Chuyên gia an ninh mạng Hiếu PC chia sẻ bốn nguyên tắc bảo mật khi lập trình với trí tuệ nhân tạo

Chuyên gia an ninh mạng Ngô Minh Hiếu (Hiếu PC) vừa đưa ra bốn nguyên tắc quan trọng nhằm hỗ trợ các lập trình viên chủ động giảm thiểu rủi ro khi phát triển phần mềm có tích hợp trí tuệ nhân tạo.

Bốn nguyên tắc bảo mật trọng tâm

Trong khuôn khổ hội thảo do Viện Quản trị & Công nghệ FSB tổ chức, chuyên gia Ngô Minh Hiếu đã nhấn mạnh những điểm lưu ý dành cho đội ngũ phát triển khi ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo vào quy trình viết mã. Theo đó, việc tận dụng công nghệ này để gia tăng tốc độ cần đi kèm song song với các giải pháp bảo vệ hệ thống, kiểm soát dữ liệu và xác minh kết quả đầu ra.

Nguyên tắc đầu tiên là kết hợp đồng thời hai hướng tiếp cận gồm bảo mật cho trí tuệ nhân tạo và ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào bảo mật. Lập trình viên cần nắm rõ phương pháp bảo vệ các hệ thống trước nguy cơ bị khai thác, đồng thời tận dụng chính các công cụ thông minh để phát hiện điểm yếu trong mã nguồn dựa trên các tiêu chuẩn tham khảo từ OWASP.

Thứ hai, việc giới hạn quyền tiếp cận dữ liệu nhạy cảm là yếu tố bắt buộc. Các cơ chế phân quyền cần ngăn chặn các công cụ thông minh tiếp cận thông tin quan trọng như khóa bí mật, mật khẩu quản trị hoặc khóa API khi không thực sự cần thiết. Ngoài ra, việc đưa dữ liệu nhạy cảm lên các dịch vụ bên ngoài cũng đòi hỏi sự thận trọng cao độ.

Nguyên tắc thứ ba khuyến khích lập trình viên chủ động rà soát lỗ hổng xuyên suốt quá trình phát triển phần mềm thông qua các phương pháp kiểm thử uy tín như Red Team. Các kết quả do công cụ tạo ra cần được kiểm chứng kỹ lưỡng trước khi đưa vào hệ thống thực tế.

Cuối cùng, con người phải luôn duy trì quyền kiểm soát tối cao. Các thao tác nhạy cảm hoặc có ảnh hưởng lớn đến toàn bộ hệ thống phải do kỹ sư trực tiếp kiểm tra và phê duyệt thay vì giao phó hoàn toàn cho hệ thống tự động.

Thực trạng ứng dụng và yêu cầu nâng cao năng lực

Những khuyến nghị này xuất hiện trong bối cảnh tỷ lệ ứng dụng công nghệ mới trong ngành lập trình đang tăng cao. Theo khảo sát từ Stack Overflow Developer Survey 2025, có tới 84% người tham gia đang sử dụng hoặc có kế hoạch sử dụng các công cụ hỗ trợ thông minh. Tuy nhiên, mức độ tin tưởng vẫn còn phân hóa khi có tới 46% người dùng hoài nghi về độ chính xác.

Bên cạnh đó, các báo cáo bảo mật mã nguồn gần đây cũng chỉ ra rằng một tỷ lệ không nhỏ các đoạn mã tự động tạo ra chưa đáp ứng đủ tiêu chuẩn an toàn, dễ dính các lỗ hổng phổ biến. Điều nàyòi hỏi kỹ sư công nghệ không chỉ biết cách sử dụng công cụ mà còn phải có năng lực phân tích cấu trúc, đánh giá mã nguồn và chịu trách nhiệm về chất lượng sản phẩm.

Để đáp ứng nhu cầu nhân lực chất lượng cao, các chương trình đào tạo chuyên sâu như Thạc sĩ Kỹ thuật phần mềm định hướng trí tuệ nhân tạo tại Viện Quản trị & Công nghệ FSB đang tập trung trang bị kiến thức toàn diện từ học máy, xử lý dữ liệu lớn cho đến các quy trình vận hành phần mềm hiện đại như DevOps và MLOps.