Sự giao thoa giữa trí tuệ nhân tạo (AI) và phân tích mật mã đánh dấu một bước ngoặt mang tính cách mạng trong lĩnh vực mật mã. Mặc dù AI mang đến những cơ hội to lớn để củng cố các giao thức mật mã, nhưng đồng thời cũng mang đến những rủi ro đáng kể bằng cách trao cho kẻ thù những khả năng chưa từng có. Phân tích mật mã, vốn thường bao gồm việc phân tích các hệ thống mật mã để phát hiện điểm yếu, đang được cách mạng hóa bởi công nghệ AI. Những đặc điểm sử dụng kép này của AI mang lại cả những lợi thế đáng kể và những mối đe dọa tiềm tàng, đòi hỏi một cách tiếp cận thận trọng và đạo đức trong việc phát triển và ứng dụng nó. Phần 2 này khám phá cách phân tích mật mã dựa trên AI đang định hình lại bối cảnh an ninh mạng và xem xét các chiến lược để giảm thiểu những rủi ro liên quan.

Hệ thống phát hiện xâm nhập (IDS) đóng vai trò quan trọng trong việc bảo vệ hạ tầng mạng bằng cách phát hiện các mối đe dọa. Các phương pháp dựa trên học máy (ML) đã nâng cao hiệu quả của IDS. Tuy nhiên, điều này đã gây ra lo ngại về quyền riêng tư do các phương pháp IDS dựa trên ML yêu cầu dữ liệu tập trung. Để giải quyết vấn đề này, Học liên kết (FL) đã được áp dụng trong IDS, cho phép các mô hình ML được đào tạo trên các thiết bị/khách hàng phân tán mà không cần chia sẻ dữ liệu thô. Tuy nhiên, FL gặp khó khăn với dữ liệu không độc lập và đồng nhất (non-IID), dẫn đến hiệu suất của các mô hình phát hiện xâm nhập bị giảm. Bài báo này giới thiệu việc sử dụng hàm mất mát giúp học các biểu diễn cục bộ gọn nhẹ trên mỗi khách hàng và một mô hình.

Bản thân hệ thống Zabbix đã có cơ chế phát hiện bất thường và đưa ra cảnh báo cho người dùng. Zabbix có thế mạnh trong việc thu thập dữ liệu, tuy nhiên, phân loại các sự cố hay các cuộc tấn công vào hệ thống thì chỉ dựa vào một số tập luật có sẵn trong Zabbix để đưa ra cảnh báo là không đủ. Xu hướng hiện nay là kết hợp hệ thống thu thập thông tin vào trong học máy, học sâu để đưa ra kết quả phát hiện tấn công hiệu quả.