MMT&TT@UIT

Sinh viên Lê Trần Gia Lạc và Nguyễn Cao Cường - ngành An toàn thông tin (Khoa Mạng máy tính và Truyền thông) tham dự và trình bày báo cáo kết quả nghiên cứu về Phát hiện lỗ hổng bảo mật mã nguồn phần mềm (Code Vulnerability Detection) ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) tại Hội nghị khoa học quốc tế MAPR 2024 diễn ra tại thành phố Đà Nẵng.

Vừa qua, tạp chí IEEE Access (tạp chí thuộc nhóm Q1 – top 25% tạp chí danh giá nhất trong lĩnh vực Kỹ thuật và Khoa học máy tính) đã đăng bài nghiên cứu “A study on adversarial sample resistance and defense mechanism for multimodal learning-based phishing website detection” của nhóm sinh viên chuyên ngành An toàn thông tin, Khoa MMT-TT, Trường ĐH CNTT.

Để phát hiện các mối đe dọa đối với hệ thống mạng, việc điều tra hành vi của kẻ tấn công sau khi khai thác thành công là một giai đoạn quan trọng, gọi là hậu khai thác (post-exploitation). Mặc dù có nhiều công cụ hiệu quả hỗ trợ thực hiện hậu khai thác, yếu tố then chốt để hoàn thành quá trình này vẫn là các chuyên gia con người có kinh nghiệm, được gọi là các kiểm thử viên xâm nhập hay pen-tester.

Bài báo "An empirical study on the impact of graph representations for code vulnerability detection using graph learning" của nhóm sinh viên ngành An toàn thông tin được đăng tại MAPR 2024