![]() |
| Giả mạo giao dịch, nội dung giả trên môi trường số được xác định là công cụ mới của gian lận thương mại. Ảnh minh họa. |
Từ những lỗ hổng cũ đến “làn sóng” gian lận mới
Đêm muộn, điện thoại của chị Thu Hà, một nhà bán hàng online lâu năm tại TP. Hồ Chí Minh liên tục báo đơn. Những cái tên quen, địa chỉ quen, lịch sử mua sắm cũng quen. Mọi thứ thật đến mức chị gần như không cần kiểm tra lại.
Chỉ đến sáng hôm sau, khi một khách hàng quen phản ánh là không đặt hàng, chị mới chững lại. Rà soát kỹ hơn, chị phát hiện toàn bộ các đơn hàng đều là giả, được tạo ra với độ chính xác gần như hoàn hảo.
Câu chuyện ấy, theo các chuyên gia, không còn là một sự cố đơn lẻ. Nó đang trở thành biểu hiện điển hình của một xu hướng mới: gian lận thương mại số đang gia tăng bởi trí tuệ nhân tạo (AI).
Trao đổi với phóng viên tại Hội thảo về an ninh mạng trong kỷ nguyên AI, do Hiệp hội An ninh mạng Quốc gia tổ chức ngày 5/5, ông Yair Bar Touv, Thành viên Hội đồng Quản trị và Chủ tịch Ủy ban An ninh mạng tại Clal Insurance Enterprises Holdings đưa ra một nhận định đáng chú ý: AI không chỉ làm thay đổi cách tấn công mạng, mà đang tạo nền tảng cho các hình thức gian lận thương mại ngày càng tinh vi hơn.
Theo ông Yair Bar Touv, các công cụ AI hiện có thể tự động thực hiện chuỗi tấn công nhiều bước với tỷ lệ thành công lên tới 72%. Không dừng ở đó, chúng còn phát hiện ra những lỗ hổng tồn tại hàng chục năm trong hệ thống, những “điểm mù” mà các phương pháp truyền thống hiện còn bỏ sót.
“Đây không chỉ là câu chuyện kỹ thuật. Khi những lỗ hổng này bị khai thác, chúng trở thành nền tảng để các hành vi gian lận thương mại gia tăng”, ông Yair Bar Touv nói.
Nếu trước đây, gian lận số phụ thuộc vào kinh nghiệm cá nhân và khó mở rộng, thì nay AI đã biến nó thành một quy trình: tự tìm mục tiêu, tự xây dựng kịch bản, tự triển khai và lặp lại liên tục.
![]() |
| Ông Yair Bar Touv cảnh báo: Khi nội dung giả ngày càng giống thật, người dùng gần như không còn khả năng phân biệt. Rủi ro vì thế không nằm ở một điểm, mà lan ra toàn bộ hệ sinh thái số. |
Khi “giống thật” không còn đồng nghĩa với “là thật”
Trường hợp của chị Thu Hà chính là minh họa rõ ràng cho một dạng gian lận thương mại đang gia tăng: giả mạo giao dịch, nội dung giả được xác định là công cụ mới của gian lận thương mại.
Theo ông Yair Bar Touv, AI có thể học cách người dùng mua sắm, từ thời điểm đặt hàng, tần suất, đến giá trị đơn hàng rồi tái tạo lại hành vi đó với độ chính xác rất cao. Khi hệ thống xác thực không được nâng cấp tương ứng, đặc biệt thiếu các lớp bảo vệ như xác thực đa yếu tố, việc bị qua mặt chỉ còn là vấn đề thời gian.
Điều đáng lo không nằm ở một giao dịch sai, mà ở chỗ hệ thống bắt đầu “tin nhầm” những thứ không phải thật.
“Trong nhiều trường hợp, doanh nghiệp chỉ có thể phát hiện ra khi hậu quả đã xảy ra, vì các công cụ giám sát không theo kịp tốc độ biến đổi của các cuộc tấn công”, ông Yair Bar Touv nhấn mạnh.
Nhưng giao dịch giả chỉ là phần nổi. Ở phía dưới, một dòng chảy âm thầm hơn đang diễn ra: khai thác dữ liệu. AI có thể thu thập, phân tích và kết nối dữ liệu từ nhiều nguồn để dựng nên chân dung chi tiết của từng người dùng. Từ đó, các kịch bản lừa đảo không còn chung chung, mà được “đo ni đóng giày” cho từng cá nhân.
“Khi nội dung giả ngày càng giống thật, người dùng gần như không còn khả năng phân biệt. Rủi ro vì thế không nằm ở một điểm, mà lan ra toàn bộ hệ sinh thái số”, ông Yair Bar Touv cảnh báo.
Đó cũng là lý do nhiều doanh nghiệp chỉ nhận ra vấn đề khi đã xảy ra khủng hoảng, khi dữ liệu bị lạm dụng, niềm tin bị tổn hại và thiệt hại không còn dừng ở con số tài chính.
Doanh nghiệp cần chuẩn bị gì trước “làn sóng” gian lận số?
Từ góc nhìn thị trường, ông Hà Quốc Nam, Trưởng phòng Bảo hiểm tài chính Marsh Việt Nam cho rằng, một trong những thách thức lớn nhất hiện nay là sự chậm thích ứng.
“Các hoạt động kiểm tra định kỳ theo tháng hoặc theo năm không còn phù hợp. Rủi ro bây giờ thay đổi từng ngày”, ông Nam chia sẻ.
![]() |
| Ông Hà Quốc Nam chia sẻ tại Hội thảo Bảo hiểm an ninh mạng và khả năng chống chịu trong kỷ nguyên AI. |
Ngay cả bảo hiểm an ninh mạng, vốn được xem là “tấm đệm” tài chính cũng chưa theo kịp thực tế. Nhiều hợp đồng vẫn có các điều khoản loại trừ đối với tội phạm tài chính hoặc rủi ro mới liên quan đến AI, khiến doanh nghiệp có thể không được bồi thường khi sự cố xảy ra.
Khoảng trống này, nếu không được lấp đầy, sẽ khiến rủi ro tiếp tục lan rộng. Theo ông Nam, thời gian tới, cần một cách tiếp cận mới, từ quản lý đến người dùng.
Trước diễn biến của thị trường, ông Nam cho rằng, bài toán không còn nằm ở một phía.
Với cơ quan quản lý, chuyên gia cho rằng, yêu cầu cấp thiết là hoàn thiện khung pháp lý theo hướng cập nhật nhanh với công nghệ, từ bảo vệ dữ liệu cá nhân, trách nhiệm của nền tảng, đến cơ chế cảnh báo sớm và chia sẻ thông tin rủi ro.
“Khi gian lận có thể lan rộng chỉ trong vài giờ, phản ứng chính sách cũng cần đủ nhanh và linh hoạt”, ông Nam nhấn mạnh.
Với doanh nghiệp, việc “vá lỗi định kỳ” không còn đủ. Theo các chuyên gia, xu hướng “AI chống AI” (dùng chính AI để giám sát và phát hiện bất thường theo thời gian thực) đang trở thành lựa chọn tất yếu. Quan trọng hơn, doanh nghiệp cần xây dựng kịch bản ứng phó khủng hoảng rõ ràng, thay vì chỉ xử lý khi sự cố đã xảy ra.
Với người tiêu dùng, sự cẩn trọng trở thành lớp phòng thủ đầu tiên. Kiểm tra kỹ giao dịch, sử dụng xác thực đa yếu tố, hạn chế chia sẻ dữ liệu cá nhân, những thói quen tưởng nhỏ nhưng lại là rào chắn quan trọng trong một môi trường mà “giống thật” không còn đáng tin tuyệt đối.
Sau sự cố, chị Thu Hà quyết định đầu tư thêm vào hệ thống bảo mật, dù chi phí không hề nhỏ. “Mất tiền còn có thể làm lại nhưng mất niềm tin của khách thì rất lâu mới lấy lại được”, chị Hà chia sẻ.
Nhận định này cũng là điểm gặp nhau của các chuyên gia, đó là trong kỷ nguyên AI, câu hỏi không còn là “có bị tấn công hay không”, mà là “khi nào”.
Và khi một nội dung giả, một giao dịch giả có thể được tạo ra chỉ trong vài giây, khi dữ liệu có thể bị khai thác mà không ai hay biết, thì thứ dễ tổn thương nhất không phải là hệ thống mà chính là niềm tin.
Một khi niềm tin bị bào mòn, cái giá phải trả sẽ không chỉ thuộc về một doanh nghiệp hay một người tiêu dùng, mà lan rộng ra toàn bộ nền kinh tế số.