Mã độc là một loại phần mềm được tạo ra và chèn vào hệ thống một cách bí mật với mục đích thâm nhập, phá hoại hệ thống hoặc đánh cắp thông tin, làm gián đoạn, tổn hại tới tính bí mật và tính toàn vẹn của dữ liệu người dùng. Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, các phương pháp phát hiện mã độc truyền thống như phân tích chữ ký (signature-based) hay phân tích hành vi (behavior-based) đã có được những kết quả đáng kể. Tuy nhiên, với sự phát triển của các mã độc thế hệ mới, đặc biệt là các biến thể tự động biến đổi mã nguồn, những phương pháp này ngày càng thể hiện sự hạn chế. Trong bài viết này, nhóm tác giả sẽ trình bày phương pháp trực quan hóa mã độc kết hợp với mô hình học sâu để nâng cao hiệu quả và hiệu suất phân loại, đồng thời đề xuất hướng phát triển trong tương lai.

Sự phát triển nhanh chóng của mạng xã hội, đặc biệt là các nền tảng mạng xã hội xuyên biên giới kéo theo việc tăng nguy cơ khiến người dùng thường xuyên phải tiếp xúc với tin đồn, tin giả. Việc này đã tác động tiêu cực tới nhà nước, doanh nghiệp và công chúng trên nhiều khía cạnh khác nhau, dẫn tới hậu quả rất nghiêm trọng. Nhiều kỹ thuật, giải pháp và công cụ giám sát, phát hiện tin đồn, tin giả đã được nghiên cứu, phát triển và triển khai trên thực tế. Tuy vậy, một số giải pháp chỉ hoạt động bằng hình thức phân loại tin thủ công hoặc phân loại tin tự động nhưng yêu cầu cao về tài nguyên tính toán hoặc có tỷ lệ phát hiện thấp. Bài viết này đề xuất một mô hình học sâu cho phát hiện tin đồn, tin giả trên mạng xã hội đạt hiệu quả cao.

Hiện nay, việc nghiên cứu, ứng dụng các giải pháp trí tuệ nhân tạo để khai phá thông tin từ dữ liệu và hỗ trợ ra quyết định đang phát triển mạnh mẽ. Văn phòng Trung ương Đảng (TƯ Đảng) đã và đang triển khai hiệu quả hai hệ thống phần mềm tìm kiếm, tổng hợp thông tin dùng chung cho các cơ quan Đảng trong mạng thông tin diện rộng của Đảng và Phần mềm hệ thống thu thập, tổng hợp thông tin trên Internet hỗ trợ công tác tham mưu, thẩm định các đề án. Bài báo này sẽ mô tả các bước xây dựng, triển khai việc ứng dụng mô hình QAC (Query Auto Completion) cho việc tìm kiếm thông tin trong hai hệ thống nói trên, đồng thời đánh giá tính hiệu quả khi áp dụng hệ thống cho các phần mềm.