DeepSeek và GLM cho thấy AI trọng số mở đã tiến sát năng lực tấn công mạng tiên tiến

Khoảng cách năng lực đang thu hẹp

AI an ninh mạng là các mô hình trí tuệ nhân tạo có thể hỗ trợ phát hiện điểm yếu, thực hiện nhiệm vụ bảo mật hoặc mô phỏng những bước xâm nhập trong môi trường máy tính được kiểm soát. Thử nghiệm mới cho thấy năng lực này không còn nằm riêng trong tay các phòng nghiên cứu đóng kín: một số mô hình trọng số mở đã tiến gần công cụ hàng đầu chỉ dành cho đối tác được chọn. Vals, công ty đánh giá mô hình AI, kiểm tra khả năng hoàn thành những yêu cầu xâm nhập nhiều bước trên mạng doanh nghiệp giả lập, chứ không phải hệ thống thật. Điểm đáng chú ý không chỉ là thành tích của DeepSeek, mà là sự suy yếu của giả định rằng giới hạn quyền truy cập có thể giữ năng lực tấn công tiên tiến ngoài tầm với của số đông. Khi mô hình tải về được ngày càng có sức mạnh tương đương, lợi thế của các hệ thống nguồn đóng không còn là hàng rào an ninh đủ chắc.

DeepSeek dẫn sát, nhưng kết quả không đồng đều

Vals thử nghiệm hai tình huống: một mạng doanh nghiệp có website công khai làm điểm tiếp cận; và một kịch bản gồm hai mạng của hai công ty, trong đó mô hình phải xâm nhập mạng thứ nhất mới có thể tiến sang mạng thứ hai. Mô hình Daybreak của OpenAI, chỉ dành cho đối tác đáng tin cậy, hoàn thành trung bình 81% nhiệm vụ. DeepSeek V4.1 Flash 1017 đạt 73%, trong khi có một số nhiệm vụ hai mô hình cho kết quả ngang nhau. Đây là khoảng cách đáng kể nhưng không đủ để coi DeepSeek là đối thủ yếu: một hệ thống mở có thể tải về đang áp sát mô hình an ninh mạng tiên tiến chưa công khai. Tuy vậy, không nên gộp mọi mô hình Trung Quốc vào cùng một mức năng lực. GLM 5.3 Flash đạt 5/21 mục tiêu ở Nova và 5/31 ở Lighthouse, thấp hơn rõ rệt. Kết quả của GLM nhắc rằng năng lực thay đổi theo mô hình và kịch bản, chứ không thể suy rộng từ thành tích của DeepSeek.

Trọng số mở vừa mở rộng nghiên cứu, vừa mở rộng rủi ro

Mô hình trọng số mở có giá trị rõ ràng với nghiên cứu và phòng thủ: nhóm bảo mật có thể tự triển khai, kiểm tra hành vi, tìm lỗ hổng và xây dựng biện pháp đối phó mà không phụ thuộc hoàn toàn vào quyền truy cập do nhà cung cấp cấp. Nhưng chính khả năng phổ biến và tùy chỉnh ấy cũng khiến việc ngăn lạm dụng khó hơn. Một chuyên gia bảo mật được nguồn dẫn lời cảnh báo các mô hình mở có thể hỗ trợ tạo cuộc tấn công tinh vi và phát hiện lỗ hổng nghiêm trọng, nhất là khi cơ chế an toàn bị vô hiệu hóa bằng cách chỉnh sửa trọng số. Với người dùng bình thường, rủi ro không nhất thiết là một kiểu tấn công hoàn toàn mới: AI đang giúp cả kẻ tấn công lẫn lực lượng phòng thủ tìm nhiều lỗ hổng hơn, nhanh hơn, khiến tổ chức chịu thêm áp lực khắc phục. Do đó, lợi ích nghiên cứu chỉ có ý nghĩa khi đi kèm kiểm soát truy cập, giám sát sử dụng và quy trình vá lỗi nhanh.

Không thể trông chờ hàng rào truy cập

Các phòng nghiên cứu Mỹ từng hạn chế quyền truy cập những mô hình mới, trong đó có Claude Mythos Preview, để tạo thêm thời gian chuẩn bị trước khi năng lực tấn công tiên tiến trở nên phổ biến. Nhưng kết quả thử nghiệm cho thấy chiến lược trì hoãn có thể chỉ mua được thời gian, không thể ngăn mô hình mở bắt kịp. Một lãnh đạo nhóm kiểm thử bảo mật của Anthropic từng kêu gọi chuẩn bị cho khả năng các năng lực này phổ biến trong 6, 12 hoặc 24 tháng; dự báo ấy giờ cần được xem như mốc hành động chứ không phải lời cảnh báo xa vời. Bước tiếp theo phải là phát hiện và khắc phục lỗ hổng trước khi công cụ AI tìm ra chúng, đồng thời nâng năng lực ứng phó của cả nhà phát triển lẫn doanh nghiệp. AI Trung Quốc và DeepSeek tấn công mạng không nên chỉ được nhìn như cuộc đua giữa các quốc gia hay phòng thí nghiệm. Thước đo quan trọng hơn là liệu bên phòng thủ có kịp bảo vệ hệ thống trước khi năng lực tương tự trở nên dễ tiếp cận hay không.

Kết luận: thử nghiệm mạng mô phỏng chưa chứng minh rằng mọi mô hình mở có thể xâm nhập hệ thống thực, nhưng nó cho thấy lợi thế độc quyền về năng lực đang co lại. DeepSeek đã tiến gần mô hình hàng đầu của OpenAI, còn kết quả thấp hơn của GLM cho thấy không nên đánh đồng toàn bộ hệ sinh thái. Với tổ chức và người dùng, lựa chọn khôn ngoan không phải là hoảng sợ hay cấm đoán mọi mô hình mở, mà là coi khả năng AI hỗ trợ tìm và khai thác lỗ hổng như một rủi ro hiện hữu, tăng tốc vá lỗi và chuẩn bị phòng thủ ngay bây giờ.