Giảng viên

Sinh viên chọn giảng viên tương ứng để xem thông tin chi tiết về hướng nghiên cứu, danh sách đề tài hướng dẫn Đồ án – KLTN – NCKH của giảng viên (nếu có)

Hình ảnhHọ tênBộ mônEmail - Thông tin liên hệWebsite Giới thiệu hướng nghiên cứu - đề tài cho sinh viên
quanletrungPGS. TS. Lê Trung QuânMạng máy tínhEmail: quanlt@uit.edu.vn
fb messenger: Quan Le-Trung
skype {sinh viên gởi skype_id để liên hệ add vào group}		WebsiteHướng nghiên cứu:
IoTs, wireless networks 5G, femtocells, software-defined radios embedded systems, cyber-physical systems cloud computing, edge/fog computing, virtualization (NFV/SDN) dev. AI/IoTs apps, smart AI/IoTs apps for smart cities netFPGA, design/dev IoTs/embedded devices (OEM) thông tin tham khảo: https://sites.google.com/site/quanletrung/home/publications-html

Đề tài cho sinh viên:
một số topics như sau, chi tiết sẽ thảo luận thêm:
AI & IoTs/5G apps {dev. smart apps}
edge computing & container & AI {dev. apps/solutions}
edge computing & container & AI {dev. services}
edge computing & container & code caching {reconfiguration}
cloud computing & edge computing & load-balancing {reconfiguration}
IoTs/5G emulators & LoraWAN femtocells, software-defined radios

Yêu cầu:
Báo cáo tiến độ thực hiện theo định kỳ {trung bình 02/03 tuần một lần Tham gia sinh hoạt seminars hàng tuần trong nhóm nghiên cứu UiTiOt https://iot.uit.edu.vn/
HauIDPhotoTS. Phạm Văn HậuAn toàn thông tinhaupv@uit.edu.vnCác chủ đề nghiên cứu chính như sau:
+SPS: Software-defined programmable security
+ Cyber Deception (honeypot, network forensics) & Điều tra bằng chứng số, tội phạm số (digital forensics) trên không gian mạng
+ AI-based Cybersecurity: Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (machine learning/deep learning, Generative Adversarial Networks) cho bài toán an ninh trên không gian mạng (IDS, malware detector, phishing detector)
+ AI security (adversarial machine learning): nghiên cứu các mô hình sinh (generative model) như Generative Adversarial Networks (GANs)/Variational Autoencoder (VAE) hay Flows - để giải quyết các vấn đề về tính bền vững của các phương pháp học máy trước dữ liệu đối kháng (dữ liệu độc hại/tấn công có nhiễu để đánh lừa bộ nhận diện với kết quả phân loại sai)
+ Blockchain (các công nghệ nền tảng, giao thức và các ứng dụng thực tế): Ứng dụng Blockchain trong các ngữ cảnh an toàn mạng/ điều tra, chuyển giao bằng chứng số
+ Lập trình an toàn: Giải pháp kiểm thử xâm nhập, bảo mật thông tin và tính riêng tư cho người dùng trong các ứng dụng (end-to-end encryption, pentesting, software vulnerablity,....)
+ Mobile and IoT security
Xem chi tiết tại: https://inseclab.uit.edu.vn/de-tai-nghien-cuu-attt/

Yêu cầu cụ thể:
-Các đề tài về an toàn, bảo mật mạng sẽ thực hiện trong ngữ cảnh các hệ thống mạng áp dụng kiến trúc điều khiển SDN (mạng khả lập trình).
-Các đề tài về phần mềm mã độc được thực hiện trong ngữ cảnh mã độc nền tảng Android và Windows.
-Khuyến khích sinh viên nên chọn mỗi nhóm 2 thành viên để đạt được kết quả tốt trong quá trình thực hiện NCKH/Đồ án chuyên ngành/Khóa luận tốt nghiệp.
hunglkTS. Lê Kim HùngTruyền thônghunglk@uit.edu.vnWebsiteHướng nghiên cứu: Ứng dụng AI trong Cyber Security và Internet of Things

AI + IoT
  • 1. Remote management and deployment for AI models in Single board Computer / Triển khai và quản lý từ xa các AI models trên các máy tính nhúng. Hiện tại việc thực thi các AI model trên các thiết bị nhúng đóng vài trò là các thiết bị mạng biên đang là một giải pháp tiềm năng nhằm giảm độ trễ và lưu lượng mạng trao đổi với cloud. Tuy nhiên việc triển khai và thực thi các AI model trên các thiết bị này còn hạn chế. Đề tài hướng tới xây dựng một hệ thống cho phép triển khai (deploy) và quản lý từ xa các AI model trên các thiết bị nhúng hạn chế về phần cứng.
  • 2. Adaptive reconfiguration for edge netword devices to detect DDoS attacks powered by Machine learning / Phương pháp tái cấu hình ứng dụng máy học cho các thiết bị mạng biên nhằm thích ứng với các cuộc tấn công DDos. Đề tài hướng đến việc tái cấu hình một thiết bị mạng biên bất kỳ (router, switch) trờ thành một thiết bị IDS một cách nhanh chóng nhằm thích ứng với việc ngăn chặn các cuộc tấn cong DDos.
  • 3. Applied AI to generating IoT synthetic data for smart city context / Ứng dụng AI để tạo ra dữ liệu giả dùng trong mô phỏng ngữ cảnh thành phố thông minh. Dữ liệu thực tế hiện tại là một vấn đề hạn chế trong việc đánh giá và xây dựng các ứng dụng cho thành phố thông minh. Đề tài hướng tới việc tạo ra một thuật toán (AI, deep learning) cho phép tạo ra các dữ liệu giả có chất lượng tương đương dữ liệu thực tế.
  • 4. Early Fire Detection using a AI camera / Cảnh báo và phát hiện đám cháy sớm sử dụng trí tuệ nhân tạo cho các thiết bị camera giá rẻ. Đề tài hướng tới xây dựng một camera thông minh giá rẻ trang bị thuật toán cảnh báo đám cháy sớm với độ chính xác cao. Camera kết hợp với hệ thống cảm biến triển khai lân cận có thể đưa ra cảnh bảo chính xác về các nguy cơ cháy, đặc biệt là cháy rừng.
  • 5. Analysis of traffic flow using AI camera / Thống kê lưu lượng giao thông trên đường sử dụng thiết bị camera thông minh. Đề tài xây dựng camera thông minh có khả năng thống kê lưu lượng giao thông tại ngã 4 vào các thời điểm khác nhau từ đó đưa ra đề xuất về việc tối ưu hóa hệ thống đèn giao thông.
  • 6. High speed plate license detection using AI camera / Nhận dạng biển số xe oto ở tốc độ cao sử dụng thiết bị camera thông minh. Đề tài hướng tới xây dựng 1 camera thông minh với chi phí thấp từ các máy tính nhúng có khả năng nhận diện biển số xe tự động. Từ đó hướng tới xây dựng hoàn chỉnh hệ thống bãi xe thông minh trong ngữ cảnh thành phố thông minh.
  • 7. Building AI-based IoT device simulator/ Xây dựng thiết bị IoT ảo dựa trên trí tuệ nhân tạo. Xây dựng một thiết bị IoT ảo có khả năng tự sinh dữ liệu tương tự như giữ liệu thu thập từ các cảm biến. Thiết bị ảo đóng vai trò qua trọng trong việc xây dựng các mô phỏng quy mô lớn dùng trong thành phố thông minh.
  • 8. Building LoRa-based Smart City Demo (Smart home, smart watering, smart air monitoring,….) / Xây dựng mô hình mô hình thành phố thông minh sử dụng kết nôi Lora

AI + Security
  • 1. Toward to AI-based IDS for early Network Attack detection. Mục tiêu của đề tài là xây dựng một hệ thống phát hiện xâm nhập sớm (IDS) các cuộc tấn công mạng thông qua việc sử dụng các thuật toán AI để phân tích lưu lượng mạng. Hầu hết các cuộc tấn công mạng đều có những dấu hiệu nhận biết đặc trưng khác nhau nên việc xây dụng một hệ thống IDS có khả năng phát hiện nhiều loại tấn công với độ chính xác cao là đích của đề tài hướng tới [Ref: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2008/2008.00088.pdf].
  • 2. Re-configurating SDN controller to enhance security. Đề tài nhắm đến việc nâng cao khả năng bảo vệ SDN controller nhằm chống lại các cuộc tấn công mạng từ bên ngoài thông qua việc thêm vào các phương thức mã hóa dữ liệu và phát hiện bất thường nhưng vẫn không ảnh hưởng đến hiệu xuất mạng [Ref: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8543824].
  • 3. AI-based NVF for IDS/IPS. Đề tài hướng đến việc ứng dụng Network Function Virtualization trong việc triển khai các thuật toán AI tới các IDS một cách nhanh chóng [Ref: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1389128618300306].
  • 4. Identifying and Benchmarking key features for Cyber Intrusion Detection. Đề tài hướng tới việc xây dựng một thuật toán có khả năng xác định và đánh giá tầm quan trọng của các Network Features (protocols, source IP,…) trong việc phát hiện các cuộc tấn công mạng [Ref: https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=8765305].
  • 5. Early Abnormal network traffic detection using deep-learning approaches in SDN. Đề tài hướng đến việc ứng dụng deep learning để phát hiện bất thường trong dữ liệu mạng trong mạng SDN nhằm đánh giá các rủi ro trong hạ tầng mạng cũng như phát hiện sớm các cuộc tấn công [Ref: https://link.springer.com/article/10.1007/s12083-017-0630-0].
TS. Nguyễn Tuấn NamMạng máy tínhnamnguyen@uit.edu.vn
NGUYENNGOCTUTS. Nguyễn Ngọc TựAn toàn thông tintunn@uit.edu.vnWebsite
  • Applied mathematics
  • Cryptography
  • Information security
ThS. Tô Nguyễn Nhật QuangTruyền thôngquangtnn@uit.edu.vn
ThS. Trần Bá NhiệmMạng máy tínhnhiemtb@uit.edu.vn
ThS. Nguyễn DuyAn toàn thông tinduyn@uit.edu.vn
Tran Dung - it050068ThS. Trần Thị DungTruyền thôngdungtt@uit.edu.vnDevOps, Network/System Automation
ThS. Bùi Thị Thanh BìnhTruyền thôngbinhbtt@uit.edu.vn
Tran Hong NghiThS. Trần Hồng NghiMạng máy tínhnghith@uit.edu.vnMobile app, full stack web, Iots, quản trị hệ thống.
ThS. Phạm Thị NhungMạng máy tínhnhungpt@uit.edu.vn
ThaiHuyTanThS. Thái Huy TânTruyền thôngtanth@uit.edu.vnMobile application- (native, cross platform) + full stack web developer
ThS. Đặng Lê Bảo ChươngMạng máy tínhchuongdlb@uit.edu.vnDevOps, Blockchain, Identity and Access Management
Le Duc ThinhThS. Lê Đức ThịnhAn toàn thông tinthinhld@uit.edu.vnMobile Security, Wireless Security
ttd-4x6-trangThS. Trần Tuấn DũngAn toàn thông tindungtrt@uit.edu.vnWebsitePhát triển ứng dụng Web, Machine Learning
hoantThS. Nguyễn Thanh HòaAn toàn thông tinEmail: hoant@uit.edu.vn
Skype: hoanguyenuit
Office hours: E8.6, Friday 9:00 - 11:00 AM or by appointment		Website
  • (Securing) Federated Machine Learning
  • Data Privacy and Security in Machine Learning
Chi tiết về các hướng đề tài và yêu cầu, sinh viên xem tại đây
nhanlyThS. Lý Trọng NhânMạng máy tínhnhanlt@uit.edu.vnMobility Management in Mobile Edge Computing (MEC), including Mobility Prediction, Virtual Machine (VM) Migration, and Path Selection.
ThS. Đỗ Thị Hương LanTruyền thônglandth@uit.edu.vn
ThS. Nguyễn Huỳnh Quốc ViệtTruyền thôngvietnhq@uit.edu.vn
ThS. Nguyễn Phước Bảo LongMạng máy tínhlongnpb@uit.edu.vnHướng nghiên cứu
IOTs, DevOps

Đề tài cho sinh viên
Computer Vision & Pi
ThS. Bùi Thanh BìnhMạng máy tínhbinhbt@uit.edu.vn
AnhThe_NenTrang_ThuatNKThS. Nguyễn Khánh ThuậtMạng máy tínhemail: thuatnk@uit.edu.vn
- Skype: thuatnk
Office: E3.1 - 9:00am-16:30pm Mon to Fri		Internet of Things: context manager, solution/apps development
danghvThS. Huỳnh Văn ĐặngMạng máy tínhdanghv@uit.edu.vn
LuanVTKS. Văn Thiên LuânMạng máy tínhluanvt@uit.edu.vn
KS. Lê Minh Khánh HộiMạng máy tínhhoilmk@uit.edu.vn
KS. Nguyễn Văn BảoMạng máy tínhbaonv@uit.edu.vn
phuoc.nguyenTS. Nguyễn Tấn Hoàng PhướcTruyền thông- Email: phuocnth@uit.edu.vn
- Tel: 0905111500 (iMessage, Viber, WhatsApp)
- Facebook: Nguyễn Tấn Hoàng Phước		1) Xử lý tín hiệu trong các hệ thống truyền thông không dây
- Nghiên cứu và phát triển thuật toán xử lý tín hiệu trong hệ thống thông tin di động 4G LTE, 5G ...
- Tín hiệu lợi phổ SE-FDM thay thế OFDM truyền thống.
- Công nghệ Software-defined radio (SDR): thu và giải mã tín hiệu định vị vệ tinh GPS/Glonass với các thiết bị SDR (USRP N210).

2) Ứng dụng Deep Learning trong truyền thông không dây
- Ứng dụng Deep Learning trong đánh giá chất lượng kênh truyền (Channel estimation).
- Ứng dụng Deep Learning trong Radio-based Human Sensing.
ThS. Trần Mạnh HùngTruyền thônghungtm@uit.edu.vnHọc nước ngoài
ThS. Đào Thị Thu HàTruyền thônghadtt@uit.edu.vnHọc nước ngoài
ThS. Nguyễn Tấn CầmGV Thỉnh giảngcamnguyentan@gmail.com Hướng nghiên cứu: Mobile Security, Cloud-based solution, IoT-Based solution
Yêu cầu: Khuyến khích sinh viên nên chọn mỗi nhóm 2 thành viên để đạt được kết quả tốt trong quá trình thực hiện NCKH/Đồ án chuyên ngành/Khóa luận tốt nghiệp.

Cựu giảng viên

  1. TS. Nguyễn Anh Tuấn
  2. TS. Đàm Quang Hồng Hải
  3. ThS. Vũ Trí Dũng
  4. ThS. Tôn Thị Kim Loan
  5. ThS. Ung Văn Giàu
  6. ThS. Nguyễn Quang Minh
  7. KS. Đồng Tiến Dũng