- Details
Bài báo: "𝗫𝗟𝗠𝗥𝟰𝗠𝗗: 𝗡𝗲𝘄 𝗩𝗶𝗲𝘁𝗻𝗮𝗺𝗲𝘀𝗲 𝗗𝗮𝘁𝗮𝘀𝗲𝘁 𝗮𝗻𝗱 𝗙𝗿𝗮𝗺𝗲𝘄𝗼𝗿𝗸 𝗳𝗼𝗿 𝗗𝗲𝘁𝗲𝗰𝘁𝗶𝗻𝗴 𝘁𝗵𝗲 𝗖𝗼𝗻𝘀𝗶𝘀𝘁𝗲𝗻𝗰𝘆 𝗼𝗳 𝗗𝗲𝘀𝗰𝗿𝗶𝗽𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗮𝗻𝗱 𝗣𝗲𝗿𝗺𝗶𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻 𝗶𝗻 𝗔𝗻𝗱𝗿𝗼𝗶𝗱 𝗔𝗽𝗽𝗹𝗶𝗰𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻𝘀 𝗨𝘀𝗶𝗻𝗴 𝗟𝗮𝗿𝗴𝗲 𝗟𝗮𝗻𝗴𝘂𝗮𝗴𝗲 𝗠𝗼𝗱𝗲𝗹𝘀"
Người thực hiện:
- Nguyễn Ngọc Qúi- Bộ môn Môi trường ảo và phát triển Game
Người hướng dẫn:
- Thầy Nguyễn Tấn Cầm- Khoa Kĩ thuật Thông tin
- Thầy Nguyễn Văn Kiệt- Khoa Kĩ thuật Thông tin
Tóm tắt bài báo:
Google Play và các nền tảng ứng dụng khác có đa dạng ứng dụng Android và các siêu dữ liệu của chúng. Trong số các siêu dữ liệu này, thông tin mô tả và chính sách bảo mật giúp giải thích chức năng của ứng dụng. Chúng cũng mô tả quyền của ứng dụng, đặc biệt là những quyền liên quan đến thông tin nhạy cảm. Phát hiện sự không nhất quán giữa mô tả của ứng dụng, thông tin bảo mật và quyền được trích xuất từ mã nguồn ứng dụng giúp người dùng quyết định liệu họ có cài đặt và sử dụng ứng dụng hay không. Trong nghiên cứu này, chúng tôi đề xuất một phương pháp mới dựa trên một mô hình ngôn ngữ được huấn luyện trước để phát hiện sự không nhất quán giữa quyền được trích xuất từ mô tả ứng dụng, chính sách bảo mật và quyền được trích xuất từ mã nguồn ứng dụng (tập tin APK). Công trình liên quan tập trung vào các mô hình của các bộ dữ liệu quy mô lớn, đặc biệt là cho các ngôn ngữ có tài nguyên phong phú như tiếng Anh. Tuy nhiên, một ngôn ngữ có tài nguyên thấp, cụ thể là tiếng Việt, cần có nhiều bộ dữ liệu hơn cho nhiệm vụ này. Để giải quyết vấn đề này, chúng tôi đề xuất bộ dữ liệu ViDPApp (Mô tả và Chính sách Bảo mật của Ứng dụng trên các miền tiếng Việt) - một bộ dữ liệu được gán nhãn thủ công với hơn 12.000 câu có độ đồng thuận giữa các người gán nhãn (IAA) trên 85%. Ngoài ra, chúng tôi đề xuất XLMR4MD, một framework sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn, vượt trội hơn các mô hình học máy khác (LSTM, Bi-GRU-LSTM-CNN, WikiBERT, DistilBERT, mBERT và PhoBERT). Framework đạt được độ đo F1 tốt nhất với 84,04% trong việc phát hiện sự không nhất quán giữa quyền của ứng dụng Android và mô tả. Khung này có thể được tinh chỉnh cho 100 ngôn ngữ khác nhau, từ đó phát triển cho các ngôn ngữ có tài nguyên thấp giống như tiếng Việt. Bộ dữ liệu này có sẵn cho mục đích nghiên cứu.
--------------------------------------
"Em xin gửi lời cảm ơn chân thành nhất đến Thầy Nguyễn Tấn Cầm và Thầy Nguyễn Văn Kiệt. Bằng lòng thành và sự tận tâm mà hai Thầy đã dành cho chúng em trong quá trình hướng dẫn, chỉ ra những hạn chế quan trọng trong quá trình nghiên cứu. Sự hỗ trợ của hai Thầy là nguồn động viên lớn lao, giúp em vượt qua những thách thức và hoàn thành công việc nghiên cứu một cách tốt nhất. Em xin chân thành tri ân sự hướng dẫn và những kiến thức quý báu mà hai Thầy đã truyền đạt cho em. Một lần nữa em xin gửi lời cảm ơn đến hai Thầy rất nhiều!"
- Details
Với mục đích đẩy mạnh nghiên cứu khoa học, vào lúc 10h00 ngày 05/03/2024, khoa Công nghệ Phần mềm đã tổ chức buổi Seminar với chủ đề "A DUAL OUTPUT QUANTUM CIRCUIT DESIGN FOR QUANTUM PORTFOLIO OPTIMIZATION PROBLEM" do ThS. Vũ Tuấn Hải, giảng viên Khoa CNPM tại phòng E7.3.
Buổi seminar chia sẻ về vấn đề tối ưu hóa danh mục đầu tư (PO) là một vấn đề quan trọng trong lĩnh vực tài chính lượng tử. Nó nhằm mục đích tìm ra các chiến lược đầu tư tối ưu nhằm tối đa hóa lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro với một số hạn chế. Trong bối cảnh quy mô lớn, chẳng hạn như hàng triệu tài sản, các phương pháp lượng tử mang lại độ phức tạp logarit so với độ phức tạp bậc hai từ các công thức cổ điển. Các thuật toán lượng tử hiện tại bao gồm Thuật toán riêng lượng tử biến thiên (VQE) và Thuật toán tối ưu hóa gần đúng lượng tử (QOAO), về nguyên tắc là hiệu quả. Trong bài báo này, chúng tôi trình bày một thiết kế mạch lượng tử cung cấp các giá trị lợi nhuận và rủi ro riêng biệt, thay vì chỉ giá trị lợi nhuận mà hai phương pháp trên mang lại. Chúng tôi thử nghiệm phương pháp của mình trên 97 tài sản trong hai tháng gần nhất và so sánh kết quả với các giải pháp cổ điển và các thuật toán lượng tử khác.
Dưới đây là một số tóm tắt về kết quả và Thầy Cô tham dự
- Details
Với mục đích đẩy mạnh nghiên cứu khoa học, vào lúc 10h30 ngày 21/12/2023, khoa Công nghệ Phần mềm đã tổ chức buổi Seminar với chủ đề "Smartcontract trên Ethereum" do ThS. Nguyễn Tấn Toàn, giảng viên Khoa CNPM tại phòng E7.3.
Seminar chia sẻ thông tin sơ lược luồng làm việc, các đặc tính, thách thức và giải pháp phổ biến (về security, chi phí…) của việc phát triển smart contract trên Ethereum. Bên cạnh đó, buổi seminar trao đổi thêm các thông tin về một số chuẩn smart contract và các công cụ phổ biến cũng như tính ứng dụng vào thực tế smart contract trên Ethereum.
Một số thách thử khi phát triển smart contract
Vấn đề về Reentrancy Attack
Trao đổi về giải pháp Proxy
- Details
Nhằm thúc đẩy phong trào tham gia nghiên cứu khoa học của đội ngũ giảng viên, sinh viên, vào lúc 15h ngày 12/12/2023, khoa Công nghệ Phần mềm đã tổ chức buổi Seminar với chủ đề "Continual learning: Introduction, Methods and Applications" do ThS. Thái Thụy Hàn Uyển nghiên cứu sinh tại Aix-Marseille university trình bày tại google met.
Học tập liên tục "Continual learning" (CL) tập trung vào việc phát triển các mô hình để học các nhiệm vụ mới trong khi vẫn giữ lại thông tin từ các nhiệm vụ trước đó. CL là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng vì nó giải quyết tình huống thực tế trong đó dữ liệu và nhiệm vụ liên tục thay đổi và mô hình phải thích ứng với những thay đổi này mà không quên kiến thức trước đó. Bài trình bày giới thiệu chung, các phương pháp tiếp cận phổ biến, các thước đo và ứng dụng của học tập liên tục.
Giới thiệu về bài báo
- Details
Nhằm thúc đẩy phong trào tham gia nghiên cứu khoa học của đội ngũ giảng viên, sinh viên, vào lúc 10h ngày 7/11/2023, khoa Công nghệ Phần mềm đã tổ chức buổi Seminar với chủ đề "An Optimal Power System Operation Planning Based on Enhanced Cuckoo Search Algorithm" do TS. Nguyễn Trịnh Đông trình bày tại phòng E7.3.
Bài báo nói về yếu tố quan trọng trong vận hành và tối ưu hóa hệ thống điện được gọi là Điều độ phụ tải kinh tế (ELD) để giảm tổng chi phí sản xuất đồng thời đáp ứng một số hạn chế vận hành. Nghiên cứu này đề xuất Thuật toán tìm kiếm Cuckoo (ECSA) nâng cao để giải quyết vấn đề ELD. Sự ký sinh của một số loài chim cu gáy đã truyền cảm hứng cho CSA cổ điển, một thuật toán tối ưu hóa lấy cảm hứng từ thiên nhiên. Những thay đổi được đề xuất sẽ nâng cao hiệu suất của thuật toán về tốc độ hội tụ, chất lượng giải pháp và độ tin cậy. ECSA tích hợp các kỹ thuật tiên tiến như kiểm soát tham số động, kích thước bước thích ứng và phương pháp tìm kiếm cục bộ. Sử dụng các hệ thống kiểm tra ELD tiêu chuẩn, tính hiệu lực và hiệu quả của phương pháp đề xuất được xác nhận và kết quả thu được tương phản với kết quả của các thuật toán tối ưu hóa khác được mô tả trong tài liệu. Các phát hiện thử nghiệm cho thấy ECSA vượt trội về tốc độ hội tụ, chất lượng giải pháp và độ tin cậy, khiến nó trở thành một chiến lược tiềm năng để giải quyết vấn đề ELD trong hệ thống điện.
Mô hình xử lý tối ưu các chỉ số ràng buộc của thuật toán tìm kiếm Cuckoo mở rộng
So sánh tính hiệu quả của giải thuật tìm kiếm Cuckoo mở rộng với các giải thuật PSO, GWO, GE và CSA để giải quyết bài toán ELD
Các Thầy Cô trong Khoa tham gia và trao đổi các vấn đề liên quan.