Cisco công bố tích hợp mô hình Claude Mythos của Anthropic vào nền tảng AI Defense, bổ sung năng lực kiểm thử bảo mật chuyên sâu cho các ứng dụng và tác nhân AI. Hãng đồng thời nâng cấp Splunk Agent Observability và Cisco IQ nhằm giúp doanh nghiệp kiểm soát rủi ro, giám sát chi phí và tối ưu hiệu quả đầu tư AI khi triển khai trên quy mô lớn.
Cisco vừa công bố loạt cải tiến trong hệ sinh thái bảo mật và quản trị AI, tập trung giải quyết những thách thức mới khi doanh nghiệp ngày càng phụ thuộc vào các tác nhân AI trong hoạt động vận hành. Đáng chú ý, việc đưa Claude Mythos vào Cisco AI Defense được kỳ vọng giúp đội ngũ an ninh mạng xây dựng các kịch bản tấn công mô phỏng phức tạp, qua đó phát hiện những điểm yếu trước khi ứng dụng AI được triển khai thực tế.
Bên cạnh đó, các nâng cấp dành cho Splunk Agent Observability và Cisco IQ mở rộng khả năng theo dõi hoạt động, kiểm soát chi phí sử dụng mô hình AI và kết nối dữ liệu lỗ hổng bảo mật với quy trình xử lý sự cố của doanh nghiệp.
Ông Jeetu Patel, Chủ tịch kiêm Giám đốc Sản phẩm Cisco, cho rằng việc mở rộng ứng dụng AI cần đi cùng khả năng bảo mật, quản trị và giám sát liên tục. Theo ông, sự kết hợp giữa công nghệ bảo vệ AI theo thời gian thực và các công cụ đánh giá hiệu quả hoạt động của tác nhân AI sẽ giúp doanh nghiệp kiểm soát rủi ro, đồng thời bảo đảm tài nguyên tính toán được sử dụng mang lại giá trị kinh doanh cụ thể.
Nhu cầu này cũng được phản ánh trong một nghiên cứu toàn cầu do Splunk công bố gần đây. Theo kết quả khảo sát, 81% chuyên gia vận hành CNTT (ITOps) và kỹ thuật cho biết cần tăng cường phối hợp giữa bộ phận an ninh mạng và đội ngũ giám sát hệ thống (Observability), trong bối cảnh tác nhân AI ngày càng được kết nối với nhiều công cụ và nguồn dữ liệu nhạy cảm.
Claude Mythos tăng cường khả năng kiểm thử bảo mật trên Cisco AI Defense
Ra mắt vào tháng 1/2025, Cisco AI Defense được phát triển nhằm hỗ trợ doanh nghiệp nhận diện các lỗ hổng trong mô hình, ứng dụng và tác nhân AI trước khi đưa vào môi trường vận hành. Theo Cisco, nền tảng này đã hỗ trợ hàng trăm khách hàng trong quá trình đánh giá và phát hiện những điểm yếu bảo mật quan trọng.
Với việc tích hợp Claude Mythos, Cisco muốn mở rộng khả năng xây dựng các kịch bản kiểm thử bảo mật có tính thích ứng cao. Mô hình AI của Anthropic hỗ trợ phân tích bối cảnh hệ thống, lập luận về các phương thức tấn công tiềm năng và đề xuất những bước kiểm thử phù hợp với từng môi trường cụ thể.
Thay vì chỉ thực hiện các bài kiểm tra theo kịch bản cố định, giải pháp có thể xây dựng chuỗi tấn công nhiều bước nhằm tìm kiếm những lỗ hổng khó phát hiện trong các hệ thống phức tạp.
Cisco AI Defense cung cấp ba nhóm khả năng chính:
- Mô phỏng tấn công theo bối cảnh: Xây dựng các kịch bản tấn công nhiều giai đoạn, mô phỏng phương thức khai thác thực tế để phát hiện những điểm yếu tiềm ẩn trong ứng dụng và tác nhân AI.
- Kiểm soát quyền truy cập: Claude Mythos chỉ được sử dụng thông qua giao diện có cấu trúc của AI Defense. Người dùng không được truy cập trực tiếp vào mô hình thông qua các câu lệnh mở không giới hạn.
- Ghi nhận và tái lập kết quả: Toàn bộ hoạt động kiểm thử được lưu lại phục vụ kiểm toán. Dữ liệu thu được cũng có thể sử dụng trong những lần đánh giá tiếp theo.
Để hạn chế nguy cơ công nghệ kiểm thử bị sử dụng sai mục đích, Cisco triển khai nhiều lớp kiểm soát đối với quá trình vận hành Claude Mythos.
Cụ thể, hoạt động kiểm thử chỉ được thực hiện trên những hệ thống đã được doanh nghiệp đăng ký, sở hữu và cấp quyền. Mỗi phiên làm việc yêu cầu xác thực người vận hành, đồng thời liên kết bằng mật mã với danh tính của người thực hiện.
Người dùng cũng phải xác định trước mục tiêu và thời gian kiểm thử. Quá trình thực thi có thể được dừng theo yêu cầu, trong khi các cơ chế giám sát của AI Defense được kết hợp với những biện pháp bảo vệ ở cấp độ chương trình.
Ông Michael Moore, phụ trách an ninh mạng tại Anthropic, nhận định việc đưa Claude Mythos vào Cisco AI Defense sẽ giúp doanh nghiệp kiểm tra các tác nhân AI toàn diện hơn, từ khâu xây dựng phương án đánh giá đến xác định những phương thức tấn công có khả năng ảnh hưởng đến từng hệ thống.
Splunk Agent Observability: Kiểm soát chi phí và hiệu quả đầu tư AI
Bên cạnh bảo mật, chi phí vận hành và hiệu quả thực tế của các tác nhân AI đang trở thành vấn đề quan trọng khi doanh nghiệp mở rộng triển khai.
Các mô hình AI tiên tiến có thể đảm nhiệm nhiều tác vụ phức tạp, nhưng cũng tiêu thụ lượng tài nguyên tính toán đáng kể. Do đó, doanh nghiệp cần theo dõi đồng thời mức sử dụng token, chất lượng đầu ra và hiệu suất của từng tác nhân để xác định liệu khoản đầu tư AI có mang lại hiệu quả tương xứng hay không.
Nhằm đáp ứng nhu cầu này, Cisco tiếp tục mở rộng Splunk Agent Observability với ba tính năng đáng chú ý.
Tokenomics: Theo dõi chi phí AI theo từng tác nhân
Tokenomics là giải pháp hỗ trợ doanh nghiệp phân tích và quản trị chi phí sử dụng AI. Công cụ cho phép đối chiếu lượng token tiêu thụ với chất lượng và hiệu quả công việc của từng tác nhân AI.
Giải pháp khai thác dữ liệu từ Amazon Bedrock và Amazon CloudWatch, cung cấp góc nhìn tổng thể về chi phí vận hành cũng như hiệu quả đầu tư AI.
Đây là bước phát triển tiếp theo của tính năng theo dõi và phân bổ chi phí token mà Cisco từng giới thiệu tại sự kiện .conf26. Phạm vi hỗ trợ bao gồm các tác nhân AI và công cụ lập trình như Claude Code, Codex và Cursor.
Tokenomics dự kiến xuất hiện trên AWS Marketplace, giúp doanh nghiệp có thêm công cụ đánh giá chi phí AI trong môi trường vận hành thực tế.
Eval-G1: Đánh giá chất lượng tác nhân AI với chi phí thấp hơn
Một nâng cấp khác là các mô hình đánh giá Eval-G1, được thiết kế để kiểm tra chất lượng và khả năng hoạt động của tác nhân AI.
Splunk Agent Observability có thể chuyển đổi dữ liệu truy vết hoạt động của tác nhân AI cùng phản hồi từ chuyên gia thành các mô hình ngôn ngữ nhỏ (SLM) phục vụ đánh giá.
Theo Cisco, các mô hình Eval-G1 có chi phí vận hành thấp hơn đến 98% so với việc sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn thương mại. Tốc độ phản hồi cũng nhanh hơn khoảng 2,5 lần so với phương pháp đánh giá dựa trên LLM truyền thống.
Nhờ đó, doanh nghiệp có thể kiểm tra chất lượng đầu ra và giám sát hoạt động của tác nhân AI với độ trễ thấp hơn, phù hợp với những môi trường yêu cầu đánh giá liên tục.
Evaluation Tuner: Tinh chỉnh tiêu chuẩn đánh giá
Đi cùng Eval-G1 là công cụ Evaluation Tuner, cho phép doanh nghiệp sử dụng dữ liệu truy vết và phản hồi từ chuyên gia trong từng lĩnh vực (Subject Matter Experts – SME) để tinh chỉnh mô hình đánh giá.
Cách tiếp cận này giúp hệ thống đánh giá bám sát yêu cầu nghiệp vụ, tiêu chuẩn chất lượng và định hướng hoạt động riêng của từng tổ chức. Thay vì áp dụng một bộ tiêu chí chung, doanh nghiệp có thể điều chỉnh cách đánh giá dựa trên dữ liệu thực tế trong quá trình vận hành.
Về thời gian triển khai, Cisco cho biết tính năng kiểm thử bảo mật thích ứng sử dụng Claude Mythos sẽ sớm được cung cấp cho một nhóm doanh nghiệp được lựa chọn. Tokenomics dự kiến có bản dùng thử giới hạn vào tháng 12/2026, trước khi mở rộng phân phối trên AWS Marketplace vào đầu năm 2027.
Các mô hình Eval-G1 và công cụ Evaluation Tuner dự kiến được cung cấp cho người dùng từ tháng 11/2026.
Cisco IQ kết nối dữ liệu lỗ hổng với quy trình ứng phó bảo mật
Ngoài việc kiểm thử và giám sát tác nhân AI, Cisco cũng mở rộng khả năng quản trị hạ tầng CNTT thông qua Cisco IQ.
Nền tảng này giúp doanh nghiệp nhận diện các lỗ hổng quan trọng liên quan đến thiết bị, cấu hình và vòng đời hạ tầng. Khi kết hợp với hệ sinh thái đối tác cùng đội ngũ dịch vụ chuyên nghiệp của Cisco, những thông tin được phát hiện có thể chuyển thành kế hoạch xử lý và hiện đại hóa hệ thống.
Theo Cisco, Cisco IQ hiện phục vụ hơn 17.000 khách hàng và quản lý gần 22 triệu thiết bị.
Trong đợt cập nhật mới, hãng tập trung đưa dữ liệu từ Cisco IQ đến gần hơn với các công cụ bảo mật, hệ thống quản lý dịch vụ CNTT và quy trình tự động hóa. Mục tiêu là giúp doanh nghiệp rút ngắn khoảng thời gian từ khi phát hiện lỗ hổng đến khi triển khai biện pháp khắc phục.
Ba hướng tích hợp chính được Cisco công bố gồm:
- Tích hợp Cisco Data Fabric với Splunk: Dữ liệu về lỗ hổng bảo mật, vòng đời thiết bị và cấu hình hạ tầng từ Cisco IQ được tự động chuyển vào nền tảng Splunk thông qua các API mở. Khi kết hợp với Splunk Enterprise Security, đội ngũ an ninh mạng có thể đối chiếu thông tin về mối đe dọa theo thời gian thực với những điểm yếu đang tồn tại trong hạ tầng.
- Hỗ trợ Model Context Protocol và ServiceNow: Cisco IQ mở rộng khả năng cung cấp thông tin hạ tầng cho các tác nhân AI và nền tảng quản lý dịch vụ CNTT doanh nghiệp. Thông qua tích hợp ServiceNow, những phát hiện về lỗ hổng có thể được chuyển thành hồ sơ sự cố gắn với từng tài sản CNTT, giúp các nhóm phụ trách phối hợp xử lý mà không cần đối chiếu dữ liệu thủ công.
- Hướng dẫn hiện đại hóa hạ tầng: Cisco bổ sung các thông tin liên quan đến lỗ hổng nghiêm trọng, vòng đời thiết bị và mức độ sẵn sàng trước các yêu cầu bảo mật mới. Trong đó có những cảnh báo cá nhân hóa đối với các lỗi đã biết và đánh giá khả năng chuyển đổi sang mật mã an toàn trước máy tính lượng tử (Quantum-Safe).
Những dữ liệu này giúp doanh nghiệp và các đối tác được chứng nhận xác định mức độ ưu tiên, xây dựng phạm vi công việc và lập kế hoạch hiện đại hóa hạ tầng phù hợp.
Bà Liz Centoni, Phó Chủ tịch Điều hành kiêm Giám đốc Trải nghiệm Khách hàng Cisco, cho rằng tốc độ phát triển của AI đang thu hẹp thời gian doanh nghiệp có thể sử dụng để phản ứng trước các mối đe dọa. Việc nhận diện lỗ hổng chỉ thực sự có ý nghĩa khi thông tin đó được chuyển thành hành động khắc phục cụ thể.
Theo bà, việc đưa dữ liệu bảo mật từ Cisco IQ vào Cisco Data Fabric trên nền tảng Splunk giúp chuyên gia có thêm thông tin trực tiếp trong quá trình điều tra, từ đó xác định phương án xử lý phù hợp. Sự phối hợp giữa nền tảng công nghệ, đối tác và đội ngũ Professional Services cũng được kỳ vọng giúp doanh nghiệp chuyển từ cách tiếp cận phát hiện rủi ro sang chủ động giảm thiểu rủi ro.
Với loạt cập nhật lần này, Cisco đang hướng đến một hệ sinh thái quản trị AI toàn diện hơn, trong đó bảo mật, giám sát hiệu suất, kiểm soát chi phí và quản lý hạ tầng được kết nối trong cùng quy trình. Đây là những yếu tố ngày càng quan trọng khi doanh nghiệp chuyển từ thử nghiệm AI sang triển khai các tác nhân tự động trong những hoạt động kinh doanh cốt lõi.