CSDL Bài trích Báo - Tạp chí
Khoa Công Nghệ Thông Tin
41 Cải tiến thuật toán Hminer cho việc khai thác tập hữu ích cao trên dữ liệu thao tác thưa / Trần Minh Thái, Trần Anh Duy, Lê Thị Minh Nguyện // .- 2023 .- Volume 7 (N 3) - Tháng 3 .- Tr. 7 - 16 .- 005
Nghiên cứu và đề xuất phương pháp khai thác đối với tập dữ liệu thưa thông qua một số cách thức tổ chức dữ liệu và kỹ thuật cắt tỉa. Kết quả đánh giá thực nghiệm đã chứng tỏ được tính khả thi của giải pháp được đề xuất.
42 Phân lớp dữ liệu mất cân bằng trong bài báo dự đoán thuê bao rời bỏ nhà mạng dựa vào giải thuật Rừng Ngẫu Nhiên cải tiến / Dương Tuấn Anh, Đinh Minh Hòa // .- 2023 .- Volume 7 (N 3) - Tháng 3 .- Tr. 58 - 67 .- 005
Trong lãnh vực viễn thông, việc thuê bao rời bỏ nhà mạng là sự cố rất đáng quan tâm vì vấn đề này có thể ảnh hưởng đến lợi nhuận của công ty. Tuy nhiên, đặc điểm dữ liệu mất cân bằng trong bài toán dự đoán thuê bao rời bỏ nhà mạng gây khó khăn cho việc phát triển một mô hình phân lớp hiệu quả để giải quyết bài toán này. Trong nghiên cứu này thử áp dụng giải thuật rừng ngẫu nhiên có điều chỉnh hàm chi phí (cost-sensitive weighted random forest - CSWRF), vốn đã thành công trong bài toán phát hiện gian lận thẻ tín dụng (credit card fraud detection), để giải quyết vấn đề dữ liệu mất cân bằng trong bài toán dự đoán thuê bao rời bỏ nhà mạng. Ngoài ra, chúng tôi so sánh hiệu quả của giải thuật CSWRF với cách tiếp cận lấy mẫu dữ liệu: kết hợp giải thuật Rừng Ngẫu Nhiên với kỹ thuật lấy mẫu tăng SMOTE. Kết quả thực nghiệm trên hai bộ dữ liệu mẫu cho thấy đối với bài toán dự đoán thuê bao rời bỏ nhà mạng, vốn là bài toán mất cân bằng dữ liệu, hiệu quả phân lớp của giải thuật CSWRF thuộc cách tiếp cận điều chỉnh hàm chi phí (cost-sensitive learning) tốt hơn phương pháp SMOTE kết hợp giải thuật Rừng Ngẫu Nhiên.
43 Ứng dụng khai thác mẫu tuần tự vào việc dự đoán xu hướng cổ phiếu / Trần Minh Thái, Nguyễn Tuấn Dũng // .- 2023 .- Volume 7 (N 3) - Tháng 3 .- Tr. 68 - 76 .- 005
Đề xuất mô hình sử dụng kỹ thuật khai thác dữ liệu áp dụng vào việc dự đoán xu hướng cổ phiếu. Mô hình dự đoán dựa vào thuật toán khai thác mẫu con tuần tự trên tập dữ liệu lịch sử cổ phiếu. Bên cạnh đó, kỹ thuật xác định mẫu con thông qua độ tương tự cũng được trình bày trong bài báo. Dữ liệu thực nghiệm được thu thập trên trang https://finance.yahoo.com. Kết quả thực nghiệm của mô hình được đề xuất có độ chính xác trung bình tốt hơn so với mô hình truyền thống như SVM và LSTM.
44 Ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại các ngân hàng và khuyến nghị cho Việt Nam / Mai Thị Quỳnh Như, Ngô Thị Kiều Trang // Tài chính .- 2023 .- Số 805 .- Tr. 71-73 .- 005.1
Trí tuệ nhân tạo là ngành thuộc lĩnh vực khoa học máy tính. Là một trong những yếu tố cốt lõi trong Cách mạng công nghiệp 4.0 và chuyển đổi số hiện nay, Trí tuệ nhân tạo được “phủ sóng” trên nhiều lĩnh vực như vận tải, sản xuất, y tế, giáo dục, truyền thông, các ngành dịch vụ và đặc biệt trong đó có ngành Tài chính - Ngân hàng. Bài viết viết này khảo sát các yêu cầu trước đây về thực trạng ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại các ngân hàng trên thế giới, nêu ra những thách thức và đề xuất các giải pháp góp phần nâng cao hiệu quả dịch vụ của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam.
45 Safe: efficient ddos attack defense with elastic traffic flow inspection in SDN-Based data centers / Tri Gia Nguyen, Hai Hoang Nguyen, Trung V. Phan // .- 2023 .- Vol. 39(No. 1) .- P. 17-32 .- 005
In this paper, we propose an efficient distributed denial-of-Service (DDoS) Attack deFEnse solution, namely SAFE, which utilizes an elastic traffic flow inspection mechanism, for Software-Defined Networking (SDN) based data centers. In particular, we first examine a leaf-spine SDN-based data center network, which is highly vulnerable to volumetric DDoS attacks. Next, we develop a rank-based anomaly detection algorithm to recognize anomalies in the amount of incoming traffic. Then, for the traffic flow inspection, we introduce a component called DFI (Deep Flow Inspection) running an Open vSwitch (OvS) that can be dynamically initiated (as a virtual machine) on-demand to collect traffic flow statistics. By utilizing deep reinforcement learning-based traffic monitoring from our previous study, the DFIs can be protected from the flow-table overflow problem while providing more detailed traffic flow information. Afterward, a machine learning-based attack detector analyzes the gathered flow rule statistics to identify the attack, and appropriate policies are implemented if an attack is recognized.
46 LSTM-Based server and route selection in distributed and heterogeneous SDN network / Nam Thang Hoang, Van Tong, Hai Anh Tran, Cong Son Duong, Tran Le Tuan Nguyen // .- 2023 .- Vol. 39(No. 1) .- P. 79-99 .- 005
Today, the Software-defined Network, with its advantages such as greater reliability via automation, more efficient network management, cost-savings, and faster scalability, is increasingly being deployed in many network systems and network operators. The most common deployment architecture is a distributed system with the existence of many independent domains, each controlled by an SDN controller. One of the well-known applications in SDN is server selection and routing. However, deploying server and route selection in distributed and heterogeneous SDN networks faces two issues. Therefore, this paper proposes an LSTM-based link cost prediction for the server and route selection mechanism in a distributed and heterogeneous SDN network.
47 Chuyển giao kết quả nghiên cứu khoa học từ trường đại học đến doanh nghiệp / Nguyễn Tiến Thông // Tạp chí khoa học (Đại học Cửu Long) .- 2022 .- Số 2 .- Tr. 6 - 12 .- 004
Cung cấp một đánh giá tổng thể mối quan hệ hợp tác đại học doanh nghiệp nhằm xác định các động lực và rào cản cho một mối quan hệ hợp tác hiệu quả. Báo cáo cũng cung cấp cái nhìn sâu hơn về các động lực và các rào cản tiềm ẩn trong hợp tác giữa trường đại học và doanh nghiệp, giúp phát triển một khuôn khổ thực tế cho trường đại học để hỗ trợ quá trình ra quyết định.
48 Đảm bảo an toàn thông tin trong công cuộc chuyển đổi số tại Việt Nam : thực trạng và giải pháp / Châu Minh Khánh // An toàn Thông tin .- 2023 .- Số 3 (073) .- Tr. 22 - 25 .- 004
Trình bày tầm quan trọng và đánh giá những thực trạng, từ đó tập trung đề xuất các giải pháp nhằm nâng cao công tác đảm bảo an toán thông tin trong công cuộc chuyển đổi số tại Việt Nam.
49 Tái cấu trúc từng phần và ứng dụng trong an toàn thiết kế phần cứng FPCA / Nguyễn Chung Tiến, Trần Bình Nhung // An toàn Thông tin .- 2023 .- Số 3 (073) .- Tr. 26 - 29 .- 004
Giới thiệu một hệ thống tái cấu trúc từng phần được xây dựng trên board phát triển Zturn Xynq 7020 của Xilinx từ đó đề xuất một phương pháp tái cấu trúc từng phần trong bài toán an toàn thiết kế phần cứng trên công nghệ FPCA .
50 Bằng chứng không tiết lộ tri thức và ứng dụng trong an toàn thông tin / Nguyễn Văn Nghị, Hà Như Tuấn, Lại Thị Thu Vân // An toàn Thông tin .- 2023 .- Số 3 (073) .- Tr. 30 - 33 .- 004
Bằng chứng không tiết lộ trí thức (Zero-Knowledge Proofs - ZKP) là một dạng kỹ thuật mật mã được công bố từ thập niên 90 của thế kỷ trước, công nghệ mật mã này cho phép xác minh tính xác thực của một phần thông tin mà không tiết lộ chính thông tin đó. Tuy nhiên, trong những năm gần đây ZKP mới được đưa vào ứng dụng nhiều trong hệ thống công nghệ thông tin. Bài viết này sẽ trình bày chi tiết về khái niệm, tính chất, cách thức phân loại và một số ứng dụng phổ biến của ZKP trong an toàn thông tin.