Giảng viên

• 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

• 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].

• Applied mathematics
• Cryptography
• Information security

• Google Scholar
  
• ORCID

1. Định hướng ứng dụng:

   • Xây dựng các ứng dụng dựa trên thị giác máy tính trên các thiết bị nhúng.

   • Xây dựng các ứng dụng IoT điều khiển các thiết bị điện.

   • Xây dựng các ứng dụng video streaming và VoIP.

   • Xây dựng các ứng dụng phân tích thể thao dựa trên thị giác máy tính.

     => Yêu cầu đối với sinh viên: "Báo cáo tiến độ hàng tuần đối với Khóa luận tốt nghiệp.
     Báo cáo tiến độ hàng tháng đối với Đồ án chuyên ngành.
     Điểm trung bình: từ 7.5 trở lên.

2. Định hướng doanh nghiệp:
   Thực hiện khóa luận tốt nghiệp theo định hướng từ các dự án từ Viện nghiên cứu Viettel VHT (dự án AI camera, dự án nền tảng IoT Viettel InnoWay, dự án 5G Core, dự án Site Router 5G, ....).
   => Yêu cầu đối với sinh viên: "Báo cáo tiến độ hàng tuần với Giảng viên, hàng tháng tại doanh nghiệp. Điểm trung bình: từ 8.0 trở lên. Tiếng Anh: TOEIC 600 trở lên hoặc tương đương.

3. Định hướng nghiên cứu khoa học:

   • Phân biệt hành động con người bằng tín hiệu WiFi và các mô hình học máy.

   • Bài toán đếm người trong điều kiện thiếu sáng sử dụng kết hợp thị giác máy tính và tín hiệu WiFi trên các thiết bị nhúng.

   • Bài toán thích ứng miền cho các ứng dụng phân biệt hành động người bằng tín hiệu WiFi và các mô hình học máy.

   • Các thuật toán xử lý tín hiệu số trong mạng thông tin di động 5G NR.

     => Yêu cầu đối với sinh viên: Đảm bảo tiến độ công việc. Báo cáo tiến độ hàng tuần. Điểm trung bình: từ 8.0 trở lên. Tiếng Anh đọc tốt tài liệu chuyên ngành.

Blockchain, Blockchain Interoperability, Blockchain Security