THAM VỌNG “NET ZERO” CỦA NGÀNH CÔNG NGHIỆP DI ĐỘNG

Lượng khí thải từ ngành công nghiệp di động 

Theo GSMA, lượng khí thải hoạt động của ngành công nghiệp di động (Phạm vi 1 và Phạm vi 2) ước tính là 140 triệu tấn (Mt) CO2e vào năm 2022, tương đương với khoảng 0,3% lượng khí thải GHG toàn cầu. Lượng khí thải hoạt động chiếm 1/4 lượng khí thải carbon toàn cầu của ngành. 

Lượng khí thải chuỗi giá trị (Phạm vi 3) ước tính là 420 MtCO2e, hoặc 3/4 tổng lượng khí thải của ngành. Hơn 90% lượng khí thải Phạm vi 3 đến từ : Hàng hóa và dịch vụ đã mua; Hàng hóa vốn; Các hoạt động liên quan đến nhiên liệu và năng lượng; Sử dụng các sản phẩm đã bán và Đầu tư

Đo lường và báo cáo khí thải khí nhà kính (GHG) phát thải của hầu hết các công ty trên toàn cầu được báo cáo theo Giao thức GHG5. Các công ty báo cáo ba loại hoặc 'phạm vi' khí thải:

• Phạm vi 1: khí thải trực tiếp từ các nguồn do công ty sở hữu và kiểm soát, bao gồm quá trình đốt nhiên liệu, xe của công ty và khí thải phát tán. Đối với nhà điều hành di động, điều này có thể bao gồm khí thải từ đội xe của công ty để bảo trì mạng hoặc máy phát điện diesel để vận hành các trạm gốc.
• Phạm vi 2: khí thải gián tiếp từ việc tạo ra điện, hơi nước, hệ thống sưởi ấm và làm mát đã mua do công ty báo cáo tiêu thụ. Đối với nhà điều hành di động, hầu hết khí thải Phạm vi 2 đến từ điện được sử dụng tại các địa điểm trạm gốc mạng, trung tâm dữ liệu và các tòa nhà khác.
• Phạm vi 3: tất cả các khí thải gián tiếp khác mà tổ chức chịu trách nhiệm gián tiếp, từ trên xuống dưới chuỗi giá trị của mình. Ví dụ: khí thải liên quan đến việc mua thiết bị mạng và các thiết bị do nhà cung cấp sản xuất, cũng như khí thải từ các dịch vụ của nhà điều hành di động khi thuê bao và doanh nghiệp sử dụng chúng. Đối với nhà điều hành di động, khí thải Phạm vi 3 là loại phát thải lớn nhất và khó đo lường chính xác nhất.

Khí thải Phạm vi 1 và 2 thường được gọi là "khí thải hoạt động" của công ty vì chúng chủ yếu nằm trong tầm kiểm soát của công ty

Theo dõi tiến trình hướng tới mục tiêu phát thải ròng bằng 0 

Để đạt được các mục tiêu được nêu ra cho lĩnh vực di động (giảm 45% so với năm 2020 vào năm 2030), lượng khí thải của ngành di động - bao gồm Phạm vi 1, 2 và 3 - cần giảm với tốc độ trung bình khoảng 7% mỗi năm đến năm 2030.

Đã có sự tiến bộ tích cực kể từ năm 2019, khi Hội đồng GSMA cam kết đạt được mục tiêu phát thải ròng bằng 0 vào năm 2050.

Lượng khí thải từ hoạt động (phạm vi 1 và 2) trên toàn cầu đã giảm 6% từ năm 2019 đến năm 2022, với mức giảm đáng kể ở hầu hết các khu vực.

Lượng khí thải ở Châu Âu đã giảm một nửa, với một số nhà khai thác đạt được mức giảm sâu hơn, bao gồm Tele2, Telefónica, Telenor, Telia và Vodafone.

Lượng khí thải từ các nhà khai thác ở Trung Quốc tăng 3%, trong khi ở Châu Á Thái Bình Dương tăng 10%.

Khí thải từ các nhà khai thác di động

Mặc dù nhu cầu về dữ liệu và kết nối tăng mạnh, lượng khí thải từ hoạt động của ngành vẫn tương đối ổn định kể từ năm 2019 nhờ những tiến bộ về hiệu quả năng lượng, năng lượng tái tạo và tính tuần hoàn.

Hiệu quả năng lượng

Hiệu quả năng lượng là ưu tiên chiến lược đối với các nhà khai thác mạng di động.

Mặc dù hiệu quả năng lượng của 5G trên một đơn vị dữ liệu được truyền cao hơn, nhưng việc tăng mật độ tháp có nghĩa là dự kiến sẽ có sự gia tăng tiêu thụ điện của mạng di động trong thời gian tới. Sự gia tăng này có thể được giảm thiểu bằng việc loại bỏ các mạng 2G và 3G cũ, kém hiệu quả năng lượng hơn, bằng việc chuyển từ đồng sang cáp quang cho mạng cố định và thông qua việc triển khai các tính năng tiết kiệm năng lượng của 5G như chế độ ngủ được tối ưu hóa bằng AI. Ảo hóa mang lại hiệu quả năng lượng tốt hơn thông qua tổng hợp dung lượng và điện toán đám mây, và cũng có thể được nâng cấp, thiết lập và xác thực từ xa, giảm lượng khí thải từ vận chuyển.

Có nhiều cách khác nhau để đo lường hiệu quả năng lượng của mạng.

Đối với mạng di động, các phương pháp đo lường được định nghĩa trong tiêu chuẩn quốc tế ITU-T L.13317 và tiêu chuẩn Châu Âu ETSI ES-203-228 (V.1.4.1)8.

Chỉ số được các nhà khai thác báo cáo phổ biến nhất là cường độ năng lượng của truyền dữ liệu (tức là mức sử dụng năng lượng trên một đơn vị dữ liệu).

Năng lượng tái tạo

Năng lượng tái tạo chiếm gần 1/3 lượng giảm phát thải trong hoạt động từ năm 2021 đến năm 2022.

Năng lượng tái tạo đã đóng vai trò chính trong việc giảm phát thải của các nhà khai thác di động.

Các nhà khai thác (chiếm 55% kết nối di động) đã mua tổng cộng 50 TWh điện tái tạo vào năm 2022 – tương đương với nhu cầu điện hàng năm của Qatar hoặc Singapore. Trong số đó, tỷ lệ sử dụng điện từ năng lượng tái tạo đã mua đã tăng từ 14% vào năm 2019 lên 33% vào năm 2022.

Các nhà khai thác cũng đã tạo ra hơn 700 GWh từ các nguồn năng lượng tái tạo tại chỗ, giúp thay thế việc tạo ra và phát thải từ các máy phát điện diesel. 700 GWh điện được tạo ra từ các máy phát điện diesel sẽ thải ra khoảng 900 ktCO2e, ngoài các chất gây ô nhiễm không khí có hại bao gồm các hạt vật chất và lưu huỳnh đioxit.

Năng lượng mặt trời và pin tại chỗ là giải pháp quan trọng để tăng cường an ninh năng lượng và tính bền vững cho các nhà khai thác ở các nước đang phát triển, đặc biệt là ở Châu Phi cận Sahara, nơi các nhà khai thác phải đối mặt với những thách thức lớn trong việc tiếp cận nguồn điện sạch và đáng tin cậy.

Những mục tiêu mới về tính tuần hoàn cho điện thoại di động 
GSMA ước tính có hơn 5 tỷ điện thoại di động đang nằm im lìm trên khắp thế giới. Những chiếc điện thoại này có thể chứa hơn 50.000 tấn đồng, 500 tấn bạc và 100 tấn vàng. Ngoài ra, chúng còn chứa đủ coban cho 10 triệu pin xe điện.

Để giúp tránh lãng phí những nguồn tài nguyên quý giá này, vào tháng 6 năm 2023, GSMA đã công bố rằng các nhà khai thác hàng đầu đã cam kết hai mục tiêu mới để giảm tác động môi trường của điện thoại di động bằng cách tăng cường tính tuần hoàn của chúng thông qua tái sử dụng, sửa chữa và tái chế:

• Đến năm 2030, số lượng thiết bị di động đã qua sử dụng được thu thập thông qua các chương trình thu hồi của nhà khai thác phải đạt ít nhất 20% số lượng thiết bị di động mới được phân phối trực tiếp cho khách hàng.
• Đến năm 2030, 100% thiết bị di động đã qua sử dụng được thu thập thông qua các chương trình thu hồi của nhà khai thác sẽ được sửa chữa, tái sử dụng hoặc chuyển đến các tổ chức tái chế được kiểm soát.

Tăng cường khả năng chống chịu với biến đổi khí hậu

Các công nghệ và dịch vụ kỹ thuật số có thể giúp giảm lượng khí thải từ tất cả các lĩnh vực và làm cho hệ thống và cơ sở hạ tầng có khả năng chống chịu với biến đổi khí hậu tốt hơn.

60% nhà khai thác tính theo kết nối và doanh thu đã bắt đầu hoặc đang lên kế hoạch phân tích rủi ro và cơ hội do biến đổi khí hậu

Hệ thống cảnh báo sớm cứu sống nhiều người, và chỉ cần 24 giờ thông báo trước về một sự kiện nguy hiểm sắp xảy ra có thể giảm 30% thiệt hại sau đó. Năm 2022, Tổng thư ký Liên Hợp Quốc đã công bố một tham vọng là tất cả mọi người trên thế giới đều được bảo vệ bởi một hệ thống cảnh báo sớm vào năm 2027.

AI và IoT có thể cải thiện khả năng của chúng ta trong việc dự đoán thảm họa và cung cấp cảnh báo sớm cho người dân.

Báo cáo Hiệu ứng Hỗ trợ của GSMA đã chỉ ra cách các công nghệ thông minh và kết nối có thể giúp giảm lượng khí thải trên toàn nền kinh tế. Ví dụ, các dịch vụ làm việc từ xa và hội nghị truyền hình có thể giúp giảm lượng khí thải bằng cách thay thế cho việc di chuyển thực tế. Trong lĩnh vực giao thông vận tải, di chuyển thông minh và kết nối có thể cải thiện hiệu quả của hệ thống giao thông, đồng thời chuyển người và hàng hóa sang các phương thức vận tải có lượng carbon thấp hơn...

Kết nối là chìa khóa để tạo điều kiện cho hành động khí hậu

Khuyến nghị để đẩy nhanh tiến độ đạt mục tiêu phát thải ròng bằng 0

Đối với các nhà khai thác di động:

• Đánh giá và công khai lượng khí thải carbon, rủi ro và cơ hội liên quan đến khí hậu
• Đặt mục tiêu phát thải ròng bằng 0 và dựa trên cơ sở khoa học
• Tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng của mạng lưới bằng cách áp dụng phần cứng tiết kiệm năng lượng và các phương pháp tốt nhất, đồng thời loại bỏ các mạng lưới cũ.
• Mua và sử dụng năng lượng tái tạo.
• Giảm sử dụng nhiên liệu hóa thạch trong đội xe và máy phát điện diesel.
• Phát triển các sáng kiến kinh tế tuần hoàn cho thiết bị mạng, điện thoại di động và thiết bị tại nhà của khách hàng.
• Tương tác với các nhà cung cấp về hành động vì khí hậu và tích hợp các yêu cầu về khí hậu vào quá trình mua sắm.

Biometria hành vi là công nghệ xác thực danh tính người dùng dựa trên cách họ tương tác với thiết bị số (như điện thoại, máy tính):

• Nhịp độ gõ bàn phím (keystroke dynamics)
• Cách di chuột hoặc chạm màn hình
• Tốc độ cuộc gọi, cách nghiên thiết bị
• Nhịp nhàn, thói quen di chuyển

Hệ thống AI sẽ phân tích những hành vi này theo thời gian thực, so sánh với hồ sơ hành vi trước đó để xác minh danh tính mà không cần đến thao tác bổ sung.

Các công nghệ xác thực sinh trắc học hành vi đang được triển khai rộng rãi, cho phép xác thực người dùng một cách thụ động dựa trên hành vi sử dụng thiết bị, giúp tăng cường bảo mật mà không làm gián đoạn trải nghiệm người dùng. Nhờ đó có thể phát hiện sớm các hành vi bất thường và ngăn chặn. Nguồn: Juniperresearch, Mckinsey

Lợi ích ứng dụng trong tài chính - ngân hàng

• Tăng cường bảo mật: Giảm thiểu nguy cơ gian lận do thông tin bị rò rỉ.
• Trải nghiệm mượt mà: Xác thực trong nền nhanh chóng, không cần OTP.
• Phát hiện giao dịch bất thường: Dựa trên sự thay đổi hành vi dùng thiết bị.
• Chính xác cao: Được huấn luyện AI dựa trên dữ liệu cá nhân hóa

Cách hoạt động và vận hành

Các hệ thống biometria hành vi hoạt động dựa trên mô hình học máy (machine learning) và xử lý dữ liệu lớn. Trong quá trình sử dụng thiết bị, hệ thống tự động thu thập các đặc trưng hành vi và tạo ra "hồ sơ hành vi" riêng biệt cho mỗi người dùng. Khi có hoạt động trên tài khoản (giao dịch, đăng nhập...), hệ thống sẽ so sánh với hồ sơ này. Nếu hành vi không khớp, có thể yêu cầu xác thực bổ sung hoặc tạm thời đình chỉ hoạt động.

Thách thức và triển vọng

• Vấn đề quyền riêng tư: Cần được giám sát nghiêm ngặt vì liên quan dữ liệu nhạy cảm.
• Đồng bộ thiết bị: Các thiết bị cổ lỗi, hoặc truy cập không đủ dữ liệu hành vi sẽ gây sai sót.
• Tuy nhiên, trong bối cảnh gia tăng gian lận và giao dịch số, biometria hành vi được dự báo sẽ là chuẩn mới trong xác thực giao dịch ngân hàng từ 2025 trở đi

CASE STUDY: HSBC

Bài toán:

HSBC đối mặt với sự gia tăng các hành vi gian lận tinh vi trên nền tảng ngân hàng số và mobile banking, đặc biệt là các cuộc tấn công chiếm đoạt tài khoản và giao dịch giả mạo.

Cách giải quyết:

HSBC hợp tác triển khai giải pháp biometria hành vi trên các kênh số. Hệ thống theo dõi hơn 3.000 đặc trưng hành vi như tốc độ gõ phím, cách di chuột, mô hình tương tác và tín hiệu nhận thức (ví dụ: độ do dự, thao tác bất thường).

Dựa trên các đặc điểm này, hệ thống tạo ra một hồ sơ hành vi định danh riêng biệt cho từng khách hàng. Khi một giao dịch diễn ra, nếu hành vi không khớp với hồ sơ đã lưu, hệ thống sẽ lập tức:

• Gắn cờ cảnh báo rủi ro,
• Tạm thời chặn giao dịch,
• Hoặc yêu cầu thực hiện các bước xác thực bổ sung (step-up authentication).

Lợi ích sau khi triển khai: Trong vòng 2 năm sau khi triển khai:

• Giảm hơn 50% số lượng giao dịch gian lận thành công trên các kênh online và mobile banking.
• Rút ngắn thời gian xử lý nghi ngờ giao dịch đáng kể, tự động đánh giá rủi ro hành vi theo thời gian thực.
• Nâng cao trải nghiệm khách hàng vì người dùng không phải liên tục xác thực qua OTP hoặc các bước gây gián đoạn khác và vẫn đảm bảo bảo mật.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) là một kỹ thuật kết hợp giữa truy xuất thông tin (retrieval) và tạo sinh văn bản (generation) trong trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).

RAG hoạt động theo hai bước chính:

01. Truy xuất thông tin (Retrieval):

• Mô hình tìm kiếm và lấy thông tin từ một nguồn dữ liệu bên ngoài (như cơ sở tri thức, tài liệu nội bộ, hoặc web).
• Thường sử dụng phương pháp tìm kiếm hoặc công cụ để lấy dữ liệu liên quan.

02. Tạo sinh văn bản (Generation):

• Mô hình ngôn ngữ (LLM) sử dụng thông tin truy xuất được để tạo câu trả lời có ngữ cảnh, thay vì chỉ dựa vào dữ liệu huấn luyện ban đầu.
• Giúp cải thiện tính chính xác và cập nhật thông tin mới hơn so với mô hình chỉ sinh văn bản từ bộ nhớ nội bộ.

Chính xác

Giảm thiểu sai lệch do dựa trên thông tin có thực.

Update dễ dàng

Cập nhật nguồn dữ liệu truy suất dễ dàng.

Tăng hiệu suất

Trả lời câu hỏi phức tạp tốt hơn

KHÁC BIỆT GIỮA AI TẠO SINH & RAG

AI TẠO SINH (GENERATIVE AI)

Là AI có khả năng tạo nội dung mới dựa trên dữ liệu huấn luyện của nó, chẳng hạn như ChatGPT, DALL·E, Stable Diffusion.

• Cách hoạt động: Tạo nội dung từ dữ liệu huấn luyện
• Khả năng cập nhật: Không tự cập nhật, cần huấn luyện lại mô hình
• Độ chính xác: Có thể tạo nội dung sai (hallucination).
• Ứng dụng: Sáng tạo nội dung, hình ảnh, âm nhạc.

RETRIEVAL-AUGMENTED GENERATION (RAG)

• Cách hoạt động: Truy xuất thông tin từ nguồn bên ngoài rồi tạo nội dung.
• Khả năng cập nhật: Cập nhật thông tin dễ dàng từ nguồn dữ liệu mới.
• Độ chính xác: Giảm thiểu lỗi nhờ sử dụng thông tin thực tế.
• Ứng dụng: Hỏi đáp chuyên sâu, chatbot doanh nghiệp, tài liệu nội bộ.

RAG TRONG NGÀNH TÀI CHÍNH 

Tại sao ngành Tài chính cần ứng dụng RAG?

Đảm bảo thông tin chính xác, cập nhật liên tục:

• Ngành tài chính yêu cầu dữ liệu mới và chính xác, trong khi AI truyền thống có thể lỗi thời.
• RAG giúp truy xuất thông tin từ các nguồn tin cậy, cập nhật lãi suất, quy định và xu hướng thị trường theo thời gian thực.

Phát hiện gian lận & quản lý rủi ro:

• Hỗ trợ quét dữ liệu giao dịch lớn để phát hiện dấu hiệu gian lận, rửa tiền.
• Cung cấp cảnh báo thông minh giúp kiểm soát rủi ro hiệu quả hơn.

Tuân thủ quy định pháp lý:

• RAG giúp ngân hàng cập nhật chính sách mới từ cơ quan quản lý và tạo báo cáo tuân thủ tự động.

Cải thiện dịch vụ khách hàng:

• Hỗ trợ chatbot AI tư vấn tài chính cá nhân hóa, đưa ra gói tiết kiệm, vay vốn tối ưu theo nhu cầu khách hàng.

XU HƯỚNG ĐIỆN TOÁN KHÔNG GIAN

Điện toán không gian tạo ra một môi trường tương tác, nơi người dùng có thể tương tác với các vật thể kỹ thuật số trong không gian ba chiều, giống như cách chúng ta tương tác với thế giới thực. 

1,7 NGHÌN TỶ USD (Đến năm 2033)

Theo Gartner, đến năm 2033, thị trường điện toán không gian sẽ đạt 1,7 nghìn tỷ USD, tăng mạnh so với 110 tỷ USD vào năm 2023.

Các công nghệ hỗ trợ Điện toán không gian:

01. Thực tế tăng cường (AR): căn chỉnh và sắp xếp nội dung ảo với các vật thể vật lý để tạo ra trải nghiệm tương tác liền mạch.

02. Thực tế hỗn hợp (MR): bao gồm một nhóm công nghệ cơ bản, gồm một loạt các màn hình nhập vai và hệ thống tương tác.

03. Metaverse: kết nối các không gian kỹ thuật số, nơi người dùng có thể tương tác, giao tiếp và sáng tạo. Đảm bảo định vị chính xác người dùng và đồng bộ hóa hành động của họ

04. Các công nghệ nhúng, bao gồm theo dõi mắt; nhận dạng giọng nói; bộ điều khiển cầm tay và cảm biến chuyển động

05. Công nghệ 5G và 6G: cung cấp tốc độ và băng thông cần thiết cho tương tác thời gian thực

ỨNG DỤNG CỦA ĐIỆN TOÁN KHÔNG GIAN TRONG LĨNH VỰC CHĂM SÓC SỨC KHỎE

• Hỗ trợ phẫu thuật: Các bác sĩ có thể sử dụng hình ảnh 3D ảo để lập kế hoạch phẫu thuật và thực hiện các ca phẫu thuật phức tạp với độ chính xác cao.
• Phục hồi chức năng: Bệnh nhân có thể tham gia vào các bài tập phục hồi chức năng trong môi trường ảo.
• Chăm sóc bệnh nhân từ xa: Các bác sĩ có thể thăm khám và theo dõi sức khỏe của bệnh nhân từ xa thông qua các thiết bị Điện toán không gian.

Một ứng dụng hấp dẫn là khái niệm về một bệnh viện ảo. Hãy hình dung một không gian ảo tương tác đầy đủ, nơi bệnh nhân có thể tham vấn với bác sĩ thông qua ảnh đại diện, khám phá các lựa chọn điều trị và tìm hiểu về tình trạng của họ thông qua các mô phỏng nhập vai. Ví dụ, một phòng khám thần kinh ảo có thể cho phép bệnh nhân hiểu được ảnh hưởng của các rối loạn thần kinh thông qua các trải nghiệm mô phỏng, tăng cường sự hiểu biết và tương tác của họ với kế hoạch điều trị.

XU HƯỚNG DISINFORMATION SECURITY

Lĩnh vực bảo mật thế hệ mới trong an ninh mạng

Thông tin sai lệch đang trở thành một vấn đề nghiêm trọng trong thời đại kỹ thuật số. Với khả năng của AI và học máy (ML) trong việc tạo nội dung giả như deepfake hay giả mạo các tổ chức đánh cắp thông tin, tấn công mạng để chống phá chính trị hoặc các hành vi thao túng tâm lý để trục lợi, việc bảo mật và kiểm soát thông tin là yếu tố quan trọng để ngăn chặn các tác động tiêu cực đến xã hội, chính trị và kinh tế.

Chính vì thế, bảo mật thông tin sai lệch (Disinformation Security)  trở thành một lĩnh vực đóng vai trò rất quan trọng nhằm ngăn chặn sự lan truyền của thông tin giả và bảo vệ lòng tin trong kỷ nguyên số, cũng như bảo vệ uy tín và danh tiếng của thương hiệu.

Theo dự đoán của Gartner, đến năm 2028, sẽ có tới 50% doanh nghiệp áp dụng các sản phẩm, dịch vụ hoặc tính năng đặc biệt để giải quyết các vấn đề liên quan đến việc phòng chống tin giả, trong khi tỷ lệ này chỉ đạt dưới 5% trong năm 2024. Nguồn: Gartner

DISINFORMATION SECURITY LÀ GÌ?

01. Thông tin sai lệch khác với tấn công mạng

Nếu như các cuộc tấn công mạng nhắm vào cơ sở hạ tầng máy tính — mang tính kỹ thuật số, thì các chiến dịch thông tin sai lệch nhắm vào thành kiến, điểm yếu tâm lý, kỹ năng tư duy phản biện và thông tin cần bảo mật của chúng ta để thực hiện một số mục đích, bao gồm:

• Đánh cắp thông tin bảo mật quan trọng: bao gồm thông tin tài chính, thông tin đăng nhập và thông tin nhận dạng cá nhân (PII).
• Ảnh hưởng và thay đổi hành vi của cá nhân liên quan đến suy nghĩ, ý kiến ​​và niềm tin.
• Kích động các cá nhân, nhóm, cộng đồng, chính phủ và xã hội phá vỡ sự hòa hợp của họ và nhắm vào những kẻ thù mà họ cho là có thể gây ra.
• Mạo danh cá nhân và tổ chức để bôi nhọ, làm tổn hại danh tiếng và gây ra các vấn đề về tài chính, đạo đức hoặc pháp lý.

02. Disinformation Security là gì?

Một danh mục công nghệ mới nổi có tên là Disinformation Security nhằm mục đích chống lại và giảm thiểu các mối đe dọa thông tin sai lệch với 3 mục tiêu:

• Tạo ra các hệ thống đảm bảo thông tin chính xác.
• Xác minh tính xác thực và ngăn chặn giả mạo.
• Theo dõi sự phát tán nội dung có hại.

03. Các lĩnh vực Disinformation Security

Gartner xác định các lĩnh vực phát hiện, phòng ngừa và bảo vệ cốt lõi sau đây để bảo mật thông tin sai lệch.

• Phát hiện Deepfake bao gồm GenAI và công nghệ kỹ thuật số giúp phân biệt nội dung hợp pháp (thực) với nội dung không được xác thực.
• Bảo vệ chống mạo danh: Đánh giá toàn diện hành vi để xác thực các hành động, đảm bảo tính toàn vẹn và nguồn gốc của mọi nội dung.
• Bảo vệ danh tiếng: Ngăn chặn những kẻ xấu nhắm vào một tổ chức bằng cách theo dõi hoạt động, ảnh hưởng và cơ sở hạ tầng của chúng.

GIẢI PHÁP CHO DISINFORMATION SECURITY

01. Công nghệ

Không có bộ công nghệ nào có thể tự mình ngăn chặn hoặc giảm thiểu mọi chiến dịch thông tin sai lệch. Các công nghệ và dịch vụ hiện tại có thể xác định và chống lại thông tin sai lệch bao gồm:

• Bảo vệ bot: Các kỹ thuật giảm thiểu rủi ro và quản lý để xác định, ngăn ngừa và chặn các cuộc tấn công của bot, chẳng hạn như tấn công trung gian, lừa đảo và chiếm đoạt tài khoản.
• Giải pháp phát hiện Deepfake: Phát hiện sự sửa đổi và thay đổi hình ảnh, video và âm thanh bằng cách sử dụng các công cụ phân tích giải thuật; phân tích chuỗi khối; đóng dấu kỹ thuật số; v.v.
• Sự kiểm tra thực tế của người thật: Xác định, trích xuất và đánh giá tính đúng đắn của các thông tin được trình bày trong nội dung văn bản.
• Xác minh danh tính: Bảo vệ chống lại việc mạo danh danh tính bằng deepfake, phương tiện tổng hợp và các nỗ lực khác nhằm vượt qua hệ thống quản lý danh tính và truy cập (IAM).
• Phát hiện lừa đảo: Xác định và phát hiện các cuộc tấn công lừa đảo tinh vi trong email và các phương tiện khác.

02. Con người & quy trình

Một phương pháp tiếp cận dựa trên công nghệ và hệ thống có thể giúp ngăn chặn các cuộc tấn công thông tin sai lệch, đặc biệt là khi kết hợp với Gen AI, các kỹ thuật, phương pháp phát hiện và ứng phó khác.

Tuy nhiên, công nghệ thôi là không đủ để đảm bảo an ninh thông tin sai lệch. Cách tiếp cận tối ưu nên kết hợp với các phản ứng của tổ chức và cá nhân đối với các cuộc tấn công thông tin sai lệch, bao gồm:

• Đào tạo nhận thức về thông tin sai lệch
  • Giáo dục người dùng cách phát hiện, tránh và ứng phó với các chiến dịch thông tin sai lệch. CISA ước tính rằng 90% các cuộc tấn công mạng thành công bắt đầu bằng email lừa đảo.
  • Nâng cao nhận thức về thông tin sai lệch — đặc biệt là trong nhóm dân số dễ bị tổn thương nhất (người già, phụ nữ nội trợ, trẻ em,...).
• Kết hợp bảo vệ đa chức năng
  • Sắp xếp công nghệ, con người và quy trình trên toàn tổ chức để giảm thiểu, phát hiện và ứng phó với các cuộc tấn công thông tin sai lệch tiềm ẩn. Quy hoạch các nhóm ứng phó thông tin sai lệch trên toàn tổ chức có thể bao gồm các giám đốc điều hành, an ninh doanh nghiệp, tiếp thị, tài chính, quan hệ công chúng, nguồn nhân lực, cố vấn pháp lý, v.v.

XU HƯỚNG ĐIỆN TOÁN XANH

Green Computing (Điện toán xanh) là xu hướng thiết kế và vận hành các hệ thống máy tính, trung tâm dữ liệu và các hệ thống kỹ thuật số khác sao cho mức tiêu thụ điện năng và lượng khí thải Carbon đạt mức tối thiểu.

Theo Gartner, mối quan tâm hàng đầu của hầu hết các tổ chức Công Nghệ hiện nay là lượng khí thải carbon của họ.

Việc các công nghệ tính toán phức tạp như AI ngày càng phát triển, kèm theo đó là yêu cầu về tính phát triển bền vững đã thúc đẩy các doanh nghiệp trong lĩnh vực Công Nghệ áp dụng các chiến lược, ứng dụng công nghệ giảm thiểu tiêu thụ điện năng của các hệ thống CNTT.

Theo IBM, việc áp dụng chiến lược Điện toán xanh có tiềm năng lớn trong việc tạo ra tác động tích cực tới môi trường. Điện toán xanh giúp giảm thiểu khoảng từ 1,8% đến 3,9% lượng khí thải nhà kính toàn cầu tính riêng trong ngành CNTT. Bên cạnh đó, áp dụng Điện toán xanh giúp giảm thiểu 3% tổng mức thiêu thụ năng lượng hàng năm từ các Data Centers.

GREEN COMPUTING

Use Case

Các use case của Green Computing bao gồm:

• Cắt giảm chi phí vận hành Data Center bằng cách giảm năng lượng tiêu thụ của Server và các hệ thống làm mát
• Phát triển sản phẩm bền vững: phát triển các sản phẩm tiêu thụ ít điện năng, đảm bảo tiêu thụ năng lượng hiệu quả.
• Sử dụng các hệ thống quản lý năng lượng thông minh, giảm thiểu tiêu thụ năng lượng tại các hệ thống mạng văn phòng.

CHIẾN LƯỢC ỨNG DỤNG GREEN COMPUTING

Việc sử dụng các nguồn năng lượng sạch, các phần cứng hiện đại hay các ứng dụng các thuật toán hiệu quả là chưa đủ trong việc giảm thiểu tác động tới môi trường. Việc áp dụng các chiến lược Điện toán xanh có thể giúp nâng cao hiệu quả:

01. Tinh chỉnh việc sử dụng phần cứng hiện có để đạt hiệu quả, tối ưu hóa thuật toán và dashboard dữ liệu, đồng thời tận dụng các nguồn năng lượng xanh thay thế.

02. Thay thế những phần cứng cũ, kém hiệu quả khi mức tiết kiệm carbon từ việc tối ưu hoạt động vượt quá chi phí carbon của việc thay thế.

03. Tái cấu trúc ứng dụng bằng cách thay đổi mã ứng dụng và nền tảng. Ví dụ bao gồm thay thế bộ xử lý đa năng bằng bộ xử lý đồ họa (GPU) hoặc mạch tích hợp (FPGA).

04. Cách mạng hóa ứng dụng bằng cách áp dụng các nền tảng và kiến trúc điện toán mới nổi, chẳng hạn như hệ thống neuromorphic hoặc hệ thống quang học.

CASE STUDY: GOOGLE VÀ ỨNG DỤNG CHIẾN LƯỢC GREEN COMPUTING VỚI DATA CENTER

Google là một trong những công ty tiên phong trong việc ứng dụng điện toán xanh vào các trung tâm dữ liệu của mình. Họ đã thực hiện nhiều biện pháp để giảm thiểu tác động môi trường, bao gồm:

• Sử dụng năng lượng tái tạo: Google sử dụng 100% năng lượng tái tạo cho các Data Center, đầu tư vào các dự án điện năng lượng mặt trời và gió trên toàn thế giới.
• Tối ưu hóa thiết kế Data Center: Google đã phát triển các Data Center có thiết kế cho phép tiêu thụ năng lượng một cách tối thiểu. Họ sử dụng các hệ thống làm mát tiên tiến và tối ưu hóa việc sử dụng máy chủ.
• Sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI): Google sử dụng AI để tối ưu hóa việc vận hành các trung tâm dữ liệu của mình. AI giúp dự đoán nhu cầu năng lượng và điều chỉnh hệ thống làm mát để tiết kiệm năng lượng. Bằng việc ứng dụng AI, Google đã giảm được chỉ số PUE (Power Usage Effectiveness) ở mức thấp, qua đó chứng minh được sự hiệu quả trong việc quản lý năng lượng tiêu thụ ở các Data Center.

Những chiến lược trên của Google đã giúp họ giảm thiểu những tác động đáng kể lên môi trường, cụ thể:

• Các Data Center của Google có chỉ số PUE trung bình đạt mức 1.1, so với mức trung bình của các Data Center trên thế giới là 1.67. Chỉ số PUE càng thấp, độ hiệu quả sử dụng năng lượng càng cao. Sự so sánh trên chứng tỏ các Data Center của Google tiêu thụ năng lượng ít hơn 6 lần cho mỗi đơn vị năng lượng thiết bị IT.
• Ứng dụng DeepMind AI trong việc tự động điều chỉnh năng lượng tiêu thụ trong việc làm mát các Data Center giúp Google giảm chi phí năng lượng 40%.