1. Bối cảnh: AI đang lập trình thay con người – nhưng liệu có an toàn?
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang thay đổi cách các nhà phát triển xây dựng phần mềm. Những công cụ như GitHub Copilot hay ChatGPT giúp lập trình viên sinh mã nhanh chóng, từ việc viết hàm xử lý API đến tạo giao diện người dùng. Với áp lực rút ngắn thời gian ra mắt sản phẩm (time-to-market), nhiều nhóm phát triển ứng dụng di động bắt đầu tích cực tích hợp mã nguồn sinh bởi AI vào sản phẩm của mình.
Tuy nhiên, cùng với tốc độ là nguy cơ bảo mật tiềm ẩn. Mã sinh bởi AI có thể chứa lỗi logic, thiếu kiểm tra input, hoặc sử dụng thư viện lỗi thời – tất cả đều là “cánh cửa” cho kẻ tấn công xâm nhập vào ứng dụng và hệ thống của doanh nghiệp.
2. Vấn đề: Khi bảo mật bị đặt sau sự tiện lợi
AI có thể viết mã, nhưng không có “trực giác an toàn” như con người. Một ví dụ đơn giản: khi yêu cầu AI tạo đoạn mã xử lý đăng nhập, nó có thể bỏ qua việc mã hóa mật khẩu, hoặc không thêm xác thực hai lớp (2FA). Những sơ suất này khó phát hiện nếu chỉ nhìn code bằng mắt thường – đặc biệt là trong các dự án lớn, hoặc khi các đoạn mã đó được tích hợp nhanh vào ứng dụng mà không qua kiểm duyệt nghiêm ngặt.
Và trong môi trường mobile – nơi dữ liệu người dùng nhạy cảm được xử lý thường xuyên – rủi ro bảo mật càng trở nên đáng báo động.
3. Vì sao chỉ kiểm thử tĩnh (SAST) là chưa đủ
Nhiều tổ chức hiện vẫn chỉ dựa vào kiểm thử tĩnh (Static Application Security Testing – SAST) để rà quét mã nguồn. Tuy nhiên, SAST có những hạn chế cố hữu:
- Không phát hiện được lỗ hổng xảy ra trong thời gian thực khi app chạy.
- Không đánh giá được hành vi của các SDK/phần mềm bên thứ ba tích hợp từ AI.
- Không kiểm tra được luồng dữ liệu (data flow) từ phía người dùng tới server.
Đó là lý do cần có kiểm thử bảo mật ứng dụng di động (MAST) kết hợp cùng Penetration Testing (Pen Test) để kiểm tra toàn diện hơn.
4. Giải pháp: Kết hợp MAST và Pen Testing để phát hiện mã độc sinh bởi AI
Giải pháp được khuyến nghị hiện nay là tích hợp bộ đôi kiểm thử mạnh mẽ:
- Mobile Application Security Testing (MAST): kiểm thử hành vi runtime, luồng dữ liệu, quyền truy cập, phân tích tĩnh và động toàn bộ ứng dụng – từ code AI-generated đến các SDK bên ngoài.
- Penetration Testing: giả lập tấn công thực tế để phát hiện các điểm yếu mà AI không nhận biết được khi tạo mã.
Quokka – nhà cung cấp giải pháp bảo mật ứng dụng di động hàng đầu – cung cấp nền tảng Q‑mast, hỗ trợ:
- Phân tích mã nguồn, tạo Software Bill of Materials (SBOM).
- Kiểm tra quyền truy cập bất thường và các API không an toàn.
- Theo dõi hành vi mạng và phân tích kết nối với bên thứ ba.
- Tự động phát hiện lỗ hổng có thể bị khai thác trong runtime.
5. Tình huống giả định: Một đoạn mã AI gây rò rỉ dữ liệu
Một nhóm phát triển yêu cầu AI tạo hàm xử lý truy xuất thông tin tài khoản người dùng. Đoạn mã được tạo bởi AI bỏ qua bước xác thực quyền truy cập (authorization), dẫn đến khả năng người dùng A xem được thông tin của người dùng B nếu chỉ cần biết user ID.
MAST sẽ phát hiện vấn đề này qua phân tích dynamic khi app hoạt động, và pen test có thể chứng minh mức độ nghiêm trọng bằng cách thực hiện hành vi trái phép.
Nếu chỉ dựa vào kiểm thử tĩnh, lỗ hổng này có thể bị bỏ sót – vì code nhìn vẫn “đúng cú pháp”.
6. Lời khuyên dành cho doanh nghiệp phát triển app di động
Để tránh các rủi ro bảo mật tiềm ẩn từ mã AI-generated, các doanh nghiệp nên:
- Xây dựng quy trình kiểm duyệt mã AI: Tất cả đoạn code do AI tạo ra cần được kiểm tra bằng MAST trước khi đưa vào môi trường sản xuất.
- Tích hợp kiểm thử bảo mật vào CI/CD: Quá trình kiểm thử phải là một phần của pipeline phát triển liên tục, không phải là bước bổ sung sau cùng.
- Huấn luyện lập trình viên nhận diện rủi ro: AI là công cụ hỗ trợ, không phải người viết mã “biết hết”.
- Sử dụng nền tảng kiểm thử uy tín: Như Q‑mast của Quokka – tích hợp khả năng phân tích toàn diện cho mobile, từ iOS đến Android.
Kết luận
AI đang cách mạng hóa quy trình phát triển phần mềm, nhưng cũng mang đến những thách thức mới trong bảo mật. Với sự phổ biến của mã nguồn sinh bởi AI, đặc biệt trong ứng dụng di động – các doanh nghiệp không thể chỉ dựa vào kiểm thử truyền thống.
Giải pháp kết hợp MAST và Pen Test, như nền tảng Q‑mast của Quokka, chính là lớp bảo vệ cần thiết để phát hiện, ngăn chặn và xử lý kịp thời những lỗ hổng do AI gây ra – đảm bảo an toàn cho cả doanh nghiệp và người dùng.
Thông tin hãng cung cấp giải pháp:
Unitas là nhà phân phối ủy quyền tại Việt Nam của các hãng công nghệ lớn của thế giới: Commvault, ExaGrid, VergeIO, Nexsan, DDN, Tintri, MinIO, LogicMonitor, Netgain, Kela, UltraRed, Sling, Quokka, Safous, Hackuity, Cyabra, Cymetrics, ThreatDown, F-Secure, OutSystems, Micas Networks ….
Liên hệ Unitas ngay hôm nay để được tư vấn chi tiết!
