|
1
|
Một phương pháp phân loại mã độc hiệu quả dựa trên chuyển đổi mã byte thành ảnh và kết hợp mô hình Vision TransformerPhân loại mã độc là một bài toán then chốt trong lĩnh vực an ninh mạng, đối mặt với nhiều thách thức do sự đa dạng, phức tạp và khả năng biến đổi liên tục của các họ mã độc. Trong nghiên cứu này,... Tác giả: Nguyễn Thị Thu Thủy, Đỗ Thị Hồng Lĩnh, Hoàng Thị Hồng Hà, Phạm Thị Cúc, Phạm Anh Bình Từ khóa: Phân loại phần mềm độc hại Vision Transformer biểu diễn hình ảnh mã byte học sâu cơ chế tự chú ý.
|
|
2
|
Ứng dụng Mạng nơ-ron tích chập để chẩn đoán các bệnh trên lá xoàiMục tiêu của nghiên cứu này là ứng dụng Mạng nơ-ron tích chập (CNN) để nhận dạng chính xác bảy loại bệnh phổ biến trên lá xoài, bao gồm: Thán thư, Loét do vi khuẩn, Bọ cắt lá, Khô cành, Ruồi đục lá,... Tác giả: Võ Tấn Toàn, Nguyễn Đức Thịnh Từ khóa: Bệnh lá xoài Học sâu Mạng nơ-ron tích chập (CNN) Phân loại hình ảnh Phát hiện bệnh thực vật
|
|
3
|
Nghiên cứu kỹ thuật cải thiện khả năng phòng chống tấn công DDoS sử dụng giải thuật Cumulative Sum và BackpropagationBài báo này tập trung vào việc cải thiện khả năng phòng chống tấn công DDoS thông qua kết hợp giải thuật Cumulative Sum (CUSUM) và phương pháp Backpropagation, nhằm phát hiện sớm và chính xác các dấu... Tác giả: Hoàng Thị Phượng Từ khóa: Tấn công mạng Giải thuật CUSUM Giải thuật Backpropagation Chống lừa dối Tấn công DDoS
|
|
4
|
Phương pháp hỗ trợ phát hiện tin giả dựa trên một số thuật toán học máyTrong bối cảnh thông tin trực tuyến lan truyền với tốc độ nhanh và phạm vi rộng, tin giả trở thành thách thức nghiêm trọng đối với an ninh thông tin và tính tin cậy của các nền tảng số. Các phương... Tác giả: Trần Thị Lan Anh Từ khóa: Phát hiện tin giả siêu đồ thị thích ứng học máy mạng nơ-ron đồ thị mô hình HGFND.
|
|
5
|
Giải pháp chống gây nhiễu dựa trên mạng nơ-ron đồ thị phân tán cho mạng IoT có khả năng mở rộng và hạn chế về năng lượngBài báo này đề xuất một Framework dựa trên mạng nơ-ron đồ thị (GNN) phân tán nhằm chống gây nhiễu trong các hệ thống IoT quy mô lớn với môi trường nhiễu động và ràng buộc năng lượng nghiêm ngặt.... Tác giả: Trần Thị Huệ Từ khóa: Mạng nơ-ron đồ thị phân tán Truyền thông chống gây nhiễu Internet vạn vật Mạng tiết kiệm năng lượng mạng không dây có khả năng mở rộng
|
|
6
|
Tối ưu hóa phối hợp điều khiển công suất và truy cập phổ trong FANET sử dụng học tăng cườngBài báo nghiên cứu bài toán điều khiển công suất và truy nhập phổ trong mạng FANET động dưới nhiễu đồng kênh và gây nhiễu thích nghi. Một khung học tăng cường đa tác tử kết hợp mạng nơ-ron đồ thị... Tác giả: Nguyễn Thị Dung Từ khóa: FANET Học tăng cường đa tác tử Mạng nơ-ron đồ thị Chống gây nhiễu Tối ưu tài nguyên
|
|
7
|
DRL đa tác tử tăng cường bằng GNN cho định tuyến chống nhiễu thích ứng trong mạng MANETBài báo này đề xuất một khung học sâu tăng cường đa tác tử có tích hợp GNN nhằm hỗ trợ định tuyến thích nghi trong mạng MANET dưới tác động của gây nhiễu chủ động. Phương pháp kết hợp biểu diễn đồ thị... Tác giả: Vũ Mỹ Hạnh, Lê Thị Kiều Oanh Từ khóa: Mạng MANET chống gây nhiễu mạng nơ-ron đồ thị (GNN) học tăngcường đa tác tử học đối kháng
|
|
8
|
Hệ thống phát hiện email lừa đảo phishing sử dụng temporal analysis và mô hình transformerNghiên cứu này giải quyết thách thức phát hiện hiệu quả các chiến dịch email lừa đảo có mức độ tinh vi ngày càng cao và mang tính tuần tự. Mục tiêu chính là xây dựng một phương pháp phát hiện không... Tác giả: Đặng Thị Hiền, Trần Thị Duyên Từ khóa: Phát hiện phishing Bảo mật thư điện tử Phân tích theo thời gian Mô hình Transformer Phân tích chuỗi email
|
|
9
|
Mô hình học máy kết hợp Lightgbm–LSTM cho bài toán dự báo mực nước ngắn hạn trên lưu vực Sông MekongDự báo ngắn hạn mực nước sông đóng vai trò quan trọng trong quản lý rủi ro lũ lụt và quy hoạch tài nguyên nước. Nghiên cứu này đề xuất một phương pháp dự báo lai kết hợp giữa mô hình LightGBM và mạng... Tác giả: Nguyễn Đình Dũng, Nguyễn Hiền Trinh Từ khóa: Các mô hình học máy Dự báo chuỗi thời gian LightGBM LSTM Hybrid model Sông Mekong
|