VictorJuiz/thesis huggingface dataset:
Phát triển một phương pháp phân loại mã độc dựa trên siêu cầu
Keywords: An toàn dữ liệu, An toàn thông tin

Trong sự phát triển bùng nổ của công nghệ thông tin hiện nay, mọi người có nhu cầu lưu trữ dữ liệu và sử dụng các dịch vụ trên Internet ngày càng nhiều, điều đó trở thành mục tiêu lớn của những kẻ tấn công nhằm đánh cắp thông tin, tốn tiền, phá hoại. Các cuộc tấn công bằng phần mềm độc hại đã gia tăng rất nhiều trong những năm gần đây nhằm mục đích không tốt vào các cá nhân và tổ chức. Các công ty chống phần mềm độc hại nhận một lượng lớn yêu cầu về xử lý mã độc mỗi ngày. Việc tăng nhanh về số lượng, sự đa dạng các biến thể và khả năng biến hình, đa hình của mã độc khiến các phương pháp phòng chống truyền thống thường dựa trên chữ ký hoạt động không hiệu quả, chúng không thể phát hiện ra các phần mềm độc hại chưa từng được biết đến trước đó. Từ đó, nhu cầu về các kỹ thuật tiên tiến hơn để phát hiện và phân loại mã độc hiệu quả ngày càng trở lên quan trọng. Một trong những cách tiếp cận được nghiên cứu nhiều trong vòng một thập kỷ gần đây là sử dụng học máy để tự động học các mô hình và khuôn mẫu đằng sau sự phức tạp của phần mềm độc hại. Luận văn này đề xuất phương pháp phân loại mã độc dựa trên siêu cầu và lý thuyết xác suất, giúp phân loại mở mã độc, nghĩa là có thể phân loại những mã độc đã biết và phát hiện mã độc chưa từng được biết đến trước đó. Với mỗi họ mã độc, chúng tôi xây dựng một siêu cầu bao quát cho các điểm dữ liệu mã độc thuộc họ đó. Siêu cầu là đại diện cho vùng bao phủ của mã độc. Mã độc cần phân loại sẽ được ước tính xác suất thuộc vào các siêu cầu. Nếu tất cả các xác suất đều thấp hơn một ngưỡng mức ý nghĩa (significance level) cho trước thì mã độc được nhận biết là mã độc mới, ngược lại mã độc sẽ thuộc vào siêu cầu nào có xác suất lớn nhất. Thực nghiệm cho thấy phương pháp đạt hiệu quả tốt với mã độc trên máy tính cá nhân.
Xây dựng mô hình dự đoán thuê bao di động viễn thông suy giảm doanh thu
Keywords: Thuê bao di động, Mô hình

Nghiên cứu, tìm hiểu tính cấp thiết của bài toán dự đoán khách hàng suy giảm tiêu dùng viễn thông và các hướng tiếp cận giải quyết bài toán. Phân tích, tìm hiểu và xử lý các đặc trưng, đặc tính của dữ liệu thuê bao, đưa ra các đặc trưng phù hợp nhất với bài toán. Đưa ra được mô hình phân lớp dữ liệu thuê bao sử dụng các thuật toán các mô hình học sâu phổ biến (MLP, RNN), mô hình học sâu kết hợp học máy truyền thống Deep Neural Decision Forest và các thử nghiệm cải tiến cho mô hình Sau khi tìm hiểu và nghiên cứu lý thuyết phân lớp dữ liệu thuê bao, thực nghiệm phân lớp dữ liệu với dữ liệu cụ thể và đánh giá hiệu năng của các thuật toán. Kết quả mô hình dNDFs với cơ chế che giấu dữ liệu tốt hơn 7,2% so với mô hình RNN và 19,6% so với mô hình MLP trên độ đo ROC
Mô hình dự đoán khách hàng tiềm năng chuyển đổi lên khách hàng trung thành ứng dụng Random Forest trong lĩnh vực viễn thông
Keywords: Khoa học máy tính, Viễn thông

Phân tích dữ liệu trên nền tảng dữ liệu lớn - Big data hiện nay đã trở thành một xu hướng mới trong ngành công nghệ dữ liệu nói chung và dữ liệu nói riêng. Ứng dụng phân tích trong doanh nghiệp, đặc biệt với lĩnh vực viễn thông, sẽ mở ra một con đường mới trong tối ưu hóa giá trị của dữ liệu và giải quyết những vấn đề tồn tại của doanh nghiệp mà bằng phương pháp thông thường khó đạt được hiệu quả tối đa. Nhận diện chính xác nhu cầu khách hàng, từ đó có phương pháp, sản phẩm tương tác phù hợp sẽ giúp doanh nghiệp tối ưu được chi phí quảng cáo, cuối cùng là tăng doanh thu đem lại trên từng khách hàng. Việc ứng dụng phân tích dữ liệu, các phương pháp học máy giúp tăng tỷ lệ chính xác trong xác định khách hàng tiềm năng. Luận văn với đề tài “ Mô hình dự đoán khách hàng tiềm năng chuyển đổi lên khách hàng trung thành ứng dụng Random Forest trong lĩnh vực viễn thông” nghiên cứu nội dung, các thuộc tính, các thuật toán nhằm giải quyết bài toán phân lớp khách hàng tiềm năng có khả năng chuyển đổi sang khách hàng trả sau trong lĩnh vực viễn thông.
Xây dựng mô hình người chơi ảo cho trò chơi “Ai là triệu phú” phiên bản tiếng Việt
Keywords: Mô hình, Khoa học máy tính

Luận văn đã cài đặt hệ thống và thử nghiệm với dữ liệu thu thập từ Wikipedia tiếng Việt. Kết quả thử nghiệm với bộ câu hỏi thực tế đạt độ chính xác gần 80 %, qua đó có thể thấy mô hình người chơi ảo đề xuất có thể áp dụng thực tế. Tuy nhiên, tôi nhận mô hình đề xuất và hệ thống đã cài đặt còn có các nhược điểm sau: Hệ thống chưa có thông tin cho những câu hỏi yêu cầu tính cập nhật cao. Thời gian đưa ra câu trả lời còn chậm do sử dụng mô hình lớn Để giải quyết các vấn đề này, tôi xác định các hướng phát triển tiếp theo là bổ sung dữ liệu để tăng độ chính xác và tối ưu hệ thống để cải thiện thời gian phản hồi. Nâng cao độ chính xác của hệ thống QA bằng cách thêm nguồn kiến thức ngoài Wikipedia. Cải thiện module ra quyết định để sử dụng các sự trợ giúp và luật của trò chơi hiệu quả hơn. Sử dụng cơ sở dữ liệu chuyên cho véc-tơ như milvus, pinecone thay cho ElasticSearch để cải thiện tốc độ truy vấn và so sánh véc-tơ 59 - Phát triển thêm mô đun sinh câu hỏi, đóng vai trò phân loại các câu hỏi đầu vào và đưa ra bộ câu hỏi cho trò chơi với độ khó, chủ đề hợp lý.
Phát triển hệ thống vi cảm biến sinh học dựa trên công nghệ MEMS vi lưu và phương pháp miễn dịch
Keywords: Cảm biến sinh học, Công nghệ MEMS

Nghiên cứu thiết kế, mô phỏng nền tảng chip vi lưu tích hợp các cấu trúc kênh và cấu trúc vi cảm biến cho ứng dụng phát hiện tế bào sống, với khả năng phát hiện chính xác, tự động hoá cao, rút ngắn thời gian xét nghiệm và phân tích. Xây dựng quy trình chế tạo, thử nghiệm và đánh giá hệ thống kênh dẫn vi lưu tích hợp cảm biến điện dung và cấu trúc điều khiển tập trung dòng chảy dựa trên công nghệ vi chế tạo và vật liệu polymer tương thích sinh học (Polydimethylsiloxane - PDMS). Thử nghiệm hệ thống cảm biến để phát hiện một dòng tế bào sống phổ biến trong xét nghiệm y sinh học. Kiểm thử và đánh giá kết quả thu được.
Nghiên cứu, phát triển phương pháp phân lớp dữ liệu POIS quy mô lớn với học giám sát yếu cho Việt Nam
Keywords: Cơ sở dữ liệu, Hệ thống thông tin

Luận văn đã bước đầu đưa ra các kết quả từ việc áp dụng quy trình WSL trên quy mô lớn trong việc chú thích nhãn dữ liệu cho các mô hình ML, DL, vốn đòi hỏi nhiều dữ liệu huấn luyện và đánh giá mô hình. Ở đây, luận văn sử dụng Snorkel với phương pháp tiếp cận dựa trên đối sánh từ khóa trên phạm vi dữ liệu POI của Việt Nam, kết quả cho thấy cách tiếp cận của luận văn là khoa học và có thể ứng dụng cho các nghiên cứu và ứng dụng khác trong tương lai. Nhờ phương pháp WSL, một lượng lớn dữ liệu có thể được chú thích và không cần quá nhiều công sức, thời gian hay đặc biệt hơn là kiến thức chuyên gia theo lĩnh vực. Luận văn nhận thấy WSL đã góp phần thúc đẩy và nâng cao chất lượng các mô hình ML, DL ngày càng phức tạp và nặng nề để huấn luyện và tinh chỉnh. Dữ liệu được chú thích nhãn yếu cho chất lượng cao, có đầy đủ chất lượng chuyên môn về lĩnh vực, ở đây là dữ liệu POI. Luận văn đã thực nghiệm nghiêm túc trên các tập dữ liệu đã thu thập, xây dựng và đánh giá mô hình một cách đúng đắn, khoa học. Các mô hình đơn ngôn ngữ dựa trên DL (cụ thể là phoBERT và viBERT) được sử dụng cho bài toán phân lớp đa nhãn. Ở Việt Nam, hiện các mô hình ngôn ngữ còn ít, tuy nhiên chất lượng là tốt, có thể nói là ngang với các mô hình đa ngôn ngữ khác trên thế giới cho tiếng Việt. Luận văn đã sử dụng hai mô hình hàng đầu hiện nay là phoBERT và viBERT cho bài toán phân lớp đa nhãn với văn bản ngắn. Kết quả đánh giá cho thấy, các mô hình là có khả năng áp dụng với những văn bản ngắn, thường được cho là có ít thông tin ngữ cảnh trong các văn bản ngắn này. Dựa trên kết quả đã có, một phương pháp đánh giá chất lượng POI tự động đã được xây dựng và có khả năng áp dụng cao. Từ đó làm cơ sở cho một phương pháp gợi ý loại POI, tích hợp vào các ứng dụng thu thập dữ liệu POI của người dùng trong tương lai. Về mặt dữ liệu, luận văn đã cung cấp một tập dữ liệu POI đầu tiên được phân loại trên phạm vi Việt Nam, được chú thích bởi đội ngũ chuyên gia có kiến thức. Luận văn cung cấp tập dữ liệu như một nguồn mở, phục vụ các nghiên cứu và ứng dụng khác trong tương lai. Bên cạnh đó một tập dữ liệu được gán nhãn yếu cũng được luận văn cung cấp như một nguồn mở với mục đích tương tự. Cuối cùng, các kết quả của luận văn là một cơ sở so sánh vững chắc cho bài toán đánh giá dữ liệu POI của Việt Nam. Các kết quả, dữ liệu, mô hình tinh chỉnh, được luận văn chia sẻ, cung cấp như một nguồn mở, phục vụ nghiên cứu và ứng dụng khác trong tương lai.
Tìm hiểu và vận dụng kiểm thử mờ cho REST API
Keywords: Kỹ thuật phần mềm, Kỹ thuật kiểm thử

Ngày nay, kiến trúc vi dịch vụ (microservice) không còn quá xa lạ với mọi ngƣời. Càng ngày, số lượng hệ thống sử dụng theo kiến trúc vi dịch vụ ngày càng nhiều. Kéo theo đó, số lượng API được tạo ra trong mỗi hệ thống ngày càng nhiều. Từ đó, nhu cầu về việc kiểm thử API cũng ngày một tăng lên. Đặc biệt, các phương pháp kiểm thử tự động đang được quan tâm hơn cả vì nó giúp giảm thiểu nỗ lực cũng như chi phí để thực hiện. Hiện nay, rất nhiều công cụ kiểm thử tự động API đã được ra đời. Nổi bật trong số đó chúng ta có thể kể đến như RESTler (Công cụ kiểm thử mờ do microsoft phát triển). Một trong những tính năng nổi trội của RESTler đó ch nh là kiểm thử mờ Stateful Rest API. Với tính năng đó, chương trình thay vì chỉ kiểm thử trên từng API độc lập thì chương trình sẽ thực hiện việc sinh các chuỗi request có quan hệ với nhau (gọi là các sequences). Sau đó chương trình sẽ thực hiện kiểm thử trên từng chuỗi request đó. Bằng cách thực hiện này, độ bao phủ của các kịch bản kiểm thử sẽ được cải thiện hơn nhiều so với các phƣơng pháp khác được sử dụng ngày nay. Tuy RESTler đã rất thành công trong việc tăng độ phủ của các kịch bản kiểm thử nhƣng do việc sinh ra các chuỗi sequences chỉ dựa vào tài liệu đặc tả API nên phương pháp này vẫn tồn tại ở đó một số nhược điểm như việc tìm mối quan hệ giữa các API chưa thực sự chính xác trong một số trường hợp. Thêm vào đó, tính chính xác trong việc xác định thứ tự thực thi API trong sequences chưa được cao. Từ những nhược điểm kể trên, qua quá trình tìm hiểu, luận văn đề xuất phương án giúp khắc phục cơ bản được những vấn đề đã nêu bên trên. Bên cạnh đó, để chứng minh tính hiệu quả của đề xuất, luân văn sẽ thực nghiệm phương án đề xuất để thực hiện kiểm thử trên 2 hệ thống đang được sử dụng phổ biến trong thực tế là Gitlab (một hệ thống quản lý mã nguồn bằng Git) và Keycloak (hệ thống quản lý xác thực, phân quyền tập trung). Qua kết quả đã ghi nhận đƣợc sau quả kiểm thử thực tế, phương án đề xuất đã phát hiện thêm đƣợc 6 lỗi mới trên Gitlab và 27 lỗi trên Keycloak so với phiên bản RESTler gốc.
Tối ưu lịch trình giao hàng sản phẩm nông nghiệp sử dụng xe tải kết hợp máy bay không người lái
Keywords: Kỹ thuật điện tử, Máy bay không người lái

Trong luận văn này, một biến thể mở rộng của bài toán định tuyến xe (Vehicle Routing Problem - VRP) được xét đến, được gọi là bài toán định tuyến xe kế hợp máy bay không người lái (Vehicle Routing Problem with Drones - VRPD). Cụ thể, nghiên cứu này tập trung vào đối tượng giao hàng là các sản phẩm nông nghiệp, trong đó việc đảm bảo độ tươi và giảm thiểu sự hư hỏng của các sản phẩm tươi sống là một thách thức lớn trong việc lập kế hoạch định tuyến. Mục tiêu của bài toán là tối ưu hóa tổng chi phí hoàn thành việc giao hàng trong một mạng lưới khách hàng cụ thể, đồng thời tối thiểu hóa sự hư hỏng của thực phẩm trong quá trình giao hàng. Trên cơ sở đó, một mô hình tuyến tính nguyên kết hợp (Mixed Integer Linear Programming - MILP) được sử dụng để tìm lời giải tối ưu ở quy mô nhỏ. Một giải thuật heuristic được đề xuất để giải quyết bài toán ở quy mô lớn hơn. Kết quả ban đầu đã thể hiện thể hiện tính hiệu quả của mô hình và giải thuật khi áp dụng vào bài toán giao hàng nông nghiệp.
Áp dụng kỹ thuật học máy/học sâu dự đoán khả năng giao dịch phát sinh dựa trên dữ liệu điểm chạm của khách hàng (clickstream data)
Keywords: Khoa học máy tính, Kỹ thuật học máy

Khai thác và dự đoán hành vi người tiêu dùng, đặc biệt trong việc dự đoán khả năng phát sinh giao dịch đóng một vai trò quan trọng trong việc nâng cao trải nghiệm khách hàng và giă tăng doanh thu cho các nền tảng thương mại mua sắm trực tuyến. Rất nhiều nghiên cứu và nỗ lực đã được thực hiện trong việc phân tích lịch sử phiên truy cập nhằm đưa ra dự đoán khả năng sản phẩm được mua trong lượt truy cập tiếp theo; tuy nhiên dự đoán theo thời gian thực ngay trong hành trình mua sắm của khách hàng còn hạn chế. Khung dự báo sớm ý định mua hàng (Early Purchase Prediction Framework) đã được đề xuất và kiểm nghiệm tính khả thi và ứng dụng thực tế trên một bộ dữ liệu tương đồng, không chỉ giúp phân loại phiên truy cập kết thúc bằng giao dịch mua hay không mà còn đánh giá tính sớm của dự báo một cách định lượng. Trong các thuật toán học máy thử nghiệm, Random Forest đều cho kết quả tốt nhất trên hai chiều đánh giá, bao gồm khả năng phân loại và khả năng dự báo sớm thể hiện qua chỉ số AUC và phân bố điểm hữu dụng. Thử nghiệm cũng chỉ ra rằng, mô hình học sâu với thiết kế cấu trúc dạng chuỗi chưa cho hiệu quả rõ rệt so với thuật toán học máy cơ bản trên cùng một bộ dữ liệu tương tác theo dòng thời gian.
Giao thức truy cập ngẫu nhiên kỹ thuật tách nguồn
Keywords: Kỹ thuật tách nguồn, Kỹ thuật viễn thông

Luận văn đã nghiên cứu các vấn đề sau đây: Khảo sát vấn đề truy cập ngẫu nhiên từ hệ thống H2H đến hệ thống M2M với giao thức truy cập ngẫu nhiên trong hệ LTE như là giao thức cơ sở đầu tiên, có hiệu quả thường được dùng để tham chiếu. Hai giao thức truy cập ngẫu nhiên tiêu biểu trong hệ thống 5G dựa trên đặc tính cứng kênh và lan truyền thuận lợi (đặc tính của kỹ thuật mMIMO) là SUCRe và ACBPC cho thấy có khả năng phân giải va chạm tốt, điều mà LTE chỉ dừng lại ở phát hiện va chạm. Tuy nhiên, nhược điểm của SUCRe là thiên vị, không bình đẳng, còn ACBPC lại có xác suất phân giải không cao. Luận văn đề xuất giao thức A-ACB đã khắc phục rõ ràng nhược điểm của 2 giao thức trên. Giao thức này bình đẳng hơn SUCRe tức là vẫn trao cơ hội truy nhập cho tất cả các UE (dù là với xác suất khác nhau), đồng thời lại có xác suất phân giải tốt hơn ACBPC. Điều này được chứng minh cả bằng giải tích và mô phỏng. Nhằm phối hợp được ưu điểm của cả 2 giao thức SUCRe và A-ACB, luận văn sử dụng thuật toán MDL triển khai trong hệ thống mMIMO OFDM nhằm phát hiện số UE va chạm trên một pilot ngay trong bước đầu tiên. Cuối cùng, luận văn đề xuất giao thức tổng hợp SUCRe-A-ACB nhằm phân giải truy cập ngẫu nhiên trong hệ thống có mật độ thiết bị 105 -106 /km2
Xây dựng công cụ phát hiện lỗi vi phạm tính nguyên tử trong các dự án NodeJs
Keywords: Ngôn ngữ lập trình, Thuật toán, Kỹ thuật phần mềm

Luận văn này đã nghiên cứu về lỗi vi phạm tính nguyên tử, lỗi cuộc đua sự kiện; các phương pháp phát hiện lỗi trong ứng dụng Node.js như phương pháp nghiên cứu lỗi đồng thời NodeCB, phương pháp phát hiện lỗi vi phạm tính nguyên tử NodeAV và phương pháp phát hiện lỗi cuộc đua sự kiện NodeRacer. Luận văn đã đi sâu vào tìm hiểu về phương pháp NodeRacer, cách thức hoạt động và thuật toán của phương pháp NodeRacer trong quá trình phát hiện lỗi cuộc đua sự kiện. Bên cạnh những kết quả tốt mà NodeRacer đạt được, luận văn cũng chỉ ra các giới hạn về thuật toán mà NodeRacer sử dụng để tạo ra các tổ hợp xen kẽ callback trong giai đoạn thực thi có hướng dẫn. Luận văn đã tập trung vào xử lý giới hạn về sự trùng nhau giữa các tổ hợp bằng cách tạo ra thuật toán mới ChoosePostpone, phát triển từ thuật toán cũ. Với một số thử nghiệm trên benchmark mà NodeRacer đã sử dụng, luận văn đã chứng mình được NodeRacer cải tiến hiệu quả hơn NodeRacer cũ trong phát hiện lỗi và tái hiện lỗi cuộc đua sự kiện. NodeRacer cải tiến có độ hiệu quả lớn hơn khoảng 7-9%. Với các kết quả đạt được, thời gian tiếp theo luận văn sẽ mở rộng khả năng tối ưu thuật toán và tiếp tục nghiên cứu tạo ra các phương pháp mới để phát hiện lỗi cuộc đua sự kiện nói riêng và lỗi nói chung trong ứng dụng Node.js. Kiến trúc hướng sự kiện của Node.js tiềm ẩn nhiều nguy cơ gây ra các lỗi khó đoán định. Quá trình nghiên cứu về phương pháp phát hiện lỗi sẽ giúp giảm tổng thời gian và chi phí cho quá trình tìm lỗi và gỡ lỗi của các nhà phát triển.
Nâng cao khả năng kết nối của nút mạng cảm biến không dây băng S
Keywords: Mạng cảm biến không dây -- Ứng dụng, Kỹ Thuật điện Tử, Mạng cảm biến không dây -- Nghiên cứu

Mục đích chính của luận văn là tìm hiểu, định hướng nghiên cứu và đề xuất một thiết kế mở rộng của hệ thống thu phát nhằm nâng cao khả năng kết nối của WSM băng S. Hệ thống đề xuất với cấu trúc tối ưu và có khả năng tích hợp dễ dàng với hầu hết các dạng module thu phát không dây được sử dụng phổ biến trên thị trường. Từ đó hướng tới việc thiết kế, chế tạo thành công module tích hợp băng S bao gồm: Hệ thống chuyển mạch thu phát có thời gian chuyển mạch ngắn, tổn hao thấp (~1 dB) với cơ chế bảo vệ tuyến thu sử dụng PIN Diode BAR63-04W; Bộ khuếch đại công suất (KĐCS) hoạt động ở tần số 2.45 GHz có công suất phát lên đến 1W, hệ số khuếch đại cao (~30 dB), dải rộng (lớn hơn 220 MHz), đạt hiệu suất cao, tối ưu điện năng tiêu thụ và có khả năng hoạt động ổn định trong thời gian dài nhờ phương pháp tự động điều chỉnh hệ số khuếch đại dựa trên nhiệt độ sử dụng linh kiện là transistor SGA-9189, IC RF2126. Bộ khuếch đại tạp âm thấp (Low Noise Amplifier - LNA) hoạt động ở tần số 2.45 GHz có hệ số khuếch đại cao (lớn hơn 35 dB), dải rộng (lớn hơn 250 MHz), tạp âm thấp, độ nhạy cao (-100 dBm) sử dụng transistor SPF-3043.
Phát hiện cảnh báo sai của các công cụ phân tích tĩnh
Keywords: Khoa học máy tính, Phần mềm, Cảnh báo phân tích tĩnh, Tìm lỗi chương trình, Dương tính giả, Học biểu diễn

Phần mềm là một phần tất yếu trong cuộc cách mạng của nền kinh tế và xã hội hiện đại. Trong khi đó, các cuộc tấn công vào lỗ hổng phần mềm nhắm vào các hệ thống máy tính, đặc biệt là các hệ thống quan trọng như quản lý dữ liệu công dân quốc gia, giao thông, điều phối hàng không, vận tải, hoạt động công nghiệp hóa chất/hạt nhân và hệ thống an ninh quốc gia, có thể gây ra thiệt hại đáng kể. Theo khảo sát của Veracode về hơn 130,000 phần mềm vào năm 2020, hơn 75% trong số đó chứa ít nhất một lỗ hổng phần mềm. Các lỗ hổng phổ biến bao gồm kiểm soát truy cập, lỗi mã hóa, chèn SQL, và cấu hình bảo mật sai. Vì vậy, các công cụ phân tích tĩnh như Sonarqube, Klocwork, Coverity được sử dụng rộng rãi trong công nghiệp để phát hiện các lỗ hổng tiềm ẩn trong hệ thống phần mềm. Tuy nhiên, một vấn đề không thể tránh khỏi của các công cụ này là chúng thường tạo ra một số lượng lớn cảnh báo với tỷ lệ dương tính giả cao, và điều này đặc biệt nghiêm trọng khi kích thước và độ phức tạp của mã nguồn phần mềm là rất lớn. Vấn đề tỷ lệ dương tính giả cao tiêu tốn rất nhiều thời gian của nhà phát triển để đầu tư công sức điều tra những lỗi đã được cảnh báo. Trong luận văn này, học viên trình bày một phương pháp để xếp hạng các cảnh báo được sinh bởi công cụ phân tích tĩnh. Dựa trên ý tưởng rằng các cảnh báo có bối cảnh tương tự thường có nhãn giống nhau (là dương tính thật hoặc dương tính giả), giải pháp DeFP được xây dựng theo một kiến trúc với hai mô hình BiLSTM giúp trích xuất các thông tin ngữ nghĩa có trong ngữ cảnh của các cảnh báo. Sau đó, đối với một tập hợp các cảnh báo mới, DeFP có thể tính toán và xếp hạng chúng theo khả năng chúng là các cảnh báo thật (nghĩa là lỗi tương ứng có thực sự tồn tại). Kết quả thử nghiệm trên tập dữ liệu gồm 10 dự án mã nguồn mở của ngôn ngữ C/C++ cho thấy rằng bằng cách sử dụng DeFP, lập trình viên chỉ điều tra 60% cảnh báo thì đã có thể tìm thấy trên 90% số lỗi thực tế. Hơn nữa, DeFP cải thiện 30% phương pháp được trình bày trong nghiên cứu trước đó trong cả hai tiêu chí đánh giá về độ chính xác là Precision và Recall.
Ngăn chặn xâm nhập mạng với mô hình kết hợp luật và thẩm tra sâu
Keywords: Ngăn chặn xâm nhập, Phát hiện xâm nhập, Bảo mật mạng, Học sâu.

Khảo sát, đánh giá sơ lược về các hệ thống phát hiện và phòng chống xâm nhập mạng IDPS. Nguyên cứu, đặc tả yêu cầu và chức năng đối với hệ thống phát hiện xâm nhập mạng dựa trên học sâu, kết hợp với tập luật. Nghiên cứu, xây dựng phương pháp lấy mẫu luồng dữ liệu mạng phục vụ quá trình phân tích sâu dựa trên mô hình học máy. Xây dựng công cụ phần mềm cài đặt phương pháp ngăn chặn xâm nhập mạng với mô hình kết hợp tập luật và học sâu. Thu thập dữ liệu mẫu chuẩn, tiến hành thử nghiệm, đánh giá và so sánh.
Xây dựng mô hình thuỷ văn có sử dụng phương pháp ước tính thông số tối ưu
Keywords: Cơ kỹ thuật, Thủy văn -- Mô hình

Luận văn được trình bày theo bốn chương: Chương 1: Tổng quan về mô hình thủy văn. Chương 2: Thu thập, phân tích và xử lý số liệu Chương 3: Phần mềm thủy văn thông số phân bố IMECHTV2 có sử dụng phương pháp ước tính thông số tối ưu. Chương 4: Thử nghiệm dự báo lưu lượng cho một số lưu vực
Hệ thống khảo sát, đánh giá sản lượng thanh long sử dụng máy bay không người lái
Keywords: Kỹ thuật điện tử, Máy bay không người lái

Tổng quan bài toán ước lượng sản lượng, những quy trình và công nghệ đã được nghiên cứu và sử dụng để giải quyết bài toán này. Từ đó đề xuất mô hình hệ thống cho bài toán ước lượng sản lượng thanh long.Trình bày về cơ sở lý thuyết của những công nghệ, giải thuật mà hệ thống ước lượng sản lượng thanh long đề xuất sử dụng. Xây dựng hệ thống và thực nghiệm, đề xuất, bao gồm các thành phần phần cứng và quy trình xử lý phần mềm. Sau đó hệ thống được kiểm chứng bằng thực nghiệm nhằm đánh giá và phân tích hệ thống
Nghiên cứu kỹ thuật truyền thông 5G phi tế bào
Keywords: Kỹ thuật viễn thông, Không phân chia tế bào, 5G, Kỹ thuật truyền thông

Luận văn gồm bốn chương: Chương I. Hệ thống truyền tin không phân chia tế bào. Chương II. Truy cập ngẫu nhiên cho ứng dụng mMTC trong hệ thống Cell-Free. Chương III. Phương pháp tạo cụm trong hệ thống Cell-Free mở rộng. Chương IV. Đề xuất mô hình kết hợp Small-Cell và Cell-Free mở rộng cho ứng dụng mMTC
Nghiên cứu một số phương pháp hồi quy dữ liệu và ứng dụng vào bài toán dự báo lợi nhuận cho chi nhánh kinh doanh của Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam theo lịch sử giao dịch
Keywords: Hệ thống thông tin, Ngân hàng thương mại, Khai phá dữ liệu, Phương pháp hồi quy dữ liệu

Giới thiệu tổng quan mô hình dự báo lợi nhuận trong lĩnh vực Ngân hàng. Trình bày hai phương pháp hồi quy tuyến tính: Phương pháp hồi quy đơn biến và phương pháp hồi quy đa biến. Trình bày việc áp dụng các phương pháp hồi quy và ứng dụng vào bài toán dự báo lợi nhuận chi nhánh ngân hàng, đánh giá mô hình hồi quy dựa trên dữ liệu lịch sử giao dịch.
Giải pháp và công cụ hỗ trợ quá trình xử lý sự cố trên mạng viễn thông sử dụng phương pháp lập luận dựa trên kinh nghiệm
Keywords: Hệ thống Thông tin, Mạng viễn thông -- Xử lý kỹ thuật

Nghiên cứu các cơ sở lý thuyết và kiến thức nền tảng nhằm đưa ra giải pháp nâng cao quá trình tìm kiếm các sự cố tương tự trong cơ sở dữ liệu đã có cho một sự cố đang xảy ra. Lựa chọn phương pháp lập luận dựa trên kinh nghiệm và thuật toán phân cụm K-Means làm cơ sở lý thuyết của luận văn. Từ cơ sở lý thuyết đó, đưa ra cách thức áp dụng vào thực tế để tìm giải pháp tối ưu quá trình xử lý các sự cố trên mạng viễn thông của Viettel. Dựa trên giải pháp đó, triển khai xây dựng công cụ phần mềm cho phép truy vấn các sự cố tương tự trong hệ cơ sở dữ liệu (CSDL) đã có để đạt được kết quả tương đồng nhất với sự cố cần xử lý. Qua đó, sử dụng hiệu quả hơn các tri thức đã có trong quá khứ cho việc giải quyết các sự cố mới phát sinh. Phần mềm này khi được tích hợp vào hệ thống phần mềm vận hành khai thác GNOC của Viettel sẽ là một giải pháp tốt góp phần nâng cao chất lượng xử lý sự cố phát sinh hàng ngày trên mạng viễn thông và CNTT của Viettel