‘Thành trì’ AirDrop của Apple lung lay

Dòng Galaxy S của Samsung đã chứng kiến nhiều cải tiến nhỏ trong những năm qua, tuy nhiên chúng dường như không có sự thay đổi đột phá nào. Thậm chí, Samsung gần đây đã quyết định loại bỏ một số tính năng trên các sản phẩm, đặc biệt là ngừng hỗ trợ Bluetooth cho bút S Pen trên Galaxy S25 Ultra. Đặc biệt, vào đầu năm nay, Galaxy S26 Ultra đã chuyển từ titan sang khung "Armor Aluminum", một thuật ngữ mà Samsung sử dụng để mô tả vật liệu mới này.

Mặc dù titan được biết đến với độ bền vượt trội, lý do cho sự chuyển đổi này có thể đơn giản là chi phí sản xuất. Titan khó gia công hơn, trong khi các nhà sản xuất điện thoại đã tối ưu hóa quy trình sản xuất với nhôm trong nhiều năm qua.

Đáng chú ý, việc Samsung bắt đầu sử dụng titan chỉ vài tháng sau khi Apple ra mắt iPhone 15 Pro với khung titan có thể chỉ là cách để công ty thu hút sự chú ý. Nhưng khi Apple ngừng sử dụng titan, Samsung cũng nhanh chóng quay lại với nhôm.

Tuy nhiên, tuy đã từ bỏ titan cho dòng iPhone 17 Pro để chuyển sang nhôm nguyên khối, Apple tiếp tục sử dụng titan cho iPhone Air. Samsung cũng đã từng sử dụng titan cho Galaxy S25 Edge, nhưng vẫn chưa rõ liệu công ty có tiếp tục sử dụng chất liệu này trong tương lai hay không.

Khi được hỏi về quyết định này, Samsung cho biết: "Armor Aluminum là vật liệu lý tưởng để hỗ trợ thiết kế mỏng và nhẹ hơn mà không ảnh hưởng đến độ bền hằng ngày của Galaxy S26".

Được biết, mặc dù Galaxy S26 Ultra có độ dày 7,9 mm, mỏng hơn so với Galaxy S25 Ultra (8,2 mm), nhưng trọng lượng chỉ giảm nhẹ từ 218 gram xuống 214 gram. Nhôm có ưu thế về khả năng dẫn nhiệt, yếu tố quan trọng cho chip Snapdragon 8 Elite Gen 5 mạnh mẽ, đặc biệt khi người dùng chơi các game đồ họa cao.

Ngoài ra, Galaxy S26 Ultra được bảo vệ bởi lớp kính Corning Gorilla Armor 2 cho màn hình và Gorilla Glass Victus 2 cho mặt lưng, cùng với khả năng chống bụi và nước đạt tiêu chuẩn IP68. Samsung cũng đã giới thiệu công nghệ Privacy Display mới nhằm giảm thiểu khả năng nhìn thấy hình ảnh từ các góc nhìn khác nhau.

Tin Gốc: Thanh Niên

Ngày 4/6, Trung tâm dịch vụ dữ liệu và trí tuệ nhân tạo Viettel (Viettel AI) cho biết VT-Super-120B-A12B "do đội ngũ kỹ sư Việt trực tiếp huấn luyện, tinh chỉnh và tối ưu cho tiếng Việt".

Mô hình được xây dựng trên kiến trúc mở Nvidia Nemotron 3 Super, với quy mô 120 tỷ tham số. Theo đại diện Trung tâm, nhờ khả năng xử lý ngữ cảnh dài của kiến trúc Nvidia Nemotron, VT-Super-120B-A12B có thể duy trì mạch thông tin xuyên suốt giữa nhiều tài liệu, quy trình và hội thoại phức tạp trong cùng một tác vụ.

Trong các mô hình ngôn ngữ lớn, "tham số" (parameter) để chỉ các giá trị mà mô hình học được trong quá trình huấn luyện nhằm nhận diện quy luật trong dữ liệu, từ đó đưa ra dự đoán hoặc phản hồi. Tham số càng cao tức quy mô của mô hình càng lớn, có khả năng biểu diễn những mối quan hệ phức tạp, nhưng đồng thời cũng đòi hỏi nhiều dữ liệu, năng lực tính toán và chi phí vận hành hơn. Mô hình của Việt Nam thường từ vài tỷ đến vài chục tỷ tham số, trong khi các mô hình tiên tiến nhất của OpenAI, Google có thể có hàng nghìn tỷ tham số.

Tuy nhiên, lượng tham số lớn không đồng nghĩa chất lượng luôn tốt hơn, bởi hiệu quả còn phụ thuộc vào dữ liệu huấn luyện, kiến trúc mô hình và cách tối ưu. Trong bảng xếp hạng đánh giá năng lực VLMU, một bản tinh chỉnh dựa trên VT-Super-120B-A12B hiện đạt điểm số trung bình 85,47, đứng thứ ba trong số các mô hình tại Việt Nam, trong đó mạnh nhất ở phần xếp hạng về STEM với hơn 89 điểm.

Viettel AI cho biết qua các bài kiểm tra, mô hình của họ đạt hiệu suất "trong nhóm dẫn đầu" về độ chính xác so với các mô hình cùng quy mô. "Đây là kết quả huấn luyện trên dữ liệu bản địa và tối ưu cho các bài toán nghiệp vụ trong nước", đại diện Trung tâm nói.

Mô hình này được đánh giá đã tăng cường năng lực xử lý tiếng Việt mà không làm suy giảm hiệu năng tiếng Anh của mô hình gốc, đồng thời hạn chế hiện tượng quên kiến thức cũ, vấn đề thường gặp trong quá trình huấn luyện và tinh chỉnh. Theo nhà phát triển, việc này quan trọng với các bài toán đặc thù tại Việt Nam, nơi nhiều quy định và quy trình có thể thay đổi tùy theo loại hồ sơ, hoặc bối cảnh thực thi cụ thể.

Viettel AI cũng cho biết đang xây dựng quy trình huấn luyện LLM dựa trên các nguồn dữ liệu mang tính bản địa như dữ liệu hành chính, nghiệp vụ doanh nghiệp, hội thoại thực tế và hệ thống văn bản chuyên ngành tại Việt Nam. Quá trình này bao gồm nhiều giai đoạn, như tiếp tục tiền huấn luyện (continued pre-training) mở rộng năng lực ngôn ngữ và tri thức tiếng Việt trên kho dữ liệu quy mô lớn; tinh chỉnh có giám sát (supervised fine-tuning) nhằm cải thiện khả năng suy luận, sau đó là học tăng cường (reinforcement learning) để nâng cao độ chính xác trong phản hồi và khả năng xử lý nghiệp vụ.

"Làm chủ LLM tiếng Việt là bước đi cốt lõi để hình thành các giải pháp AI chủ quyền có khả năng đồng hành thực sự cùng các tổ chức, doanh nghiệp Việt Nam", ông Nguyễn Mạnh Quý, Giám đốc Viettel AI, nhận định.

Bà Shilpa Kolhatkar, Giám đốc AI Nations của Nvidia, đánh giá việc phát triển mô hình ngôn ngữ lớn tiếng Việt sẽ góp phần phổ cập khả năng tiếp cận trí tuệ nhân tạo trên quy mô lớn tại Việt Nam, đồng thời chuyển hóa ngôn ngữ và dữ liệu bản địa thành những giá trị ứng dụng thực tiễn cho cơ quan chính phủ và doanh nghiệp.

Viettel AI cho biết đang phát triển nền tảng AI Agent cho người Việt với khả năng tự thực hiện chuỗi tác vụ trong cùng một không gian làm việc. Trong đó, Trợ lý AI Pháp luật là một trong những ứng dụng đầu tiên, được kỳ vọng sở hữu khả năng hỗ trợ phân tích hồ sơ, đối chiếu quy định, tổng hợp dữ liệu và đề xuất giải pháp xử lý theo bài toán cụ thể của người dùng, với chất lượng được nâng cao so với các phiên bản trước đây.

Tin Gốc: Vnexpress

Tại sự kiện Biztech 2026 do Hiệp hội Phần mềm và Dịch vụ công nghệ thông tin Việt Nam (Vinasa) tổ chức ở TP HCM ngày 12/5, ông Nguyễn Tử Quảng cho biết hacker đang sử dụng AI để tự động hóa tấn công, học nhanh hơn, thích nghi nhanh hơn, và mở rộng quy mô nhanh hơn bất kỳ hệ thống phòng thủ truyền thống nào.

"Nếu trước đây, một cuộc tấn công cần hàng tuần, thậm chí hàng tháng để chuẩn bị, giờ mọi thứ có thể diễn ra trong vài giờ vì AI", ông nói, thêm rằng AI dẫn đến thực tế mọi doanh nghiệp dù lớn hay nhỏ đều đứng trước nguy cơ bị tấn công theo cách không phải "nếu" mà là "khi nào". Nếu không giải quyết được bài toán an ninh, mọi nỗ lực chuyển đổi số sẽ trở nên mong manh.

"Mỗi doanh nghiệp cần thay đổi cách tiếp cận thông qua các điểm cốt lõi: an ninh mạng phải được thiết kế ngay từ đầu, không phải lớp vá thêm, không thể xây một hệ thống rồi sau đó mới nghĩ đến bảo mật", ông Nguyễn Tử Quảng nhấn mạnh. "Cần chuyển từ tư duy phòng thủ bị động sang chủ động săn tìm và dự đoán, nếu doanh nghiệp chỉ phản ứng sau khi bị tấn công, mọi thứ có thể quá muộn".

Đồng tình với quan điểm trên, TS Nguyễn Ngọc Trường Huy, Phó chi hội trưởng phía Nam của Hiệp hội An ninh mạng quốc gia, đánh giá AI không còn là công nghệ mới mà đã trở thành một phần quan trọng trong đời sống và hoạt động của doanh nghiệp, tổ chức. Đây vừa là công cụ hỗ trợ mạnh mẽ cho an ninh mạng, vừa tiềm ẩn rủi ro khi bị tội phạm mạng lợi dụng để gia tăng tốc độ và quy mô tấn công.

Theo ông Huy, AI giúp hệ thống an ninh mạng nâng cao khả năng phân tích, cảnh báo sớm, tự động hóa phản ứng và hợp nhất dữ liệu bảo mật. Tuy nhiên, nó cũng trở thành mục tiêu cần được bảo vệ, từ mô hình, dữ liệu, tác nhân AI đến toàn bộ quy trình vận hành và ứng dụng liên quan.

Ở góc độ doanh nghiệp, ông Đỗ Công Bằng, Giám đốc quản lý chất lượng cấp cao và Tổng giám đốc của OPSWAT Việt Nam, đánh giá cơ sở hạ tầng trọng yếu như điện, nước, viễn thông, y tế hay tài chính đang trở thành mục tiêu tấn công mạng nguy hiểm trong thời đại AI. "Đây là xương sống của nền kinh tế, nếu bị xâm nhập không chỉ gây mất dữ liệu mà còn có thể làm gián đoạn hoạt động của cả khu vực hoặc thành phố", ông nhấn mạnh.

Ông đánh giá xu hướng kết nối ngày càng nhiều giữa các hệ thống IT và OT giúp việc giám sát, vận hành thuận tiện hơn nhưng cũng mở rộng "bề mặt tấn công". Nhiều hệ thống hạ tầng trọng yếu vẫn sử dụng công nghệ cũ, tồn tại lỗ hổng bảo mật và dễ bị AI hỗ trợ khai thác nhanh hơn.

Trong khi đó, theo ông Ngô Tấn Vũ Khanh, Giám đốc điều hành Kaspersky Việt Nam, các hình thức tấn công phổ biến hiện nay không chỉ dừng ở quét lỗ hổng hay phát tán mã độc, mà chuyển sang khai thác ngữ cảnh doanh nghiệp. Hacker giờ có thể dùng AI để hiểu quy trình vận hành, phong cách giao tiếp, luồng email hay vai trò của từng nhân viên nhằm tạo ra cuộc tấn công tinh vi và thuyết phục hơn.

Ông Khanh cũng nhấn mạnh nguy cơ từ prompt injection - kỹ thuật chèn câu lệnh hoặc dữ liệu độc hại để đánh lừa mô hình AI. Ông lấy ví dụ, hacker có thể nhúng câu lệnh ẩn trong CV xin việc hoặc tài liệu để khiến hệ thống AI hiểu sai và tiết lộ thông tin. Ngoài ra, ông cũng đề cập đến data poisoning - đầu độc dữ liệu huấn luyện, tức cố tình đưa dữ liệu sai lệch vào quá trình huấn luyện để làm AI phản hồi sai hoặc rò rỉ dữ liệu.

"Những cách thức này khiến AI trở thành công cụ giúp tin tặc nâng cao hiệu quả xâm nhập hệ thống", ông nhấn mạnh.

Trong phần demo thực tế, ông Khanh sử dụng một mô hình AI xây dựng trên nền tảng của Alibaba để mô phỏng cách tin tặc khai thác trợ lý AI. Qua nhiều bước dẫn dụ và chèn lệnh, hệ thống bị đánh lừa để trả về thông tin bản quyền nội bộ, cho thấy AI hiện tồn tại nhiều điểm yếu nếu không được kiểm soát đúng cách.

Ở chiều ngược lại, ông cho rằng AI cũng là công cụ quan trọng trong phòng thủ an ninh mạng. Các hệ thống AI hiện có thể hỗ trợ phát hiện, phân tích và dự đoán tấn công với tốc độ lớn, chẳng hạn xử lý hàng trăm nghìn mẫu mã độc mỗi ngày.

Trong phiên thảo luận, các chuyên gia đưa ra giải pháp nhằm hạn chế bị hacker lợi dụng AI tấn công. Theo ông Huy, doanh nghiệp cần xây dựng khung quản trị rủi ro AI kết hợp tiêu chuẩn và hướng dẫn quốc tế nhằm kiểm soát trong suốt vòng đời AI. Đồng thời, các tổ chức phải xác định AI đang được sử dụng ở đâu, bởi ai, cho mục đích gì để tránh phát sinh lỗ hổng bảo mật.

Còn theo ông Bằng, trong bối cảnh AI phát triển mạnh, an ninh mạng đang trở thành "cuộc chiến AI với AI" khi tội phạm mạng tận dụng để tăng tốc độ, quy mô tấn công. Tư duy "có sự cố mới vá" đã lỗi thời. Doanh nghiệp phải chuyển sang mô hình Zero Trust (không tin tưởng, luôn xác minh) và phòng thủ chủ động, nghĩa là mọi thiết bị, dữ liệu và kết nối đều phải được giám sát thay vì mặc định tin cậy.

Trong khi đó, ông Khanh cảnh báo điểm yếu lớn hiện nay không nằm ở hạ tầng hệ thống mà chính là dữ liệu và tri thức nội bộ doanh nghiệp. Do đó, doanh nghiệp cần hạn chế dữ liệu cung cấp cho AI theo nguyên tắc tối thiểu cần thiết, đồng thời vẫn duy trì vai trò kiểm soát của con người thay vì giao hoàn toàn quyền quyết định cho tác nhân AI. Ngoài ra, mã hóa dữ liệu và kiểm soát quyền truy cập cũng được xem là yếu tố quan trọng để giảm rủi ro.

Thực tế, các số liệu thống kê cho thấy việc hacker sử dụng AI để tấn công mạng đang tăng mạnh. Báo cáo an ninh mạng 2025 do VSEC - thành viên của G Group - thực hiện cho thấy, gần một nửa số vụ DDoS năm qua tại Việt Nam có liên quan đến AI. Trên phạm vi toàn cầu, năm 2025 ghi nhận hơn 28 triệu vụ tấn công mạng có sử dụng AI, tăng 72% so với năm trước. Các cuộc tấn công này đạt tỷ lệ thành công 70%, cao hơn mức 47,6% của phương thức thủ công truyền thống.

Theo Cybersecurity và SentinelOne, tổng thiệt hại do tội phạm mạng trong năm 2025 ước tính đạt 10,5 nghìn tỷ USD, tương đương nền kinh tế lớn thứ ba thế giới, với mức tổn thất trung bình 333.000 USD mỗi phút. Cũng trong năm ngoái, hơn 16 tỷ tài khoản, chủ yếu từ Google, Facebook, Apple... bị ảnh hưởng bởi sự cố lộ lọt dữ liệu.

Tin Gốc: Vnexpress