Người Chia Sẻ Tri Thức Cuộc Sống
MAC OS -Unix-Linux -OpenSource and Security
Chrome OS devices have earned the reputation of being low-power and low-cost computers mostly because of how most Chromebooks, especially the first …
CTL Chromebox CBx2 might be the most powerful Chrome OS desktop yet
Cho dù hiện nay Windows vẫn đang là hệ điều hành phổ biến nhất đối với người dùng phổ thông, nhưng chắc chắn một điều rằng, đại đa số các hệ thống chuyên nghiệp – những máy chủ internet, các siêu máy tính, tàu vũ trụ thám hiểm không gian – đều đang được vận hành trên Linux. Đó là còn chưa kể đến hàng tỷ smartphone khác cùng hàng triệu chiếc xe điện trên toàn cầu cũng đang vận hành nhờ nền tảng này.
Thành công này không chỉ nhờ bản chất mã nguồn mở của Linux, mà còn so với Windows, nhân hệ điều hành này có một lợi thế vô cùng đặc biệt khiến chúng trở nên thích hợp với các hệ thống chuyên nghiệp, đó là sự ổn định.
Trong khi Windows nổi tiếng với những màn hình xanh chết chóc thỉnh thoảng lại hiện ra mỗi khi hệ thống có sự cố bất thường nào đó, cũng như việc thường xuyên phải khởi động lại sau một thời gian sử dụng, hoặc sau khi cập nhật hoặc thậm chí chỉ là cài đặt một phần mềm nào đó, Linux có thể chạy liên tục trong nhiều ngày, nhiều tháng hoặc thậm chí hàng năm mà không cần phải khởi động lại.
Điều gì làm nên sự ổn định vô song này của Linux?
Theo ông Melvin Menezes, một nhà khoa học máy tính về các hệ điều hành phân tán, khả năng nằm trong nguyên tắc cơ bản trong triết lý thiết kế của Linux, vốn được thừa hưởng từ hệ điều hành UNIX.
Trên thực tế, mọi dòng code đều có khả năng gây ra lỗi và gần như không có cách nào để tránh né được điều đó trong hiện tại. Nói cách khác, hệ điều hành nào cũng có khả năng bị lỗi. Cách tốt nhất để giảm thiểu khả năng đó là thu nhỏ kích thước của chính hệ điều hành đó. Cho dù được lập trình bằng kỹ thuật nào đi nữa, tăng kích thước hệ điều hành sẽ làm khả năng lỗi xuất hiện với cấp số nhân.
Linux – cũng như các hệ điều hành khác thuộc họ UNIX – giải quyết vấn đề này bằng cách xác định những tính năng cốt lõi nhất cho một hệ điều hành – chủ yếu là quản lý và phân bổ tài nguyên và giới hạn hệ điều hành chỉ trong các tài nguyên đó. Nó được coi là nhân của hệ điều hành và được đảm bảo có kích thước nhỏ cũng như chặt chẽ nhất có thể.
Nó có hầu hết các tính năng trọng yếu nhất để đảm bảo cho sự ổn định và bảo mật của hệ điều hành. Kích thước nhỏ và các điểm vào được xác định và kiểm soát tốt khiến nó ổn định hơn cũng như việc xâm phạm các hệ điều hành dùng nhân này trở nên khó khăn hơn.
Mọi yếu tố liên quan đến người dùng ở một mức độ nào đó đều được giữ ở bên ngoài nhân Linux. Các chương trình như vậy đều gửi yêu cầu cấp tài nguyên đến nhân Linux khi cần thiết thông qua các API. Nhưng nhân Linux sẽ là trọng tài cuối cùng cho các yêu cầu cung cấp tài nguyên này.
Cách tiếp cận của Windows
Trong khi đó, cách tiếp cận đối với Windows lại đi theo hướng khác. Ngay từ những ngày đầu của mình (Windows 3), đã không hề có khái niệm nào về nhân hệ điều hành. Bất kỳ chương trình nào của người dùng cũng có thể yêu cầu tài nguyên trực tiếp tới mức thấp nhất của hệ thống và API thiết bị.
Dường như điều này bắt đầu thay đổi từ Windows NT dưới sự chỉ đạo của Dave Cutler, một nỗ lực hướng tới cách tiếp cận nhân hệ điều hành đã được đưa ra. Tuy nhiên, ảnh hưởng của nó rất giới hạn khi nó lại xung đột với cách tiếp cận của Microsoft về thị trường.
Thời điểm đó, mục tiêu của Microsoft không chỉ kiểm soát thị trường hệ điều hành mà còn càng có nhiều chương trình cho người dùng càng tốt.
Với cách tiếp cận thông qua nhân thực của hệ điều hành, dù các ứng dụng bên thứ ba của người dùng hay ứng dụng đi kèm với hệ điều hành, chúng đều được quyền tiếp cận tài nguyên hệ thống ngang bằng nhau. Nếu bạn không thích bộ biên dịch cc compiler của Unix, bạn có thể mua một cái hoặc tự viết cho mình. Nếu bạn không thích bộ shell cơ bản của Linux, bạn cũng có thể dùng Korn Shell hoặc Bourne Shell hoặc bất cứ thứ gì bạn muốn. Bất kỳ chương trình nào bạn mua hoặc tự viết đều có quyền tương đương với phần mềm đi kèm hệ điều hành trong việc tiếp cận tài nguyên.
Trong khi đó Microsoft lại muốn các chương trình của riêng họ có ưu thế so với những đối thủ khác và họ làm điều này bằng cách chậm chạp đưa các chương trình người dùng vào trong nhân hệ điều hành. Điều này làm các chương trình riêng của họ có được quyền truy cập vô song vào tài nguyên hệ thống – nhưng điều này cũng kéo theo các rắc rối pháp lý về chống độc quyền cho Microsoft.
Ví dụ rõ ràng nhất là trình duyệt Internet Explorer trong Windows. Nếu không được đóng gói cùng hệ điều hành này, nó sẽ không thể cạnh tranh lại với Netscape. Thời điểm đó, internet còn chậm và đắt đỏ nếu muốn cài đặt một phần mềm bên thứ ba nào đó. Dù vậy, nó vẫn tiện lợi hơn là chạy ra cửa hàng máy tính và mua đĩa cài đặt. Với việc Internet Explorer được cài đặt sẵn trong Windows, Netscape nhanh chóng thất bại trong cuộc chiến giành thị phần với Microsoft. Hơn nữa, việc được ưu tiên tiếp cận tài nguyên hệ thống cũng giúp IE có tốc độ khởi động nhanh hơn đối thủ.
Nhưng khi bị cáo buộc lợi dụng vị thế độc quyền để gia tăng thị phần cho các chương trình người dùng của mình, Microsoft có thể lập luận rằng họ không bán trình duyệt cho người dùng, bởi vì Internet Explorer là “một phần của hệ điều hành”. Điều này làm Windows trông giống như một hệ điều hành có nhân kernel giống như Linux.
Đánh đổi tính bảo mật lấy sự tiện dụng
Nhưng thật không may, hành động mang lại lợi thế về mặt kinh doanh này lại không phải là lợi thế về kỹ thuật. Trong Linux, ngay cả khi bạn xâm phạm được trình duyệt trong máy, bạn cũng sẽ không thể xâm nhập vào nhân hệ điều hành. Nhưng với Windows thì lại khác.
Quá nhiều chương trình người dùng được đưa vào nhân Windows và do vậy, nếu một chương trình nào đó bị xâm nhập, hacker có thể mở ra một con đường vào thẳng trái tim của hệ điều hành này. Một chương trình chạy bất thường trong Linux vẫn có thể bị dừng lại bởi nhân kernel mà không làm ảnh hưởng đến độ ổn định của hệ thống. Còn đối với Windows, một chương trình người dùng không ổn định sẽ tác động đến sự ổn định của cả hệ điều hành.
Nhưng nói một cách công bằng. tính bảo mật hay ổn định thường phải đánh đổi với tính dễ sử dụng. Điều tương tự cũng có thể đúng khi nói về Linux hay Windows. Hệ điều hành của Microsoft có thiên hướng dễ sử dụng hơn so với Linux. Ví dụ, với Linux, bạn không thể chỉ tải xuống và chạy một file thực thi exe. Trên Linux, các file này sẽ không thể thực thi nếu không được người dùng cấp phép, nhưng với Windows thì lại có thể.
Đó cũng là lý do khiến Linux phù hợp hơn với người dùng chuyên nghiệp, những người biết rõ mình cần làm gì với hệ thống của mình.
Nói cách khác, cách tiếp cận thông qua một nhân kernel gọn nhẹ của Linux khiến các hệ thống dựa trên nó trở nên ổn định hơn, đặc biệt phù hợp với các ứng dụng cho những hệ thống quan trọng như internet, trung tâm dữ liệu hay thậm chí cả tàu vũ trụ. Tính ổn định của nó lại càng được cải thiện hơn nữa khi nó được xây dựng và vận hành bởi những người dùng chuyên nghiệp, những người hiểu rõ họ cần gì cho các hệ thống của mình.
Tham khảo Quora
Nguyễn Hải – Theo Pháp Luật & Bạn Đọc
An ninh mạng (cybersecurity), an ninh máy tính (computer security), bảo mật công nghệ thông tin (IT security) là việc bảo vệ hệ thống mạng máy tính khỏi các hành vi trộm cắp hoặc làm tổn hại đến phần cứng, phần mềm và các dữ liệu, cũng như các nguyên nhân dẫn đến sự gián đoạn, chuyển lệch hướng của các dịch vụ hiện đang được được cung cấp.[1]
An ninh mạng là thực tiễn của việc bảo vệ các hệ thống điện tử, mạng lưới, máy tính, thiết bị di động, chương trình và dữ liệu khỏi những cuộc tấn công kỹ thuật số độc hại có chủ đích. Tội phạm mạng có thể triển khai một loạt các cuộc tấn công chống lại các nạn nhân hoặc doanh nghiệp đơn lẻ; có thể kể đến như truy cập, làm thay đổi hoặc xóa bỏ dữ liệu nhạy cảm; tống tiền; can thiệp vào các quy trình kinh doanh.
An ninh mạng máy tính bao gồm việc kiểm soát truy cập vật lý đến phần cứng, cũng như bảo vệ chống lại tác hại có thể xảy ra qua truy cập mạng máy tính, cơ sở dữ liệu (SQL injection) và việc lợi dụng lỗ hổng phần mềm (code injection).[2] Do sai lầm của những người điều hành, dù cố ý hoặc do bất cẩn, an ninh công nghệ thông tin có thể bị lừa đảo phi kỹ thuật để vượt qua các thủ tục an toàn thông qua các phương pháp khác nhau.[3]
An ninh mạng hoạt động thông qua một cơ sở hạ tầng chặt chẽ, được chia thành ba phần chính: bảo mật công nghệ thông tin, an ninh mạng và an ninh máy tính.
Lĩnh vực này dần trở nên quan trọng do sự phụ thuộc ngày càng nhiều vào các hệ thống máy tính và Internet tại các quốc gia,[4] cũng như sự phụ thuộc vào hệ thống mạng không dây như Bluetooth, Wi-Fi, cùng với sự phát triển của các thiết bị “thông minh”, bao gồm điện thoại thông minh, TV và các thiết bị khác kết nối vào hệ thống Internet of Things.
Nhân sự làm việc trong mảng an ninh mạng có thể được chia thành 3 dạng sau:
Chúng ta thường sẽ cho rằng máy tính phải được phát minh trước khi khái niệm virus máy tính có thể tồn tại, nhưng theo một nghĩa nào đó, điều này chưa hẳn là chính xác. Nhà toán học John von Neumann (1903-1957) là người đầu tiên khái niệm hóa ý tưởng “virus máy tính” bằng bài báo của mình phát hành năm 1949, trong đó, ông đã phát triển nền tảng lý thuyết về một thực thể tự nhân bản tự động, làm việc trong máy tính.
Mãi đến năm 1971, thế giới mới lần đầu tiên được nhìn thấy virus máy tính ở thế giới thực. Trong thời đại ARPANET (khởi nguyên của Internet), các máy tính DEC PDP-10 hoạt động trên hệ điều hành TENEX bất ngờ hiển thị dòng thông báo với nội dung “Tôi là Creeper. Hãy bắt tôi nếu bạn có thể!”. Mặc dù virus Creeper được thiết kế như một thí nghiệm vô hại, chỉ để chứng minh liệu khái niệm này có khả thi hay không, nhưng điều đó đã đặt nền tảng cho những phát minh về virus máy tính khác xuất hiện sau này.
Vào thời điểm khi máy tính bắt đầu phát triển, các nhà phát minh và chuyên gia công nghệ trên khắp thế giới trở nên gấp rút với mong muốn ghi dấu vào lịch sử và yêu cầu bằng sáng chế cho các hệ thống máy tính mới. Bằng sáng chế đầu tiên của Hoa Kỳ về an ninh mạng được công bố vào tháng 9 năm 1983, khi viện Công nghệ Massachusetts (MIT) được cấp bằng sáng chế 4.405.829 cho một “hệ thống và phương thức truyền thông mật mã”. Bằng sáng chế đã giới thiệu thuật toán RSA (Rivest-Shamir-Adeld), đây là một trong những hệ thống mật mã khóa công khai đầu tiên trên thế giới. Mật mã học là nền tảng của an ninh mạng hiện đại ngày nay.
DEF CON là một trong những hội nghị kỹ thuật an ninh mạng nổi tiếng nhất thế giới. Diễn ra lần đầu tiên vào tháng 6 năm 1993 bởi Jeff Moss, được tổ chức tại Las Vegas, số lượng tham gia chỉ với 100 người. Ngày nay, hội nghị thường niên này thu hút sự tham gia của hơn 20.000 chuyên gia an ninh mạng, hacker mũ trắng, nhà báo trong lĩnh vực công nghệ, chuyên gia IT từ khắp nơi trên thế giới.
Đây là một tiêu chuẩn an ninh công nghệ toàn cầu tạo ra liên kết giữa máy chủ web (web server) và trình duyệt. Liên kết này đảm bảo cho việc tất cả các dữ liệu trao đổi giữa máy chủ web và trình duyệt luôn được bảo mật và an toàn, mang tính riêng tư, tách rời. SSL là một chuẩn công nghệ được sử dụng bởi hàng triệu trang web trong việc bảo vệ các giao dịch trực tuyến với khách hàng của họ.
Sau khi trình duyệt web đầu tiên trên thế giới được phát hành, công ty Netscape bắt đầu tập trung thời gian, công sức để phát triển giao thức SSL. Vào tháng 2 năm 1995, Netscape đã ra mắt SSL 2.0 – HTTPS (viết tắt của Hypertext Transfer Protocol Secure) – mà sau này đã trở thành ngôn ngữ chính để sử dụng Internet một cách an toàn, hiệu quả.
Giao thức này có thể nói là biện pháp an ninh mạng quan trọng bậc nhất. Ngày nay, khi nhìn thấy “HTTPS” trong một địa chỉ website, điều này chứng tỏ tất cả các thông tin liên lạc đều được mã hóa an toàn, nghĩa là, ngay cả khi có ai đó đã đột nhập vào kết nối, họ sẽ không thể giải mã bất kỳ dữ liệu nào đi qua giữa chủ sở hữu thông tin và website đó.
“Anonymous” là nhóm hacker nổi tiếng toàn cầu đầu tiên được biết đến. Đây là một tổ chức không có lãnh đạo, thay vào đó, đại diện cho nhiều người dùng cộng đồng trực tuyến (online) và ngoại tuyến (offline). Được biết đến với việc đấu tranh cho tự do ngôn luận và tự do Internet bằng cách xuống đường biểu tình hay thực hiện tấn công từ chối dịch vụ (DDoS) vào website của các chính quyền, tôn giáo, và công ty quốc tế. Đeo lên chiếc mặt nạ Guy Fawkes – tổ chức này thu hút sự chú ý tầm cỡ quốc gia khi tấn công website của nhà thờ giáo phái Khoa luận giáo (Scientology).
Vào nửa cuối năm 2009, hãng Google tại Trung Quốc công bố đã dính hàng loạt vụ tấn công mạng mang tên “Chiến dịch ánh ban mai” (Operation Aurora). Google ban đầu cho rằng mục tiêu của kẻ tấn công là cố gắng truy cập vào tài khoản Gmail của các nhà hoạt động nhân quyền Trung Quốc. Tuy nhiên, các nhà phân tích sau đó đã phát hiện ra ý định thực sự đằng sau chiến dịch này là để tìm kiếm, xác định danh tính các nhà hoạt động tình báo Trung Quốc tại Hoa Kỳ – những đối tượng có thể nằm trong danh sách theo dõi của các cơ quan thực thi pháp luật ở xứ sở Cờ Hoa. Chiến dịch này cũng tấn công hơn 50 công ty trong lĩnh vực Internet, tài chính, công nghệ, truyền thông và hóa học. Theo ước tính của hãng Cyber Diligence, chiến dịch này gây thiệt hại cho mỗi công ty nạn nhân tầm khoảng 100 triệu USD.
Không gian mạng ngày nay đã trở thành một chiến trường kỹ thuật số bao gồm các quốc gia và những kẻ tấn công mạng. Để theo kịp xu hướng toàn cầu, ngành công nghiệp an ninh mạng phải không ngừng cải tiến, đổi mới và sử dụng các phương pháp tiếp cận dựa trên “máy học nâng cao” (Advanced Machine Learning) và AI tiên tiến, với mục tiêu phân tích các hành vi mạng và ngăn chặn sự tấn công của bọn tội phạm.
Ở thời điểm hiện tại, việc thực hiện nghiêm túc các vấn đề về đảm bảo an ninh mạng trở nên quan trọng hơn bao giờ hết đối với các doanh nghiệp và tổ chức. Với việc phát triển công nghệ thông tin ngày càng mạnh mẽ, các tổ chức có đầy đủ tiềm lực cần thiết để hỗ trợ thực thi mọi thứ, từ tối ưu hóa công cụ tìm kiếm (SEO) cho đến quản lý ngân sách chung cũng như nhu cầu chi tiêu riêng lẻ của công ty, doanh nghiệp.
Mục tiêu của an ninh mạng là bảo vệ thông tin khỏi bị đánh cắp, xâm phạm hoặc bị tấn công. Độ bảo mật an ninh mạng có thể được đo lường bằng ít nhất một trong ba mục tiêu sau:
Những mục tiêu này tạo thành bộ ba “Bảo mật – Toàn vẹn – Sẵn có” (Confidentiality – Integrity – Availability), đây là cơ sở cốt lõi của tất cả các chương trình bảo mật thông tin. Tam giác CIA là một mô hình bảo mật được thiết kế để hướng dẫn thực thi các chính sách bảo mật thông tin trong khuôn khổ nội bộ một tổ chức hoặc một công ty. Mô hình này cũng được gọi là AIC để tránh sự nhầm lẫn với Cơ quan Tình báo Trung ương Hoa Kỳ (CIA – Central Intelligence Agency).
Tiêu chí của CIA được hầu hết các tổ chức và công ty sử dụng khi họ bắt tay vào cài đặt một ứng dụng mới, tạo lập cơ sở dữ liệu hoặc khi muốn đảm bảo quyền truy cập vào một số dữ liệu nói chung. Để dữ liệu được bảo mật hoàn toàn, tất cả các tiêu chí này phải có hiệu lực, đây là những chính sách bảo mật mà mọi thành phần cấu tạo nên nó đều phải cùng nhau hoạt động, và do đó, có thể sẽ xảy ra sai sót khi bỏ quên một trong những thành phần của CIA.
Các yếu tố của tam giác CIA được coi là ba yếu tố quan trọng nhất của bảo mật thông tin.
Bảo mật gần tương đương với quyền riêng tư và việc tránh tiết lộ thông tin trái phép. Liên quan đến việc bảo vệ dữ liệu, bảo mật cung cấp quyền truy cập cho những người được phép và ngăn chặn người khác tiếp xúc với bất kỳ thông tin nào về nội dung của chủ sở hữu. Yếu tố này ngăn chặn thông tin cá nhân tiếp cận sai người trong khi đảm bảo rằng người dùng mục tiêu có thể thu thập được thông tin cần thiết. Mã hóa dữ liệu là một ví dụ điển hình để đảm bảo tính bảo mật.
Các công cụ chính phục vụ cho tiêu chí “bảo mật”:
Tính toàn vẹn đề cập đến các phương pháp nhằm đảm bảo nguồn dữ liệu là thật, chính xác và được bảo vệ khỏi sự sửa đổi trái phép của người dùng.
Các công cụ chính phục vụ cho tiêu chí “toàn vẹn”:
Mọi hệ thống thông tin đều phục vụ cho mục đích riêng của nó và thông tin phải luôn luôn sẵn sàng khi cần thiết. Hệ thống có tính sẵn sàng cao hướng đến sự sẵn có, khả dụng ở mọi thời điểm, tránh được rủi ro, đảm bảo thông tin có thể được truy cập và sửa đổi kịp thời bởi những người được ủy quyền.
Các công cụ chính phục vụ cho tiêu chí “sẵn có”:
Tấn công mạng là tất cả các hình thức xâm nhập trái phép vào một hệ thống máy tính, website, cơ sở dữ liệu, hạ tầng mạng, thiết bị của một cá nhân hoặc tổ chức thông qua mạng Internet với những mục đích bất hợp pháp.
Nhìn chung, nạn nhân của tấn công mạng có thể là một cá nhân, doanh nghiệp, các tổ chức chính phủ hoặc phi chính phủ, cơ quan nhà nước, thậm chí, đối tượng có thể là cả một quốc gia. Tuy nhiên, đối tượng phổ biến nhất của các cuộc tấn công mạng là các doanh nghiệp.
Bên cạnh những mục đích phổ biến như trục lợi phi pháp, tống tiền doanh nghiệp, hiển thị quảng cáo kiếm tiền, thì còn tồn tại một số mục đích khác phức tạp và nguy hiểm hơn: cạnh tranh không lành mạnh giữa các doanh nghiệp, tấn công an ninh hoặc kinh tế của một quốc gia, tấn công đánh sập một tổ chức tôn giáo, v.v. Ngoài ra, một số hacker tấn công mạng chỉ để mua vui, thử sức, hoặc tò mò muốn khám phá các vấn đề về an ninh mạng.
Lỗ hổng bảo mật là một điểm yếu của hệ thống trong quá trình thiết kế, thi công và quản trị. Phần lớn các lỗ hổng bảo mật được đã phát hiện ngày nay đều được ghi lại trong cơ sở dữ liệu Common Vulnerabilities and Exposures (CVE). Một lỗ hổng bị khai thác là một lỗ hổng mà đã bị lợi dụng để thực hiện hoạt động tấn công ít nhất một lần hoặc đã bị khai thác (exploit).[12]
Để đảm bảo một hệ thống máy tính, điều quan trọng là phải hiểu các cuộc tấn công có thể được thực hiện chống lại nó, và các mối đe dọa thường được xếp vào một trong các mục dưới đây:
Malware là phần mềm độc hại, được kết hợp giữa hai từ “malicious” và “software”. Đây là một trong những hình thức đe dọa mạng phổ biến nhất. Tội phạm mạng và các hacker tạo ra malware với mục đích làm phá vỡ hoặc hư hỏng máy tính của người dùng hợp pháp. Thông thường, hacker sẽ tấn công người dùng thông qua các lỗ hổng bảo mật, dụ dỗ người dùng click vào một đường link đính kèm trong thư rác hoặc tải các tệp tin được ngụy trang hợp-pháp để phần mềm độc hại tự động cài đặt vào máy tính. Malware thường được sử dụng nhằm phục vụ cho mục đích kiếm tiền hoặc tham gia vào các cuộc tấn công mạng có động cơ chính trị.
Có vô số loại phần mềm độc hại khác nhau, điển hình như:
Phishing là hình thức giả mạo thành một đơn vị/cá nhân uy tín để chiếm lấy lòng tin của người dùng, với mục tiêu nhắm đến việc đánh cắp dữ liệu cá nhân nhạy cảm như thông tin thẻ tín dụng, mật khẩu, tài khoản đăng nhập hoặc cài đặt các phần mềm độc hại vào máy tính nạn nhân. Phishing thường được thực hiện bằng cách sử dụng thư điện tử (email) hoặc tin nhắn.
Tấn công trung gian (MitM), hay còn gọi là tấn công nghe lén, xảy ra khi kẻ tấn công mạng xâm nhập vào một giao dịch đang diễn ra giữa 2 đối tượng, một khi đã xen vào thành công, chúng có thể chắt lọc và đánh cắp dữ liệu. Một số biến thể của tấn công trung gian có thể kể đến như đánh cắp mật khẩu, chuyển tiếp các thông tin không xác thực. Thông thường, khi sử dụng Wi-Fi công cộng thiếu bảo mật, kẻ tấn công có thể tự “chen” vào giữa thiết bị của người truy cập và mạng Wi-Fi đó, tất cả dữ liệu cá nhân mà nạn nhân gửi đi sẽ rơi vào tay bọn tội phạm mà không hề hay biết. Trong một số trường hợp, kẻ tấn công còn cài đặt các ứng dụng khác nhằm thu thập thông tin về nạn nhân thông qua phần mềm độc hại (malware).
Các cuộc tấn công từ chối dịch vụ (DoS) được thiết kế để làm cho tài nguyên mạng hoặc máy không sẵn sàng để phục vụ cho người dùng dự định của nó. [5] Kẻ tấn công có thể từ chối dịch vụ cho từng nạn nhân, chẳng hạn như cố tình nhập sai mật khẩu đủ lần liên tục để khiến tài khoản nạn nhân bị khóa hoặc chúng có thể làm quá tải khả năng của máy hoặc mạng và chặn tất cả người dùng cùng một lúc. Mặc dù một cuộc tấn công mạng từ một địa chỉ IP duy nhất có thể bị chặn bằng cách thêm quy tắc tường lửa mới, nhiều hình thức tấn công từ chối dịch vụ phân tán (DDoS) là có thể, trong đó cuộc tấn công đến từ một số lượng lớn mấy tính – và việc bảo vệ khó khăn hơn nhiều. Các cuộc tấn công như vậy có thể bắt nguồn từ các máy tính zombie của botnet, nhưng một loạt các kỹ thuật khác có thể bao gồm các cuộc tấn công phản xạ và khuếch đại, trong đó các hệ thống vô tội bị lừa gửi dữ liệu đến máy nạn nhân.
Hacker chèn một đoạn code độc hại vào server sử dụng ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc (SQL), mục đích là để khiến máy chủ trả về những thông tin quan trọng mà lẽ ra không được tiết lộ. Các cuộc tấn công SQL Injection xuất phát từ lỗ hổng của website, hacker có thể tấn công đơn giản bằng cách chèn một đoạn mã độc vào thanh công cụ “Tìm kiếm” là đã có thể dễ dàng tấn công những website với mức bảo mật yếu.
Trong một hệ thống máy tính, Backdoor (“cửa hậu”) là một phương pháp bí mật vượt qua thủ tục chứng thực người dùng thông thường hoặc để giữ đường truy nhập từ xa tới một máy tính, trong khi cố gắng không bị phát hiện bởi việc giám sát thông thường. Chúng tồn tại vì một số lý do, bao gồm từ thiết kế ban đầu hoặc từ cấu hình kém. Chúng có thể đã được thêm vào bởi một nhóm có thẩm quyền để cho phép một số truy cập hợp pháp, hoặc bởi những kẻ tấn công vì lý do độc hại; nhưng bất kể động cơ đưa tới sự tồn tại của chúng, chúng tạo ra một lỗ hổng.
Lỗ hổng Zero-day (hay còn gọi là 0-day) là thuật ngữ để chỉ những lỗ hổng phần mềm hoặc phần cứng chưa được biết đến và chưa được khắc phục. Các hacker có thể tận dụng lỗ hổng này để tấn công xâm nhập vào hệ thống máy tính của doanh nghiệp, tổ chức nhằm đánh cắp hoặc thay đổi dữ liệu.[13]
Một cuộc tấn công mạng thành công có thể gây ra thiệt hại lớn cho doanh nghiệp. Nó có thể ảnh hưởng đến lợi nhuận cũng như niềm tin khách hàng và vị thế của doanh nghiệp.
Tác động của những vi phạm về an ninh mạng có thể được chia thành ba loại: tài chính, danh tiếng và pháp lý.
Các cuộc tấn công mạng thường dẫn đến những tổn thất lớn về tài chính, phát sinh từ việc:
Các doanh nghiệp bị ảnh hưởng bởi vi phạm không gian mạng nói chung, sẽ phải chịu các chi phí liên quan đến việc sửa chữa hệ thống, mạng và những thiết bị liên quan.
Niềm tin, sự tin tưởng là một trong những yếu tố thiết yếu khi xây dựng mối quan hệ với khách hàng. Các cuộc tấn công mạng có thể làm tổn hại danh tiếng của doanh nghiệp, đánh mất niềm tin của khách hàng dành cho chính doanh nghiệp đó. Sự việc này nếu liên tục tiếp diễn, kéo dài có khả năng dẫn đến:
Tác động về thiệt hại danh tiếng thậm chí có thể ảnh hưởng đến chuỗi các nhà cung ứng của doanh nghiệp, hoặc tác động đến các mối quan hệ mà doanh nghiệp có thể có với các đối tác, nhà đầu tư và các bên thứ ba khác.
Các luật lệ về bảo vệ dữ liệu và quyền riêng tư yêu cầu doanh nghiệp quản lý, bảo mật tất cả những dữ liệu cá nhân hiện đang được nắm giữ, dù cho là nhân viên, đối tác hay khách hàng của doanh nghiệp. Nếu dữ liệu vô tình hoặc cố ý bị xâm phạm, điều này chứng tỏ doanh nghiệp đã không triển khai các biện pháp bảo mật thích hợp và có thể phải đối mặt với các khoản phí và những biện pháp trừng phạt tương ứng theo quy định của pháp luật.
Ngành công nghiệp chăm sóc sức khỏe vô cùng rộng lớn và phức tạp, với lượng dữ liệu bệnh nhân khổng lồ nhưng thường không được trang bị đầy đủ các biện pháp bảo mật để đảm bảo an toàn thông tin.
Lĩnh vực chăm sóc sức khỏe ngày nay đã chuyển đổi với việc áp dụng công nghệ mới, như “hồ sơ sức khỏe điện tử” (Electronic Health Record) đã mang lại hiệu quả rất lớn và nâng cao chất lượng chăm sóc bệnh nhân, tuy nhiên, các công nghệ tương tự rất dễ trong việc tiếp cận tấn công của bọn tội phạm mạng.
Những đảm bảo an ninh, chống vi phạm tấn công dữ liệu y tế khó có làm ngơ vì ở lĩnh vực này, theo thông kê của trung tâm ITRC (Identity Theft Resource Center), tiếp xúc với số an sinh xã hội (social security number) nhiều hơn bất kỳ ngành nào khác trong năm 2016.
Các hoạt động quản trị tuân thủ bảo mật rất tốn kém để thực thi, và mặc dù được đề xuất, có thể không hoàn toàn thay đổi được nguy cơ cao khả năng hồ sơ bệnh nhân bị đánh cắp hoặc việc chăm sóc bệnh nhân bị gián đoạn bởi các vụ tấn công làm trì trệ, gián đoạn hệ thống gây ra bởi botnets hoặc virus độc hại. Nhưng mọi thứ không đơn giản chỉ xoay quanh dữ liệu và dịch vụ y tế có nguy cơ bị tấn công mạng – mà còn là cuộc sống của con người. Bất kỳ thiết bị y tế nào được kết nối với mạng đều có nguy cơ bị hacker chiếm giữ và khai thác, từ máy chụp MRI cho đến xe lăn điện v.v.
Dữ liệu tài chính là một trong những mục tiêu hấp dẫn nhất đối với hacker, do đó, các tổ chức hoạt động chủ yếu trong lĩnh vực này càng cần phải thận trọng hơn trong việc bảo đảm an ninh mạng.
Ngành tài chính đã có nguy cơ bị tấn công mạng kể từ khi Internet ra đời. Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu là ưu tiên hàng đầu với các tổ chức, doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực này. Rủi ro bị tấn công ngày càng gia tăng khi trong vài năm trở lại đây, cùng với sự đổi mới công nghệm, khả năng tấn công mạng của các hacker cũng trở nên khó lường hơn bao giờ hết.
Với phần lớn nguy cơ bị đe dọa tấn công mạng, các ngân hàng và công ty dịch vụ tài chính là những tổ chức đi đầu về việc xây dựng một hệ thống bảo mật toàn diện, tinh vi nhất.
Các nhà sản xuất ngày nay trở thành mục tiêu của không chỉ các tác nhân độc hại truyền thống như hacker hoặc tội phạm mạng, mà còn bị đe dọa bởi những công ty, quốc gia cạnh tranh tham gia vào hoạt động theo dõi, gián điệp doanh nghiệp. Động cơ đằng sau có thể kể đến như: tiền tài, của cải hoặc ăn miếng trả miếng, giành giật lợi thế cạnh tranh và gây gián đoạn chiến lược.
Công nghệ thông tin có thể không phải là một năng lực cốt lõi của nhiều doanh nghiệp sản xuất – ngay cả ở những doanh nghiệp lớn. Hầu hết với các công ty sản xuất có quy mô, độ phân tán cơ sở dữ liệu cao và thường thì mạng lưới rất hỗn loạn. Bên cạnh đó, tài nguyên và nguồn lực nhân sự hạn chế cũng là một bất lợi đối với các doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực sản xuất.
Trên phạm vi toàn cầu, các công ty giải trí và truyền thông đang ngày càng trở thành món mồi béo bở cho các cuộc tấn công mạng khi bọn tội phạm tìm ra những cách thức mới và sáng tạo để đánh bại các biện pháp kiểm soát an ninh mạng.
Các công ty viễn thông luôn là một mục tiêu lớn vì họ xây dựng, kiểm soát và vận hành một trong những cơ sở hạ tầng quan trọng, được sử dụng rộng rãi để liên lạc và lưu trữ số lượng lớn dữ liệu riêng tư, nhạy cảm.
Các cơ quan chính phủ bí mật tấn công cơ sở hạ tầng của những tổ chức hoạt động trong lĩnh vực viễn thông và thiết lập hệ thống theo dõi, giám sát thông qua các ứng dụng. Các kênh truyền nằm trong tầm ngắm của việc giám sát bí mật bao gồm mọi thứ, từ đường dây điện thoại và trò chuyện trực tuyến đến dữ liệu điện thoại di động.
Dữ liệu khách hàng là một mục tiêu với mức tác động cao phổ biến khác. Các tổ chức viễn thông thường lưu trữ thông tin cá nhân – như tên, địa chỉ và dữ liệu tài chính – về tất cả các khách hàng của họ. Dữ liệu cá nhân nhạy cảm này có thể được sử dụng để tống tiền khách hàng, thực hiện hành vi trộm cắp danh tính, tiền của hoặc tiến hành các cuộc tấn công khác.
Ngành Truyền thông & Giải trí cũng là một mục tiêu hấp dẫn cho các cuộc tấn công mạng. Tác động của các cuộc tấn công vào lĩnh vực này có thể khiến các chương trình hoặc tập phim bị rò rỉ trước khi một hãng phim, nhà sản xuất chính thức phát hành chúng, làm lộ thông tin cá nhân và tài chính, tệ hơn, có thể khiến doanh nghiệp ngừng hoạt động.
Cái giá phải trả thường cao ngất ngưỡng, cả về tài chính lẫn nghệ thuật, và có thể rất khó khăn để trở lại khuôn khổ, hoạt động bình thường sau một cuộc tấn công nghiêm trọng.
Các cuộc tấn công mạng trong lĩnh vực bảo hiểm đang gia tăng theo cấp số nhân khi các công ty bảo hiểm chuyển sang hoạt động trên các kênh kỹ thuật số, nhằm nỗ lực tạo lập mối quan hệ khách hàng chặt chẽ hơn, cung cấp sản phẩm mới và mở rộng thị phần khách hàng. Mặc dù khoản đầu tư kỹ thuật số này cung cấp vô số khả năng chiến lược mới, nhưng chúng cũng mang theo các rủi ro không gian mạng và các vectơ tấn công mới cho các tổ chức thiếu kinh nghiệm trong việc xử lý các thách thức của môi trường bán hàng đa kênh (omni channel).
Các công ty bảo hiểm sở hữu một số lượng lớn thông tin cá nhân về khách hàng của họ, điều này rất hấp dẫn đối với những kẻ trộm danh tính và bọn lừa đảo. Các công ty bảo hiểm cũng sở hữu số lượng đáng kể thẻ tín dụng khách hàng cũng như dữ liệu thanh toán.
Vì hoạt động kinh doanh bảo hiểm xoay quanh việc xây dựng niềm tin, một sai lầm lớn có thể có tác động nặng nề đến thương hiệu và giá trị thị trường của công ty bảo hiểm.
An toàn thông tin là hành động ngăn cản, phòng ngừa sự sử dụng, truy cập, tiết lộ, chia sẻ, phát tán, ghi lại hoặc phá hủy thông tin chưa có sự cho phép. Ngày nay vấn đề an toàn thông tin được xem là một trong những quan tâm hàng đầu của xã hội, có ảnh hưởng rất nhiều đến hầu hết các ngành khoa học tự nhiên, kỹ thuật, khoa học xã hội và kinh tế.
Định nghĩa của an toàn thông tin được nêu ra từ nhiều nguồn khác nhau[1], chúng ta có thể hiểu theo nhiều cách sau: “Là sự bảo toàn của việc bảo mật, toàn vẹn và tính sẵn có của thông tin: Chú ý: Những đặc tính khác như: xác thực, sự tự chịu trách nhiệm với thông tin, không thể chối cãi và độ tin cậy cũng có thể liên quan tới định nghĩa” (ISO/IEC 27000:2009)[2].
Trên trường quốc tế Tiêu chuẩn Anh BS 7799 “Hướng dẫn về quản lý an toàn thông tin”, được công bố lần đầu tiên vào năm 1995, đã được chấp nhận. Xuất phát từ phần 1 của Tiêu chuẩn Anh BS 77999 là tiêu chuẩn ISO/IEC 17799:2000 mà hiện nay tồn tại dưới phiên bản được sửa đổi ISO/IEC 17799:2005.
Nội dung ISO/IEC 17799:2005 bao gồm 134 biện pháp cho an toàn thông tin và được chia thành 12 nhóm:
Tiêu chuẩn ISO/IEC 27001:2005 phát triển từ phần 2 của BS 7799. Tiêu chuẩn này quy định các yêu cầu đối với một hệ thống quản lý an toàn thông tin và tương tự như ISO 9001 là một tiêu chuẩn về quản lý có thể được cấp giấy chứng nhận.
An ninh Internet là một phần của an ninh máy tính, đặc biệt liên quan đến Internet, thường liên quan đến bảo mật trình duyệt mạng nhưng cũng về an ninh mạng máy tính ở mức chung chung hơn là khi áp dụng cho các ứng dụng hoặc hệ điều hành khác. Mục tiêu của nó là thiết lập các quy tắc và biện pháp để sử dụng chống lại các cuộc tấn công trên Internet.[1] Internet tiêu biểu cho một kênh không an toàn để trao đổi thông tin dẫn tới nguy cơ bị xâm nhập hoặc bị gian lận cao, chẳng hạn như tấn công giả mạo (phishing).[2] Các phương pháp khác nhau đã được sử dụng để bảo vệ việc truyền dữ liệu, bao gồm mã hóa và các kỹ thuật cơ bản.[3]
Một người dùng máy tính có thể bị lừa hoặc buộc phải tải phần mềm có ý định độc hại xuống máy tính. Phần mềm như vậy có nhiều dạng, chẳng hạn như virus, Trojan, Phần mềm gián điệp (spyware) và sâu máy tính.
Chiến tranh mạng (tiếng Anh: Cyberwarfare) hay còn gọi là Chiến tranh thông tin là việc áp dụng công nghệ thông tin ở mức độ cao trong các mặt hoạt động chỉ huy – quản lý, tình báo, điều khiển, chiến tranh điện tử, kinh tế, tâm lý, xã hội,…; là một loại hình tác chiến phổ biến trong chiến tranh hiện đại; đó là tổng hợp những hoạt động và biện pháp nhằm tung tin gây rối loạn, tác động vào các cơ cấu ra quyết định; nhằm làm cho đối phương có các hành động sai lầm hay có các quyết định vô hại có lợi cho ta, đồng thời ngăn cản hoạt động thu thập, xử lý thông tin của đối phương.
Mục đích của chiến tranh mạng là kiểm soát, điều khiển, tác động lên các quyết định và làm suy giảm hoặc phá huỷ các hệ thống mạng-viễn thông của đối phương trong khi bảo vệ các hệ thống của mình và đồng minh chống lại những hành động như vậy.
Mục tiêu tấn công của chiến tranh mạng là các cơ sở hạ tầng thông tin (quân sự, tài chính, ngân hàng, mạng máy tính quốc gia,…). Virus máy tính có thể làm cho hệ thống vũ khí của đối phương bị mất điều khiển, và cũng có thể phá hoại cơ sở hạ tầng kinh tế của quốc gia, làm cho nền kinh tế rối loạn, hay làm tắc nghẽn mạng thông tin. Hacker được đánh giá là thành phần cốt lõi cũng như là nguy hiểm nhất trong chiến tranh mạng. Hacker tập trung vào việc đánh cắp các bí mật quân sự; sử dụng virus tấn công các hệ thống máy tính làm cho hệ thống này bị tê liệt không thể đưa ra các quyết định đúng.[1]
Theo các thống kê nhiều năm liên tiếp,Trung Quốc luôn là một trong 10 quốc gia khởi phát tấn công mạng hàng đầu trên giới.[3] Nhiều nhóm hacker tại Trung Quốc thường xuyên thưc hiện các vụ tấn công mạng táo tợn đe dọa đến hệ thống hạ tầng-an ninh mạng tại nhiều quốc gia cũng như tiến hành các hoat động đánh cắp thông tin thẻ tín dụng, phát tán mã độc.[4] Năm 2016, nhóm hacker 1937CN của Trung Quốc đã tiến hành tấn công mạng các sân bay tại Việt Nam, đánh cắp thông tin của hơn 400.000 khách hàng.[5] Trung Quốc cũng là quốc gia có nhiều sĩ quan nằm trong danh sách truy nã tội phạm mạng đặc biệt của FBI.[6][7] Từ năm 2016, các cơ quan tình báo và chiến tranh mạng chủ yếu của quân đội Trung Quốc đã được biên chế vào lực lượng chi viện chiến lược mới thành lập. Quân đội Trung Quốc hiện nay cũng đang thúc đẩy tiến trình nhất thể hóa chiến tranh điện tử – mạng internet và có thể quản lý tốt hơn việc sử dụng vệ tinh (cho hoạt động thu thập, giám sát và trinh sát tình báo).[8]
Khi mạng Internet bắt đầu được sử dụng phổ biến, nhiều tác phẩm văn hóa đại chúng như phim ảnh, tiểu thuyết viễn tưởng,… đã ra đời để khắc họa bối cảnh chiến tranh mạng trong thế giới hiện đại. Yếu tố chiến tranh mạng trở thành vấn đề không thể thiếu trong phần lớn các bộ phim hành động, gián điệp, âm mưu chính trị. Một số tác phẩm tiêu biểu của điện ảnh Hollywood về chiến tranh mạng được nhiều khán giả đánh giá cao là:
|archivedate=, |date=, |accessdate= (trợ giúp)|archivedate=, |date=, |accessdate= (trợ giúp)Nguồn : Bách khoa toàn thư mở Wikipedia
turn Windows Defender off Source: Defender Control – turn Windows Defender off Opinion: Have you ever noticed how MS Windows has become increasingly …
Defender Control – turn Windows Defender off | Opinion
A shortlist of skills that we expect are going to be in high demand for developers in 2021
Top skills to learn in 2021 for developers
Đã gần 10 năm kể từ khi bài báo “Nhà khoa học dữ liệu, nghề quyến rũ nhất thế kỷ” trên tạp chí Harvard Business Review* ra đời, dự báo này vẫn đúng. Vị trí “data scientist” vẫn là một vị trí mà nhiều doanh nghiệp tìm kiếm và là kỳ vọng của nhiều người ứng tuyển, trên cả thế giới và Việt Nam.
Theo một báo cáo của Viện nghiên cứu McKinsey toàn cầu vào năm 20142, nước Mỹ sẽ có 250.000 vị trí tuyển dụng nhà khoa học dữ liệu vào năm 2024. Để đáp ứng nhu cầu đó, các chương trình đào tạo Khoa học dữ liệu hay Trí tuệ nhân tạo (AI) đã nhanh chóng ra đời. Ngoài các chương trình chính quy tại các trường Đại học, các nền tảng học trực tuyến, các trung tâm đào tạo ngắn hạn cũng tích cực tham gia vào việc tạo nguồn cung nhân lực Khoa học dữ liệu. Tuy nhiên sau một thời gian tăng trưởng nhanh, nhu cầu tuyển dụng nhà khoa học dữ liệu đã chậm lại do những thay đổi về công nghệ và kinh doanh các sản phẩm AI. Các doanh nghiệp đều muốn khai thác nguồn dữ liệu giá trị của mình, phát triển các sản phẩm AI nhưng còn chưa rõ trong việc xác định đúng kỹ năng và tuyển đúng người. Đã có nhiều trường hợp tuyển dụng và nghỉ việc nhà khoa học dữ liệu sau một thời gian do hai bên chưa đáp ứng đúng nhu cầu của nhau.
Ở Việt Nam, xu hướng này cũng bắt đầu xuất hiện, đi kèm với những khóa đào tạo trình độ đại học và cao học do một số trường đại học nhanh nhạy mở ra, ví dụ trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Khoa Quốc tế (ĐHQGHN), trường Đại học Bách khoa HN, Viện John von Neumann, trường Đại học Công nghệ thông tin, Đại học Quốc tế (ĐHQG TPHCM)… Theo ước đoán thì số lượng mà các trường này có thể cung cấp vẫn còn chưa đáp ứng được nhu cầu của thị trường.
Để có cái nhìn toàn cảnh hơn về nghề khoa học dữ liệu, tôi giới thiệu năm xu hướng dịch chuyển mà tôi tổng hợp và tham khảo được. Việc nhận định các xu hướng nổi bật này cũng giúp chúng ta có được một con số dự đoán gần hơn với nhu cầu nhà khoa học dữ liệu ở Việt Nam hiện nay.
Xu hướng thứ nhất: tập trung vào dữ liệu thay vì thuật toán
Nhiệm vụ chính của một nhà khoa học dữ liệu là khai thác ra giá trị từ dữ liệu và một sản phẩm AI thường được mô tả nổi bật bởi những tính năng thông minh ví dụ như nhận dạng giọng nói và trả lời từ động. Thực tế ngày nay các công cụ mô hình hóa đã được hỗ trợ rất nhiều bởi các nền tảng, việc có được dữ liệu trở nên khó gấp 10 lần việc khai thác dữ liệu. Như vậy các nhà khoa học dữ liệu chỉ tham gia vào một phân đoạn nhỏ (số 4) trong cả một quá trình dài từ xây dựng mô hình kinh doanh, marketing, thiết kế phần mềm, chuẩn bị dữ liệu, khai thác dữ liệu, và triển khai và chỉ chiếm chưa quá 5% tổng số nhân sự của dự án.
Như vậy các doanh nghiệp có thể nhận định quá số lượng nhà khoa học dữ liệu cần có và tuyển dụng nhiều hơn cần thiết. Sau khi được tuyển một số nhà khoa học dữ liệu có thể bị giao việc của giai đoạn ba vốn của kỹ sư dữ liệu (cần nhiều kỹ năng về cơ sở dữ liệu và công nghệ phần mềm), họ vẫn có thể giữ chức danh nhà khoa học dữ liệu nhưng bản chất là một kỹ sư dữ liệu.
Ngoài ra, một data scientist cần làm tốt những việc cơ bản như làm sạch dữ liệu hay biểu diễn hình ảnh, thay vì chỉ tập trung vào mô hình dữ liệu, bởi vì các bộ dữ liệu thực tế trong doanh nghiệp thường rất rời rạc và thiếu sót. Công việc xử lý và làm sạch các nguồn dữ liệu có thể chiếm đến 80% công việc của một nhà khoa học dữ liệu và đây có thể là một điều khiến nhiều data scientist thất vọng. Thực chất thì kết nối giỏi các nguồn dữ liệu, làm sạch hiệu quả và biểu diễn hình ảnh sống động trong một thời gian nhanh nhất là những kỹ năng rất quan trọng sẽ giúp các nhà khoa học dữ liệu tạo ra được nhiều giá trị hơn.
Xu hướng thứ hai: bình dân hóa Khoa học dữ liệu
Sau một thời gian nổi lên như những mô hình kỳ diệu và phức tạp thì các mô hình khoa học dữ liệu đã được tìm hiểu nhiều hơn, đơn giản hóa và đặc biệt là được hỗ trở bởi các công cụ kéo thả đặc biệt dễ dàng từ các hãng lớn. Ngày nay hầu như ai sau một vài giờ đào tạo cũng có thể kéo dữ liệu từ hệ thống Dữ liệu thông minh (Business Intelligence)/ kho dữ liệu (Datawarehouse)/ cơ sở dữ liệu (Database) hay các file dữ liệu trên máy hoặc trên đám mây vào công cụ Machine Learning (là các mô hình khoa học dữ liệu) với giao diện thân thiện. Như vậy một chuyên viên marketing cũng có thể dự báo xác suất mua hàng của từng khách hàng với mô hình cây quyết định, mạng nơron, hay một chuyên viên tín dụng dễ dàng chấm điểm tín dụng cho mỗi khách hàng với mô hình XGB (“Extreme Gradient Boosting”) hay SVM (“Support Vector Machine”). Và như thế là rất nhiều công việc có thể do các chuyên viên hay kỹ sư khác mà không cần nhà khoa học dữ liệu như trước nữa, nhu cầu tuyển dụng nhà khoa học dữ liệu có thể giảm đi nhưng nhu cầu đào tạo khoa học dữ liệu thì không giảm đi thậm chí còn tăng mạnh (đào tạo cho mọi ngành).
Xu hướng thứ ba: Chuyển dịch sang các mô hình không giám sát
Các mô hình giám sát bao gồm các bản ghi dữ liệu gắn kèm với một nhãn (“label”) mô tả tính chất. Ví dụ như với bộ dữ liệu gồm một triệu bức ảnh khuôn mặt, mỗi bức ảnh được đánh dấu/ghi lại trạng thái (vui, buồn, giận dữ, lo lắng, …) của khuôn mặt trên đó thì ta có thể dễ dàng tạo ra được một mô hình nhận dạng trạng thái khuôn mặt. Việc khó khăn nhất sẽ là có được một triệu bức ảnh và dán nhãn cho chúng, khó hơn nhiều so với việc xây dựng mô hình nhận dạng. Do vậy vai trò của kỹ sư phần mềm quan trọng hơn nhà khoa học dữ liệu.
Theo Topdev3,nhu cầu kỹ sư công nghệ thông tin là khoảng 500.000 kỹ sư vào năm 2021-2022. Như vậy nếu hình dung khoảng 20% doanh nghiệp sẽ bắt đầu làm các sản phẩm có tính AI trong 1-2 năm tới, tương đương 100.000 kỹ sư liên quan, thì sẽ có nhu cầu khoảng 5.000 nhà khoa học dữ liệu cho Việt Nam (5%) trong năm 2021 này.
Các mô hình không giám sát ngược lại có thể áp dụng cho dữ liệu không dán nhãn, tức là không được phân loại hay chấm điểm sẵn. Ở đây doanh nghiệp có sẵn các bộ dữ liệu thô chưa có sự đánh giá và phân loại, thì các nhà khoa học dữ liệu có thể vận dụng được sự sáng tạo của mình để đưa ra các đặc tính chưa được hình dung trước, thậm chí tạo ra một mô hình kinh doanh mới. Các nhà khoa học dữ liệu sẽ cần nhiều kiến thức về toán và thống kê (cả mô tả và suy diễn), cụ thể là các phân phối xác suất, xác suất Bayes, ước lượng và kiểm định, đại số tuyến tính, phương pháp phân tích thành phần chính (“Principle Components Analysis” – PCA) hay phân tích giá trị đặc biệt (“Singular Value Decomposition” – SVD), các mô hình “Gaussian Mixture Model” hay “k-mean clustering”,…
Xu hướng thứ tư: sử dụng ™hộp đen∫ Deep Learning cho tất cả mọi thứ
Cũng là chuyển dịch mô hình, các nhà khoa học dữ liệu cũng đang đối diện với một xu hướng khác ở hướng ngược lại, đó là sử dụng “Deep Learning” (học sâu) cho mọi bài toán. Nguyên nhân là chúng hiệu quả, độ chính xác cao và dễ dàng triển khai hơn nhiều các mô hình Machine Learning (học máy) cổ điển. Đặc biệt học sâu phù hợp cho các dữ liệu phi cấu trúc là hình ảnh, âm thanh, giọng nói, và khối lượng dữ liệu lớn. Nhưng cũng chính xu hướng học sâu hóa này đang tạo ra một số vấn đề khá lớn trong AI hiện nay, đó là chúng hoạt động giống như một “hộp đen”.
Một mô hình học sâu là một tập hợp các neuron nối với nhau bởi các liên kết có trọng số. Các trọng số này sẽ được điều chỉnh hay “học” khi dữ liệu được đưa vào theo một cách khá cơ học, cho đến khi nào chúng có được giá trị phù hợp cho việc dự báo. Mô hình càng sâu, càng to thì càng chính xác, nhưng vấn đề chưa ai hiểu vì sao nó lại chính xác. Các tiến bộ về học sâu phần lớn là dựa trên thử sai và chưa giải thích được rõ ràng vì sao mô hình có kiến trúc như thế này lại phù hợp với dạng dữ liệu nào đó và các giá trị trọng số có vai trò gì? Nếu như cho trước một dạng dữ liệu có thể dự đoán sơ bộ kiến trúc mạng neuron nào, giá trị trọng số nào sẽ phù hợp trước khi chạy thử hay không?
Và điều này dẫn đến một hệ quả quan trọng là thế mạnh đang thuộc về những người hay doanh nghiệp có tiền, thật nhiều tiền, vì chạy mạng học máy tốn rất nhiều nguồn lực. Các mô hình tiên tiến nhất đang có đến hàng tỷ, hàng chục tỷ tham số cần học và giá cho một lần “học” đó có thể lên đến vài chục triệu đô la tiền tính toán. Điều này cũng đặt ra cho các nhà nghiên cứu về AI một bài toán hóc búa là giải thích được vì sao các mô hình học máy lại chạy tốt? Câu trả lời này sẽ giúp xây dựng được các hệ thống AI rẻ và nhanh hơn nhiều.
Xu hướng thứ năm: chuyên sâu về một dạng dữ liệu
Các nhà khoa học dữ liệu sẽ có một lợi thế lớn nếu hiểu rõ dữ liệu đặc thù ngành, ví dụ như tài chính, xã hội học, địa chất, thương mại hoặc đặc thù nguồn như dữ liệu vệ tinh, dữ liệu ảnh y tế/nông sản, dữ liệu âm thanh thoại, tiếng Việt,… Khi đó bạn có thể khá yên tâm với công việc mang nhiều tính khoa học này. Xu hướng này cũng có nghĩa là nghề khoa học dữ liệu sẽ rộng mở với nhiều ngành nghề khác nhau. Học tốt và hiểu rõ một ngành sau đó học thêm về khoa học dữ liệu và học sâu là một lựa chọn không tồi. Và một lưu ý cuối cùng là “hãy học tốt môn Toán” và sẵn sàng cho việc (học) lập trình rất nhiều.
Theo Topdev3,nhu cầu kỹ sư công nghệ thông tin là khoảng 500,000 kỹ sư vào năm 2021-2022. Như vậy nếu hình dung khoảng 20% doanh nghiệp sẽ bắt đầu làm các sản phẩm có tính AI trong 1-2 năm tới, tương đương 100,000 kỹ sư liên quan, thì sẽ có nhu cầu khoảng 5.000 nhà khoa học dữ liệu cho Việt Nam (5%) trong năm 2021 này.
Với xu hướng thứ hai chúng ta cần mở rộng các khóa học cơ bản về Khoa học dữ liệu cho mọi đối tượng liên ngành, từ điện tử đến hóa học, địa chất, từ marketing đến sale hay xã hội học,… Khoa Khoa học dữ liệu hay Trí tuệ nhân tạo nên là một khoa mở nhất của trường. Chúng ta đã thành công trong việc đào tạo phổ cập Tin học cho mọi sinh viên thì sắp tới sẽ là khoa học dữ liệu cơ bản. Xu hướng thứ ba và thứ tư có thể là tham khảo cho các chương trình học về Khoa học dữ liệu. Xu hướng thứ năm lại là một sự hợp tác đào tạo theo chiều ngược lại. Ở đó sinh viên của khoa Khoa học dữ liệu cần phải được gửi về các khoa khác để “học” tính chất của dữ liệu chuyên ngành và giúp giải quyết các bài toán chuyên ngành dựa trên khoa học dữ liệu.
Tham khảo:
* https://hbr.org/2012/10/data-scientist-the-sexiest-job-of-the-21st-century
Xu hướng số 2 và một phần của số 3 được tham khảo chủ yếu trong thảo luận sau:
https://www.quora.com/What-is-the-brutal-truth-about-data-scientists
Nguyễn Quang / Tạp Chí Tia Sáng
Although Android’s and Chrome OS’ open source natures allow them to be reshaped and installed on a variety of devices, Google has never really …
CloudReady Chrome OS for old laptops is now owned by Google
Google has quite a few platforms under its care like Android, Chrome OS, and customized variants of those. For the longest time, pundits have been …
Google Fuchsia OS gets serious, development opened to the public
