Anthropic cảnh báo: Mô hình AI nhỏ có thể sớm tự nhân bản trên thiết bị IoT

Các mô hình AI nhỏ có thể chỉ còn cách khả năng tự nhân bản trên các thiết bị IoT thương mại vài tháng nữa, mà không cần đến trung tâm dữ liệu. Đây là kết luận từ nghiên cứu của nhóm Frontier Red Team thuộc Anthropic.

Nghiên cứu tập trung vào loại sâu AI (AI worm) có khả năng chạy mô hình trực tiếp trên chính thiết bị mà nó xâm nhập. Loại mã độc này đặc biệt nguy hiểm vì không có điểm trung tâm để vô hiệu hóa, dù tốc độ lây lan có thể chậm.

Minh họa botnet

Thí nghiệm với hộp TV Android giá rẻ

Các nhà nghiên cứu đã mua 15 chiếc hộp TV Android không rõ thương hiệu với giá khoảng 55 USD mỗi chiếc. Một mô hình open-weight 26 tỷ tham số được chia nhỏ chạy trên các thiết bị này đạt tốc độ 0,39 token mỗi giây.

Thay vì tập trung vào khai thác lỗ hổng, nhóm nghiên cứu tìm hiểu liệu mô hình có thể chạy suy luận AI trên phần cứng không quen thuộc hay không. Một mô hình 9 tỷ tham số đã làm được điều này trên 8 trong số 9 loại phần cứng được thử nghiệm.

Sau đó, họ kiểm tra toàn bộ chu trình nhân bản trên một mạng kín gồm 8 thiết bị Android giả lập, với bước xâm nhập được cố tình đơn giản hóa. Trong số các mô hình open-weight được thử, chỉ GLM-5.2 hoàn thành được toàn bộ chu trình, tiếp cận cả 8 thiết bị trong 4 trên 5 lần chạy.

Khoảng cách với thực tế

Anthropic xem kết quả này là giới hạn trên cho khả năng thành công trong thực tế. Tuy nhiên, công ty lưu ý rằng các botnet IoT trong quá khứ như Mirai từng lây lan chỉ đơn giản bằng cách thử thông tin đăng nhập mặc định của nhà sản xuất.

Các mô hình có 30 tỷ tham số trở xuống hiện đã hoàn thành được nhiều bước riêng lẻ nhưng vẫn mắc lỗi khi kết nối chúng lại với nhau. Nếu tiếp tục cải thiện với tốc độ lịch sử, Anthropic dự đoán chúng sẽ đạt trình độ của GLM-5.2 vào cuối năm 2026.

"Các tác nhân nhân bản dựa trên trọng số nhỏ có thể sớm xuất hiện sau đó", công ty nhận định.

Quy mô tiềm năng và giới hạn

Anthropic cũng phân tích một botnet có quy mô tương đương Kimwolf, vốn đã lây nhiễm hơn hai triệu thiết bị. Nếu mỗi 15 hộp TV chạy một bản sao của mô hình 26 tỷ tham số, botnet đó sẽ chứa khoảng 133.000 bản sao. Tổng năng lực tính toán của chúng cùng lắm chỉ tương đương khoảng 40 GPU Nvidia H100, và mỗi lần nhân bản mất hơn một ngày.

Khác với botnet truyền thống được xây dựng cho thiết bị cụ thể, sâu AI có thể tự tìm hiểu phần cứng không quen thuộc. Dù vậy, phía phòng thủ vẫn có một số lợi thế.

Lợi thế của phía phòng thủ

Việc truyền tải mô hình lớn và lưu lượng liên tục giữa các thiết bị vốn không thường xuyên liên lạc sẽ nổi bật trong giám sát của nhà cung cấp dịch vụ internet (ISP). Ngoài ra, việc thúc đẩy các nhà sản xuất chuyển sang thiết lập mặc định an toàn hơn, chẳng hạn như loại bỏ mật khẩu mặc định, cũng sẽ thu hẹp phạm vi mục tiêu.

Theo Anthropic, hiện chưa có tác nhân nhân bản hoàn chỉnh nào ngoài thực tế, nhưng các mô hình đang ngày càng giỏi hơn ở từng bước trong chuỗi và trong việc truyền lại những gì chúng học được cho các bản sao của mình.

Chuyên gia an ninh mạng

Ý nghĩa đối với người dùng Việt Nam

Với người dùng và doanh nghiệp Việt Nam, cảnh báo này đặc biệt đáng lưu tâm khi thị trường thiết bị IoT giá rẻ — từ camera an ninh, hộp TV đến thiết bị nhà thông minh — vẫn tăng trưởng mạnh. Nhiều thiết bị trong số này vẫn giữ nguyên mật khẩu mặc định hoặc không được cập nhật firmware thường xuyên.

Các chuyên gia khuyến nghị người dùng nên thay đổi mật khẩu mặc định ngay khi lắp đặt, cập nhật firmware định kỳ và tách mạng IoT khỏi mạng chứa thiết bị quan trọng. Về phía doanh nghiệp, việc giám sát lưu lượng bất thường giữa các thiết bị IoT có thể giúp phát hiện sớm các dấu hiệu lây nhiễm.

Cuộc đua giữa những kẻ tấn công sử dụng AI và các đội phòng thủ đang ngày càng nóng, và IoT chính là một trong những mặt trận dễ bị tổn thương nhất.