Tích hợp AI trong an ninh mạng: Mặt lợi và mặt hại

Sự Kiện
Tích hợp AI trong an ninh mạng: Mặt lợi và mặt hại
Trong thế giới số hóa hiện nay, trí tuệ nhân tạo (AI) và an ninh mạng (Cybersecurity) đã trở thành hai yếu tố không thể thiếu. Việc tích hợp AI vào an ninh mạng đã mở ra nhiều cơ hội đổi mới và nâng cao hiệu quả bảo mật. Bài viết này sẽ đi sâu vào các ứng dụng cụ thể của AI trong an ninh mạng, từ việc sử dụng AI để tấn công đến phòng thủ, và các lợi ích mà chúng mang lại. AI được sử dụng trong các cuộc tấn công mạng AI đã được sử dụng trong các cuộc tấn công mạng từ những năm 2010, với nhiều công cụ tấn công được trang bị AI. Các công cụ này có khả năng tự động hóa các quy trình tấn công, phát hiện và khai thác lỗ hổng một cách nhanh chóng và hiệu quả. Dưới đây là một số ví dụ cụ thể về việc sử dụng AI trong các cuộc tấn công mạng. Tấn Công Phishing Phishing là một trong những phương pháp tấn công mạng phổ biến nhất, và AI đã làm cho phương pháp này trở nên tinh vi hơn. Các hệ thống AI có thể tạo ra các email phishing tùy chỉnh dựa trên thông tin thu thập được từ các mạng xã hội và các nguồn dữ liệu khác. Điều này làm tăng khả năng nạn nhân sẽ nhấp vào các liên kết độc hại và cung cấp thông tin nhạy cảm. Tấn Công Mạng Xã Hội AI có thể được sử dụng để phân tích hành vi người dùng trên các mạng xã hội và tạo ra các nội dung giả mạo để lừa đảo. Các công cụ AI có thể tạo ra các bài đăng và tin...

Trong thế giới số hóa hiện nay, trí tuệ nhân tạo (AI) và an ninh mạng (Cybersecurity) đã trở thành hai yếu tố không thể thiếu. Việc tích hợp AI vào an ninh mạng đã mở ra nhiều cơ hội đổi mới và nâng cao hiệu quả bảo mật. Bài viết này sẽ đi sâu vào các ứng dụng cụ thể của AI trong an ninh mạng, từ việc sử dụng AI để tấn công đến phòng thủ, và các lợi ích mà chúng mang lại.

AI được sử dụng trong các cuộc tấn công mạng

AI đã được sử dụng trong các cuộc tấn công mạng từ những năm 2010, với nhiều công cụ tấn công được trang bị AI. Các công cụ này có khả năng tự động hóa các quy trình tấn công, phát hiện và khai thác lỗ hổng một cách nhanh chóng và hiệu quả. Dưới đây là một số ví dụ cụ thể về việc sử dụng AI trong các cuộc tấn công mạng.

Tấn Công Phishing

AI được sử dụng trong các cuộc tấn công mạngAI được sử dụng trong các cuộc tấn công mạng

Phishing là một trong những phương pháp tấn công mạng phổ biến nhất, và AI đã làm cho phương pháp này trở nên tinh vi hơn. Các hệ thống AI có thể tạo ra các email phishing tùy chỉnh dựa trên thông tin thu thập được từ các mạng xã hội và các nguồn dữ liệu khác. Điều này làm tăng khả năng nạn nhân sẽ nhấp vào các liên kết độc hại và cung cấp thông tin nhạy cảm.

Tấn Công Mạng Xã Hội

AI có thể được sử dụng để phân tích hành vi người dùng trên các mạng xã hội và tạo ra các nội dung giả mạo để lừa đảo. Các công cụ AI có thể tạo ra các bài đăng và tin nhắn giả mạo, làm tăng khả năng người dùng tin tưởng và tương tác với nội dung độc hại.

Tấn Công Bằng Mã Độc (Malware)

AI giúp tạo ra các phần mềm độc hại tinh vi hơn, có khả năng lẩn tránh các hệ thống phòng thủ truyền thống. Các phần mềm độc hại này có thể tự động học và thích nghi với môi trường mục tiêu, làm tăng khả năng thành công của cuộc tấn công. Ví dụ, AI có thể được sử dụng để tạo ra các mã độc tự biến đổi, khiến việc phát hiện và ngăn chặn trở nên khó khăn hơn.

Tấn Công Bằng Botnet

Botnet là một mạng lưới các thiết bị bị nhiễm mã độc, được điều khiển từ xa bởi tin tặc. AI có thể được sử dụng để quản lý và điều khiển botnet một cách hiệu quả hơn. Các hệ thống AI có thể tự động phát hiện và tấn công các mục tiêu, cũng như điều chỉnh chiến lược tấn công dựa trên phản ứng của hệ thống phòng thủ.

Các Công Cụ Tấn Công Được Trang Bị AI

Có nhiều công cụ tấn công được trang bị AI đã được phát triển và sử dụng bởi các tin tặc. Dưới đây là một số ví dụ nổi bật:

DeepLocker

DeepLocker là một công cụ mã độc được trang bị AI, được phát triển bởi IBM. Công cụ này sử dụng AI để xác định mục tiêu cụ thể dựa trên nhận dạng khuôn mặt, giọng nói hoặc các chỉ số sinh trắc học khác. DeepLocker chỉ kích hoạt mã độc khi xác định được mục tiêu chính xác, làm tăng khả năng lẩn tránh các hệ thống phòng thủ.

Spear Phishing bằng AI

Spear phishing là một hình thức phishing nhắm vào các cá nhân hoặc tổ chức cụ thể. AI có thể được sử dụng để thu thập thông tin về mục tiêu từ các mạng xã hội và các nguồn dữ liệu khác, sau đó tạo ra các email phishing tùy chỉnh để tăng khả năng nạn nhân sẽ nhấp vào các liên kết độc hại.

AI-Driven Ransomware

Ransomware là một loại mã độc khóa dữ liệu của nạn nhân và yêu cầu tiền chuộc để mở khóa. AI có thể được sử dụng để tối ưu hóa quá trình mã hóa và lẩn tránh các hệ thống phòng thủ. Các hệ thống AI cũng có thể tự động tìm kiếm và tấn công các mục tiêu mới, làm tăng phạm vi và hiệu quả của cuộc tấn công.

AI Trong Bảo Mật An Ninh Mạng

Bảo Mật Mạng – Phòng Chống Học Sâu Trực Tuyến

AI đóng vai trò quan trọng trong việc bảo vệ mạng lưới khỏi các mối đe dọa. Một số ứng dụng của AI trong phòng thủ mạng bao gồm:

Phòng Chống Các Cuộc Tấn Công Zero-Day

AI được sử dụng để ngăn chặn các cuộc tấn công zero-day, tức là các lỗ hổng bảo mật chưa được phát hiện và vá lỗi. AI có thể dự đoán và phát hiện các mối đe dọa này trong thời gian thực, giảm thiểu rủi ro tối đa cho hệ thống.

Nhận Diện Lưu Lượng C2 (Command and Control) Lẩn Tránh

Các mô hình học sâu (Deep Learning) liên tục được cập nhật và kiểm tra để đảm bảo khả năng phòng thủ hiệu quả trước các lưu lượng C2 lẩn tránh. Điều này giúp phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công mạng từ xa.

Ngăn Chặn Mối Đe Dọa Nâng Cao

AI giúp tăng cường khả năng ngăn chặn các mối đe dọa nâng cao bằng cách sử dụng các mô hình học sâu và trí tuệ đám mây. Ví dụ, việc phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công tiêm chích SQL (SQL injection) với hiệu suất ngăn chặn lên tới 90%.

Lọc URL Nâng Cao

Công nghệ lọc URL sử dụng AI để kiểm tra và phân loại các URL trong thời gian thực, từ đó ngăn chặn các trang web độc hại và giảm thiểu nguy cơ bị tấn công từ web. Điều này giúp bảo vệ người dùng khỏi các mối đe dọa từ các trang web không an toàn.

AIOps Cho Tường Lửa Thế Hệ Mới (NGFW)

AIOps Cho Tường Lửa Thế Hệ Mới (NGFW)AIOps Cho Tường Lửa Thế Hệ Mới (NGFW)

AIOps giúp tối ưu hóa hoạt động của tường lửa bằng cách dự đoán các sự cố về sức khỏe và hiệu suất của tường lửa, cung cấp các khuyến nghị về cấu hình và cải thiện tư thế bảo mật. AIOps sử dụng trí tuệ nhân tạo để giám sát và phân tích dữ liệu từ các tường lửa, từ đó đưa ra các giải pháp phòng ngừa trước khi sự cố xảy ra.

Tính Năng AIOps

  • Giám Sát Thời Gian Thực: AIOps giám sát hoạt động của tường lửa trong thời gian thực, phát hiện và cảnh báo về các mối đe dọa tiềm ẩn.
  • Dự Đoán Sự Cố: AIOps sử dụng học máy (Machine Learning) để dự đoán các sự cố có thể xảy ra, giúp đội ngũ an ninh chuẩn bị trước và ngăn chặn sự cố.
  • Tối Ưu Hóa Cấu Hình: AIOps cung cấp các khuyến nghị về cấu hình để tối ưu hóa hiệu suất và bảo mật của tường lửa.

AI-Driven Security Operations Center (SOC)

Trung Tâm Điều Hành An Ninh Hỗ Trợ AI

AI-Driven SOC giúp tự động hóa các hoạt động an ninh, từ phát hiện, chẩn đoán đến khắc phục sự cố. Các hệ thống AI này có khả năng dự đoán các mối đe dọa và cung cấp các giải pháp phòng ngừa trước khi sự cố xảy ra. Điều này không chỉ giúp tăng cường hiệu quả bảo mật mà còn giảm thiểu thời gian và chi phí cho doanh nghiệp.

AI-Powered Autonomous Digital Experience Management (ADEM)

ADEM sử dụng AI để quản lý trải nghiệm kỹ thuật số tự động, giúp phát hiện và giải quyết các sự cố một cách nhanh chóng và hiệu quả. ADEM cung cấp các giải pháp tự động hóa để giảm thiểu thời gian gián đoạn và cải thiện trải nghiệm người dùng.

Lợi Ích Của AI Trong An Ninh Mạng

Ngăn Chặn Các Mối Đe Dọa Zero-Day

AI có khả năng ngăn chặn các mối đe dọa zero-day trong thời gian thực, giảm thiểu rủi ro tối đa cho hệ thống. Điều này giúp doanh nghiệp bảo vệ dữ liệu và tài sản quan trọng khỏi các cuộc tấn công bất ngờ.

Tiết Kiệm Thời Gian, Tiền Bạc Và Tài Nguyê

Với khả năng tự động hóa và dự đoán, AI giúp tiết kiệm thời gian, chi phí và nguồn lực cần thiết cho việc quản lý và bảo vệ mạng lưới. Điều này cho phép các doanh nghiệp tập trung vào các hoạt động kinh doanh cốt lõi thay vì phải lo lắng về an ninh mạng.

Kế Hoạch Phòng Ngừa Chủ Động

AI có khả năng dự đoán và phòng ngừa các sự cố mạng, từ đó giúp doanh nghiệp xây dựng kế hoạch phòng ngừa chủ động và giảm thiểu thời gian gián đoạn hoạt động. Điều này giúp duy trì hoạt động liên tục và nâng cao hiệu suất kinh doanh.

Tối Ưu Hóa Chi Phí

Việc tự động hóa các hoạt động an ninh bằng AI giúp tối ưu hóa chi phí và nâng cao hiệu quả của các giải pháp bảo mật. Doanh nghiệp có thể sử dụng nguồn lực một cách hiệu quả hơn và đạt được ROI cao hơn từ các khoản đầu tư vào an ninh mạng.

Tương Lai Của AI Trong An Ninh Mạng

Chuyển Đổi Sang SOC Hỗ Trợ AI

Trong tương lai, các trung tâm điều hành an ninh (SOC) sẽ chuyển đổi sang mô hình hỗ trợ AI, với các vai trò từ chuyên viên sơ cấp, người phản ứng sự cố, thợ săn mối đe dọa đến quản lý SOC đều được hỗ trợ bởi AI. Điều này sẽ nâng cao hiệu quả và khả năng phản ứng nhanh chóng trước các mối đe dọa.

AI Gặp Gỡ Yêu Cầu An Ninh Nâng Cao

AI đang đáp ứng các yêu cầu an ninh ngày càng cao của thời đại, từ việc tự động hóa các hoạt động an ninh đến việc cung cấp lợi thế cạnh tranh cho doanh nghiệp. Các hệ thống AI không chỉ phát hiện và ngăn chặn các mối đe dọa mà còn giúp doanh nghiệp duy trì tư thế bảo mật vững chắc.

Kỹ Năng Mới Cho Các Chuyên Gia An Ninh Mạng

Sự phát triển của AI đòi hỏi các chuyên gia an ninh mạng phải trang bị các kỹ năng mới để làm việc hiệu quả với các công nghệ AI. Điều này bao gồm việc hiểu biết về cách hoạt động của các mô hình AI và cách triển khai chúng trong môi trường thực tế.

AI và an ninh mạng đang thay đổi cách chúng ta bảo vệ và quản lý mạng lưới. Sự tích hợp của AI không chỉ giúp nâng cao hiệu quả bảo mật mà còn mở ra nhiều cơ hội đổi mới trong việc chống lại các mối đe dọa ngày càng tinh vi. Trong tương lai, AI sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng các hệ thống bảo mật tiên tiến và tạo ra giá trị to lớn cho doanh nghiệp.

Để duy trì và phát triển trong kỷ nguyên AI, doanh nghiệp cần liên tục cập nhật và ứng dụng các công nghệ mới nhất, đồng thời đào tạo nhân lực với các kỹ năng cần thiết để làm việc hiệu quả với AI. Chỉ khi đó, chúng ta mới có thể tận dụng tối đa sức mạnh của AI và đảm bảo an toàn cho hệ thống mạng trong bối cảnh an ninh mạng ngày càng phức tạp.

Bài viết được tổng hợp và điều chỉnh bằng AI. Nội dung từ buổi thuyết trình của Dr. Philip Cao tại Vietnam Mobile Summit 2024.

Bài viết liên quan

Thị trường EdTech Vietnam- Nhiều tiềm năng nhưng còn bị bỏ ngỏ tại Việt Nam

Thị trường EdTech Vietnam- Nhiều tiềm năng nhưng còn bị bỏ ngỏ tại Việt Nam

Lĩnh vực EdTech (ứng dụng công nghệ vào các sản phẩm giáo dục) trên toàn cầu hiện nay đã tương đối phong phú với nhiều tên tuổi lớn phân phối đều trên các hạng mục như Broad Online Learning Platforms (nền tảng cung cấp khóa học online đại chúng – tiêu biểu như Coursera, Udemy, KhanAcademy,…) Learning Management Systems (hệ thống quản lý lớp học – tiêu biểu như Schoology, Edmodo, ClassDojo,…) Next-Gen Study Tools (công cụ hỗ trợ học tập – tiểu biểu như Kahoot!, Lumosity, Curriculet,…) Tech Learning (đào tạo công nghệ – tiêu biểu như Udacity, Codecademy, PluralSight,…), Enterprise Learning (đào tạo trong doanh nghiệp – tiêu biểu như Edcast, ExecOnline, Grovo,..),… Hiện nay thị trường EdTech tại Việt Nam đã đón nhận khoảng đầu tư khoảng 55 triệu đô cho lĩnh vực này nhiều đơn vị nước ngoài đang quan tâm mạnh đến thị trường này ngày càng nhiều hơn. Là một trong những xu hướng phát triển tốt, và có doanh nghiệp đã hoạt động khá lâu trong ngành nêu tại infographic như Topica, nhưng EdTech vẫn chỉ đang trong giai đoạn sơ khai tại Việt Nam. Tại Việt Nam, hệ sinh thái EdTech trong nước vẫn còn rất non trẻ và thiếu vắng nhiều tên tuổi trong các hạng mục như Enterprise Learning (mới chỉ có MANA), School Administration (hệ thống quản lý trường học) hay Search (tìm kiếm, so sánh trường và khóa học),… Với chỉ dưới 5% số dân công sở có sử dụng một trong các dịch vụ giáo dục online, EdTech cho thấy vẫn còn một thị trường rộng lớn đang chờ được khai phá. *** Vừa qua Station D đã công bố Báo cáo Vietnam IT Landscape 2019 đem đến cái nhìn toàn cảnh về các ứng dụng công...

By stationd
Bộ cài đặt Laravel Installer đã hỗ trợ tích hợp Jetstream

Bộ cài đặt Laravel Installer đã hỗ trợ tích hợp Jetstream

Bài viết được sự cho phép của tác giả Chung Nguyễn Hôm nay, nhóm Laravel đã phát hành một phiên bản chính mới của “ laravel/installer ” bao gồm hỗ trợ khởi động nhanh các dự án Jetstream. Với phiên bản mới này khi bạn chạy laravel new project-name , bạn sẽ nhận được các tùy chọn Jetstream. Ví dụ: API Authentication trong Laravel-Vue SPA sử dụng Jwt-auth Cách sử dụng Laravel với Socket.IO laravel new foo --jet --dev Sau đó, nó sẽ hỏi bạn thích stack Jetstream nào hơn: Which Jetstream stack do you prefer? [0] Livewire [1] inertia > livewire Will your application use teams? (yes/no) [no]: ... Nếu bạn đã cài bộ Laravel Installer, để nâng cấp lên phiên bản mới bạn chạy lệnh: composer global update Một số trường hợp cập nhật bị thất bại, bạn hãy thử, gỡ đi và cài đặt lại nha composer global remove laravel/installer composer global require laravel/installer Bài viết gốc được đăng tải tại chungnguyen.xyz Có thể bạn quan tâm: Cài đặt Laravel Làm thế nào để chạy Sql Server Installation Center sau khi đã cài đặt xong Sql Server? Quản lý các Laravel route gọn hơn và dễ dàng hơn Xem thêm Tuyển dụng lập trình Laravel hấp dẫn trên Station D

By stationd
Principle thiết kế của các sản phẩm nổi tiếng

Principle thiết kế của các sản phẩm nổi tiếng

Tác giả: Lưu Bình An Phù hợp cho các bạn thiết kế nào ko muốn làm code dạo, design dạo nữa, bạn muốn cái gì đó cao hơn ở tầng khái niệm Nếu lập trình chúng ta có các nguyên tắc chung khi viết code như KISS , DRY , thì trong thiết kế cũng có những nguyên tắc chính khi làm việc. Những nguyên tắc này sẽ là kim chỉ nam, nếu có tranh cãi giữa các member trong team, thì cứ đè nguyên tắc này ra mà giải quyết (nghe hơi có mùi cứng nhắc, mình thì thích tùy cơ ứng biến hơn) Tìm các vị trí tuyển dụng designer lương cao cho bạn Nguyên tắc thiết kế của GOV.UK Đây là danh sách của trang GOV.UK Bắt đầu với thứ user cần Làm ít hơn Thiết kế với dữ liệu Làm mọi thứ thật dễ dàng Lặp. Rồi lặp lại lần nữa Dành cho tất cả mọi người Hiểu ngữ cảnh hiện tại Làm dịch vụ digital, không phải làm website Nhất quán, nhưng không hòa tan (phải có chất riêng với thằng khác) Cởi mở, mọi thứ tốt hơn Bao trừu tượng luôn các bạn, trang Gov.uk này cũng có câu tổng quát rất hay Thiết kế tốt là thiết kế có thể sử dụng. Phục vụ cho nhiều đối tượng sử dụng, dễ đọc nhất nhất có thể. Nếu phải từ bỏ đẹp tinh tế – thì cứ bỏ luôn . Chúng ta tạo sản phẩm cho nhu cầu sử dụng, không phải cho người hâm mộ . Chúng ta thiết kế để cả nước sử dụng, không phải những người đã từng sử dụng web. Những người cần dịch vụ của chúng ta nhất là những người đang cảm thấy khó sử dụng dịch...

By stationd
Applicant Tracking System là gì? ATS hoạt động ra sao

Applicant Tracking System là gì? ATS hoạt động ra sao

Công nghệ phát triển hướng đến giải quyết và cải tiến cho mỗi quy trình, hoạt động của doanh nghiệp cũng như đời sống. Đối với lĩnh vực tuyển dụng, sự xuất hiện của phần mềm ATS (Applicant Tracking System) mang đến nhiều thay đổi đáng kể, cả đối với nhà tuyển dụng và ứng viên. Vậy phần mềm ATS là gì? Chúng được sử dụng ra sao? Những thắc mắc về phần mềm ATS trong tuyển dụng sẽ được Station D giải đáp tại bài viết dưới đây. Hệ thống sàng lọc ứng viên ATS (Applicant Tracking System) Applicant Tracking System là gì? Applicant Tracking System (ATS) hay còn gọi là Hệ thống quản lý hồ sơ ứng viên là phần mềm quản lý quy trình tuyển dụng từ đầu đến cuối một cách tự động hóa. ATS được thiết kế để giúp nhà tuyển dụng tiết kiệm thời gian và chi phí trong việc thu thập, sắp xếp và sàng lọc hồ sơ các ứng viên. Các tính năng nổi bật của Applicant Tracking System Các tính năng nổi bật của Applicant Tracking System Applicant Tracking System (ATS) là một công cụ quan trọng giúp các công ty quản lý quy trình tuyển dụng hiệu quả hơn. Cùng chúng tôi điểm qua các tính năng nổi bật của ATS: Sàng lọc và quản lý hồ sơ ứng viên Khả năng tìm kiếm và sàng lọc ứng viên là một trong các tính năng nổi bật nhất của ATS. Với việc sử dụng từ khóa và tiêu chí cụ thể, hệ thống có thể nhanh chóng tìm kiếm và sàng lọc các hồ sơ phù hợp, tự động loại bỏ những ứng viên không đạt yêu cầu. Điều này giúp nhà tuyển dụng tập trung vào những ứng viên...

By stationd
Hiểu về trình duyệt – How browsers work

Hiểu về trình duyệt – How browsers work

Bài viết được sự cho phép của vntesters.com Khi nhìn từ bên ngoài, trình duyệt web giống như một ứng dụng hiển thị những thông tin và tài nguyên từ server lên màn hình người sử dụng, nhưng để làm được công việc hiển thị đó đòi hỏi trình duyệt phải xử lý rất nhiều thông tin và nhiều tầng phía bên dưới. Việc chúng ta (Developers, Testers) tìm hiểu càng sâu tầng bên dưới để nắm được nguyên tắc hoạt động và xử lý của trình duyệt sẽ rất hữu ích trong công việc viết code, sử dụng các tài nguyên cũng như kiểm thử ứng dụng của mình. Cách để npm packages chạy trong browser Câu hỏi phỏng vấn mẹo về React: Component hay element được render trong browser? Khi hiểu được cách thức hoạt động của trình duyệt chúng ta có thể trả lời được rất nhiều câu hỏi như: Tại sao cùng một trang web lại hiển thị khác nhau trên hai trình duyệt? Tại sao chức năng này đang chạy tốt trên trình duyệt Firefox nhưng qua trình duyệt khác lại bị lỗi? Làm sao để trang web hiển thị nội dung nhanh và tối ưu hơn một chút?… Hy vọng sau bài này sẽ giúp các bạn có một cái nhìn rõ hơn cũng như giúp ích được trong công việc hiện tại. 1. Cấu trúc của một trình duyệt Trước tiên chúng ta đi qua cấu trúc, thành phần chung và cơ bản nhất của một trình duyệt web hiện đại, nó sẽ gồm các thành phần (tầng) như sau: Thành phần nằm phía trên là những thành phần gần với tương tác của người dùng, càng phía dưới thì càng sâu và nặng về xử lý dữ liệu hơn tương tác. Nhiệm...

By stationd
Tối ưu tỉ lệ chuyển đổi với Google Optimize và Google Analytics

Tối ưu tỉ lệ chuyển đổi với Google Optimize và Google Analytics

Tối ưu tỷ lệ chuyển đổi là một trong những yếu tố quan trọng mà một Growth Marketer không thể bỏ qua. Google Analytics là công cụ hữu hiệu và phổ biến nhất giúp chúng ta theo dõi, đo lường và tối ưu tỷ lệ chuyển đổi. Số liệu từ Google Analytics giúp chúng ta nhìn ra điểm cần thay đổi để tăng tỷ lệ chuyển đổi. Theo dõi chuyển đổi là quá trình thiết yếu nhưng cũng rất “khó nhằn”. Ngày nay, mọi người đang sử dụng điện thoại di động nhiều hơn và thường xuyên hơn khi mua hàng trực tuyến. Việc tối ưu hóa website phiên bản di động rất quan trọng. Traffic đến từ mobile khá lớn và làm ảnh hưởng nhiều tới tỷ lệ chuyển đổi. Để xem website của bạn có hoạt động tốt trên mobile hay không như thế nào? Làm gì khi tỷ lệ chuyển đổi giảm? Website phiên bản di động của bạn có nội dung hấp dẫn không? Không có những nút điều hướng hành động? Trang bị lỗi …, những điều này có thể ảnh hưởng tới tỉ lệ chuyển đổi Google Analytics, hiểu được điều này, bạn sẽ có cơ sở để khắc phục và hoàn thiện website của mình. Hãy cùng đến với chủ đề “DÙNG GOOGLE ANALYTICS TỐI ƯU TỈ LỆ CHUYỂN ĐỔI TRÊN MOBILE” với sự chia sẻ của diễn giả Nguyễn Minh Đức, CEO IM GROUP tại Vietnam Mobile Day 2018 nhé

By stationd