Giám sát (Surveillance): Tất cả những gì bạn muốn biết nhưng ngại hỏi

Chúng ta đều biết mình đang bị theo dõi, nhưng không rõ ai đang làm điều đó, tại sao và bằng cách nào. Trong thời đại AI bùng nổ, hoạt động giám sát ngày càng tinh vi và lan rộng hơn bao giờ hết, xâm phạm quyền riêng tư ở quy mô chưa từng có. Bài viết này sẽ giải mã các hình thức giám sát từ doanh nghiệp, tội phạm đến chính phủ và tác động sâu rộng của AI đến vấn đề này.

Không ai làm gì mà không có lý do. Vì vậy, các tổ chức theo dõi chúng ta vì một mục đích nào đó, và mục đích đó luôn vì lợi ích của họ, không phải của chúng ta. Nhưng họ là ai? Tại sao và bằng cách nào họ làm điều đó, và có bao nhiêu tổ chức tham gia? Vấn đề này không chỉ đơn thuần là sự xâm phạm quyền riêng tư – dữ liệu thu thập được còn là công cụ mạnh mẽ cho việc đánh cắp dữ liệu, nhắm mục tiêu vào các ngành công nghiệp quan trọng và gây rối loạn chính phủ.

Cảnh sát giám sát phòng khi bạn có xu hướng phạm tội. Tội phạm giám sát phòng khi bạn có thứ gì đó chúng có thể lấy. Cơ quan tình báo giám sát phòng khi bạn có bí mật có thể phục vụ lợi ích quốc gia của họ. Còn doanh nghiệp giám sát để xem sản phẩm nào có thể hấp dẫn bạn mua. Tất cả đều ảnh hưởng đến quyền riêng tư, một số có thể ảnh hưởng đến việc làm, tài khoản ngân hàng, tự do, và lợi ích quốc gia của bạn. Trong mọi trường hợp, những kẻ thực hiện đều cho rằng họ có lý do chính đáng, và mọi hình thức giám sát hiện đang được khuếch đại bởi AI. Vũ khí phòng thủ duy nhất của chúng ta là các quy định pháp luật và sự nhận thức của chính mình.

Giám sát bởi các công ty hợp pháp

Các công ty giám sát chúng ta vì hai mục đích: nhà cung cấp vì mục đích bán hàng và người sử dụng lao động vì mục đích "kiểm soát" nhân viên.

Hình ảnh giám sát an ninh mạng

Đối với loại thứ nhất, mức độ theo dõi người dùng có thể rất lớn. Năm ngoái, TechCrunch đưa tin về một trình duyệt web thử nghiệm từ Perplexity được hỗ trợ bởi AI, có khả năng "thu thập dữ liệu về mọi thứ người dùng làm bên ngoài ứng dụng của chính nó, để có thể bán quảng cáo cao cấp... CEO Aravind Srinivas tin rằng người dùng trình duyệt của Perplexity sẽ chấp nhận việc theo dõi này vì các quảng cáo sẽ phù hợp với họ hơn."

Trình duyệt Comet được ra mắt vào tháng 7 năm 2025. David Ruiz, cố vấn cấp cao về quyền riêng tư tại Malwarebytes, chia sẻ: "Khi tôi nói chuyện với nhà mật mã học Bruce Schneier vài năm trước, ông ấy đã cảnh báo về khả năng của AI trong việc lục soát các cuộc trò chuyện thực tế để tìm thứ được coi là giá trị – dù cho mục đích thực thi pháp luật hay chỉ để bán sản phẩm. Riêng tôi, tôi lo lắng về các ứng dụng sức khỏe tâm thần và chatbot hỗ trợ cảm xúc được hỗ trợ bởi AI, vốn dường như yêu cầu người dùng phải tiết lộ thông tin nhạy cảm để hoạt động."

Tại Anh, tờ Sun gần đây đưa tin một chuỗi siêu thị lớn có kế hoạch triển khai camera nhận dạng khuôn mặt tại 150 cửa hàng nữa trước Giáng sinh. Rebecca Moody, trưởng phòng nghiên cứu dữ liệu tại Comparitech, nhận xét: "Từ quan điểm về quyền riêng tư, việc triển khai công nghệ nhận dạng khuôn mặt trong siêu thị là một mối lo ngại lớn. Đặt người dân dưới sự giám sát trong khi họ mua sắm hàng ngày có tác động đáng lo ngại đến quyền tự do và quyền riêng tư của chúng ta. Cũng có rủi ro về sự vượt quá phạm vi ban đầu (mission creep). Nhận dạng khuôn mặt có thể được giới thiệu như một công cụ chống trộm cắp, nhưng một khi đã được lắp đặt, ai có thể đảm bảo nó sẽ không được dùng để theo dõi thói quen mua sắm của khách hàng?"

Đừng quên rằng mỗi lần bạn buộc phải đăng nhập để truy cập một trang web, chủ sở hữu biết bạn là ai, khi nào bạn quan tâm và cách liên hệ với bạn. Nếu quá trình đăng nhập gửi mã kích hoạt qua email, điều đó cũng xác nhận bạn đã không dùng địa chỉ email giả.

Cookie là một công cụ khác mà các nhà cung cấp dùng để nhắm mục tiêu sản phẩm cụ thể đến khách hàng. Cookie "vẽ chân dung" chúng ta bằng cách theo dõi các trang web chúng ta truy cập, từ đó xác định sở thích. Nếu chúng ta xem một sản phẩm cụ thể nhưng không mua, chúng ta có thể nhận được nhiều quảng cáo hơn cho chính sản phẩm đó ở những nơi khác, nhờ cookie trên hệ thống. Một trang web duy nhất có thể thử đặt 50 hoặc nhiều hơn các cookie này lên hệ thống của chúng ta.

Người dùng thường được yêu cầu theo quy định có quyền từ chối các cookie "không cần thiết". Rất ít trong số đó thực sự cần thiết, nhưng ai là người quyết định thứ gì có thể được gọi là "cần thiết"? Một trang web có thể đưa ra lựa chọn có vẻ như từ chối cookie nhưng đồng thời làm cho quá trình trở nên phức tạp, tốn thời gian và khó hiểu. Một số trang đưa ra lựa chọn "chấp nhận cookie hoặc trả phí để xem". Trong nhiều trường hợp, chúng ta chỉ đơn giản bỏ cuộc vì áp lực thời gian và chấp nhận cookie.

Người dùng cũng có thể bị chính công ty của họ theo dõi. Người sử dụng lao động thường xuyên theo dõi tâm trạng của nhân viên, thường thông qua hệ thống nhận dạng khuôn mặt. Tại EU, điều này bị cấm ở nơi công cộng và cho mục đích nhận diện cảm xúc tại nơi làm việc. Tại Mỹ, không có luật liên bang cấm nhận dạng khuôn mặt hoặc theo dõi tâm trạng, nhưng có một mớ hỗn độn các hạn chế của từng tiểu bang và thành phố.

Theo dõi email cũng phổ biến. Ở EU, việc này bị kiểm soát chặt chẽ. Ở Mỹ, việc này dễ dàng hơn và phổ biến hơn vì không có "quyền riêng tư" tuyệt đối trong quan hệ lao động. Đạo luật ECPA cấm việc đánh chặn liên lạc điện tử trái phép, nhưng có hai ngoại lệ lớn: ngoại lệ về mục đích kinh doanh rộng rãi và ngoại lệ về sự đồng ý.

"Nơi làm việc có thể trở thành chiến trường quan trọng nhất", Ensar Seker, CISO tại SOCRadar, cảnh báo. "Nhiều tổ chức đã theo dõi thời gian đăng nhập, truy cập thẻ, hoạt động điểm cuối, nền tảng cộng tác và các chỉ số năng suất. AI giờ đây bổ sung phân tích hành vi, phân tích cảm xúc, chấm điểm tham gia cuộc họp, phân tích gõ phím, giám sát webcam và các mô hình dự đoán để xác định tình trạng kiệt sức, mối đe dọa nội bộ hoặc nhân viên có khả năng nghỉ việc. Một số công cụ này cải thiện bảo mật và hiệu quả hoạt động. Một số khác vượt qua ranh giới thành giám sát xâm nhập khi cố suy đoán cảm xúc, động cơ hoặc độ tin cậy từ dữ liệu không hoàn hảo."

"Ở nơi làm việc, sự đồng ý là một sự bảo vệ yếu ớt. Nhân viên về mặt kỹ thuật có thể từ chối bị theo dõi, nhưng trên thực tế, việc từ chối có thể đồng nghĩa với mất việc hoặc không bao giờ được tuyển dụng. Đó là thủ tục giấy tờ dưới áp lực, không phải sự lựa chọn thực sự", Stanislav Kazanov, Giám đốc GRC, an ninh mạng & bền vững tại Innowise, nhận định. "Tôi nghĩ cách tiếp cận mạnh mẽ hơn là trách nhiệm giải trình đối với quyết định, không chỉ là việc thu thập dữ liệu. Nếu một công ty sa thải, giáng chức, cắt lương hoặc gắn nhãn ai đó là rủi ro dựa trên đánh giá tự động, công ty phải chứng minh hệ thống đó chính xác, công bằng, được kiểm tra và giải thích được."

Stanislav Kazanov - Innowise

Giám sát bởi tội phạm

Tội phạm mạng cũng sử dụng một hình thức giám sát để tìm và nhắm mục tiêu nạn nhân. Công cụ ban đầu chính là infostealer (phần mềm đánh cắp thông tin). Chúng âm thầm xâm nhập hệ thống, thu thập, đóng gói (thành stealer log) và đánh cắp mọi dữ liệu có liên quan. Các tệp nhật ký đánh cắp này sau đó được các nhà môi giới truy cập ban đầu (initial access brokers) mua và bán lại cho các băng đảng tội phạm.

Ban đầu và chủ yếu là công cụ thu thập mật khẩu, infostealer đã tiến hóa thành "máy hút bụi" bối cảnh hoạt động hoàn chỉnh. Infostealer hiện đại hoạt động trong thời gian ngắn hơn nhưng có khả năng đánh cắp (đặc biệt qua session cookie) để quay lại bất cứ lúc nào và lấy thêm thông tin. Chúng có thể đánh cắp thông tin đăng nhập, tài khoản SSO và cloud, ví điện tử, tin nhắn, thực hiện chiếm quyền clipboard, ghi log phím và chụp màn hình. Mặc dù có thể gọi đây là trộm cắp, nhưng hiệu quả mang lại giống hệt như giám sát – giám sát bởi phần mềm độc hại vì lợi ích của tội phạm.

Giám sát bởi cơ quan thực thi pháp luật

"An toàn công cộng là lời biện minh thông thường, và công bằng mà nói, giám sát có thể giúp ích trong các cuộc điều tra nghiêm trọng", Kazanov nhận xét. "Câu hỏi là mức độ nhắm mục tiêu, chính xác, cần thiết và trách nhiệm giải trình của việc giám sát đó thực sự là gì."

Một lĩnh vực gây tranh cãi lớn ở Mỹ là việc sử dụng camera Flock. Mục đích ban đầu là hỗ trợ cảnh sát tìm và theo dõi xe bị đánh cắp qua biển số. Nhưng giống như "sự trôi dạt cấu hình" trong hệ thống, dữ liệu thu thập cũng "trôi dạt" trong cách sử dụng. "Quá trình thu thập dữ liệu thường bắt đầu hợp pháp và hữu ích, sau đó trôi dạt khỏi tầm kiểm soát về quy mô, chi tiết, thời gian lưu trữ và nguy hiểm nhất là việc sử dụng vượt ra ngoài mục đích đã nêu ban đầu", Alex Polyakov, CTO và đồng sáng lập tại Adversa AI, nhận xét.

Dữ liệu Flock thu thập là "dấu vân tay" hoàn chỉnh của xe, bao gồm cả tài xế và hành khách. Dữ liệu này được chia sẻ với cơ quan cảnh sát và cả hiệp hội chủ nhà (HOA). Tháng 9/2025, ACLU Oregon báo cáo: "Những camera nhỏ bé này có thể khiến cảnh sát có thể nhìn bằng con mắt không chớp 24/7 trên mọi góc phố, mọi bãi đậu xe, mọi khu phố. Dữ liệu từ camera Flock có thể tiết lộ những chi tiết rất riêng tư về cuộc sống của một người, bao gồm họ tham dự cuộc họp nào, ghé thăm phòng khám bác sĩ và tổ chức tôn giáo nào, họ kết giao với ai, thậm chí họ ngủ ở đâu."

Matt Polak, nhà sáng lập và CEO tại VanishID, nói thêm: "Cơ quan thực thi pháp luật và ít lộ diện hơn là cộng đồng tình báo (IC) mua dữ liệu này và kết hợp với hồ sơ chính phủ bằng các nền tảng như Palantir để tạo ra những hiểu biết mà không dữ liệu nào có thể tạo ra đơn lẻ. Văn phòng Giám đốc Tình báo Quốc gia (ODNI) trong báo cáo năm 2023 đã thừa nhận IC mua thông tin thương mại ở quy mô lớn, chính xác vì việc mua tránh được sự giám sát mà việc thu thập sẽ gây ra."

"Tình trạng thực thi pháp luật ở khắp đất nước đã tìm ra cách để vượt qua quyền của Tu chính án thứ 4 của người Mỹ bằng cách mua dữ liệu chứ không yêu cầu qua lệnh khám xét", Ruiz nói tiếp.

Với cơ quan thực thi pháp luật, việc sử dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt và cảnh sát dự đoán (predictive policing) đang phá vỡ các giới hạn. "Lý do 'an toàn công cộng' không hạn chế công cụ, nó chỉ cấp phép cho bất cứ điều gì công cụ làm tiếp theo", Daniel Moore, giám đốc cấp cao về chiến lược CIAM tại FusionAuth, tóm tắt. "Học thuyết bên thứ ba (third-party doctrine) đã cho phép logic này chạy trong nhiều thập kỷ. Hệ thống chạy ở quy mô lớn một khi được triển khai, vòng phản hồi tự củng cố chính nó (nhiều chính sách hơn tạo ra dữ liệu bắt giữ nhiều hơn, từ đó 'biện minh' cho nhiều chính sách hơn), và không có đường kiểm toán để kiểm tra xem nó có còn đúng mục đích đã nêu hay không."

Các cơ quan tình báo

Trong khi cơ quan thực thi pháp luật tham gia vào việc thu thập dữ liệu giám sát quy mô lớn vì mục đích quốc gia, các cơ quan tình báo mang lại hương vị quốc tế cho quá trình này. Hãy xem nhóm Five Eyes (gồm cơ quan của Mỹ, Canada, Anh, Australia và New Zealand). Mỗi cơ quan có khả năng tiếp cận dữ liệu sẵn có của các tổ chức thực thi pháp luật quốc gia.

Trọng tâm của Five Eyes là mục đích và thói quen chia sẻ thông tin tình báo với nhau. Ở Mỹ, phạm vi hoạt động ban đầu của NSA là thu thập tình báo "nước ngoài". Nhưng internet khiến việc tách biệt các giao tiếp thuần túy nước ngoài là điều không thể. Điều khoản FISA Mục 702 cuối cùng cho phép NSA thu thập thông tin liên lạc trong biên giới Mỹ, bao gồm cả công dân Mỹ. Điều này tạo ra một "trung tâm" dữ liệu giám sát khác cho FBI khai thác.

Tim Freestone, Giám đốc chiến lược tại Kiteworks, giải thích: "Chương trình Tempora của GCHQ khai thác các dây cáp quang dưới biển mang phần lớn lưu lượng internet của châu Âu, trong khi chương trình PRISM của NSA truy cập dữ liệu trực tiếp từ máy chủ của các nền tảng công nghệ lớn. Thông qua thỏa thuận chia sẻ tình báo Five Eyes, những gì một quốc gia thu thập hợp pháp, cả năm quốc gia đều có."

"Tình báo luôn hoạt động với bí mật đáng kể, nhưng AI mở rộng cả quy mô lẫn tốc độ thu thập thông tin tình báo một cách đáng kể. Tình báo nguồn mở, dữ liệu bị rò rỉ, mạng xã hội, thông tin đăng nhập bị xâm phạm, dữ liệu vị trí, hồ sơ tài chính, nhận dạng khuôn mặt và dữ liệu thương mại mua từ nhà môi giới đều có thể được kết hợp thành hồ sơ kỹ thuật số chi tiết", Seker nói thêm.

AI khuếch đại sức mạnh giám sát

"Giám sát là một phần cần thiết của hành động thực thi pháp luật trong thế giới mà nhiều tội phạm được thực hiện sau màn hình. Tuy nhiên, giám sát hỗ trợ AI nên được xử lý hết sức thận trọng. Các mô hình AI đã cho thấy vô số vấn đề với sự thiên vị đối với các nhóm cụ thể dựa trên chủng tộc, hệ tư tưởng chính trị hoặc tôn giáo. Có quá nhiều cơ hội để một mô hình tạo ra những sai lầm nghiêm trọng ảnh hưởng đến sinh mạng con người", Andrew Chipman, Giám đốc GRC & ISO tại Pro Circular, nhận xét.

Ilia Kolochenko - ImmuniWeb

Ilia Kolochenko, nhà sáng lập ImmuniWeb, tin rằng việc sử dụng AI trong giám sát là "có vấn đề". "Nhiều đơn vị thực thi pháp luật hợp tác với các công ty tư nhân thực hiện các cuộc điều tra xâm nhập trên Internet. Nhiều cơ chế bảo vệ quyền riêng tư yêu cầu cơ quan thực thi pháp luật phải có lệnh – hoặc ít nhất phải thông báo cho nghi phạm về việc theo dõi sau đó – không áp dụng cho các tổ chức phi chính phủ thực hiện công việc này. Mặc dù điều này không nhất thiết là bất hợp pháp, nhưng các chiến thuật như vậy rõ ràng nằm trong vùng xám của sự không chắc chắn về pháp lý và đạo đức. Cuối cùng, họ có được mọi thứ họ cần hoàn toàn tuân thủ pháp luật mà không bao giờ tiết lộ các phương pháp cơ bản được sử dụng để thu thập thông tin tình báo ban đầu."

Seker đồng ý. "Trước đây, các cuộc điều tra bắt đầu từ sự nghi ngờ và sau đó dữ liệu được thu thập. AI cho phép điều ngược lại. Nó thu thập một lượng lớn dữ liệu trước và sau đó để thuật toán xác định ai có vẻ đáng ngờ. Sự thay đổi này làm tăng nguy cơ dương tính giả, sai lệch thuật toán và những cá nhân vô tội trở thành đối tượng điều tra chỉ vì các mô hình thống kê xác định hành vi bất thường. Bản thân công nghệ không phải là vấn đề; sự giám sát, minh bạch và trách nhiệm giải trình quyết định việc sử dụng nó có hợp pháp và có đạo đức hay không."

Tuy nhiên, Mike Silvey, cố vấn go-to-market tại Atsign, nói thêm: "Thực tế đáng sợ của giám sát AI là ảo tưởng về tính khách quan toán học. Khi một thuật toán gắn cờ sai một công dân hoặc nhân viên dựa trên dữ liệu huấn luyện thiên vị, 'suy luận sai' đó trở thành sự thật không thể phản bác. Chúng ta đang lao vào một kỷ nguyên mà phần mềm đóng vai trò thẩm phán và bồi thẩm đoàn, với trách nhiệm giải trình bằng không."

Tất nhiên, bản thân hệ thống AI được sử dụng để phân tích dữ liệu giám sát là một bề mặt tấn công cho tình báo nước ngoài và tội phạm có tổ chức. "Để bắt các cuộc tấn công như prompt injection và agent hijacking, chúng ta cần ghi lại các lệnh gọi công cụ của agent, các cuộc đối thoại của nó với người điều hành và thường là dấu vết lý luận của nó. Những dấu vết này đặc biệt nhạy cảm vì nhật ký lý luận có thể dựng lại mọi thứ agent đã chạm vào. Kỷ luật phải khắt khe hơn: giám sát những gì agent làm, không phải môi trường nó thấy, và xóa hồ sơ khi hoạt động được chứng minh là lành mạnh và đáp ứng các yêu cầu lưu trữ theo quy định", Polyakov nói.

Tin tốt: "Chính AI cũng giỏi trong việc thực thi tối thiểu hóa dữ liệu. Nó có thể loại bỏ dữ liệu cũ và gắn cờ việc thu thập quá mức hoặc các truy vấn nằm ngoài mục đích đã nêu." Tin xấu: "Hầu như không ai hướng nó theo cách đó, vì các ưu đãi đều hướng tới việc lưu giữ. Công nghệ không chọn phe; các ưu đãi và quy tắc chọn."

Alex Polyakov - Adversa AI

Jason Griffin, Phó chủ tịch dịch vụ an ninh mạng tại Integris, cảnh báo: "AI đang làm cho việc giám sát nhanh hơn, rẻ hơn và khó bị phát hiện hơn nhiều. Nó có thể xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, kết nối các mẫu mà con người không bao giờ thấy và đưa ra quyết định gần như ngay lập tức. Điều này cực kỳ có giá trị cho việc phát hiện gian lận và an ninh mạng, nhưng cũng có nghĩa là các tổ chức phải suy nghĩ kỹ hơn nhiều về cách họ sử dụng sức mạnh này. Câu hỏi quan trọng hơn là liệu có các rào cản rõ ràng xung quanh nó hay không. Các tổ chức cần minh bạch về những gì họ thu thập, tại sao họ thu thập và khi nào AI ảnh hưởng đến quyết định. Phán đoán của con người vẫn phải là một phần của quá trình vì trách nhiệm giải trình không thể tự động hóa."

Liệu pháp luật có thể kiểm soát việc giám sát tràn lan?

Silvey nói rằng các quy định không hiệu quả. "Các quy định một mình sẽ không ngăn chặn được tình trạng giám sát ngoài tầm kiểm soát; chúng ta cần một sự thay đổi cơ bản trong kiến trúc dữ liệu. Miễn là cơ sở dữ liệu tập trung tồn tại, chúng sẽ bị lạm dụng. Cách duy nhất để thực sự bảo vệ quyền riêng tư trong kỷ nguyên AI là đảm bảo dữ liệu không bao giờ được thu thập hoặc tập trung ngay từ đầu."

Trong thực tế, tất nhiên, điều đúng đắn hiếm khi được thực hiện. Các quy định có một nhược điểm lớn: internet là toàn cầu trong khi luật pháp là quốc gia, và thái độ quốc gia khác nhau trên toàn cầu. EU thường xuyên quản lý các doanh nghiệp lớn, ví dụ với GDPR và gần đây hơn là EU AI Act. Cả hai được coi là tiêu chuẩn vàng cho các lĩnh vực tương ứng của họ. Ngược lại, Mỹ tin rằng sự hạn chế sẽ làm nghẹt thở sự đổi mới và có xu hướng quốc gia là không hoặc tối thiểu quy định.

"Quy định có thể hạn chế nhưng hiếm khi quản lý được những gì nó không thể theo dõi. GDPR đã thiết lập các nguyên tắc nền tảng. Chỉ thu thập những gì bạn cần, lưu giữ chỉ khi cần thiết và sử dụng chỉ đúng mục đích đã khai báo. Những quy tắc đó áp dụng cho dữ liệu giám sát cũng như bất kỳ loại dữ liệu nào khác. Nhưng các quy tắc có lỗ hổng. Cơ quan thực thi pháp luật có các miễn trừ rộng rãi theo GDPR của Anh. Các cơ quan tình báo hoạt động trong môi trường bí mật nơi các luồng dữ liệu vô hình trước công chúng. Luật pháp một mình sẽ không đóng được những lỗ hổng đó. Các tổ chức cần quản lý dữ liệu nhạy cảm ở lớp nội dung. Biết chính xác những gì được thu thập, đi đâu, ai chạm vào và theo chính sách nào. Kỷ luật đó, được xây dựng trong hệ thống thay vì gắn thêm vào, là thứ làm cho trách nhiệm giải trình trở nên thực tế", Freestone bình luận.

Trách nhiệm giải trình là phần tốt hơn của quy định là một quan điểm phổ biến. "Quy định hoạt động khi nó làm hai việc: trao cho cá nhân các quyền có thể thực thi và đặt trách nhiệm pháp lý thực sự lên các công ty nắm giữ dữ liệu", Polak nói. "Chúng tôi có bằng chứng cho cả hai. Luật sinh trắc học Illinois (BIPA) có quyền khởi kiện riêng và nó đã thay đổi hành vi của công ty về nhận dạng khuôn mặt gần như chỉ sau một đêm. Ở New Jersey, Luật Daniel đã làm điều tương tự với các nhà môi giới dữ liệu. Các nhà môi giới phản ứng với rủi ro pháp lý. Không gì khác có thể khiến họ thay đổi."

"Trách nhiệm giải trình là