Bảo mật dữ liệu khi triển khai AI đang trở thành vấn đề được nhiều doanh nghiệp Việt Nam quan tâm khi đẩy mạnh ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào hoạt động kinh doanh. Khảo sát được Synology công bố tại sự kiện thường niên ngày 15.10.2026 ở TP.HCM cho thấy, bên cạnh kỳ vọng nâng cao năng suất, doanh nghiệp vẫn phải đối mặt với những bài toán về quyền riêng tư, an toàn thông tin và khả năng phục hồi sau sự cố. Điều này cho thấy đầu tư công nghệ cần đi cùng chiến lược quản trị dữ liệu phù hợp.
Bảo mật dữ liệu khi triển khai AI trở thành ưu tiên của doanh nghiệp Việt
AI ngày càng được ứng dụng trong nhiều quy trình như phân tích thông tin, tự động hóa công việc, chăm sóc khách hàng và hỗ trợ ra quyết định. Nhờ khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu trong thời gian ngắn, công nghệ này giúp doanh nghiệp tối ưu nguồn lực, cải thiện hiệu suất và mở ra nhiều cơ hội phát triển sản phẩm, dịch vụ mới.
Tuy nhiên, để khai thác hiệu quả công nghệ này, doanh nghiệp cần có hệ thống dữ liệu đủ chất lượng, dễ tiếp cận và được bảo vệ trước những rủi ro an ninh mạng. Dữ liệu không chỉ là đầu vào phục vụ hoạt động của các mô hình AI mà còn chứa nhiều thông tin quan trọng liên quan đến khách hàng, nhân viên, tài chính và chiến lược kinh doanh.
Theo khảo sát do Synology công bố, 91% người tham gia tại Việt Nam đánh giá hạ tầng phục vụ AI có vai trò quan trọng trong việc cải thiện quy trình và nâng cao năng suất làm việc. Dù vậy, quá trình triển khai thực tế vẫn tồn tại nhiều trở ngại, trong đó có vấn đề bảo mật thông tin, chất lượng dữ liệu và chi phí đầu tư.
Số lượng gói phần mềm độc hại xâm nhập chuỗi cung ứng phần mềm tăng 75% so với năm trước, theo số liệu được trình bày tại sự kiện của Synology
Đáng chú ý, 56,7% người tham gia khảo sát xác định bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu là thách thức lớn nhất khi ứng dụng AI. Kết quả này phản ánh mối quan tâm ngày càng rõ rệt đối với việc kiểm soát thông tin trong bối cảnh dữ liệu được khai thác trên nhiều nền tảng và hệ thống khác nhau.
Khi nhân viên sử dụng các công cụ AI để tổng hợp tài liệu, phân tích báo cáo hoặc xử lý yêu cầu của khách hàng, thông tin đầu vào có thể bao gồm những nội dung nội bộ hoặc dữ liệu nhạy cảm. Nếu không có quy định cụ thể về việc sử dụng công cụ và phạm vi thông tin được phép chia sẻ, doanh nghiệp có thể gặp khó khăn trong việc kiểm soát dữ liệu sau khi thông tin được đưa vào hệ thống bên ngoài.
Bên cạnh đó, việc tích hợp AI với các phần mềm quản lý, cơ sở dữ liệu và nền tảng đám mây cũng làm tăng yêu cầu về quản lý quyền truy cập. Một tài khoản bị xâm nhập hoặc một cấu hình bảo mật thiếu chặt chẽ có thể tạo điều kiện để người không có thẩm quyền tiếp cận nhiều nguồn dữ liệu khác nhau.
Vì vậy, bảo mật dữ liệu khi triển khai AI cần được xem là một phần trong chiến lược công nghệ tổng thể, thay vì chỉ là nhiệm vụ của bộ phận kỹ thuật. Doanh nghiệp cần xác định rõ ai được phép truy cập dữ liệu, thông tin nào có thể được sử dụng và cách hạn chế nguy cơ rò rỉ trong toàn bộ quá trình vận hành.
Doanh nghiệp đã có công cụ bảo mật nhưng vẫn lo ngại ransomware
Một trong những vấn đề đáng chú ý từ khảo sát là khoảng cách giữa việc trang bị các công cụ bảo vệ dữ liệu và khả năng khôi phục hoạt động khi xảy ra sự cố.
Cụ thể, 97,6% người tham gia cho biết tổ chức của họ đã triển khai các công cụ bảo vệ dữ liệu. Tuy nhiên, chỉ 19,1% tự tin rằng doanh nghiệp có thể nhanh chóng phục hồi sau một cuộc tấn công bằng mã độc tống tiền, hay ransomware, đồng thời bảo vệ được dữ liệu sao lưu.
Sự chênh lệch này cho thấy việc có phần mềm bảo mật hoặc hệ thống sao lưu chưa đủ để bảo đảm doanh nghiệp có thể duy trì hoạt động khi gặp sự cố. Hiệu quả bảo vệ dữ liệu còn phụ thuộc vào cách tổ chức triển khai, giám sát và kiểm tra các giải pháp đã đầu tư.
Ransomware là một dạng mã độc có thể mã hóa dữ liệu hoặc khiến hệ thống không thể hoạt động bình thường, sau đó yêu cầu nạn nhân trả tiền để khôi phục quyền truy cập. Với doanh nghiệp, một cuộc tấn công như vậy không chỉ gây nguy cơ mất dữ liệu mà còn có thể làm gián đoạn hoạt động kinh doanh, ảnh hưởng đến khách hàng và phát sinh chi phí khắc phục.
Đáng lo ngại hơn, dữ liệu sao lưu cũng có thể trở thành mục tiêu của kẻ tấn công. Nếu các bản sao lưu được kết nối liên tục với hệ thống chính nhưng không có biện pháp bảo vệ phù hợp, chúng có thể bị xóa hoặc mã hóa cùng lúc với dữ liệu đang sử dụng. Khi đó, doanh nghiệp sẽ gặp khó khăn trong việc khôi phục hoạt động ngay cả khi đã đầu tư hệ thống sao lưu từ trước.
Theo số liệu được trình bày tại sự kiện của Synology, số lượng gói phần mềm độc hại xâm nhập chuỗi cung ứng phần mềm tăng 75% so với năm trước. Đây là dấu hiệu cho thấy doanh nghiệp cần chú ý đến rủi ro phát sinh từ các thành phần phần mềm, nhà cung cấp và hệ thống có liên quan, thay vì chỉ tập trung bảo vệ thiết bị nội bộ.
Để tăng khả năng chống chịu trước các sự cố, doanh nghiệp cần thường xuyên kiểm tra bản sao lưu, phân quyền truy cập hợp lý và xây dựng quy trình khôi phục dữ liệu. Các bản sao lưu quan trọng nên được bảo vệ riêng biệt, có cơ chế chống sửa đổi trái phép và được thử nghiệm khôi phục định kỳ.
Ngoài ra, tổ chức cần xây dựng kế hoạch ứng phó sự cố với các bước cụ thể, từ phát hiện dấu hiệu bất thường, cô lập hệ thống bị ảnh hưởng đến khôi phục dữ liệu và đưa hoạt động trở lại bình thường. Việc xác định trước trách nhiệm của từng bộ phận sẽ giúp hạn chế tình trạng lúng túng khi sự cố xảy ra.
Doanh nghiệp có thể tham khảo hướng dẫn phòng chống ransomware của CISA, trong đó đề cập đến việc duy trì bản sao lưu ngoại tuyến, mã hóa dữ liệu sao lưu và kiểm tra khả năng phục hồi. Những biện pháp này giúp tổ chức chuẩn bị tốt hơn trước nguy cơ mất dữ liệu hoặc gián đoạn hệ thống.
Hạ tầng tại chỗ và điện toán đám mây được doanh nghiệp ưu tiên
Bên cạnh việc củng cố các biện pháp bảo vệ, lựa chọn mô hình lưu trữ và xử lý dữ liệu cũng là vấn đề quan trọng khi doanh nghiệp mở rộng ứng dụng AI.
Khảo sát của Synology cho thấy khoảng 75% người tham gia tại Việt Nam ưu tiên hạ tầng tại chỗ hoặc mô hình kết hợp giữa hệ thống nội bộ và điện toán đám mây để đáp ứng nhu cầu dữ liệu phục vụ AI. Cách tiếp cận này cho phép tổ chức cân nhắc giữa quyền kiểm soát thông tin, khả năng mở rộng và nhu cầu vận hành thực tế.
Với hạ tầng tại chỗ, doanh nghiệp có thể chủ động quản lý hệ thống, thiết lập quyền truy cập và kiểm soát dữ liệu trong phạm vi tổ chức. Mô hình này có thể phù hợp với những đơn vị cần xử lý thông tin nhạy cảm hoặc có yêu cầu cụ thể về nơi lưu trữ dữ liệu. Tuy nhiên, doanh nghiệp cũng phải tính đến chi phí đầu tư thiết bị, bảo trì, nâng cấp và nhân sự vận hành.
Trong khi đó, điện toán đám mây mang lại khả năng mở rộng tài nguyên linh hoạt, giúp doanh nghiệp tiếp cận các dịch vụ công nghệ mà không cần tự xây dựng toàn bộ hạ tầng vật lý. Dù vậy, việc sử dụng dịch vụ đám mây vẫn cần đi kèm với cơ chế quản lý tài khoản, phân quyền và đánh giá chính sách bảo vệ dữ liệu của nhà cung cấp.
Mô hình kết hợp giữa hạ tầng nội bộ và đám mây cho phép doanh nghiệp phân bổ khối lượng công việc theo nhu cầu. Những dữ liệu nhạy cảm có thể được quản lý trong môi trường được kiểm soát chặt chẽ hơn, trong khi các tác vụ cần khả năng mở rộng có thể sử dụng tài nguyên đám mây phù hợp. Việc lựa chọn cần dựa trên yêu cầu thực tế thay vì mặc định một mô hình luôn an toàn hoặc hiệu quả hơn mô hình còn lại.
Tuy nhiên, không có một mô hình hạ tầng phù hợp với mọi doanh nghiệp. Việc lựa chọn cần dựa trên đặc điểm dữ liệu, yêu cầu bảo mật, nguồn lực vận hành và kế hoạch phát triển lâu dài. Nếu chỉ tập trung vào chi phí hoặc hiệu năng mà bỏ qua quản trị quyền truy cập, sao lưu và phục hồi, doanh nghiệp vẫn có thể đối mặt với những rủi ro đáng kể.
Cùng với xu hướng này, 71,3% người tham gia khảo sát cho biết tăng cường bảo mật dữ liệu nằm trong nhóm ưu tiên hàng đầu khi nâng cấp hạ tầng công nghệ. Điều đó cho thấy việc đầu tư hệ thống không chỉ nhằm đáp ứng nhu cầu ứng dụng AI mà còn phải củng cố khả năng bảo vệ thông tin trước các mối đe dọa.
Đối với doanh nghiệp đang trong giai đoạn chuyển đổi số, việc đánh giá hạ tầng hiện có cũng rất quan trọng. Thay vì đầu tư dàn trải, tổ chức có thể bắt đầu bằng việc xác định những hệ thống đang lưu trữ dữ liệu quan trọng, các điểm có nguy cơ bị xâm nhập và khả năng khôi phục nếu xảy ra sự cố. Từ đó, doanh nghiệp có cơ sở để ưu tiên ngân sách và triển khai giải pháp theo từng giai đoạn.
Giải bài toán bảo mật dữ liệu khi triển khai AI như thế nào?
Từ những kết quả khảo sát, doanh nghiệp có thể thấy rằng việc ứng dụng AI hiệu quả phụ thuộc không chỉ vào công nghệ mà còn vào năng lực quản trị dữ liệu. Một hạ tầng hiện đại sẽ khó phát huy hết giá trị nếu tổ chức chưa có quy trình kiểm soát truy cập, bảo vệ thông tin và ứng phó khi xảy ra sự cố.
Trước hết, doanh nghiệp cần phân loại dữ liệu theo mức độ nhạy cảm, xác định quyền truy cập của từng nhóm nhân sự và hạn chế việc chia sẻ thông tin không cần thiết với các công cụ AI. Những dữ liệu liên quan đến khách hàng, nhân viên, tài chính hoặc hoạt động nội bộ cần được xử lý theo chính sách rõ ràng.
Đối với các công cụ AI do bên thứ ba cung cấp, doanh nghiệp nên đánh giá điều khoản sử dụng, cách dữ liệu được lưu trữ và xử lý, cũng như khả năng kiểm soát thông tin sau khi tải lên. Những công cụ chưa được phê duyệt cần được quản lý phù hợp để hạn chế nguy cơ nhân viên vô tình đưa dữ liệu nội bộ vào môi trường không đáp ứng yêu cầu bảo mật.
Tiếp theo, cần xây dựng chiến lược sao lưu phù hợp và kiểm tra khả năng phục hồi định kỳ. Doanh nghiệp nên xác định loại dữ liệu nào cần được sao lưu thường xuyên, thời gian lưu giữ bản sao và mức độ gián đoạn có thể chấp nhận khi xảy ra sự cố. Việc diễn tập các tình huống mất dữ liệu hoặc bị tấn công giúp phát hiện điểm yếu trước khi sự cố thực sự xảy ra.
Một yếu tố khác không thể bỏ qua là quản lý danh tính và quyền truy cập. Doanh nghiệp cần hạn chế quyền sử dụng hệ thống theo đúng nhiệm vụ của từng nhân sự, thường xuyên rà soát tài khoản và thu hồi quyền truy cập không còn cần thiết. Các biện pháp như xác thực đa yếu tố, cập nhật phần mềm và giám sát hoạt động bất thường cũng góp phần giảm nguy cơ tài khoản bị chiếm quyền hoặc hệ thống bị khai thác.
Ngoài ra, nâng cao nhận thức an toàn thông tin cho nhân viên cũng là yếu tố cần thiết. Những thói quen như kiểm tra quyền truy cập, tránh đưa dữ liệu nhạy cảm vào công cụ AI chưa được phê duyệt và nhận biết dấu hiệu lừa đảo có thể góp phần giảm nguy cơ rò rỉ thông tin.
Để những biện pháp này phát huy hiệu quả, trách nhiệm bảo vệ dữ liệu cần được chia sẻ giữa ban lãnh đạo, bộ phận công nghệ thông tin và các phòng ban sử dụng AI. Ban lãnh đạo cần xác định mức độ rủi ro có thể chấp nhận và phân bổ nguồn lực phù hợp; bộ phận kỹ thuật chịu trách nhiệm triển khai các biện pháp bảo vệ; trong khi nhân viên cần tuân thủ quy định sử dụng dữ liệu trong công việc hằng ngày.
Doanh nghiệp cũng nên định kỳ đánh giá hiệu quả của các chính sách đã áp dụng. Việc rà soát quyền truy cập, kiểm tra khả năng phục hồi dữ liệu và cập nhật quy trình theo tình hình thực tế sẽ giúp tổ chức chủ động hơn trước những thay đổi của môi trường công nghệ.
Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo tiếp tục được đưa vào nhiều hoạt động kinh doanh, bảo mật dữ liệu khi triển khai AI cần được kết hợp với việc lựa chọn hạ tầng, quản lý quyền truy cập và chuẩn bị phương án khôi phục. Đây là nền tảng giúp doanh nghiệp khai thác lợi ích của công nghệ nhưng vẫn duy trì khả năng kiểm soát thông tin.
Kết quả khảo sát Synology cho thấy nhu cầu nâng cao năng suất đang đi cùng yêu cầu bảo vệ dữ liệu và tăng khả năng chống chịu trước sự cố. Khi được đầu tư đồng bộ, hạ tầng dữ liệu không chỉ hỗ trợ triển khai AI hiệu quả hơn mà còn góp phần xây dựng môi trường vận hành an toàn và bền vững cho doanh nghiệp Việt Nam.
Xem thêm >> Giải thưởng Nguyễn Chí Thanh 2026: 2 người trẻ lan tỏa điều tử tế
