Đang tải...
Xem mô tả
3
Xem & Tải
0
Tác giả/ Nhà nghiên cứu
PGS.TS. Nguyễn Đình Thúc
Thống kê ấn phẩm đóng góp
Xem mô tả
3767
Xem & Tải
731
Thống kê nội dung
Quốc gia truy cập
Kết quả tìm kiếm ấn phẩm
- Ấn phẩmChắt lọc tri thức từ góc nhị diện của cấu trúc 3D và ứng dụng dự đoán tương tác của TCR-Peptide(Trường Đại học Khoa học tự nhiên, ĐHQG-HCM, 2025) Phạm, Nguyễn Mỹ Diễm; Nguyễn, Đình Thúc; Giang, HoaMô hình epiTCR-KDA giới thiệu một hướng tiếp cận mới trong dự đoán liên kết giữa thụ thể tế bào T (TCR) và p eptide bằng cách tích h ợp gó c nhị diện như một đặc trưng cấu trúc. Khác với các mô hình truyền thống chỉ dựa vào trình tự chuỗi, epiTCR-KDA khai thác các góc xoay ϕ (phi) và ψ (psi) để mô tả không gian cấu trúc của tương tác TCR-peptide, giúp cải thiện độ chính xác, đặc biệt trên dữ liệu chưa được học. Mô hình áp dụng phương pháp chắt lọc tri thức (Knowledge Distillation - KD), trong đó mạng giáo viên (teacher model) học các mối quan hệ không gian phức tạp và chuyển giao tri thức này sang mạng học sinh (student model) đơn giản hơn, giúp tăng khả năng tổng quát hóa của mô hình. Được huấn luyện trên tập dữ liệu gồm 1.6 triệu cặp TCR-peptide, epiTCR-KDA vượt trội hơn các phương pháp hiện có, đạt AUC = 0.91 trên dữ liệu chưa được học. Bằng cách kết hợp kiến thức cấu trúc với mô hình học sâu tiên tiến, epiTCR-KDA mở ra tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong miễn dịch trị liệu cá nhân hóa và điều trị ung thư dựa trên neoantigen, tiến gần hơn đến các chiến lược miễn dịch chính xác và hiệu quả hơn.
- Ấn phẩmỨng dụng mã hóa đồng cấu đa khóa đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu trong máy học liên kết(Trường Đại học Khoa học tự nhiên, ĐHQG-HCM, 2025) Nguyễn, Phương Nam; Nguyễn, Đình ThúcRiêng tư dữ liệu trong lĩnh vực máy học là một vấn đề thực tiễn đang nhận được nhiều sự quan tâm trong những năm gần đây. Bên cạnh tính riêng tư, hiệu suất và độ chính xác của mô hình máy học cũng là vấn đề được quan tâm. Mô hình mã đồng cấu đa khóa đã được nghiên cứu và áp dụng nhằm tìm ra giải pháp bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu một cách tối ưu và hiệu quả đối với các dữ liệu lớn, như trong lĩnh vực học máy. Luận văn xem xét bài toán bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu sử dụng mã hóa và áp dụng cho mô hình máy học liên kết, tìm ra các ưu điểm và hạn chế còn tồn tại; trên cơ sở đó, mở ra nhiều hướng phát triển nghiên cứu cho phù hợp trong thực tế.
- Ấn phẩmSIGNAUTH: Hệ thống xác thực người dùng dựa trên chữ ký viết tay số hoá(Trường Đại học Khoa học tự nhiên, ĐHQG-HCM, 2025) Trịnh, Văn Minh; Nguyễn, Đình Thúc; Nguyễn, An TếLuận văn tập trung nghiên cứu và phát triển SignAuth: Hệ thống xác thực người dùng dựa trên chữ ký viết tay số hoá. Mục tiêu chính là giải quyết vấn đề dễ bị sao chép của chữ ký viết tay tĩnh bằng cách tích hợp chữ ký viết tay động. chữ ký viết tay động ghi nhận các đặc trưng hành vi theo chuỗi thời gian như lực nhấn, tốc độ, gia tốc và quỹ đạo bút, giúp nâng cao đáng kể khả năng chống giả mạo so với phương pháp truyền thống.
- Ấn phẩmGiải pháp lưu trữ và chia sẻ dữ liệu phi tập trung đảm bảo tính riêng tư(Trường Đại học Khoa học tự nhiên, ĐHQG-HCM, 2025) Nguyễn, Phúc; Nguyễn, Đình Thúc; Ngô, Quốc ViệtLuận văn đề xuất kiến trúc lưu trữ phi tập trung tích hợp ba cơ chế chính: Chữ ký Vòng (Ring Signature) cho thao tác nhóm ẩn danh, Token Sở hữu Ẩn danh (Anonymous Ownership Token - AOT) dựa trên Chữ ký Schnorr (Schnorr Signature) để chứng minh quyền sở hữu không tiết lộ danh tính, và Cơ chế mã hóa lại từng phần (Partial Re-encryption) với lưu trữ phân đoạn. Hệ thống kết hợp với kiến trúc Trọng tài Kết hợp (Hybrid Adjudicator) để cân bằng giữa tính ẩn danh mặc định và khả năng truy vết có giám sát khi cần thiết. Kết quả thử nghiệm cho thấy hiệu quả vượt trội khi mã hóa lại 30% phân đoạn giảm 72% thời gian xử lý, và mã hóa lại 50% phân đoạn tiết kiệm 42% thời gian so với mã hóa lại toàn bộ tập tin.
- Ấn phẩmỨng dụng của bộ tích luỹ song tuyến tính với các kỹ thuật gom nhóm và chứng minh không tiếc lộ tri thức(Trường Đại học Khoa học tự nhiên, ĐHQG-HCM, 2024) Ngô, Đình Hy; Nguyễn, Đình ThúcLuận văn này nghiên cứu việc sử dụng bộ tích lũy song tuyến tính trong mật mã học nhằm nâng cao quản lý dữ liệu và bảo mật, tập trung vào các kỹ thuật như gom nhóm, tổng hợp và chứng minh không tiết lộ tri thức. Luận văn bắt đầu bằng một đánh giá tổng quan hướng nghiên cứu để xác định những phát triển quan trọng, thách thức hiện tại, và những khoảng trống nghiên cứu hiện có. Dựa trên những phát hiện này, chúng tôi đề xuất một kiến trúc cơ sở dữ liệu mới tận dụng bộ tích lũy song tuyến tính để thực hiện các thao tác dữ liệu một cách an toàn và hiệu quả hơn. Thiết kế đề xuất bao gồm một hệ thống đa tầng phân tách quá trình quản lý và xác minh dữ liệu để đảm bảo cả tính bảo mật lẫn khả năng mở rộng.
- Ấn phẩmỨng dụng mạng ngang hàng vào hệ thống phi tập trung mặt phẳng điều khiển SDN(Trường Đại học Khoa học tự nhiên, ĐHQG-HCM, 2024) Nguyễn, Hữu Tùng; Nguyễn, Đình Thúc
- Ấn phẩmHệ thống bảo vệ quyền riêng tư IoT hai tầng(Trường Đại học Khoa học tự nhiên, ĐHQG-HCM, 2024) Hà, Hữu Pháp; Nguyễn, Đình ThúcLuận văn xây dựng giải pháp bảo mật giúp hệ thống IoT đảm bảo dữ liệu riêng tư của các cảm biến khi vận hành, xử lý, tính toán. Giải pháp đưa ra cơ chế bảo mật trên bốn quá trình vận hành của hệ thống IoT: Quá trình thu thập dữ liệu: Dữ liệu riêng tư của môi trường được bảo mật theo một phương thức chuẩn hóa riêng trên một trường Zp (được giữ bí mật). Quá trình này này đảm bảo dù dữ liệu bị lộ thì dữ liệu riêng tư cũng được bảo vệ bằng các hệ số của phương thức chuẩn hóa. Quá trình tổng hợp dữ liệu: Dữ liệu từ các cảm biến được tổng hợp bằng mã ma trận trên vành modulo ZN với N là bội số của p. Cách làm này đảm bảo các cảm biến không biết được dữ liệu của nhau, và thiết bị lưu không biết được dữ liệu riêng tư của các cảm biến. Quá trình giải mã, tiền xử lý dữ liệu: Thiết bị lưu trữ giải mã dữ liệu của các cảm biến thành một vector và thực hiện xử lý dữ liệu vector này trên vành modulo ZN. Quá trình này đảm bảo thiết bị lưu trữ có thể thực hiện các phép tính + , − , × , ÷ trên dữ liệu mã hóa, không làm lộ dữ liệu của các cảm biến trong hệ thống. Quá trình điều khiển: Thiết bị điều khiển giải mã nhận kết quả tính toán từ thiết bị lưu trữ và đưa về trường Zp để lấy giá trị chính xác của dữ liệu, sau đó đưa ra quyết định điều khiển. Quá trình này đảm bảo các thiết bị điều khiển nhận được chính xác kết quả mà không làm lộ thông tin riêng tư môi trường.
- Ấn phẩmBảo vệ đặc trưng giọng nói cho bài toán chống lại deepfake âm thanh(Trường Đại học Khoa học tự nhiên, ĐHQG-HCM, 2024) Nguyễn, Tấn Hưng; Nguyễn, Đình ThúcLuận văn tập trung vào việc phát triển một hàm băm véctơ đặc trưng giọng nói để bảo vệ khi lưu trữ vào các cơ sở dữ liệu. Phương pháp trong luận văn tập trung vào sự đơn giản và tốc độ tính toán nhanh, phù hợp cho nhiều hệ thống khác nhau.
- Ấn phẩmKhảo sát các thuật toán học sâu cho dữ liệu chuỗi thời gian trong chứng khoán(Trường Đại học Khoa học tự nhiên, ĐHQG-HCM, 2024) Lưu, Giang Nam; Nguyễn, Tấn Trung; Nguyễn, Đình ThúcTrong luận văn thạc sĩ này, chúng tôi tiến hành khảo sát và phân tích các thuật toán học sâu cho dữ liệu chuỗi thời gian trong lĩnh vực chứng khoán, với trọng tâm là các chỉ số S&P500, HSI và DJIA. Mục tiêu chính là nghiên cứu, áp dụng và cải tiến các mô hình học sâu để nâng cao hiệu quả dự đoán giá cổ phiếu, cung cấp công cụ hỗ trợ đắc lực cho các nhà đầu tư và chuyên gia tài chính trong việc ra quyết định chiến lược. Các mô hình học sâu được nghiên cứu bao gồm Recurrent Neural Network (RNN - mạng nơ-ron hồi quy), Long short term memory (LSTM - mạng bộ nhớ dài ngắn hạn) và Gate Recurrent Unit (GRU - Đơn vị hồi quy có cổng).
- Ấn phẩmExpert system for breast cancer diagnosis based on genome and clinical dianosis(Trường Đại học Khoa học tự nhiên, ĐHQG-HCM, 2023) Đặng, Thái Sơn; Nguyễn, Đình Thúc
- Ấn phẩmGiải pháp thanh toán vi mô trên hệ thống Blockchain(Trường Đại học Khoa học tự nhiên, ĐHQG-HCM, 2023) Nguyễn, Huỳnh Phú Quý; Nguyễn, Đình ThúcBáo cáo trình bày khá chi tiết nền tảng kiến thức mã hóa mật mã cẩn thiết. Từ cơ sở toán học, các loại mã hóa cơ bản được vận dụng vào mạng Lightning, cũng như làm nổi bật lên khía cạnh bảo mật của từng thành phần cấu thành mạng Lightning. Báo cáo trình bày như tài liệu hữu ích cho những ai muốn tìm hiểu về mạng Lightning cũng như về Blockchain, một phát triển mang tính đột phá quan trọng cho việc ứng dụng giải quyết vấn đề thanh toán vi mô và mở rộng mô hình này trên hệ thống Blockchain. Bên cạnh việc trình bày về một công nghệ mới, một xu hướng kĩ thuật mới - công nghệ Lightning ở lớp thứ 2 của Blockchain, báo cáo còn trình bày về cách xây dựng mô hình thanh toán vi mô dựa trên nền tảng này. Cuối cùng luận văn đề xuất một giải pháp định tuyến thanh toán trong mạng Lightning để cải thiện vấn đề mất cân bằng định tuyến thanh toán của mạng và hiệu suất thanh toán thành công ở mức chấp nhận được.
- Ấn phẩmGiải pháp xây dựng uy tín cá nhân trong lĩnh vực nghề nghiệp(Trường Đại học Khoa học tự nhiên, ĐHQG-HCM, 2023) Nguyễn, Võ Phi Long; Nguyễn, Đình Thúc; Lê, Đức Long