ĐẶT VẤN ĐỀ

Trong tiến trình chuyển đổi số quốc gia, xây dựng Chính phủ số được xác định là động lực then chốt để thúc đẩy kinh tế số và xã hội số bứt phá. Theo các định hướng lập pháp và chiến lược quốc gia gần đây của Việt Nam, đặc biệt là Nghị quyết số 57-NQ/TW ngày 22/12/2024 của Bộ Chính trị về phát triển khoa học công nghệ và chuyển đổi số, chúng ta đang bước vào một kỷ nguyên mà dữ liệu số được coi là tài nguyên chiến lược quý báu nhất. Tuy nhiên, sự gia tăng nhanh chóng của quy mô dữ liệu và sự phức tạp của các giao dịch điện tử trong bộ máy hành chính đang đặt ra những áp lực chưa từng có lên hệ thống hạ tầng số và hành lang an ninh mạng, an ninh dữ liệu.

Hạ tầng số của Chính phủ không chỉ đơn thuần là mạng truyền dẫn hay các trung tâm dữ liệu tĩnh, mà phải trở thành một thực thể vận hành động, thông minh, có khả năng tự thích ứng và tự phòng thủ trước các nguy cơ tấn công mạng ngày càng tinh vi. Trong bối cảnh đó, việc ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) không còn là một giải pháp công nghệ lựa chọn, mà đã trở thành yêu cầu bắt buộc để nâng cấp toàn diện năng lực quản trị quốc gia và bảo vệ chủ quyền số.

ỨNG DỤNG AI TRONG TỐI ƯU HÓA VÀ QUẢN TRỊ HẠ TẦNG SỐ THÔNG MINH

Hạ tầng số là huyết mạch của Chính phủ số. Để vận hành một hệ thống dữ liệu quốc gia liên thông, không bị chia cắt thành những "ốc đảo dữ liệu" hay "cát cứ hạ tầng" như các chỉ đạo của Lãnh đạo Chính phủ thời gian gần đây, việc ứng dụng AI vào công tác quản lý vận hành là giải pháp đột phá. Cụ thể, các mô hình AI có khả năng giải quyết các bài toán kỹ thuật lớn như:

Quản trị tài nguyên mạng tự động và tối ưu hóa băng thông

Sự phân mảnh và thiếu đồng bộ giữa các cổng dịch vụ công trực tuyến của các bộ, ngành và địa phương từ lâu đã là rào cản lớn gây ra tình trạng nghẽn mạng cục bộ, đặc biệt là trong các đợt cao điểm nộp hồ sơ, quyết toán thuế hay tuyển sinh. Việc giải quyết triệt để vấn đề này đòi hỏi phải thay đổi phương thức quản trị từ phân bổ tài nguyên tĩnh sang điều phối động thông minh dựa trên AI. Bằng cách ứng dụng các thuật toán máy học chuyên sâu về phân tích chuỗi thời gian như LSTM (Long Short-Term Memory) kết hợp với các mô hình dự báo học máy tiên tiến, hệ thống quản trị hạ tầng số có khả năng phân tích hàng triệu bản ghi giao dịch lịch sử, nhật ký máy chủ máy chủ và xu hướng truy cập theo thời gian thực. Hệ thống AI này không chỉ nhận diện các mô hình tải trọng có tính chu kỳ, mà còn dự báo chính xác các đợt bùng phát lưu lượng truy cập tại các cổng dịch vụ công trước từ 24 đến 48 giờ, với độ chính xác trên 95%.

Dựa trên các kết quả dự báo này, bộ máy điều phối trung tâm được điều khiển bởi mạng diện rộng điều khiển bằng phần mềm tích hợp AI sẽ tự động thực hiện cơ chế phân bổ băng thông động và tái định tuyến luồng dữ liệu thông minh. Tài nguyên băng thông sẽ được tự động co giãn và chuyển dịch từ các phân hệ đang có mức tải thấp sang các cổng dịch vụ công đang chịu áp lực truy cập cực lớn tại trung ương hoặc địa phương. Đồng thời, công nghệ này còn tự động tối ưu hóa các thông số chất lượng dịch vụ (QoS), tối thiểu hóa độ trễ truyền tải dữ liệu và ngăn ngừa hoàn toàn tình trạng sập hệ thống do quá tải cục bộ. Phương thức điều phối tự động này giúp các cơ quan Nhà nước tối ưu hóa hiệu suất khai thác đường truyền kết nối liên thông mà không cần phải đầu tư thừa thãi vào các đường truyền vật lý dự phòng riêng biệt cho từng đơn vị, qua đó triệt tiêu tận gốc tư duy "cát cứ hạ tầng" mạng truyền dẫn.

Tích hợp AI vào hạ tầng điện toán hiệu năng cao và đám mây quốc gia

Để vận hành các mô hình ngôn ngữ lớn tiếng Việt, các hệ thống phân tích dữ liệu dân cư và y tế đa phương thức quy mô hàng chục triệu người dân, hạ tầng số quốc gia bắt buộc phải được nâng cấp từ các cụm máy chủ truyền thống lên hệ thống điện toán hiệu năng cao (HPC) tích hợp công nghệ AI. Sự xuất hiện của các Trung tâm dữ liệu quốc gia thế hệ mới đòi hỏi việc trang bị các bộ tăng tốc tính toán đồ họa chuyên dụng (GPU) và bộ xử lý tensor (TPU) mật độ cao nhằm đáp ứng nhu cầu tính toán cực đại của các mô hình AI. Tuy nhiên, việc vận hành các siêu hạ tầng này thường đi kèm với chi phí năng lượng khổng lồ và áp lực tản nhiệt cực lớn cho hệ thống nguồn điện lực. Để giải quyết mâu thuẫn này, công nghệ ảo hóa thông minh và lập lịch tài nguyên dựa trên thuật toán Học tăng cường được tích hợp trực tiếp vào lớp giám sát hạ tầng. Thuật toán AI này sẽ liên tục phân tích đặc tính của từng loại tác vụ để tự động gom cụm, phân phối và lập lịch xử lý tác vụ trên các nút tính toán HPC một cách tối ưu.

Theo đó, các tác vụ phân tích dữ liệu lớn không yêu cầu xử lý tức thời như đối chiếu mã định danh lịch sử hay thống kê dữ liệu liên ngành sẽ được tự động dịch chuyển và xử lý vào các khung giờ thấp điểm. Ngược lại, năng lực tính toán cực đại sẽ được ưu tiên tuyệt đối cho các dịch vụ hành chính công tương tác trực tiếp theo thời gian thực vào ban ngày. Song song với đó, hệ thống điều khiển AI liên tục giám sát nhiệt độ môi trường, hiệu suất tản nhiệt của từng rack máy chủ và IT load để tự động điều chỉnh hệ thống làm mát bằng chất lỏng thông minh, giảm thiểu chỉ số hiệu quả sử dụng điện năng (PUE - Power Usage Effectiveness) của trung tâm dữ liệu xuống mức tối ưu dưới 1.2. Các máy chủ nhàn rỗi sẽ được AI tự động đưa vào trạng thái ngủ sâu và đánh thức tức thì khi có tải yêu cầu. Sự kết hợp hoàn hảo này không chỉ giúp kéo dài tuổi thọ thiết bị phần cứng, tránh lãng phí ngân sách đầu tư công mà còn là chìa khóa then chốt để Việt Nam tiên phong xây dựng một hạ tầng số xanh, thân thiện với môi trường và phát triển bền vững theo đúng cam kết quốc gia về trung hòa carbon.

ỨNG DỤNG AI TRONG ĐẢM BẢO AN NINH THÔNG TIN VÀ PHÒNG THỦ KHÔNG GIAN MẠNG

Dữ liệu hành chính công, dữ liệu định danh công dân và thông tin nghiệp vụ của các cơ quan Nhà nước là mục tiêu tấn công hàng đầu của các thế lực tội phạm mạng quốc tế và nội địa. Các giải pháp bảo mật truyền thống dựa trên luật (rule-based) không thể xử lý các biến thể mã độc mới. AI đóng vai trò thủ lĩnh trong việc định hình lại chiến lược an ninh mạng quốc gia:

Phát hiện và ngăn chặn mã độc chủ động dựa trên phân tích hành vi

Trong bối cảnh các chiến dịch tấn công mạng ngày càng tinh vi và mang tính bảo mật cao, phương thức phòng thủ truyền thống dựa vào việc đối chiếu mẫu định nghĩa mã độc đã biết (signature-based) đã bộc lộ điểm yếu chí mạng về độ trễ. Sự xuất hiện của các loại mã độc chưa từng công bố hay mã độc tự biến đổi cấu trúc mã nguồn liên tục đã đặt ra yêu cầu cấp thiết về một cơ chế phòng thủ chủ động. AI đã giải quyết triệt để bài toán này thông qua khả năng giám sát và phân tích hành vi động trong thời gian thực. Bằng việc áp dụng các mô hình học không giám sát, hệ thống an ninh mạng tích hợp AI có khả năng tự động học hỏi, mô hình hóa và thiết lập một "bản đồ hành vi chuẩn" cho toàn bộ hoạt động của hệ thống thông tin Chính phủ số. Bản đồ này bao gồm thói quen sử dụng tài nguyên của từng cán bộ công chức, các luồng kết nối mạng nội bộ thông thường, và tần suất đọc/ghi dữ liệu của các máy chủ dịch vụ công.

Khi có tác nhân độc hại xâm nhập, mọi hành vi sai lệch so với bản đồ chuẩn, như một tiến trình lạ thực hiện quét cổng hệ thống, hành vi truy cập cơ sở dữ liệu quốc gia vào khung giờ bất thường, hay tiến trình mã độc tống tiền bắt đầu thực hiện mã hóa hàng loạt tệp tin công vụ với tốc độ cực nhanh - sẽ lập tức bị hệ thống AI nhận diện. Thay vì phản ứng thụ động, AI đóng vai trò như một bộ lọc thông minh liên tục đánh giá chỉ số rủi ro đa chiều. Khi chỉ số này vượt ngưỡng an toàn, hệ thống sẽ tự động kích hoạt các cơ chế cô lập tiến trình độc hại, thu hồi quyền truy cập của tài khoản nghi ngờ, và cách ly phân vùng mạng bị tổn thương thông qua các công nghệ bảo vệ điểm cuối tiên tiến (EDR/XDR). Toàn bộ quy trình phản ứng này diễn ra hoàn toàn chủ động, tự động và tức thời, ngăn chặn triệt để khả năng mã độc lây lan theo chiều ngang, bảo vệ vững chắc lõi dữ liệu nhạy cảm quốc gia trước khi có sự can thiệp trực tiếp từ các kỹ sư an ninh mạng.

Áp dụng kiến trúc bảo mật Zero Trust điều khiển bằng AI

Mô hình an ninh mạng hiện đại chuyển dịch từ "tin tưởng nhưng có kiểm tra" sang "không bao giờ tin tưởng, luôn luôn xác minh". AI đóng vai trò đánh giá điểm số rủi ro liên tục đối với mọi tài khoản người dùng truy cập vào hệ thống. Nếu phát hiện vị trí truy cập thay đổi đột ngột hoặc thiết bị đăng nhập có hành vi khả nghi, AI sẽ lập tức nâng mức yêu cầu xác thực đa yếu tố hoặc hạn chế quyền truy cập dữ liệu nhạy cảm.

Hình dưới đây minh hoạ một mô hình kiến trúc An ninh mạng Zero Trust cho Chính phủ số. Trong kiến trúc này, AI đóng vai trò là "bộ não" điều khiển toàn bộ luồng vận hành thông qua các khối chức năng tích hợp chặt chẽ:

Mô hình kiến trúc an ninh mạng Zero Trust cho Chính phủ số

- Khối Chủ thể (tác nhân yêu cầu truy cập): Bao gồm người dùng (cán bộ, công chức, người dân) và thiết bị đầu cuối (máy tính cơ quan, thiết bị di động cá nhân, IoT). Áp dụng nguyên tắc: Không mặc định tin cậy bất kỳ tác nhân nào, dù thiết bị đó đang kết nối từ bên trong mạng nội bộ của cơ quan hay từ Internet bên ngoài.

- Khối Đánh giá và Quyết định:

+ Động cơ Chính sách (Policy Engine - PE): Nơi đối chiếu, áp dụng các quy chế, quy định bảo mật pháp lý của cơ quan nhà nước.

+ AI Engine: Liên tục thu thập dữ liệu ngữ cảnh động (vị trí địa lý, thời gian đăng nhập, tình trạng an toàn của thiết bị, lịch sử hành vi truy cập). AI thực hiện đánh giá điểm số rủi ro liên tục (Continuous Risk Scoring). Nếu phát hiện sai lệch (ví dụ: một cán bộ vừa đăng nhập tại Hà Nội đột ngột đăng nhập từ nước ngoài sau 10 phút, hoặc truy cập dữ liệu nhạy cảm ngoài giờ làm việc), AI sẽ tính toán điểm rủi ro vượt ngưỡng an toàn.

+ Điểm Quyết định Chính sách (Policy Decision Point - PDP): Tổng hợp dữ liệu từ PE và AI Engine để ngay lập tức đưa ra quyết định "Cấp phép", "Yêu cầu xác thực thêm" hoặc "Từ chối" truy cập.

- Khối Thực thi: Điểm Thực thi Chính sách (Policy Enforcement Point - PEP): Đóng vai trò cổng gác điện tử nghiêm ngặt. PEP trực tiếp chặn đứng hoặc mở luồng dữ liệu cho phép đi qua dựa trên lệnh điều khiển thời gian thực từ PDP, đảm bảo tuân thủ nghiêm ngặt nguyên lý "đặc quyền tối thiểu", chỉ cấp quyền vừa đủ cho đúng công việc cần xử lý.

- Khối Tài nguyên đích: Được bảo vệ trong các vùng mạng Vi phân mảnh (Micro-segmentation) cách ly hoàn toàn, bao gồm: Hạ tầng dịch vụ công, các ứng dụng chuyên ngành và hệ thống Cơ sở dữ liệu quốc gia (Dân cư, y tế, hành chính công).

- Khối Giám sát liên tục: Hệ thống SIEM/SOC hoạt động liên tục, thu thập toàn bộ nhật ký từ tất cả các khối để phân tích và ngay lập tức phản hồi dữ liệu an ninh mới nhất về cho AI Engine để cập nhật mô hình học máy.

Tự động hóa ứng phó sự cố an ninh mạng

Đối với hệ thống hạ tầng Chính phủ số quy mô quốc gia, việc đối phó với các cuộc tấn công mạng phối hợp phức tạp trên quy mô diện rộng luôn đòi hỏi tốc độ xử lý vượt xa khả năng phản ứng vật lý của con người. Sự chậm trễ trong khâu phát hiện và ban hành lệnh ngăn chặn dù chỉ vài phút cũng có thể dẫn đến việc rò rỉ hàng Terabyte dữ liệu quốc gia nhạy cảm hoặc làm tê liệt toàn bộ hệ thống dịch vụ hành chính công. Ứng dụng giải pháp Tự động hóa, điều phối và phản ứng an ninh mạng (SOAR - Security Orchestration, Automation, and Response) tích hợp AI là bước tiến quyết định để giải quyết triệt để bài toán về tốc độ phòng ngự. AI đóng vai trò như trung tâm điều hợp thông minh, liên tục tiếp nhận, phân loại và chuẩn hóa hàng triệu luồng cảnh báo an ninh đổ về từ các hệ thống giám sát khác nhau (như tường lửa, IPS, SIEM), loại bỏ hoàn toàn các cảnh báo giả để xác định chính xác vector và lộ trình tấn công thực sự của tin tặc.

Ngay khi bản chất cuộc tấn công được xác định, AI lập tức kích hoạt các kịch bản phản ứng tự động hóa chuyên biệt được thiết lập sẵn cho từng kịch bản nguy cơ. Hệ thống tự động biên dịch và thực thi các mệnh lệnh bảo mật như viết lại các luật tường lửa, chặn các cổng kết nối đang bị khai thác lỗ hổng, thu hồi tạm thời các token xác thực của tài khoản bị chiếm đoạt, và phân luồng lại lưu lượng truy cập mạng để cô lập vùng bị ảnh hưởng. Khả năng tự động hóa này giúp kéo giảm thời gian trung bình để phát hiện và ngăn chặn sự cố (MTTR - Mean Time to Resolution) từ hàng tuần hoặc hàng ngày theo phương thức thủ công xuống chỉ còn tính bằng giây. Đồng thời, AI thực hiện dựng lại toàn bộ lộ trình tấn công, phân tích kỹ thuật các chiến thuật và quy trình (TTPs) của tin tặc để cung cấp báo cáo chi tiết cho lực lượng ứng cứu sự cố chuyên trách, đồng thời tự động cập nhật hệ thống phòng ngự để ngăn ngừa các cuộc tấn công tương tự trong tương lai.

THÁCH THỨC VÀ ĐỊNH HƯỚNG GIẢI PHÁP CHO VIỆT NAM

Để hiện thực hóa việc ứng dụng AI trong hạ tầng và an ninh số của Chính phủ Việt Nam, cần tập trung giải quyết ba nhóm thách thức cốt lõi thông qua các định hướng hành động sau:

Thứ nhất, hoàn thiện hành lang pháp lý thử nghiệm (AI Sandbox): Khẩn trương xây dựng các quy chế pháp lý cho phép thử nghiệm các giải pháp AI tự động trong quản lý hạ tầng công cộng và bảo mật dữ liệu. Việc thử nghiệm phải bảo đảm tuân thủ Luật Dữ liệu năm 2024, Luật Trí tuệ nhân tạo 2025 và Luật An ninh mạng 2025, xác định rõ trách nhiệm pháp lý cuối cùng của người ra quyết định.

Thứ hai, chuẩn hóa dữ liệu quốc gia và liên thông hạ tầng: Kiên quyết bài trừ tình trạng cát cứ dữ liệu giữa các bộ, ngành và địa phương. Xây dựng một kiến trúc dữ liệu dùng chung thống nhất trên toàn quốc, đặt trên hạ tầng đám mây an toàn do Nhà nước làm chủ, bảo đảm dữ liệu đầu vào cho các thuật toán AI luôn sạch, chuẩn hóa và bảo mật.

Thứ ba, phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao và mạng lưới chuyên gia: Xây dựng các chương trình đào tạo chuyên sâu về AI trong an ninh mạng tại các đại học nghiên cứu trọng điểm của Việt Nam. Đồng thời, thiết lập các diễn đàn liên kết, thu hút mạng lưới chuyên gia công nghệ người Việt toàn cầu tham gia tư vấn trực tiếp cho các thách thức lớn về an ninh hạ tầng số của Chính phủ.

KẾT LUẬN

Có thể khẳng định, việc ứng dụng AI trong kiến tạo hạ tầng số và bảo đảm an ninh mạng là định hướng chiến lược mang tính tất yếu; là động lực cốt lõi để chuyển đổi trạng thái từ Chính phủ điện tử truyền thống sang Chính phủ số thông minh, linh hoạt. Đặc biệt trong giai đoạn 2026 - 2030, việc làm chủ không gian dữ liệu và hạ tầng điện toán dựa trên nền tảng AI được xác định là phòng tuyến chiến lược nhằm bảo vệ vững chắc an ninh quốc gia. Trên cơ sở triển khai quyết liệt, đồng bộ các nhóm giải pháp về thể chế, công nghệ và nhân lực, Việt Nam hoàn toàn có đầy đủ điều kiện để hiện thực hóa mục tiêu xây dựng một nền Chính phủ số tự cường, an toàn và phát triển bền vững.

Nguồn: TS. Nguyễn Viết Phan , TS. Phạm Sỹ Nguyên