Các tác nhân xấu đã bắt đầu thử nghiệm bước tiến tiếp theo của AI

Trí tuệ nhân tạo đã nhanh chóng mở rộng giới hạn của mô hình tính toán truyền thống, vì nó đòi hỏi hạ tầng và nguồn lực đáng kể để vận hành.

Một giải pháp tiềm năng nằm ở máy tính lượng tử, tận dụng các nguyên lý của cơ học lượng tử để vượt ra ngoài xử lý nhị phân và tuyến tính thông thường. Chuyển AI sang nền tảng máy tính lượng tử có thể về lý thuyết giúp các mô hình nâng cao hiệu quả trong khi tiêu thụ ít tài nguyên hơn.

Trong khi AI lượng tử vẫn có vẻ như là một viễn cảnh xa vời đối với các tổ chức mới bắt đầu tích hợp AI sinh tạo và AI tác nhân, có những dấu hiệu cho thấy tội phạm mạng đã bắt đầu thử nghiệm cấp độ tiếp theo của trí tuệ nhân tạo.

Theo dữ liệu từ Hiệp hội Kiểm tra Gian lận Chứng nhận và SAS, phần lớn người trả lời dự đoán AI lượng tử sẽ ảnh hưởng đáng kể đến việc phòng chống gian lận vào năm 2030, và khoảng 10% cho biết nó đã có tác động từ trước.

Tăng cường mối đe dọa Deepfake

Điều đáng lo ngại tương tự, nghiên cứu cho thấy các tác nhân xấu đã tăng cường sử dụng AI trong hầu hết các khía cạnh hoạt động của họ, từ lừa đảo người tiêu dùng đến làm giả tài liệu. Tuy nhiên, sự gia tăng mạnh nhất là trong các chiến dịch xã hội dựa trên deepfake, với khoảng ba phần tư số người trả lời báo cáo sự gia tăng trong hai năm qua.

Trong khi các deepfake ban đầu thường dễ nhận biết, các mô hình AI tiên tiến hơn đã biến chúng thành mối đe dọa không thể bỏ qua nữa. Cơ sở dữ liệu Sự cố AI đã củng cố những lo ngại này, ghi nhận hơn 100 vụ việc deepfake khác nhau từ tháng 11 năm 2025 đến tháng 1 năm 2026.

Tình hình nguy hiểm

Những mối đe dọa mới nổi này đang gây áp lực lên khả năng của các hệ thống an ninh mạng hiện đại. Đặc biệt đối với các tổ chức tài chính — bị ràng buộc bởi các quy định nghiêm ngặt và kỳ vọng cao của khách hàng — việc triển khai công nghệ mới thường là một quá trình phức tạp và tốn nhiều nguồn lực.

Điều này đã tạo ra một tình huống nguy hiểm khi tội phạm mạng đang tiến hóa cùng với công nghệ phát triển nhanh chóng, trong khi nhiều ngân hàng gặp khó khăn để bắt kịp. Theo nghiên cứu của ACFE, chỉ có 7% người trả lời cho biết tổ chức của họ đã chuẩn bị tốt hơn nhiều để phát hiện hoặc ngăn chặn gian lận dựa trên AI.

Với khả năng máy tính lượng tử có thể tham gia vào quá trình, khoảng cách này có thể nhanh chóng trở thành thảm họa.

“Chúng ta gần như đã đến điểm máy tính lượng tử có thể phá vỡ mã hóa,” Tracy Goldberg, Giám đốc An ninh Mạng tại Javelin Strategy & Research, nói với PaymentsJournal. “Điều này liên quan đến rủi ro mà chúng ta thấy với cách chúng ta bảo vệ dữ liệu ngày nay. Dữ liệu được mã hóa token hoặc mã hóa; số thẻ được token hóa khi truyền đi như một yêu cầu của PCI compliance.”

“Nếu máy tính lượng tử có thể phá vỡ mã hóa đó, thì cuối cùng chúng ta sẽ gửi dữ liệu thẻ rõ ràng và điều này sẽ khiến chúng ta lùi lại 20 năm,” cô nói. “Token hóa sẽ không còn ý nghĩa gì nữa.”