm bất thường, từ đó ngăn chặn hoặc yêu cầu xác minh thêm trước khi hoàn tất giao dịch.

2. Xác Thực Người Dùng

Biometric Authentication:

• Fingerprint and Facial Recognition: Sử dụng nhận diện vân tay hoặc khuôn mặt để xác thực người dùng khi thực hiện giao dịch. Công nghệ này không chỉ tiện lợi mà còn khó bị làm giả.
• Voice Recognition: Nhận diện giọng nói cũng có thể được sử dụng để xác thực người dùng qua các dịch vụ thoại hoặc ứng dụng di động.

Ví dụ: Ứng dụng ngân hàng có thể yêu cầu người dùng xác thực bằng vân tay hoặc khuôn mặt khi đăng nhập hoặc thực hiện giao dịch lớn.

3. Bảo Mật Dữ Liệu

Data Encryption and Secure Storage:

• Advanced Encryption Techniques: Sử dụng các thuật toán mã hóa tiên tiến để bảo vệ dữ liệu người dùng trong quá trình truyền tải và lưu trữ. AI có thể giúp quản lý và nâng cao các phương thức mã hóa này.
• Behavioral Biometrics: Phân tích các mẫu hành vi như cách gõ phím, di chuyển chuột để tạo ra một lớp bảo mật bổ sung.

Ví dụ: Một hệ thống AI có thể mã hóa các thông tin nhạy cảm của người dùng và chỉ giải mã khi có yêu cầu hợp lệ từ người dùng đã được xác thực.

4. Tự Động Hóa Quy Trình An Ninh

Automated Security Processes:

• AI-driven Security Monitoring: Sử dụng AI để giám sát hệ thống 24/7, tự động phát hiện và phản ứng với các mối đe dọa bảo mật. Điều này bao gồm việc tự động khóa tài khoản khi phát hiện hành vi bất thường.
• Incident Response: Hệ thống AI có thể tự động đưa ra các biện pháp ứng phó với sự cố bảo mật, giảm thiểu thời gian và tổn thất do gian lận gây ra.

Ví dụ: Khi một giao dịch đáng ngờ được phát hiện, hệ thống AI có thể tự động tạm ngừng giao dịch và thông báo cho người dùng để xác minh.

5. Cá Nhân Hóa và Tư Vấn Bảo Mật

Personalized Security Advisories:

• AI-based Recommendations: Dựa trên hành vi và mô hình sử dụng của người dùng, hệ thống AI có thể đưa ra các khuyến nghị bảo mật cụ thể như thay đổi mật khẩu, kích hoạt xác thực đa yếu tố (MFA), và cảnh báo về các nguy cơ bảo mật.
• User Education: Sử dụng AI để cung cấp thông tin và hướng dẫn bảo mật cá nhân hóa, giúp người dùng nâng cao nhận thức về an ninh mạng.

Ví dụ: Ứng dụng ngân hàng có thể gửi các thông báo tùy chỉnh để nhắc người dùng kích hoạt bảo mật sinh trắc học hoặc cập nhật mật khẩu thường xuyên.

13.900 vụ tấn công mạng trong một năm

Tại hội thảo, thiếu tướng Nguyễn Văn Giang – phó cục trưởng Cục An ninh mạng và phòng chống tội phạm sử dụng công nghệ cao, Bộ Công an (A05) – đã nêu ra con số giật mình: Năm 2023, Cổng cảnh báo an toàn thông tin Việt Nam ghi nhận khoảng 13.900 vụ tấn công mạng vào các cơ quan, tổ chức, doanh nghiệp.

Gần 16.000 phản ánh lừa đảo trực tuyến, gây thiệt hại hơn 390.000 tỉ đồng, tương đương 3,6% GDP. Và theo thống kê, 91% thông tin liên quan lĩnh vực tài chính; 73% người dùng thiết bị di động, mạng xã hội… nhận tin nhắn, cuộc gọi lừa đảo.

Kết Luận

Ứng dụng AI trong bảo mật giao dịch không tiền mặt mang lại nhiều lợi ích đáng kể, từ phát hiện gian lận đến bảo mật dữ liệu và xác thực người dùng. Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, các hệ thống AI ngày càng trở nên hiệu quả và thông minh hơn, giúp bảo vệ tài sản và thông tin của người dùng một cách toàn diện. Việc kết hợp các biện pháp này không chỉ nâng cao mức độ an toàn mà còn tạo ra trải nghiệm người dùng tốt hơn, xây dựng niềm tin vào các dịch vụ tài chính kỹ thuật số.