Agent-whistleblower Technology for Secure Internet of Things

 22:00 | 22/02/2020

CSKH-01.2018 - (Abstract) - The paper investigates the causes of widespread use by cybercriminals of the Internet of Things for organizing network attacks and other illegal use. An analysis of existing approaches and technologies for protecting networked computer devices is presented, as well as the main factors that prevent their use in the world of Internet of Things. An approach is suggested that ensures the integration of protective mechanisms directly into the composition of Things. Various variants of technology implementation are considered. Key aspects and potential ways of implementing the proposed approach are noted.

How secure is the Advanced Encryption Standard with random ShiftRows against Fault Analysis

 17:00 | 27/05/2019

CSKH-01.2018 - (Abstract) - With the approve of the cryptographic algorithm Rijndael as the AES (Advanced Encryption Standard) and a collection of works exists with the purpose that one or several of its internal functions depend on the selected key. In this work we will study a fault analysis model against the algorithm AES, and then we will analyze for dynamic (in the key-dependency sense) cryptographic algorithms based on AES, in the which ones the internal function ShiftRows is randomly selected in every round, how strong is this attack.

Application of Parameters of Voice Signal Autoregressive Models to Solve Speaker Recognition Problems

 08:00 | 11/06/2020

CSKH02.2019 - (Abstract) - An approach to the formation of the voice signal (VS) informative features of the Vietnamese language on the basis of stationary autoregressive model coefficients is described. An original algorithm of VS segmentation based on interval estimation of speech sample numerical characteristics was developed to form local stationarity areas of the voice signal. The peculiarity is the use of high order autoregressive coefficients, the set of which is determined on the basis of discriminant analysis.

Technical research of detection algorithmically generated malicious domain names using machine learning methods

 22:00 | 22/02/2020

CSKH-01.2018 - (Abstract) - In recent years, many malware use domain generation algorithm for generating a large of domains to maintain their Command and Control (C&C) network infrastructure. In this paper, we present an approach for detecting malicious domain names using machine learning methods. This approach is using Viterbi algorithm and dictionary for constructing feature of domain names. The approach is demonstrated using a range of legitimate domains and a number of malicious algorithmically generated domain names. The numerical results show the efficiency of this method.

Giải pháp phân loại tương tác giữa 2 người trong chuỗi ảnh rời rạc (Phần I)

 09:00 | 10/01/2024

Ngày nay, công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) có vai trò hết sức quan trọng trong mọi lĩnh vực của đời sống. Trong đó, lĩnh vực an toàn thông tin, giám sát an ninh thông minh có tiềm năng ứng dụng rất lớn. Bên cạnh các giải pháp như phát hiện mạng Botnet [1], phát hiện tấn công trinh sát mạng [2], việc ứng dụng AI trong giám sát an ninh, hỗ trợ điều tra tội phạm cũng đang được nghiên cứu, phát triển và ứng dụng rộng rãi. Trong bài báo này, nhóm tác giả đề xuất giải pháp sử dụng mô hình mạng nơ-ron tinh gọn phân loại tương tác giữa 2 người trong chuỗi ảnh rời rạc. Kết quả nghiên cứu có vai trò quan trọng làm cơ sở xây dựng và phát triển các mô hình phân loại hành động bất thường, phát hiện xâm nhập.

Học sâu và ứng dụng phương pháp học sâu có đảm bảo tính riêng tư?

 17:00 | 18/12/2023

Ngày nay, Trí tuệ nhân tạo (AI) hiện diện trong mọi lĩnh vực của đời sống con người, từ kinh tế, giáo dục, y khoa cho đến những công việc nhà, giải trí hay thậm chí là trong quân sự. Học máy là một ứng dụng của trí tuệ nhân tạo cung cấp cho các hệ thống khả năng tự động học hỏi và cải thiện từ kinh nghiệm mà không cần lập trình rõ ràng. Học máy tập trung vào việc phát triển các chương trình máy tính có thể truy cập dữ liệu và sử dụng nó để tự học. Do đó, vấn đề đảm bảo tính riêng tư trong ứng dụng phương pháp học sâu đang là một vấn đề được quan tâm hiện nay.

INFOGRAPHIC: 24 hình thức lừa đảo phổ biến trên không gian mạng

 09:00 | 17/11/2023

Theo Cục An toàn thông tin (Bộ TT&TT), hiện nay có 24 hình thức lừa đảo qua mạng phổ biến mà các đối tượng lừa đảo nhắm vào người dân. Để tránh trở thành nạn nhân, người dân cần nắm bắt, tuyên truyền cho người thân, bạn bè, đồng nghiệp của mình.

Ứng dụng cây Merkle và công nghệ blockchain cho cơ sở dữ liệu phân tán

 18:00 | 22/09/2023

Do lưu giữ những thông tin quan trọng nên cơ sở dữ liệu thường nằm trong tầm ngắm của nhiều tin tặc. Ngày nay, các cuộc tấn công liên quan đến cơ sở dữ liệu để đánh cắp hay sửa đổi thông tin càng trở nên khó lường và tinh vi hơn, vì vậy việc quản lý cơ sở dữ liệu đặt ra những yêu cầu mới với các tổ chức, doanh nghiệp. Trong hệ thống phân tán, khi dữ liệu được phân mảnh và phân phối trên các vị trí khác nhau có thể dẫn đến khả năng mất toàn vẹn của dữ liệu. Thông qua sử dụng cây Merkle và công nghệ Blockchain ta có thể xác minh tính toàn vẹn của dữ liệu. Trong bài viết này, nhóm tác giả sẽ trình bày các nghiên cứu về ứng dụng cây Merkle và công nghệ Blockchain để bảo đảm tính toàn vẹn dữ liệu cho cơ sở dữ liệu phân tán, đồng thời đảm bảo hiệu năng của hệ thống.