Browse

Author Profile

Browsing by Author TS. Đỗ, Xuân Chợ

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 3 of 3
  • ĐATN-B17DCAT077-Nguyễn Thị Hoa.pdf.jpg
  • Minor thesis

  • Nghiên cứu phương pháp phát hiện mã độc dựa trên hành vi sử dụng học máy

    • Authors: Nguyễn, Thị Hoa;  Advisor: TS. Đỗ, Xuân Chợ (2021)

  • Đồ án này tập trung nghiên cứu phương pháp phát hiện mã độc dựa trên hành vi sử dụng học máy. Phương pháp này có thể phát hiện được các hành vi bất thường thông qua phân tích trích xuất các thuộc tính của từng tiến trình từ đó nhanh chóng phát hiện mã độc. Đồ án sử dụng mô hình phân loại dựa trên Graph2Vec xây dựng đồ thị có hướng từ đó thể hiện được mối liên kết giữa các node trong đồ thị. Phương pháp này có khả năng phát hiện mã độc cao hơn, dễ duy trì và phát triển để có khả năng đạt độ chính xác cao.
  • Pham Ngoc Quan - B17DCAT146.pdf.jpg
  • Minor thesis

  • Phát hiện lỗ hổng sử dụng phương pháp xử lý ngôn ngữ tự nhiên

    • Authors: Phạm, Ngọc Quân;  Advisor: TS. Đỗ, Xuân Chợ (2022)

  • Trong hai phương pháp trên, phương pháp phân tích tĩnh là một phương pháp mang lại hiệu quả cao trong quá trình phát hiện lỗ hổng phần mềm. Tuy nhiên, các phương pháp phân tích mã nguồn truyền thống hiện nay thường không mang lại hiệu quả vì số lượng kết quả dương tính giả và âm tính giả vẫn còn rất lớn ,gây khó khăn trong việc kiểm tra và xử lý lỗ hổng. Đồ án này đưa ra một số nghiên cứu và đề xuất phương pháp phát hiện lỗ hổng phần mềm dựa trên mã nguồn với đề tài: “Phát hiện lỗ hổng sử dụng phương pháp xử lý ngôn ngữ tự nhiên”
  • Mai Việt Hoàng - B17DCAT081.pdf.jpg
  • 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”.