Bỏ qua đến nội dung chính
CyberTech

Bảo vệ dữ liệu và hệ thống AI của tổ chức

AI Security – Bảo mật dữ liệu & AI

AI Security giúp cơ quan, doanh nghiệp ngăn thất thoát dữ liệu hệ thống và dữ liệu cá nhân (DLP), phân loại rủi ro dữ liệu, giám sát và cảnh báo bất thường, đồng thời bảo vệ các ứng dụng AI bằng guardrails chống prompt injection, jailbreak và mã hóa thông tin người dùng.

AI SecurityHệ thống tích hợp
Đặt lịch demoLiên hệ tư vấn
AI Security – Bảo mật dữ liệu & AI

Tổng quan

Khi dữ liệu và các ứng dụng AI ngày càng gắn chặt với hoạt động vận hành, rủi ro không chỉ nằm ở hạ tầng mà còn ở cách dữ liệu được truy cập, chia sẻ và đưa vào mô hình AI. Một câu lệnh độc hại hoặc một tệp tin gửi nhầm đều có thể làm lộ thông tin nhạy cảm.

AI Security là hệ thống tích hợp gồm bốn lớp bảo vệ phối hợp với nhau, triển khai song song với hạ tầng, ứng dụng và các hệ thống AI sẵn có của tổ chức mà không phải xây dựng lại từ đầu.

Tính năng nổi bật

  • DLP – chống thất thoát dữ liệu

    Quản lý và ngăn thất thoát dữ liệu hệ thống và dữ liệu cá nhân qua email, tệp tin, thiết bị lưu trữ, ứng dụng web và các kênh trao đổi nội bộ, theo chính sách do tổ chức quy định.

  • Phân loại rủi ro dữ liệu

    Tự động quét, nhận diện và gắn nhãn mức độ nhạy cảm của dữ liệu (dữ liệu cá nhân, tài chính, nội bộ, mật) để áp dụng biện pháp bảo vệ tương xứng với từng mức rủi ro.

  • Giám sát và cảnh báo bất thường

    Theo dõi hành vi truy cập, tải xuống và truyền dữ liệu; phát hiện hành vi bất thường và gửi cảnh báo kịp thời tới đội ngũ an toàn thông tin.

  • Guardrails bảo vệ ứng dụng AI

    Lớp kiểm soát đầu vào và đầu ra cho chatbot, trợ lý và AI Agent: chống prompt injection, jailbreak và nội dung vi phạm chính sách; mã hóa hoặc che thông tin người dùng trước khi đưa vào mô hình.

  • Chính sách và nhật ký kiểm toán

    Quản lý tập trung chính sách bảo vệ, lưu vết các sự kiện chặn, che và cảnh báo để phục vụ điều tra, báo cáo và tuân thủ quy định.

  • Tích hợp và triển khai linh hoạt

    Kết nối với hệ thống giám sát an ninh (SIEM/SOC), cổng truy cập mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và các ứng dụng hiện có; hỗ trợ triển khai tại chỗ (on-premise) cho dữ liệu nhạy cảm.

Bảo vệ dữ liệu và AI trong một hệ thống

Các lớp bảo vệ dùng chung một bộ chính sách và một bảng giám sát, nhờ đó dữ liệu được phân loại ở lớp đầu có thể được kiểm soát nhất quán ở các lớp sau:

  1. Phân loại: nhận diện và gắn nhãn mức độ rủi ro của dữ liệu
  2. Kiểm soát: DLP và guardrails áp dụng chính sách theo nhãn dữ liệu
  3. Giám sát: ghi nhận hành vi, phát hiện bất thường và cảnh báo
  4. Kiểm toán: lưu vết, báo cáo và cải tiến chính sách

Phù hợp với

  • Cơ quan nhà nước và doanh nghiệp quản lý dữ liệu công dân, khách hàng và dữ liệu nội bộ
  • Tổ chức đang đưa chatbot, trợ lý AI hoặc AI Agent vào vận hành và cần kiểm soát rủi ro
  • Ngân hàng, tài chính, y tế và các lĩnh vực có yêu cầu cao về bảo vệ dữ liệu cá nhân

Đặt lịch demo

Để lại thông tin, chuyên viên CyberTech sẽ liên hệ xác nhận lịch demo.