Search

Current filters:


Current filters:


Refine By:

Search Results

Item hits:
  • Minor thesis

  • Kiểm thử xâm nhập thiết bị IoT

    • Authors: Nguyễn, Công Thành;  Advisor: TS. Nguyễn, Ngọc Điệp (2022)

  • Internet of Things (loT) đã phát triển từ sự kết hợp của công nghệ không dây, giải pháp này có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác, các thiết bị Iot đã và đang tạo ra một mạng lưới kết nối lớn. Tuy nhiên, loT vẫn là một công nghệ mới và đang phát triển. Việc đảm bảo an ninh loT là một bài toán khó. Trước tình hình đó, đồ án được thực hiện với mục đích đưa ra một quy trình kiểm thử xâm nhập hỗ trợ quá trình đánh giá an toàn cho thiêt bị IoT.
  • Minor thesis

  • Xây dựng website bán thực phẩm và hàng tiêu dùng thiết yếu

    • Authors: Trần, Ngọc Huy;  Advisor: TS. Nguyễn, Tất Thắng (2022)

  • Ngày nay, sự phát triển của thương mại điện tử đã giúp mọi người tiết kiệm thời gian mua sắm hơn. Bên cạnh đó, dịch COVID 19 ngày càng chuyển biến phức tạp, gây khó khăn trong việc mua sắm trực tiếp. Hơn nữa, nhu cầu của người dân ngày càng tăng. Từ những lý do trên, đồ án “Xây dựng website thực phẩm và hàng tiêu dùng thiết yếu” sẽ đưa ra những phương án phù hợp, giúp giải quyết vấn đề mua sắm hàng tiêu dùng thiết yếu trong thời điểm dịch bệnh.
  • Minor thesis

  • Phương pháp phân loại lỗ hổng phần mềm sử dụng học sâu

    • Authors: Mai, Việt Hoàng;  Advisor: TS. Đỗ, Xuân Chợ (2022)

  • Việc các phần mềm máy tính phát triển mạnh mẽ đã kèm theo các rủi ro về lỗ hổng, bảo mật. Để giúp quá trình sửa lỗi được thực hiện hiệu quả, người quản lý cần có thông tin chính xác về khả năng có lỗi của từng thành phần cụ thể trong hệ thống. Mặc dù khó, một số nghiên cứu gần đây cho thấy, dựa trên những thông tin về hệ thống cũng như quá trình phát triển phần mềm, ta có thể dự đoán với một độ chính xác nhất định. Để tìm hiểu thêm về vấn đề này, tác giả chọn đề tài “Phương pháp phân loại lỗ hổng phần mềm sử dụng học sâu”.
  • 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.