Tạp chí Khoa học và Công nghệ trong lĩnh vực An toàn thông tin
Giới thiệu Tạp chí Kỳ Khoa học và Công nghệ trong lĩnh vực An toàn thông tin (Journal of Science and Technology on Information security) – tên viết tắt ISJ, có chỉ số ISSN 2615-9570 là một ấn phẩm của Tạp chí An toàn thông tin, Ban Cơ yếu Chính phủ. Đây là Tạp chí học thuật, khoa học, chuyên ngành và cũng là nơi thảo luận các vấn đề khoa học và công nghệ trong lĩnh vực an toàn thông tin, hỗ trợ nghiên cứu khoa học và công nghệ trong lĩnh vực này, góp phần kết nối nghiên cứu, đào tạo và triển khai ứng dụng; giúp ích cho các nhà lãnh đạo, quản lý, cán bộ khoa học kỹ thuật, giáo viên, sinh viên... Kỳ Khoa học và Công nghệ trong lĩnh vực An toàn thông tin được xuất bản từ năm 2015 với 2 số/năm (1 số tiếng Việt và 1 số tiếng Anh). Đến năm 2022 ấn phẩm tăng số kỳ xuất bản lên 3 số/năm với 2 số tiếng Anh (xuất bản vào tháng 6,12) và 1 số tiếng Việt (xuất bản vào tháng 9). Từ năm 2024 các kỳ của Tạp chí được xuất bản hoàn toàn bằng tiếng Anh. Kỳ Khoa học và Công nghệ trong lĩnh vực An toàn thông tin được công nhận chất lượng cao theo Quyết định số 25/QĐ-HĐGSNN của Hội đồng Giáo sư Nhà nước (http://hdgsnn.gov.vn/tin-tuc/quyet-dinh-so-25-qd-hdgsnn-phe-duyet-danh-muc-tap-chi-khoa-hoc-duoc-tinh-diem-nam-2024_788/). Theo đó, các bài báo đăng trên Tạp chí được Hội đồng Giáo sư ngành Công nghệ thông tin chấm 0,75 điểm và Hội đồng Giáo sư Liên ngành Điện-Điện tử-Tự động hóa chấm 0,75 điểm. Các bài báo khoa học đăng trên Tạp chí là các công trình nghiên cứu khoa học, ứng dụng công nghệ mới, thành tựu khoa học, kỹ thuật mới trong lĩnh vực an toàn thông tin, chưa được xuất bản hoặc gửi đến bất kỳ tạp chí hoặc bất kỳ kỷ yếu hội nghị nào. Các bài báo khoa học được gửi đến các nhà khoa học để đánh giá, phản biện chặt chẽ và được tính điểm, theo quy trình công bố công trình khoa học của Hội đồng Giáo sư nhà nước. Các tác giả có bài được đăng sẽ nhận nhuận bút theo quy định của Tạp chí, cùng với số báo có bài của họ và bản mềm (PDF) của các số báo khác nếu cần. Tác giả không phải gửi bất kỳ chi phí nào khi gửi bài. Toàn bộ chi phí cho quá trình xuất bản được Tạp chí An toàn thông tin hỗ trợ. Thư gọi bài khoa học cho năm 2026 Kính gửi các nhà khoa học! Để chuẩn bị xuất bản Kỳ Khoa học và Công nghệ trong lĩnh vực An toàn thông tin năm 2026 bằng tiếng Anh và mục tiêu hướng đến một tạp chí uy tín, chất lượng có nét đặc trưng riêng trong lĩnh vực bảo mật và an toàn thông tin. Tạp chí trân trọng kính mời và kêu gọi tất cả các nhà khoa học trong và ngoài nước gửi bài đăng có chất lượng cho Tạp chí. Lịch trình phát hành 3 số trong năm 2026 như sau: Số 1.CS(27) 2026 dự kiến xuất bản: 6/2026 Số 2.CS(28) 2026 dự kiến xuất bản: 9/2026 Số 3.CS(29) 2026 dự kiến xuất bản: 12/2026 Tác giả vui lòng gửi bản thảo theo đúng mẫu định dạng của Tạp chí cung cấp tại https://isj.vn/index.php/journal_STIS/information/authors. Thể lệ gửi bài, hướng dẫn trình bày bài báo được đăng tại website https://isj.vn/index.php/journal_STIS/about/submissions. Để được hỗ trợ xin liên hệ qua email thukychuyensan@bcy.gov.vn hoặc Thư ký hành chính, Hoàng Thị Thu Hằng (số điện thoại: +84 914372016). Trân trọng cảm ơn./.
Vietnam Government Information Security Commission
Chính sách truy cập mở Tạp chí Khoa học và Công nghệ trong lĩnh vực An toàn thông tin áp dụng chính sách truy cập mở đối với các bài báo đã xuất bản nhằm mở rộng cơ hội tiếp cận các kết quả nghiên cứu chất lượng cao và tăng cường trao đổi kiến thức. Theo đó, độc giả được quyền đọc, tải xuống, sao chép, phân phối, in ấn, tìm kiếm hoặc liên kết đến toàn văn của các bài báo được xuất bản mà không cần phải đăng ký, đóng phí hay xin phép Ban biên tập Tạp chí hoặc tác giả bài viết. Chính sách đề xuất cho các tạp chí cung cấp quyền truy cập mở bị trì hoãn Các tác giả xuất bản với Tạp chí đồng ý với các điều khoản sau: 1. Các tác giả giữ bản quyền và cấp cho Tạp chí quyền xuất bản lần đầu, với bài báo [THỜI GIAN CỤ THỂ] sau khi xuất bản được cấp phép đồng thời theo Giấy phép Creative Commons cho phép những người khác chia sẻ bài báo với sự thừa nhận về quyền tác giả của tác phẩm và xuất bản lần đầu trong Tạp chí. 2. Các tác giả có thể tham gia các thỏa thuận hợp đồng bổ sung, riêng biệt để phân phối không độc quyền phiên bản bài báo đã xuất bản (ví dụ: đăng vào một kho lưu trữ của tổ chức hoặc xuất bản thành sách), với sự thừa nhận về bản đầu tiên được xuất bản trong Tạp chí. 3. Các tác giả được phép và khuyến khích đăng tác phẩm của họ trực tuyến (ví dụ: trong kho lưu trữ của tổ chức hoặc trên trang web của họ) trước và trong quá trình gửi, vì có thể dẫn đến trao đổi hiệu quả, cũng như trích dẫn tác phẩm đã xuất bản sớm hơn và nhiều hơn (Xem Ảnh hưởng của Truy cập Mở).
Throughput Optimization of the ASCON Lightweight Cryptographic Algorithm on IoT Devices
ASCON là một thuật toán mã hóa hạng nhẹ được NIST chuẩn hóa để bảo mật trong môi trường IoT hạn chế tài nguyên. Nghiên cứu này, trình bày việc triển khai ASCON-128a trong một kiến trúc IoT thực tế, trong đó ESP32 đóng vai trò là bộ vi điều khiển trung tâm tại IoT node và Raspberry Pi 4 là bộ vi điều khiển trung tâm tại IoT gateway. ESP32 được chọn nhờ khả năng hoạt động tiết kiệm năng lượng, tích hợp giao tiếp không dây và phù hợp cho xử lý biên nhúng. Trong khi đó, Raspberry Pi 4 được chọn để đáp ứng nhu cầu tính toán cao hơn và tổng hợp dữ liệu tại biên mạng. Để cải thiện hiệu suất, các chiến lược tối ưu hóa như điều chỉnh tần số CPU, thực thi IRAM, song song hóa lõi kép và làm nóng bộ nhớ đệm đã được áp dụng trên ESP32, cùng với ổn định tần số và làm nóng bộ nhớ đệm trên Raspberry Pi 4. Kết quả thực nghiệm cho thấy ESP32 đạt thông lượng mã hóa 2,42 MB/s, trong khi Raspberry Pi 4 đạt 124 MB/s. Những kết quả này, xác nhận ASCON-128a là một giải pháp mã hóa hiệu quả và an toàn cho các hệ thống IoT không đồng nhất.
AI-Enhanced SQL Injection Detection Framework: A Novel Approach Combines LLMs with Traditional Fuzzing to Improve Web Application Vulnerability Detection
Tấn công SQL injection ảnh hưởng đến khoảng 65% ứng dụng web, trong khi các công cụ truyền thống thường bỏ sót các lỗ hổng phụ thuộc ngữ cảnh. Chúng tôi đề xuất AESIDF(AI-Enhanced SQLi Detection Framework), một khung lai kết hợp Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) với kỹ thuật fuzzing song song nhằm phân tích lỗ hổng theo ngữ nghĩa. Được đánh giá trên 26 kịch bản benchmark từ PortSwigger, DVWA(Damn Vulnerable Web Application) và OWASP(Open Web Application Security Project) Juice Shop, phương pháp của chúng tôi đạt tỷ lệ phát hiện 92,3% so với 76,9% của SQLMap, đồng thời giảm khoảng 68,8% số lượng request. Các kết quả sơ bộ này cho thấy khả năng suy luận ngữ cảnh của LLM(Large Language Model) có thể cải thiện kiểm thử bảo mật tự động; tuy nhiên, cần xác thực rộng hơn trên các tập dữ liệu lớn và đa dạng hơn để khẳng định khả năng tổng quát hóa.
Weak Links in Smart Surveillance: An Empirical Security Evaluation of Evil Twin Attacks on IoT Cameras
Các camera IP không dây đóng vai trò quan trọng trong hệ sinh thái IoT nhưng vẫn dễ bị tấn công Evil Twin, cho phép kẻ tấn công chiếm quyền điều khiển thiết bị và chặn dữ liệu. Nghiên cứu này chứng minh thực nghiệm rằng việc kết hợp tấn công Deauthentication với điểm truy cập giả mạo (rogue access point) có thể buộc các camera sử dụng chuẩn WPA2 kết nối vào mạng do kẻ tấn công kiểm soát, từ đó cho phép tấn công Man-in-the-Middle (MITM) để chặn các luồng dữ liệu chưa được mã hóa. Các thí nghiệm trên môi trường kiểm thử có kiểm soát cho thấy tồn tại những điểm yếu trong xác thực điểm truy cập, quản lý phiên kết nối và logic tái kết nối. Để giảm thiểu các rủi ro này, nghiên cứu khuyến nghị chuyển sang chuẩn WPA3-SAE, sử dụng cơ chế nhận dạng điểm truy cập (AP fingerprinting), tăng cường mã hóa lưu lượng, và triển khai hệ thống phát hiện điểm truy cập giả mạo. Kết quả nghiên cứu chỉ ra các lỗ hổng mang tính hệ thống trong camera IoT dân dụng và đề xuất những biện pháp phòng vệ thực tiễn nhằm nâng cao bảo mật Wi-Fi trong các hệ thống giám sát.
Proposal of an End-to-End Encrypted Chat System with Digital Signature and Vietnamese Character Support Based on Elliptic Curve
Bài báo đề xuất một hệ thống chat mã hóa đầu cuối (E2EE) dựa trên đường cong Elliptic (ECC), sử dụng thuật toán chữ ký số đường cong Elliptic (ECDSA) để xác thực và ECDH để tạo khóa mã hóa. Hệ thống được thiết kế dưới dạng widget web nhẹ, dễ dàng nhúng vào website, hỗ trợ đầy đủ ký tự tiếng Việt (UTF-8) mà không làm giảm hiệu suất. Giải pháp sử dụng Web Crypto API để thực hiện mã hóa AES-GCM và ký số ECDSA, kết hợp cơ chế nonce chống tấn công phát lại. Kết quả thử nghiệm cho thấy hiệu suất cao (thời gian mã hóa/giải mã <1ms cho tin nhắn dài) và khả năng chống lại các tấn công MITM, giả mạo.
A Blockchain-Based Chain of Custody for Digital Evidence: Design and Evaluation
Việc duy trì một chuỗi giám sát tin cậy là yếu tố thiết yếu để đảm bảo tính toàn vẹn, nguồn gốc và khả năng chấp nhận của chứng cứ số. Tuy nhiên, các hệ thống quản lý chứng cứ truyền thống thường gặp phải các hạn chế về tính minh bạch, khả năng kiểm toán, và dễ bị lạm dụng nội bộ hoặc sai sót trong quy trình. Để khắc phục những khoảng trống này, chúng tôi đề xuất một khung chuỗi giám sát dựa trên công nghệ blockchain, được xây dựng trên nền tảng Hyperledger Fabric. Trong thiết kế này, toàn bộ vòng đời của chứng cứ được ghi lại dưới dạng các mục ghi sổ cái bất biến và có kiểm soát quyền truy cập, trong khi các hiện vật thực tế được bảo vệ trong các kho lưu trữ ngoài chuỗi an toàn. Mỗi sự kiện được ghi nhận thông qua siêu dữ liệu có chữ ký và các bản ghi có dấu thời gian, giúp đảm bảo khả năng truy vết chống giả mạo. Các quy trình chuyển giao quyền giám sát được thực hiện với chaincode của Fabric, yêu cầu cơ chế ủy quyền nhiều bên dựa trên vai trò cho các thao tác nhạy cảm. Bên cạnh đó, các kênh riêng tư và cơ chế kiểm soát truy cập chi tiết của Fabric cho phép hợp tác giữa các cơ quan mà không làm lộ dữ liệu không cần thiết. Kết quả triển khai cho thấy hệ thống đạt được tính chịu trách nhiệm đầu-cuối thông lượng thực tế, và độ trễ trung vị dưới một giây trên phần cứng phổ thông - chứng minh rằng có thể tăng cường độ tin cậy của chứng cứ cho các ứng dụng thực thi pháp luật và pháp y mà không làm phát sinh chi phí vận hành quá mức.
Enhancing MITM Attack Detection Mechanism for ICS using LSTM-based Hybrid Ensemble Learning
Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ thông tin (Information Technolog - IT), việc tích hợp IT với hệ thống điều khiển công nghiệp (Industrial Control System - ICS) khiến nó dễ bị đe dọa bởi các mối đe dọa an ninh mạng, bao gồm các cuộc tấn công xen giữa (Man-in-the-Middle - MITM). Do đó, nhiều nghiên cứu tập trung vào các phương pháp phát hiện tấn công MITM, bao gồm các phương pháp dựa trên luật và các phương pháp sử dụng học máy (Machine Learning - ML). Tuy nhiên, các phương pháp này gặp phải hai hạn chế chính: thiếu bộ dữ liệu để phát hiện tấn công MITM trong mạng ICS và một phương pháp phát hiện tấn công MITM hiệu quả do tính phức tạp ngày càng tăng của mạng ICS. Trong bài báo này, nhóm tác giả đề xuất một khuôn khổ phát hiện tấn công MITM mới, sử dụng thuật toán học tổ hợp, cho các mạng ICS quy mô lớn. Cụ thể, nhóm tác giả đề xuất một khuôn khổ mô phỏng ICS mới cho các mạng quy mô lớn, sử dụng Mạng được định nghĩa bằng phần mềm (Software-Defined Networking - SDN) để tạo điều kiện thuận lợi cho các nghiên cứu ICS. Hơn nữa, một cơ chế phát hiện tấn công MITM nhẹ mới sử dụng kỹ thuật tiền xử lý nâng cao và thuật toán học tập kết hợp lai sử dụng Bộ nhớ dài Ngắn Hạn (Long Short-Term Memory - LSTM) được đề xuất để phát hiện các cuộc tấn công MITM với độ chính xác cao trong khi vẫn yêu cầu thời gian xử lý hợp lý. Kết quả thử nghiệm cho thấy cơ chế phát hiện tấn công MITM được đề xuất có thể đạt được điểm F1 91,91% trong khi chỉ cần 8,91 micro giây cho thời gian suy luận.
Memory-Resident Malware Detection via a Hybrid Deep Learning Framework
Phát hiện phần mềm độc hại cư trú trong bộ nhớ là một thách thức an ninh mạng quan trọng, đặc biệt trước các kỹ thuật tàng hình như Living-off-the-Land (LotL). Bài báo này đề xuất một khung học sâu lai để phát hiện mã độc từ dữ liệu hành vi bộ nhớ được biểu diễn dưới dạng đặc trưng bảng (tabular) có độ dài cố định. Khung mô hình nhấn mạnh một quy trình xử lý dữ liệu hiệu quả thay vì một kiến trúc mô hình quá phức tạp. Khung gồm ba giai đoạn: (1) lựa chọn đặc trưng và chuẩn hóa Z-score bằng Extreme Gradient Boosting (XGBoost) và StandardScaler, (2) cân bằng dữ liệu và làm sạch bằng Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) và Edited Nearest Neighbor (ENN), và (3) huấn luyện bộ phân loại dựa trên Transformer Encoder nhằm trích xuất các biểu diễn phi tuyến tính cấp cao từ không gian đặc trưng đã được ổn định, tận dụng các mạng truyền thẳng (Feed-Forward Networks) mạnh mẽ, kết hợp Layer Normalization, kết nối dư và hàm mất mát Focal Loss để tăng ổn định huấn luyện trong bối cảnh mất cân bằng lớp. Quá trình huấn luyện tiếp tục sử dụng bộ điều chỉnh tốc độ học StepLR và kỹ thuật dừng sớm (Early Stopping) để đảm bảo hội tụ và hạn chế quá khớp. Trên bộ dữ liệu CIC-MalMem-2022 (gồm một lớp lành tính và 15 lớp mã độc), khung đề xuất đạt 76.62% Accuracy và 76.35% F1-score, vượt trội so với các mô hình nền truyền thống. Những kết quả này cho thấy tính hiệu quả của khung mô hình cho phòng thủ chủ động dựa trên phân tích hành vi bộ nhớ
FPGA-Based inline encryption bridge using AES-XTS for storage systems
Bài báo này trình bày một hệ thống mã hóa AES-256 XTS phần cứng được triển khai trên FPGA, cung cấp một cầu nối inline hoàn chỉnh giữa bộ điều khiển lưu trữ và thiết bị lưu trữ. Khác với các công trình trước chỉ tập trung tối ưu lõi AES, thiết kế này tích hợp lõi vào giao thức SATA đầy đủ và đánh giá hiệu năng đầu-cuối trên đường truyền lưu trữ. Lõi XTS-AES dạng pipeline cho phép mã hóa theo sector với tốc độ cao và thời gian thực, đồng thời gần như không ảnh hưởng đến hiệu năng. Việc triển khai trên FPGA mang lại khả năng linh hoạt về kích thước khóa và chế độ mã hóa, hỗ trợ cập nhật thuật toán thông qua tái cấu hình từng phần và mở rộng cho các hệ thống lưu trữ khác, bao gồm cả các hệ thống lưu trữ kết nối mạng NAS. Các đóng góp chính là: (i) đề xuất kiến trúc mã hóa inline dựa trên FPGA với lõi AES-XTS tích hợp đầy đủ vào giao thức SATA; (ii) triển khai và đánh giá hiệu năng mã hóa trên hệ thống lưu trữ thực tế, chứng minh tính khả thi và minh bạch trong các tác vụ thời gian thực.
Generating evasive payloads for assessing Web Application Firewalls with Reinforcement Learning and Pre-trained Language Models
Tường lửa ứng dụng Web (WAF) đóng vai trò là một cơ chế phòng thủ quan trọng chống lại nhiều dạng tấn công dựa trên web như SQL Injection (SQLi), Cross-Site Scripting (XSS), Server-Side Request Forgery (SSRF), Remote Code Execution (RCE) và NoSQL Injection. Tuy nhiên, các tin tặc hiện đại, tinh vi thường tạo ra các payload được làm rối và né tránh nhằm vượt qua các luật WAF truyền thống. Để đánh giá và thách thức hiệu quả độ bền vững của WAF, Để đánh giá và thách thức hiệu quả độ mạnh mẽ của các Tường lửa ứng dụng web (WAF), nhóm tắc giả đề xuất DEG-WAF, một khung công tác Tạo sinh Payload né tránh sâu (Deep Evasion Generation) tận dụng mô hình ngôn ngữ Lớn (LLM) kết hợp với học tăng cường (RL) để tạo ra các payload né tránh nhằm chống lại các WAF. Hệ thống bao gồm bốn thành phần chính: một tác tử sinh payload dựa trên LLM đã được huấn luyện trước (OPT-125M), một mô hình thưởng mô phỏng hành vi của WAF, một tác tử lấy mẫu dựa trên ngữ pháp để đảm bảo tính hợp lệ cú pháp, và một tác tử RL được huấn luyện với thuật toán Proximal Policy Optimization (PPO) hoặc Advantage ActorCritic (A2C) nhằm tinh chỉnh chiến lược sinh. Các đánh giá thực nghiệm trên các WAF thực tế, bao gồm ModSecurity và SafeLine, cho thấy mô hình dựa trên A2C vượt trội đáng kể so với các LLM nguyên bản — đạt tỷ lệ né tránh 80.16% với SQLi và 74.70% với NoSQLi trên ModSecurity, và 97.8% với RCE trên SafeLine. Những kết quả này nhấn mạnh tiềm năng của khung LLM-RL do chúng tôi đề xuất như một nền tảng vững chắc để đánh giá và nâng cao khả năng chống chịu của các hệ thống WAF trong điều kiện đối kháng.
Research on the Design and Development of a Secure Cold Wallet Device for Blockchain
Ví lạnh (Cold Wallet) là thiết bị phần cứng chuyên biệt nhằm lưu trữ khóa riêng và thực hiện ký số trong môi trường cách ly mạng, đảm bảo an toàn tối đa cho tài sản số. Bài báo này trình bày một thiết kế tổng thể thiết bị ví lạnh an toàn cho Blockchain, tập trung vào các yêu cầu bảo mật, khả năng xử lý mật mã.
A secure image steganography based on Hamming codes and image block complexity estimation using a zig-zag order
Giấu tin sử dụng ảnh số đang nhận được nhiều sự quan tâm trong những năm gần đây. Các nhà nghiên cứu đã tập trung vào việc nâng cao dung lượng tin có thể giấu được trong khi vẫn giữ được chất lượng hình ảnh của ảnh ẩn. Trong bài báo này, một lược đồ giấu tin dựa trên mã Hamming được giới thiệu. Để nâng cao chất lượng cảm quan của ảnh mang tin, độ phức tạp của khối điểm ảnh, được xác định dựa trên các cặp điểm ảnh liền kề theo trật tự dích dắc được sử dụng để lựa chọn các khối điểm ảnh sử dụng để giấu tin. Để giảm thiểu hơn nữa suy biến xảy ra với ảnh mang tin, các bit tin mật được nhúng bởi phương thức đề xuất dựa trên các mã Hamming. Hơn nữa, dung lượng tin giấu được tăng lên nhờ kỹ thuật sử dụng nhiều hơn một lớp bit của điểm ảnh để nhúng tin. Mã gray phản xạ Canonical Gray Code (CGC) cũng được sử dụng để phân tách các lớp bit của điểm ảnh nhằm nâng cao độ chính xác trong việc xác định độ phức tạp của khối điểm ảnh khi nhúng tin. Các kết quả thực nghiệm cho thấy lược đồ đề xuất mang lại dung lượng tin giấu được cao hơn, chất lượng cảm quan của ảnh mang tin được cải thiện và bền vững hơn trước các dạng tấn công phát hiện.
FedPC Cloud CPU Forecasting using Federated Learning and Periodicity-based Clustering
Dự báo mức độ sử dụng CPU đóng vai trò quan trọng trong việc quản lý tài nguyên và đảm bảo tính sẵn sàng của hệ thống dịch vụ điện toán đám mây. Tuy nhiên, bài toán này gặp phải hai thách thức liên quan đến tính riêng tư của dữ liệu và vấn đề "khởi động nguội" (cold-start) ở máy ảo (Virtual Machine - VM) mới, khi dữ liệu giám sát của VM còn hạn chế. Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả đề xuất FedPC, một phương pháp kết hợp học Liên hợp (FL) với phân cụm theo chu kỳ. Cụ thể, kiến trúc đề xuất FedPC phân cụm VM dựa trên chu kỳ hoạt động, cho phép huấn luyện mô hình chung mà không lộ dữ liệu cục bộ, từ đó cải thiện độ chính xác trong kết quả dự báo cho những VM mới khởi tạo. Kết quả thử nghiệm trên bộ dữ liệu Azure Public Dataset V1 cho thấy FedPC vượt trội so với các phương pháp hiện tại về độ chính xác, chứng minh khả năng quản lý tài nguyên an toàn, linh hoạt, nâng cao tính sẵn sàng trong môi trường đám mây.
Federated Trust-Based Authentication for Secure Mobile Cloud Access
Sự phát triển mạnh mẽ của các dịch vụ đám mây di động đã làm gia tăng đáng kể sự phức tạp và các nguy cơ liên quan đến việc xác thực người dùng. Các phương pháp xác thực truyền thống dựa trên mật khẩu dễ bị tấn công đánh cắp thông tin đăng nhập và chiếm đoạt tài khoản. Mặc dù các phương pháp xác thực dựa trên rủi ro tập trung (centralized Risk-Based Authentication - RBA) giúp tăng cường bảo mật bằng cách đánh giá mức độ rủi ro của mỗi lần đăng nhập, các phương pháp này thường làm ảnh hưởng đến quyền riêng tư của người dùng do việc tập trung hóa dữ liệu xác thực nhạy cảm. Để khắc phục những hạn chế này, bài báo đề xuất một khung xác thực liên kết dựa trên độ tin cậy sử dụng học liên kết (Federated Learning - FL), tích hợp với mạng nơ-ron nhân tạo cải tiến bằng phương pháp chuẩn hóa theo lô (Artificial Neural Network with Batch Normalization - ANN-BN). Cụ thể, khung đề xuất tính toán điểm tin cậy cho từng lần đăng nhập dựa trên các mẫu hành vi người dùng và các dấu hiệu nguy cơ ngữ cảnh. Phương pháp dựa trên độ tin cậy này giúp phát hiện chính xác các lần đăng nhập độc hại, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của người dùng thông qua việc huấn luyện mô hình phân tán trên nhiều thiết bị khách. Các thử nghiệm trên một tập dữ liệu đăng nhập thực tế cho thấy mô hình ANN-BN liên kết đạt độ chính xác phát hiện cao cùng tỷ lệ cảnh báo sai thấp, cân bằng hiệu quả giữa việc nâng cao bảo mật và bảo vệ quyền riêng tư. Kết quả của chúng tôi khẳng định tính hiệu quả và tính thực tiễn của học liên kết trong việc xác thực an toàn cho môi trường đám mây di động, đồng thời làm nổi bật tiềm năng triển khai thực tế và định hướng cho các nghiên cứu tiếp theo trong tương lai.
A Scalable Telegram-Based Botnet Framework for Stealthy Remote Command and Control
In this study, we analyze how Telegram Bots can be abused as a Command and Control (C2) infrastructure in cyberattacks. We propose a Telegram-based C2 model that enables attackers to control compromised systems without relying on a centralized server, thereby enhancing anonymity and evasion capabilities. Furthermore, we introduce detection and defense strategies based on network behavior monitoring and encrypted message analysis.
A Novel Approach for 1D-CNN Hyperparameter Optimization in IoT Attack Detection using Particle Swarm Optimization
Nghiên cứu này đề xuất một phương pháp tối ưu hóa siêu tham số cho mạng nơ-ron tích chập một chiều (1D-CNN) bằng thuật toán tối ưu bầy đàn (PSO), dựa trên cách tiếp cận đa mục tiêu Pareto, nhằm nâng cao hiệu quả của các hệ thống phát hiện tấn công IoT. Cụ thể, nghiên cứu đã cải tiến thuật toán PSO bằng việc đề xuất một tiêu chí dừng tự động cho các vòng lặp tối ưu hóa và đề xuất cơ chế dừng sớm, cùng với việc tối ưu ngưỡng dừng sớm cho quá trình huấn luyện mô hình 1D-CNN, giúp giảm chi phí tính toán và phù hợp với điều kiện tài nguyên phần cứng hạn chế của IoT. Ngoài ra, một hàm tối ưu đa mục tiêu đã được xây dựng, kết hợp giữa độ chính xác trên tập dữ liệu xác thực và thời gian thực thi của mô hình 1D-CNN, đảm bảo cân bằng giữa hiệu suất phát hiện và hiệu quả tài nguyên. Phương pháp đề xuất được đánh giá trên bộ dữ liệu Edge-IIoTset. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình đề xuất giúp giảm thời gian thực thi từ 48-63% so với mô hình gốc mà vẫn duy trì độ chính xác cao (trên 94%). Nghiên cứu không chỉ cung cấp một giải pháp thực tiễn cho vấn đề bảo mật thiết bị IoT mà còn mở ra hướng tiếp cận mới trong việc tích hợp các thuật toán tiến hóa vào các hệ thống học sâu tự động và giới thiệu một phương pháp linh hoạt cho các thiết bị có ràng buộc về phần cứng.
An Efficient Framework for Multi-Class Malware Classification in Cloud Environments
Phân loại phần mềm độc hại trên môi trường đám mây vẫn là một thách thức quan trọng do tính phức tạp và khối lượng ngày càng tăng của các mối đe dọa mạng. Bài báo này đề xuất CMC (Phân loại phần mềm độc hại trên đám mây), một khuôn khổ mới giúp tăng cường hiệu quả phân loại phần mềm độc hại đa lớp thông qua việc tích hợp lựa chọn tính năng, giảm chiều và các kỹ thuật xử lý dữ liệu mất cân bằng. Khuôn khổ CMC nhằm mục đích cải thiện độ chính xác của phân loại và hiệu quả tính toán bằng cách tối ưu hóa biểu diễn tính năng và giải quyết tình trạng mất cân bằng lớp, đây là những vấn đề phổ biến trong các tập dữ liệu phần mềm độc hại trong thế giới thực. Để đánh giá hiệu quả của khuôn khổ đề xuất, chúng tôi áp dụng CMC cho hai tập dữ liệu chuẩn công khai: CMD_2024 và CIC-MalMem-2022. Kết quả thử nghiệm chứng minh rằng CMC vượt trội hơn các phương pháp hiện có về độ chính xác phân loại, điểm F1 và hiệu quả tính toán, chứng minh tiềm năng triển khai trong thế giới thực của nó trong các giải pháp bảo mật dựa trên đám mây. Những phát hiện này làm nổi bật tầm quan trọng của việc xử lý dữ liệu thông minh và tối ưu hóa tính năng trong việc tăng cường phân loại phần mềm độc hại trên nền tảng đám mây.
phát hiện phần mềm độc hại trên nền tảng đám mây
A Combinational Model-Based APT Attack Detection Approach
Trong bối cảnh thế giới ngày càng phụ thuộc vào công nghệ số, các mối đe dọa dai dẳng nâng cao (APT) đang đặt ra một thách thức đáng kể đối với an ninh mạng toàn cầu. Để giải quyết vấn đề đó, bài báo này giới thiệu một phương pháp mới có tên BiLSTM-Attention-GCN (BiLAG), một mô hình tiên tiến kết hợp các mạng nơ-ron bộ nhớ dài ngắn hạn hai chiều (BiLSTM), cơ chế Attention và các Mạng nơ-ron tích chập đồ thị (GCN). Mục tiêu của BiLAG là cung cấp một phương pháp hiệu quả và chính xác để phát hiện các mối đe dọa APT. BiLSTM được sử dụng để nắm bắt các đặc trưng thời gian liên quan đến chuỗi sự kiện, từ đó cho phép phát hiện các điểm bất thường theo thời gian. Cơ chế Attention tập trung vào những khía cạnh quan trọng nhất của tập dữ liệu, cho phép mô hình xác định các tín hiệu ẩn báo hiệu các cuộc tấn công tiềm ẩn. Cuối cùng, GCN được sử dụng để khám phá các mối quan hệ phức tạp giữa các thực thể trong mạng, qua đó nâng cao khả năng phát hiện APT thông qua việc xây dựng một đồ thị quan hệ chi tiết và chính xác. Kết quả thí nghiệm cho thấy BiLAG đạt được độ chính xác 99%, với độ nhạy cao và tỷ lệ dương tính giả giảm đáng kể.
Enhancing SPN ciphers: Dynamic substitution-key addition layers via binary block circulant matrices
Mã khối SPN (Substitution-Permutation Network) là một trong những cấu trúc cơ bản và quan trọng trong lĩnh vực mã hóa đối xứng, được sử dụng rộng rãi trong các thuật toán mã hóa hiện đại như AES. Nhờ khả năng phân tán và làm nhiễu dữ liệu hiệu quả, SPN đóng vai trò then chốt trong việc xây dựng các hệ thống mã hóa an toàn và đáng tin cậy. Tuy nhiên, cùng với sự phát triển của mã khối SPN, nhiều nghiên cứu đã được thực hiện nhằm tìm ra các phương thức tấn công thám mã để phá vỡ hệ mật này. Nhằm nâng cao tính bảo mật của mã khối SPN, các nghiên cứu gần đây tập trung vào việc động hóa các biến đổi thành phần trong cấu trúc của nó và thường có xu hướng phụ thuộc vào thành phần bí mật là khóa. Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả đề xuất một phương pháp mới kết hợp động hóa hai thành phần quan trọng: tầng thay thế và tầng cộng khóa của mã khối SPN. Phương pháp này dựa trên việc sử dụng ma trận dịch vòng khối nhị phân, được tạo thành từ sự kết hợp giữa ma trận dịch vòng nhị phân và ma trận Hadamard nhị phân. Thuật toán của nhóm tác giả chỉ cần sử dụng 26 bít khóa nhưng có thể sinh ra tới 228 Sbox phụ thuộc khóa có tính chất mật mã tốt và 233 bảng XOR phụ thuộc khóa. Khi áp dụng các S-box phụ thuộc khóa và bảng XOR phụ thuộc khóa vào làm động mã khối AES có thể làm tăng thêm mức an toàn của mã khối AES động lên 233 so với AES
Large-scale Android malware detection by integrating Blockchain and IPFS for secure virus signature distribution
Mối đe dọa ngày càng gia tăng của mã độc Android nhấn mạnh những hạn chế của các hệ thống antivirus tập trung, vốn phải đối mặt với các thách thức như độ trễ, điểm lỗi đơn lẻ và dễ bị tấn công. Để giải quyết các vấn đề này, bài báo này đề xuất một khung phân phối chữ ký virus, tên HypatiaX, tận dụng công nghệ blockchain thông qua Hyperledger Fabric và InterPlanetary File System (IPFS). Hệ thống HypatiaX cung cấp khả năng phân phối chữ ký virus an toàn, hiệu quả và minh bạch, đồng thời đảm bảo lưu trữ dữ liệu mở rộng và linh hoạt. Bằng cách sử dụng Blockchain để quản lý chữ ký virus và IPFS để lưu trữ phi tập trung, HypatiaX hỗ trợ cập nhật dữ liệu chữ ký mã độc trong môi trường phân tán. Đánh giá hiệu suất cho thấy mức tiêu thụ tài nguyên thấp, phản hồi truy vấn nhanh và quét mã độc hiệu quả trong các điều kiện khác nhau. Các thành phần nâng cao, bao gồm bộ điều khiển sổ cái (ledger controller), trình thu thập chữ ký (signature crawler), trình quản lý khóa (key manager) và IPFS client, giúp tăng cường lưu trữ phi tập trung, quản lý khóa an toàn và cập nhật chữ ký tự động. Khung này mang lại những đóng góp tiềm năng trong việc chống lại mã độc Android, đồng thời khắc phục những điểm yếu vốn có của các giải pháp antivirus truyền thống.
Malware Analysis: A Perspective from Dynamic Symbolic Execution of Binary Code
Malware analysis typically involves three steps: obfuscation, infection, and malicious action. Many antivirus methods fail because obfuscation hides control structures. This paper provides an overview of dynamic symbolic execution (DSE) applied to binary code, especially x86. DSE is considered the most powerful technique for deobfuscation and can automatically recover control structures such as control‑flow graphs. Several DSE tools target x86 (e.g., angr, Mayhem, S2E, KLEE‑MC, and BE‑PUM); we examine their design choices and trade‑offs. Finally, we evaluate the effectiveness of control‑flow graph similarity for tasks such as packer identification and original entry point (OEP) detection
Secure Implementation of Post-Quantum Cryptography
Mật mã hậu lượng tử (Post-Quantum Cryptography – PQC) hiện đang được yêu cầu bởi nhiều tổ chức và nhà cung cấp, đặc biệt đối với các ứng dụng liên quan đến các chức năng bảo mật cấp thấp (như khởi động an toàn, quản lý firmware, thiết lập kênh an toàn,...). Không chỉ các thuật toán PQC đã được chuẩn hóa phải phù hợp chính xác với đặc tả của chúng, mà việc triển khai chúng cũng phải tuân thủ các yêu cầu của thị trường. Những yêu cầu này chủ yếu bao gồm các ràng buộc về Hiệu năng – Năng lượng – Diện tích (Performance-Power-Area – PPA) và chứng nhận an toàn. Về phần PPA, điều này bao hàm sự đánh đổi giữa tốc độ và kích thước triển khai, đồng thời đòi hỏi sự tương thích tối ưu với các tài nguyên hiện có (như khả năng vector hóa trong phần mềm, song song hóa trong phần cứng, hay các bộ gia tốc chuyên dụng trong hệ thống nhúng,...). Chứng nhận liên quan đến việc triển khai một cách an toàn trong bối cảnh có các kẻ tấn công cố gắng thu thập thông tin về các bí mật, chẳng hạn thông qua các kênh rò rỉ thông tin ngầm (ví dụ như thời gian xử lý hoặc mức tiêu thụ điện phụ thuộc vào giá trị bí mật). Có một mối liên hệ qua lại giữa các khía cạnh PPA và chứng nhận, mà chúng tôi sẽ trình bày chi tiết trong bài báo này đối với các lớp thuật toán PQC khác nhau. Nhóm tác giả cũng đưa ra một số nhận định về thứ tự triển khai các thuật toán PQC, thứ tự này được xác định bởi yêu cầu triển khai phần cứng cho một số dịch vụ không thể bổ sung sau này bằng phần mềm, cụ thể là các dịch vụ chịu trách nhiệm về vòng đời firmware.
Phát hiện lỗ hổng mã nguồn bằng cách sử dụng xử lý ngôn ngữ Nature và mạng đồ thị sâu
Công nghiệp sản xuất phần mềm hưởng lợi từ các công cụ tự động sinh mã. Tuy nhiên cũng gặp thách thức về lỗ hổng phần mềm trong các mã sinh tự động đó. Liên quan đến phát hiện lỗ hổng phần mềm viết bằng các ngôn ngữ C và C++, bài báo đề xuất mô hình hỗn hợp giữa Graph Convolution Network (GCN) kết hợp với mô hình Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) và Dropout, gọi tắt là GBD. Trong pha 2 của mô hình GBD thực hiện đồng thời (i) trích xuất đặc trưng của đỉnh và cạnh dựa trên mạng tích chập đồ thị GCN; (ii) trích xuất đặc trưng đoạn mã sử dụng mô hình BERT; rồi thực hiện (iii) xây dựng hồ sơ mã nguồn, nhờ đồ thị đặc trưng mã CPG (Code Property Graph). Pha 3 của mô hình sẽ sử dụng kĩ thuật Dropout tránh quá khớp. Pha 4 của mô hình là bộ phân loại, xác định mã nguồn có lỗ hổng hay không. Các kết quả thực nghiệm cho thấy sự vượt trội của mô hình đề xuất so với các hướng tiếp cận khác trên tất cả các độ đo lần lượt đạt 61.21% và 88.94% tỷ lệ dự đoán đúng lỗ hổng mã nguồn và file bình thường. Đồng thời từ kết quả phân loại có thể thấy với token length là 512 thì mô hình GBD mang lại kết quả tốt, đồng đều nhất trên tất cả các độ đo Accuracy, Precision, Recall và F1 lần lượt đạt 86.65%, 38.59%, 66.21% và 48.76%. Phù hợp theo khảo sát của chúng tôi trên bộ dữ liệu thực nghiệm Verum vì có khoảng 70% các file mã nguồn có chiều dài nhỏ hơn 512 và lớn hơn 256. Ngoài ra mô hình GBD không chỉ hoạt động tốt trên một bộ dữ liệu mà còn có thể cho kết quả tốt trên nhiều bộ dữ liệu khác nhau. Cụ thể với bộ dữ liệu Verum, khi so sánh mô hình GBD với 5 hướng tiếp cận khác gồm REVEAL [1], Russell [2], VulDeePecker [3], SySeVR [4], Devign [5] cho kết quả tốt hơn lần lượt là 4% và từ 15% đến 57% trên 3 độ đo còn lại Precision, Recall, F1_score. Tương tự, khi so sánh GBD với hướng tiếp cận SySeVR [4] thì kết quả của GBD đã vượt trội hơn từ 3% đến 25% trên tất cả các độ đo. Còn với Devign [5] thì mô hình GBD mang lại hiệu quả hơn từ 5% đến 39% trên 3 độ đo Precision, Recall, F1_score. Với bộ dữ liệu FFmpeg+Qume, dựa trên kết quả thực nghiệm với độ đo Accuracy mô hình GBD hiệu quả hơn tất cả các nghiên cứu khác từ 0.2% đến 10%. Độ đo Precision, GBD cũng tốt hơn từ 0.3% đến 9% so với các hướng tiếp cận khác. Còn độ đo Recall thì GBD chỉ thấp hơn hướng tiếp cận REVEAL [1] khoảng 1.5% còn lại cao hơn tất cả các tiếp cận còn lại từ 10% đến hơn 31% còn độ đo Recall, độ đo F1-score của GBD cũng thấp hơn 0.3% so với REVEAL và cao hơn các nghiên cứu khác từ 7% đến 30%. Điều này chứng tỏ mô hình GBD không chỉ hiệu quả trên một bộ dữ liệu mà còn hiệu quả trên nhiều bộ dữ liệu khác nhau
Tấn công dịch ngược mô hình khuếch đại lên quá trình học liên kết
Học liên kết (Federated Learning - FL) cho phép huấn luyện mô hình chung mà vẫn bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu, đặc biệt phù hợp trong các lĩnh vực nhạy cảm như tài chính, giáo dục và y tế. Tuy nhiên, mặc dù có nhiều tiềm năng, FL vẫn đối mặt với nguy cơ bị xâm phạm quyền riêng tư, đặc biệt thông qua các tấn công dịch ngược gradient, cho phép khôi phục dữ liệu riêng tư từ các cập nhật mô hình được chia sẻ. Nghiên cứu này giới thiệu chiến lược khuếch đại phi tuyến, nhằm tăng cường hiệu quả của các tấn công này, từ đó làm nổi bật rủi ro rò rỉ dữ liệu trong môi trường FL. Bên cạnh đó, nhóm tác giả đã đánh giá khả năng chống chịu của một số cơ chế bảo vệ quyền riêng tư, như Bảo mật vi sai (Differential Privacy - DP) và Mã hóa đồng cấu (Homomorphic Encryption - HE), thông qua hai chỉ số được đề xuất là AvgSSIM và AvgMSE, để đo lường mức độ nghiêm trọng của các cuộc tấn công cũng như hiệu quả của các biện pháp phòng thủ.
Giải pháp cài đặt tối ưu phần cứng cho S-box của thuật toán PRESENT sử dụng mạch logic tổ hợp
Thuật toán mã khối hạng nhẹ PRESENT đã được chuẩn hóa bởi ISO/IEC 29192-2:2012 và TCVN 12854-2:2020. Đây là một mã khối hạng nhẹ với kích thước khối là 64 bit và kích thước khóa là 80 hoặc 128 bit. Đối với các mã khối hạng nhẹ thường được triển khai trong các thiết bị nhúng và IoT vốn hạn chế về tài nguyên, việc tối ưu hóa tài nguyên khi triển khai là ưu tiên hàng đầu. S-box, là thành phần phi tuyến duy nhất, đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo tính an toàn của thuật toán mật mã, giúp chống lại các tấn công phi tuyến và vi sai. S-box cũng chiếm lượng tài nguyên lớn nhất khi cài đặt thuật toán so với các thành phần khác, do đó việc tối ưu cài đặt S-box sẽ làm cho tài nguyên tổng thể của cả thuật toán được tối ưu nhất. S-box của thuật toán PRESENT được sử dụng trong nhiều thuật toán mã khối khác. Thông qua việc khảo sát các nghiên cứu liên quan đến cài đặt thuật toán PRESENT, phân tích các phương pháp triển khai S-box dựa trên mạch logic tổ hợp, bài báo này đã đề xuất mới các kiến trúc cài đặt S-box sử dụng các cổng logic tiêu tốn tài nguyên thấp nhất như cổng NAND 2 đầu vào, cổng NOR 2 đầu vào và cổng NOT. Kết quả cho thấy các phương pháp được đề xuất giảm được lượng tài nguyên so với các thiết kế khác.
Paradigms in Security Protocol Verification: A Multi-Tool Analysis
Trong lĩnh vực bảo mật Internet, đảm bảo tính vững chắc và toàn vẹn của các giao thức truyền thông là điều tối quan trọng. Bài báo này cung cấp một phân tích toàn diện về bốn công cụ hàng đầu để xác minh giao thức bảo mật: Scyther, ProVerif, CryptoVerif và Tamarin. Mỗi công cụ được đánh giá về những điểm mạnh và ứng dụng độc đáo của nó, đặc biệt trong bối cảnh điện toán đám mây và IoT. Nghiên cứu bắt đầu với Scyther, nhấn mạnh khả năng làm giả tự động và xác minh đa giao thức của nó. Tiếp theo, ProVerif được xem xét về khả năng lập luận biểu tượng và hiệu quả trong việc xử lý các giao thức bảo mật phức tạp. Bài báo sau đó khám phá cách tiếp cận tính toán của CryptoVerif đối với việc xác minh giao thức, tập trung vào cách nó mô hình hóa và xác minh các giao thức dưới nhiều giả định mật mã khác nhau. Cuối cùng, các tính năng nâng cao của Tamarin trong phân tích biểu tượng và khả năng quản lý các thuộc tính bảo mật phức tạp được thảo luận, nhấn mạnh độ sâu của nó trong xác minh giao thức chính thức. Phân tích so sánh này không chỉ nhấn mạnh những đóng góp riêng biệt của mỗi công cụ mà còn cung cấp một góc nhìn rộng hơn về hiệu quả của chúng trong việc giải quyết cả những thách thức bảo mật hiện tại và mới nổi. Bằng cách phân tích các phương pháp và hạn chế của các công cụ này, bài báo nhằm cung cấp những hiểu biết có giá trị về bối cảnh đang phát triển của việc xác minh giao thức bảo mật và các hướng đi tiềm năng trong tương lai trong lĩnh vực nghiên cứu an ninh mạng quan trọng này.
Phát hiện xâm nhập bằng cách sử dụng học liên kết trong môi trường dữ liệu không phải IID
Hệ thống phát hiện xâm nhập (IDS) đóng vai trò quan trọng trong việc bảo vệ hạ tầng mạng bằng cách phát hiện các mối đe dọa. Các phương pháp dựa trên học máy (ML) đã nâng cao hiệu quả của IDS. Tuy nhiên, điều này đã gây ra lo ngại về quyền riêng tư do các phương pháp IDS dựa trên ML yêu cầu dữ liệu tập trung. Để giải quyết vấn đề này, Học liên kết (FL) đã được áp dụng trong IDS, cho phép các mô hình ML được đào tạo trên các thiết bị/khách hàng phân tán mà không cần chia sẻ dữ liệu thô. Tuy nhiên, FL gặp khó khăn với dữ liệu không độc lập và đồng nhất (non-IID), dẫn đến hiệu suất của các mô hình phát hiện xâm nhập bị giảm. Bài báo này giới thiệu việc sử dụng hàm mất mát giúp học các biểu diễn cục bộ gọn nhẹ trên mỗi khách hàng và một mô hình.
Một lược đồ giấu tin có thể hồi phục được tăng cường an ninh sử dụng chiến lược lựa chọn bit an ninh cho ảnh nén AMBTC
Giấu tin có thể hồi phục là một giải pháp đang nhận được nhiều sự quan tâm và nghiên cứu của các nhà khoa học trong hai thập kỷ vừa qua. Trong bài báo này, một giải pháp giấu tin có thể hồi phục cho ảnh nén AMBTC được giới thiệu. Để tăng dung lượng tin có thể giấu được, giải pháp đề xuất sử dụng các thành phần lượng tử của dữ liệu nén AMBTC để giấu tin. Ngoài ra, ma trận nhị phân của dữ liệu nén AMBTC được sử dụng để che giấu các bit tin bằng cách sử dụng phép toán XOR. Cơ chế này giúp tăng cường an ninh của tin mật bằng cách sử dụng một phương thức chọn bit có độ an ninh cao. Kết quả là dung lượng giấu của giải pháp đề xuất có thể lên đến 98,301 bit khi sử dụng khối điểm ảnh kích thước 4×4. Chất lượng cảm quan của ảnh mang tin cũng tốt hơn so với các phương pháp giấu tin hồi phục liên quan.
Phương pháp thuỷ vân bền vững dựa trên RDWT-DCT-SVD trong không gian màu YCbCr
Trong việc bảo vệ bản quyền số, thuỷ vân đóng vai trò quan trọng, đặc biệt là việc đảm bảo thông tin không thể bị phát hiện, bền vững trước các tấn công và có khả năng nhúng lớn. Phương pháp mới được đề xuất trong bài viết này sử dụng biến đổi wavelet rời rạc dư thừa (RDWT), biến đổi cosine rời rạc (DCT), và phân tích giá trị đặc trưng (SVD) để nhúng dấu thuỷ vân vào ảnh màu. Thay vì sử dụng các phương pháp truyền thống, phương pháp này tính toán khoảng cách Bhattacharyya giữa ảnh gốc và dấu thuỷ vân để xác định hệ số nhúng một cách tự động. dấu thuỷ vân được giấu trong kênh Cb của không gian màu YCbCr, giúp giảm thiểu tác động đến chất lượng ảnh gốc và nâng cao độ khó phát hiện cũng như tính bền vững của dấu thuỷ vân. Kết quả thử nghiệm cho thấy phương pháp này không chỉ giữ nguyên chất lượng ảnh gốc mà còn chống lại được nhiều loại tấn công khác nhau, đảm bảo dấu thuỷ vân vẫn duy trì tính toàn vẹn và khả năng khôi phục cao.
Tìm hiểu mạng 5G tại Việt Nam và nghiên cứu thiết kế, thử nghiệm thiết bị gây nhiễu thông tin di động 5G
Theo nghiên cứu đã được các tác giả trình bày trong [1], chúng tôi đề xuất nội dung nghiên cứu, áp dụng các công nghệ kỹ thuật mới để nghiên cứu, thiết kế thiết bị gây nhiễu thông tin di động 5G. Mục tiêu nghiên cứu, thiết kế sản phẩm là đáp ứng được các yêu cầu cơ bản về chỉ tiêu kỹ thuật, tính năng hoạt động cũng như những yêu cầu riêng của ngành Công an. Trong bài viết này, nhóm tác giả giới thiệu một số kết quả ban đầu thử nghiệm đánh giá thiết bị gây nhiễu thông tin di động 5G băng tần số n28, n40, n41 (trong đó, n41 được chia hai khối băng tần số n41A và n41B) và n77. Điều này không chỉ có ý nghĩa thiết thực trong công tác nghiên cứu khoa học, làm chủ công nghệ mà còn là cơ sở để nhóm tác giả tiếp tục hướng phát triển sản phẩm ứng dụng công nghệ SDR để thiết kế, chế tạo thiết bị có điều khiển thông minh, gây nhiễu thích nghi trong tương lai, đáp ứng yêu cầu công tác của Ngành Công an, đồng thời đa dạng các phương thức hoạt động cho lực lượng Công an trong thực tiễn
DSViT: Mô hình Transformer cải tiến cho phát hiện Deepfake
Sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo và các mô hình học sâu đã cho phép tạo ra các hình ảnh, video giả mạo siêu thực, đe dọa nghiêm trọng đến an toàn, an ninh thông tin. Việc phát hiện chính xác các hình ảnh, video giả mạo này là rất quan trọng để ngăn chặn lan truyền thông tin sai lệch và đảm bảo tính toàn vẹn của phương tiện kỹ thuật số. Hiện đã có nhiều các công trình nghiên cứu tiên tiến về phát hiện deepfake như ViT, CViT, song vẫn còn có những hạn chế nhất định, dẫn đến cần tiếp các công trình nghiên cứu để cải tiến thêm. Bài báo này đề xuất một mô hình dựa trên cải tiến từ mô hình CViT để tối ưu hóa cho việc phát hiện deepfake, gọi là DSViT (phát hiện deepfake với SC-based Convolutional Vision Transformer). Mô hình đề xuất sử dụng các khối Convolution và SCConvolution được sắp xếp một cách hợp lý kết hợp với kiến trúc ViT. Chúng tôi đã thử nghiệm trên bộ dữ liệu DFDC và so sánh kết quả với mô hình CViT để chứng minh hiệu quả của mô hình