Hướng dẫn bảo mật Chatbot: Rủi ro và rào cản (2025)

Quyền riêng tư và thông tin bí mật 

Chatbot thường xử lý dữ liệu cá nhân, như tên, địa chỉ email hoặc thông tin tài chính. Điều đó có nghĩa là chúng trở thành rủi ro về quyền riêng tư khi xử lý dữ liệu người dùng nhạy cảm mà không có biện pháp bảo vệ mạnh mẽ.

Điều này đặc biệt quan trọng trong các chatbot y tế , chatbot xử lý mọi loại thanh toán, chatbot tài chính , chatbot ngân hàng hoặc bất kỳ chatbot doanh nghiệp nào xử lý dữ liệu nhạy cảm.

Nếu dữ liệu này được lưu trữ không an toàn hoặc được truyền đi mà không được mã hóa, dữ liệu sẽ dễ bị xâm phạm – khiến doanh nghiệp phải chịu rủi ro đáng kể về mặt pháp lý, tài chính và uy tín.

Thông tin sai lệch và ảo giác

Chatbots được hỗ trợ bởi LLMs – nếu xây dựng không đúng cách – có nguy cơ phát tán thông tin sai lệch. 

Hãy xem vụ bê bối chatbot khét tiếng của Air Canada . Một hành khách được chatbot trên trang web của công ty thông báo rằng anh ta có thể nộp đơn xin mức phí tang lễ cho một chuyến bay sau khi bà của anh ta qua đời. 

Sau khi liên hệ để nhận tiền hoàn lại, khách hàng được thông báo rằng chính sách này chỉ không áp dụng cho chuyến đi đã hoàn tất. Công ty thừa nhận chatbot đã sử dụng "những từ ngữ gây hiểu lầm" và vụ việc đã được đưa ra tòa.

Những ảo giác kiểu này không chỉ khiến các thương hiệu xấu hổ mà còn khiến họ phải trả giá.

Nhưng có thể xây dựng các chatbot theo đúng chủ đề và thương hiệu. Một trong những khách hàng của chúng tôi, một nền tảng huấn luyện sức khỏe, đã có thể giảm 65% hỗ trợ phiếu thủ công bằng chatbot. Trong hơn 100.000 cuộc trò chuyện, công ty không tìm thấy ảo giác nào . 

Làm thế nào? Retrieval-augmented generation (RAG) đóng vai trò lớn trong hầu hết các chatbot doanh nghiệp. Thay vì tạo ra các phản hồi dạng tự do, RAG kết hợp các khả năng tạo ra của chatbot với cơ sở dữ liệu thông tin đã được xác minh và cập nhật . Điều này đảm bảo các phản hồi dựa trên thực tế, không phải là giả định hoặc phỏng đoán.

Các chatbot doanh nghiệp bao gồm các biện pháp bảo mật khác cần thiết trước khi triển khai công khai – chúng ta sẽ tìm hiểu về chúng bên dưới.

Đọc Hướng dẫn đầy đủ về RAG

Bạn muốn RAG hoạt động hiệu quả với mình? Chúng tôi có thể giúp bạn.

Đọc ngay

Truy cập luôn miễn phí

Lưu trữ dữ liệu không an toàn

Nếu chatbot của bạn lưu trữ dữ liệu trên máy chủ hoặc môi trường đám mây, giao thức bảo mật không đầy đủ có thể khiến dữ liệu dễ bị xâm phạm. 

Phần mềm lỗi thời, máy chủ cấu hình sai hoặc dữ liệu không được mã hóa có thể bị kẻ tấn công khai thác để truy cập vào thông tin nhạy cảm của người dùng.

Ví dụ, một số chatbot lưu trữ dữ liệu sao lưu mà không mã hóa đúng cách, khiến chúng dễ bị chặn trong quá trình truyền hoặc truy cập trái phép.

Lỗ hổng tiêm nhanh và đầu ra độc hại 

Nếu bạn triển khai một chatbot yếu, nó có thể nhạy cảm với các lời nhắc phá hoại. 

Ví dụ, nếu chatbot của bạn đang giúp bán xe của đại lý, bạn sẽ không muốn nó bán một chiếc xe tải với giá 1 đô la. (Xem sự cố khét tiếng của Chevy Tahoe .)

Chatbot có thể tạo ra các phản hồi có hại hoặc vô nghĩa nếu đầu ra của chúng không được kiểm soát đúng cách. Những lỗi này có thể xuất phát từ các rào cản không đầy đủ, thiếu kiểm tra xác thực hoặc thao túng của người dùng.

Tuy nhiên, đây là một trong những rủi ro bảo mật dễ tránh nhất. Các chatbot mạnh sẽ sử dụng các rào cản hội thoại để ngăn chặn các cuộc trò chuyện lạc đề hoặc không liên quan đến thương hiệu trước khi chúng diễn ra.

Đào tạo LLMs về Dữ liệu công ty

Đào tạo chatbot về dữ liệu công ty có thể gây ra rủi ro về quyền riêng tư và bảo mật, đặc biệt là với các nền tảng mục đích chung như ChatGPT . Khi sử dụng thông tin công ty với chatbot mục đích chung, luôn có nguy cơ rò rỉ dữ liệu.

Mặt khác, chatbot tùy chỉnh giúp bảo vệ dữ liệu của bạn dễ dàng hơn nhiều. Các nền tảng chatbot cấp doanh nghiệp thường được thiết kế với mục đích cô lập và bảo mật dữ liệu . Các chatbot này được đào tạo trong môi trường được kiểm soát, giúp giảm đáng kể nguy cơ rò rỉ dữ liệu.

Quản lý thương hiệu 

Những thảm họa chatbot công khai lớn nhất tập trung vào quản lý thương hiệu. Chatbot của bạn đại diện cho thương hiệu của bạn tốt như thế nào? Đây là cốt lõi của bảo mật chatbot.

Chatbot thường là điểm tiếp xúc đầu tiên của khách hàng với doanh nghiệp của bạn và nếu phản hồi của họ không chính xác, không phù hợp hoặc không đúng giọng điệu, chúng có thể gây tổn hại đến danh tiếng thương hiệu của bạn.

Một lần nữa, đây là rủi ro có thể tránh được bằng cách thiết kế và đặt ra các giới hạn trong cuộc trò chuyện.

Kiểm soát truy cập & Bảo mật quyền truy cập của người dùng

Nếu đó là một công cụ được nhiều người sử dụng, bạn không muốn mọi người đều có cùng mức độ truy cập.

Xác thực xác minh người dùng là ai — đảm bảo rằng chỉ những người dùng hợp lệ mới có thể đăng nhập. Sau khi xác thực, quyền hạn sẽ xác định những gì mỗi người dùng được phép làm, dựa trên vai trò hoặc quyền của họ.

Một phần quan trọng của điều này là kiểm soát truy cập dựa trên vai trò (RBAC) , đảm bảo người dùng chỉ truy cập thông tin và tính năng họ cần để thực hiện vai trò của mình. Điều này có nghĩa là:

• Hạn chế quyền truy cập dữ liệu nhạy cảm chỉ dành cho những người được ủy quyền.
• Hạn chế khả năng chỉnh sửa chatbot cho quản trị viên.
• Xác định vai trò của người dùng với các quyền rõ ràng và có thể thực thi.

Bằng cách triển khai RBAC cùng với các giao thức xác thực và ủy quyền an toàn, bạn có thể giảm thiểu các rủi ro như truy cập trái phép, rò rỉ dữ liệu và sử dụng sai mục đích. Đây là một rào cản đơn giản nhưng thiết yếu để triển khai chatbot an toàn.

Kiểm tra an ninh thường xuyên

Giống như bất kỳ phần mềm hiệu suất cao nào khác, phần mềm chatbot cũng phải được kiểm tra bảo mật thường xuyên.

Kiểm tra bảo mật thường xuyên là quá trình đánh giá toàn diện về kiến trúc, cấu hình và quy trình của chatbot để đảm bảo chúng đáp ứng các tiêu chuẩn bảo mật và thông lệ tốt nhất của ngành. 

Triển khai tác nhân AI?

Đọc Bản thiết kế của chúng tôi để triển khai tác nhân AI

Đọc ngay

Truy cập luôn miễn phí

‍

Các cuộc kiểm tra này thường bao gồm việc kiểm tra các lỗ hổng - chẳng hạn như giao thức xác thực yếu, máy chủ được cấu hình sai hoặc API bị lộ - cũng như đánh giá hiệu quả của các biện pháp bảo mật hiện có như mã hóa và kiểm soát truy cập.

Kiểm toán cũng đánh giá việc tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu, đảm bảo rằng chatbot của bạn tuân thủ các khuôn khổ như GDPR hoặc SOC 2. 

Quá trình này thường bao gồm:

• Kiểm tra thâm nhập để mô phỏng các cuộc tấn công tiềm ẩn
• Đánh giá mã để phát hiện lỗi ẩn
• Theo dõi hoạt động bất thường

Kiểm tra bảo mật là biện pháp chủ động để đánh giá khả năng phục hồi của chatbot trước các mối đe dọa và xác minh khả năng xử lý thông tin nhạy cảm một cách an toàn.

Mã hóa

Mã hóa là quá trình chuyển đổi dữ liệu sang định dạng an toàn để ngăn chặn truy cập trái phép. Đối với dữ liệu nhạy cảm, điều này bao gồm hai loại chính: mã hóa dữ liệu tĩnh , bảo vệ thông tin được lưu trữ và mã hóa dữ liệu đang truyền , bảo vệ dữ liệu trong khi dữ liệu đang được truyền đi.

Sử dụng các giao thức mã hóa mạnh như AES (Tiêu chuẩn mã hóa nâng cao) đảm bảo rằng ngay cả khi dữ liệu bị chặn, nó vẫn không thể đọc được. 

Đối với các chatbot xử lý thông tin nhạy cảm, mã hóa là biện pháp bảo vệ không thể thương lượng để bảo vệ quyền riêng tư của người dùng và tuân thủ các tiêu chuẩn bảo mật.

Giám sát liên tục 

Nền tảng dưới dạng dịch vụ của chúng tôi đề xuất 3 giai đoạn triển khai chatbot: xây dựng, triển khai và giám sát. 

Khách hàng có xu hướng quên giai đoạn cuối cùng khi xây dựng kế hoạch ban đầu, nhưng giám sát lại là bước quan trọng nhất.

Điều này bao gồm:

• Theo dõi số liệu hiệu suất
• Xác định lỗ hổng
• Giải quyết các vấn đề như ảo giác hoặc rò rỉ dữ liệu

Việc cập nhật và thử nghiệm thường xuyên giúp đảm bảo chatbot của bạn thích ứng với các mối đe dọa đang phát triển và tuân thủ các quy định của ngành. 

Nếu không được giám sát đúng cách, ngay cả chatbot được xây dựng tốt nhất cũng có thể trở thành gánh nặng theo thời gian.

Tuân thủ

Nếu chatbot của bạn sẽ xử lý dữ liệu nhạy cảm, bạn cần lựa chọn một nền tảng tuân thủ các khuôn khổ tuân thủ chính.

Các khuôn khổ tuân thủ phổ biến và phù hợp nhất bao gồm:

• GDPR: Quy định bảo vệ dữ liệu chung 
• CCPA: Đạo luật bảo mật người tiêu dùng California
• HIPAA: Đạo luật về khả năng chuyển đổi và trách nhiệm bảo hiểm y tế
• SOC 2: Kiểm soát hệ thống và tổ chức 2

Nếu bạn sẽ xử lý dữ liệu từ các cá nhân trong EU, bạn sẽ cần phải có một chatbot tuân thủ GDPR .

Để tuân thủ đầy đủ, cần có cả a) một nền tảng tuân thủ các biện pháp tuân thủ phù hợp và b) một số nỗ lực từ những người xây dựng chatbot của bạn (như cách bạn xử lý dữ liệu sau khi chatbot của bạn nhận được).

Giáo dục người dùng 

Đôi khi lỗi không phải do công nghệ mà là do người dùng thiếu hiểu biết.

Một phần quan trọng trong việc triển khai công nghệ chatbot là chuẩn bị kỹ lưỡng cho nhân viên của bạn để ứng phó với những rủi ro và thách thức mới (cùng với vô số lợi ích).

Đào tạo nhân viên của bạn về cách kết hợp chatbot vào công việc của họ mà không gây nguy hiểm cho danh tiếng của công ty bạn. Lý tưởng nhất là chatbot của bạn sẽ được xây dựng với đủ các rào cản để gần như không thể sử dụng sai mục đích.

Chatbot lưu trữ dữ liệu như thế nào?

Chatbot lưu trữ dữ liệu trong cơ sở dữ liệu được mã hóa hoặc lưu trữ đám mây. Dữ liệu có thể bao gồm thông tin đầu vào của người dùng, nhật ký tương tác và thông tin chi tiết nhạy cảm, tùy thuộc vào mục đích và biện pháp bảo mật của chatbot.

Làm thế nào để đảm bảo chatbot an toàn?

Bảo mật quy trình dữ liệu bằng chatbot của bạn với mã hóa, xác thực, ẩn danh dữ liệu và kiểm tra bảo mật thường xuyên. Nhằm mục đích hạn chế lưu giữ dữ liệu, tuân thủ các quy định (như GDPR) và giám sát hoạt động độc hại.

Tính an toàn của chatbot là gì?

Tính an toàn của Chatbot đảm bảo các tương tác an toàn bằng cách bảo vệ dữ liệu người dùng, ngăn chặn truy cập trái phép và giảm thiểu rủi ro như thông tin sai lệch, lừa đảo hoặc lỗ hổng hệ thống.

Chatbot nào an toàn nhất?

Chatbot an toàn nhất sử dụng mã hóa mạnh mẽ, tuân thủ các khuôn khổ như GDPR hoặc SOC 2, kết hợp giám sát của con người và tích hợp tính năng phát hiện mối đe dọa theo thời gian thực để bảo vệ dữ liệu người dùng.