Browse

Author Profile

Browsing by Author TS. Hoàng, Xuân Dậu

Jump to: 0-9 A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z
or enter first few letters:  
Showing results 1 to 6 of 6
  • Nguyễn Quốc Tuấn - B17DCAT201.pdf.jpg
  • Minor thesis

  • Nghiên cứu các phương pháp phát hiện Botnet dựa trên học máy sử dụng lưu lượng mạng

    • Authors: Nguyễn, Quốc Tuấn;  Advisor: TS. Hoàng, Xuân Dậu (2022)

  • Cấu trúc đồ án sẽ gồm 3 phần chính: Chương 1 sẽ trình bày tổng quan về phát hiện Botnet các khái niệm về mã độc, Botnet, mô hình kiến trúc, vòng đời, phương thức hoạt động của Botnet. Tại chương 2, đồ án sẽ trình bày về mô hình, phương pháp phát hiện Botnet dựa trên học máy, cụ thể hơn về các thuật toán học máy sẽ được sử dụng trong phần thực nghiệm để tiến hành phân loại các loại lưu lượng. Chương 3 sẽ trình bày về kịch bản thử nghiệm, chi tiết môi trường cài đặt, kết quả thu được, tiến hành đánh giá, so sánh kết quả giữa các thuật toán.
  • Trinh Thi Thu Hang-B17DCAT066.pdf.jpg
  • Minor thesis

  • Nghiên cứu các phương pháp phát hiện Iot Botnet dựa trên phân tích động và học máy

    • Authors: Trịnh, Thị Thu Hằng;  Advisor: TS. Hoàng, Xuân Dậu (2022)

  • Internet of Things (IoT) đang là một xu thế phát triển mạnh trên toàn cầu. Đi kèm với đó là các nguy cơ bị khai thác, đánh cắp dữ liệu. Các phương pháp phát hiện mã độc đều dựa trên hai phương pháp chính là phân tích tĩnh và phân tích động. Tuy nhiên phân tích tĩnh là khó có thể phát hiện sớm được mã độc IoT botnet, trong khi đó phân tích động đem lại hiệu quả cao hơn. Chính vì vậy, đồ án lựa chọn sử dụng phương pháp phân tích động để có thể phát hiện sớm mã độc IoT Botnet.
  • Nguyen Ngoc Doan - B17DCAT039.pdf.jpg
  • Minor thesis

  • Nghiên cứu các phương pháp phát hiện tấn công web dựa trên học máy

    • Authors: Nguyễn, Ngọc Đoàn;  Advisor: TS. Hoàng, Xuân Dậu (2022)

  • Cuộc cách mạng công nghệ 4.0 đang ngày càng phát triển, kéo theo sự phát triển của các ứng dụng web với số lượng người dùng lớn. Chính vì vậy mà yếu tố bảo mật và phòng chống tấn công ứng dụng web trở nên quan trọng. Với một số phương pháp phòng chống tấn công hiện nay, chủ yếu dựa vào các bộ lọc, các dữ liệu mẫu, các luật hoặc dấu hiệu. Hướng phát hiện tấn công web dựa trên bất thường được ra đời, mang đến khả năng phát hiện đa dạng và nhanh chóng. Đồ án sẽ đưa ra các giải pháp dựa trên phương pháp học máy.
  • TTLATS Lê Thị Ngọc Anh.pdf.jpg
  • Disseration

  • Nghiên cứu một số mô hình dự báo dịch tả dựa trên khai phá dữ liệu và phân tích không gian ứng dụng công nghệ GIS

    • Authors: Lê, Thị Ngọc Anh;  Advisor: PGS.TS. Nguyễn, Hoàng Phương; TS. Hoàng, Xuân Dậu (2018)

  • Luận án được bố cục gồm 3 chương. Chương 1: Tổng quan về dịch tả và dự báo dịch tả. Nội dung chương mô tả khái niệm, thuật ngữ cũng như tổng quan các công trình nghiên cứu về mô hình dự báo dịch bệnh trong y tế của cộng đồng nghiên cứu trong nước và thế giới. Chương 2: Mô tả dữ liệu và phương pháp nghiên cứu. Chương 3: Ứng dụng dự báo dịch tả cho khu vực Hà Nội.
  • DATN-B17DCAT153-Cao-Ngọc-Sơn.pdf.jpg
  • Minor thesis

  • Nghiên cứu về chữ ký số và ứng dụng trong quản lý văn bản

    • Authors: Cao, Ngọc Sơn;  Advisor: TS. Hoàng, Xuân Dậu (2022)

  • Việc chữ ký số được sử dụng ngày càng phổ biến cho thấy, lợi ích cũng như vai trò thiết yếu trong cuộc sống hằng ngày. Việc áp dụng chữ ký số trong việc quản lý văn bản giúp cho công việc của các nhân liên quan trở lên dễ dàng: - Xác minh danh tính chủ sở hữu. - Xác minh tính toàn vẹn của văn bản được ký. - Tiết kiệm chi phí cho việc photo, không gian lưu trữ, duy trì tính toàn vẹn. - Linh động trong nhiều trường hợp so với chữ ký truyền thống. Từ những lợi ích thực tế mà chữ ký số đem lại đồ án này sẽ tập chung nghiên cứu về chữ ký số, phương pháp và nguyên lý hoạt động tạo ra chữ ký số. Từ đó sẽ xây dựng, triển khai một hệ thống ứng dụng chữ ký số trong hệ thống chia sẻ văn bả...
  • Tran Duc Nhan - B17DCAT136.pdf.jpg
  • Minor thesis

  • Phát hiện tấn công mạng dựa trên nền tảng xử lý dữ liệu lớn

    • Authors: Trần, Đức Nhân;  Advisor: TS. Hoàng, Xuân Dậu (2022)

  • Học máy là chìa khóa để cải thiện hiệu suất của IDS để phát hiện các cuộc tấn công nhằm vào website ngày càng được hiệu quả. Tuy nhiên dữ liệu lớn khi mà lượng người dùng internet đang ngày một tăng mạnh. Nếu như hệ thống phát hiện xâm nhập sử dụng học máy không thể đáp ứng được thì nó có thể trở thành một điểm nghẽn, một gánh nặng cho toàn bộ hệ thống và dẫn đến phản tác dụng. Do đó, việc kết hợp giữa học máy và xử lý dữ liệu lớn là một hướng nghiên cứu và phát triển phù hợp.