Journal of Science and Technique: Section on Information and Communication Technology
Tạp chí của Trường Đại học Kỹ thuật Lê Quý Đôn
XÂY DỰNG THUẬT TOÁN PHÁT HIỆN ĐỐI TƯỢNG ỨNG DỤNG CHO HỆ QUANG ĐIỆN TỬ TRÊN TÀU MẶT NƯỚC SỬ DỤNG MÔ HÌNH HỌC SÂU
Phát hiện tự động đối tượng tàu thuyền trên mặt nước là nhiệm vụ quan trọng trong giám sát hàng hải và an ninh. Bài báo này đề xuất cải tiến cho mô hình YOLOv8 của Ultralytics để đạt độ chính xác cao hơn và tốc độ xử lý nhanh hơn khi nhận diện tàu biển dưới các điều kiện ánh sáng và thời tiết khắc nghiệt. Tác giả tích hợp ba kỹ thuật chính: khối C3Plus mới, cơ chế chú ý cục bộ PSA (Position-wise Spatial Attention) và module CBAM (Convolutional Block Attention Module) để nâng cao khả năng học đặc trưng của mạng. Thí nghiệm trên tập dữ liệu ảnh tàu biển đa dạng cho thấy mô hình cải tiến mang lại mAP tăng thêm khoảng 3–6% so với YOLOv8 gốc trong khi duy trì tốc độ xử lý tương đương. Đặc biệt, trong điều kiện tối hoặc nhiều nhiễu nền, cải tiến CBAM và PSA giúp giảm bỏ sót đối tượng và cải thiện độ bền của mô hình.
VINEURO: MÔ HÌNH HỢP NHẤT ĐA PHƯƠNG THỨC EEG-MÁU CHO DỰ ĐOÁN NGUY CƠ ALZHEIMER
Dự đoán sớm nguy cơ mắc bệnh Alzheimer có ý nghĩa then chốt để can thiệp kịp thời, nhưng vẫn còn nhiều thách thức trong thực hành lâm sàng thường quy. Điện não đồ (EEG) là phương tiện rẻ tiền và không xâm lấn, tuy nhiên chỉ riêng EEG thường không đủ độ nhạy và độ ổn định để ước lượng nguy cơ ở giai đoạn sớm một cách đáng tin cậy. Song song đó, các xét nghiệm máu thường quy phản ánh những thay đổi về miễn dịch ngoại vi, tình trạng viêm và chuyển hoá liên quan tới suy giảm nhận thức, gợi ý rằng việc kết hợp EEG với các chỉ dấu sinh học từ máu có thể giúp phân tầng nguy cơ giàu thông tin hơn. Trong công trình này, tác giả đề xuất ViNeuro, một mô hình đa mô thức EEG-máu được thiết kế chuyên biệt cho bài toán dự đoán nguy cơ Alzheimer. Trước hết là bước tiền huấn luyện một bộ mã hoá nền tảng EEG duy nhất, gọi là ViNeuro-EEG, sử dụng mục tiêu tự giám sát kép (dual self-supervised objective) của mô hình EEGPT kết hợp với backbone criss-cross và mã hoá vị trí học được (learned positional encoding) của mô hình CBraMOD. Quá trình tiền huấn luyện được thực hiện trên một corpora EEG lâm sàng đa kênh đã được chuẩn hoá, bao gồm cả các bản ghi EEG từ Bệnh viện Trung ương Quân đội 108 ở Việt Nam và các bộ dữ liệu quốc tế. Trên nền bộ mã hoá này xây dựng ViNeuro-MM, mô hình đa phương thức chiếu các chỉ dấu sinh học từ xét nghiệm máu vào không gian embedding của EEG và sử dụng chúng như các truy vấn trong một lớp cross-attention trên các token EEG. Nghiên cứu đánh giá ViNeuro trên cohort PEARL-Neuro cho bài toán dự đoán nguy cơ Alzheimer. So với phiên bản chỉ dùng EEG, ViNeuro-MM đạt mức cải thiện hiệu năng đáng kể, với mức tăng tương đối lên tới 24,72% về độ chính xác cân bằng (balanced accuracy), cho thấy rằng việc kết hợp các chỉ dấu sinh học từ xét nghiệm máu thường quy với các biểu diễn nền tảng từ EEG có thể nâng cao rõ rệt khả năng dự đoán sớm nguy cơ Alzheimer.
AMCF-NET: MẠNG HỢP NHẤT ĐA PHƯƠNG THỨC ĐA TỈ LỆ THÍCH ỨNG CHO BÀI TOÁN ĐỊNH VỊ CHÉO GIỮA ẢNH UAV VÀ ẢNH VỆ TINH
ảnh vệ tinh đóng vai trò quan trọng đối với việc điều hướng tự động trong các môi trường không có GPS. Tuy nhiên, có những thách thức lớn nảy sinh từ khoảng cách miền bao gồm sự khác biệt về góc nhìn, sự thay đổi về tỉ lệ và sự khác biệt về đặc điểm hình ảnh giữa ảnh UAV và ảnh vệ tinh. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất mạng hợp nhất đa tỉ lệ và đa phương thức thích ứng (Adaptive Multi-scale Cross-modal Fusion Network – AMCF-Net), một phương pháp mới giải quyết hiệu quả các hạn chế này thông qua kiến trúc backbone dùng chung và cơ chế hợp nhất thích ứng. Không giống như các phương pháp sử dụng hai backbone trước đây xử lý ảnh UAV và ảnh vệ tinh tách biệt, phương pháp của chúng tôi sử dụng một backbone FocalNet-Tiny thống nhất để trích xuất đặc trưng đa phương thức, tiếp theo là mô đun hợp nhất đặc trưng đa phương thức thích ứng không gian (AMCF) để kết hợp động các đặc trưng đa tỉ lệ dựa trên trọng số thích ứng được học. Cách tiếp cận học biểu diễn chung này giúp cải thiện đáng kể khả năng căn chỉnh đa phương thức và giảm đáng kể chi phí tính toán. Các thí nghiệm toàn diện trên bộ dữ liệu UL14 cho thấy AMCF-Net đạt hiệu suất hàng đầu, với Điểm khoảng cách tương đối (RDS) đạt 78,12% và độ chính xác ở mức mét là 27,25% tại 3 m, 50,16% tại 5 m, 84,37% tại 10 m và 88,51% tại 20 m. Các thử nghiệm xác nhận hiệu quả của mạng backbone dùng chung và cơ chế hợp nhất thích ứng cho thấy những cải thiện đáng kể so với các phương pháp xử lý tách biệt truyền thống.
TĂNG CƯỜNG KHẢ NĂNG CHỐNG CHỊU CỦA MÔ HÌNH HỌC MÁY CHO PHÁT HIỆN MÃ ĐỘC THÔNG QUA THIẾT KẾ HÀM KÍCH HOẠT
Trong những năm gần đây, học máy đã nâng cao đáng kể hiệu năng của các hệ thống phát hiện mã độc. Tuy đã đạt được hiệu suất cao, các mô hình này hiện đang đối mặt với mối đe dọa ngày càng tăng từ các cuộc tấn công đối kháng. Các mẫu mã độc đối kháng có thể được tạo ra một cách tinh vi nhằm đánh lừa các mô hình phát hiện, dẫn đến việc phân loại sai các chương trình độc hại, cho phép chúng vượt qua các hệ thống bảo mật. Nhiều kỹ thuật khác nhau đã được phát triển để tạo ra mã độc đối kháng, nhằm né tránh các loại hệ thống phát hiện dựa trên học máy khác nhau. Mối đe dọa này nhấn mạnh nhu cầu cấp thiết về các giải pháp giúp tăng cường khả năng chống chịu của các mô hình phát hiện mã độc trước các cuộc tấn công đối kháng. Bài báo đánh giá và đề xuất một chiến lược phòng thủ chống tấn công đối kháng dựa trên thiết kế hàm kích hoạt, không yêu cầu các phương pháp tính toán chuyên sâu như huấn luyện đối kháng, đồng thời tăng cường khả năng chống chịu tự nhiên của các mô hình học máy cho phát hiện mã độc trước các cuộc tấn công hộp đen. Kết quả cho thấy rằng các tổ hợp hàm kích hoạt cụ thể, đặc biệt là ReLU và Tanh, có thể cải thiện đáng kể khả năng chống chịu của mô hình mà không cần bổ sung thêm tác vụ huấn luyện hoặc cấu hình suy luận. Nghiên cứu này cung cấp một góc nhìn thiết kế thực nghiệm để xây dựng các hệ thống phát hiện mã độc sử dụng học máy với khả năng chống chịu nội tại cao.
TĂNG CƯỜNG BẢO VỆ BẢN QUYỀN VÀ TRUY VẾT NGUỒN GỐC TRONG CÁC NFT BẰNG THỦY VÂN MIỀN TẦN SỐ TÍCH HỢP BLOCKCHAIN
Sự phát triển nhanh chóng của thị trường NFT đã làm nổi bật những thách thức lớn trong việc bảo vệ bản quyền và xác thực quyền sở hữu. Mặc dù công nghệ blockchain đảm bảo tính bất biến và minh bạch của các giao dịch token, nhưng việc lưu trữ dữ liệu và nội dung gốc ngoài chuỗi vẫn là một lỗ hổng quan trọng, làm cho NFT dễ bị mất dữ liệu, thao túng và tranh chấp bản quyền. Để giải quyết những vấn đề này, nghiên cứu này đề xuất một khuôn khổ thủy vân tích hợp blockchain, nhúng thông tin bản quyền bền vững vào tài sản kỹ thuật số thông qua phương pháp miền tần số tổng quát. Thủy vân được lưu trữ ngoài chuỗi trên hệ thống tệp liên hành tinh (IPFS), trong khi mã nhận dạng nội dung (CID) của nó được neo trong hợp đồng thông minh, đảm bảo khả năng truy vết nguồn gốc và xác minh tính xác thực. Các thí nghiệm so sánh với phương pháp bit ít quan trọng nhất (LSB) cho thấy tính bền vững vượt trội của kỹ thuật miền tần số được đề xuất trước các cuộc tấn công như nén, nhiễu và thao tác hình ảnh. Giải pháp được đề xuất củng cố việc bảo vệ bản quyền, nâng cao tính minh bạch trong việc truy vết nguồn gốc NFT và cung cấp nền tảng có thể mở rộng cho việc quản lý tài sản kỹ thuật số an toàn trong các hệ sinh thái dựa trên blockchain.
aDisRAE: BỘ TỰ MÃ HÓA BIỂU DIỄN PHÂN BIỆT THÍCH ỨNG CHO PHÁT HIỆN TẤN CÔNG MẠNG TRONG ĐIỀU KIỆN ÍT MẪU
Do sự khan hiếm dữ liệu bất thường có nhãn, học ít mẫu đã nổi lên như một hệ phương pháp quan trọng để phát hiện các cuộc tấn công mạng mới và hiếm gặp. Mô hình DisRAE học một không gian biểu diễn ẩn nơi dữ liệu bất thường được đẩy ra xa tâm cụm chứa dữ liệu bình thường, nhưng lại gặp khó khăn với các cuộc tấn công có hành vi tương tự hành vi bình thường. Vì vậy, những bất thường tinh vi này thường được ánh xạ quá gần với cụm dữ liệu bình thường, dẫn đến việc khó bị phát hiện. Để giải quyết hạn chế này, bài báo đề xuất mô hình DisRAE thích ứng, gọi là aDisRAE. Phương pháp này cải tiến hàm mục tiêu huấn luyện bằng cách tích hợp độ bất thường tiên nhiệm (prior outlier score) nhằm định lượng mức độ tinh vi của mỗi bất thường. Điểm số này sẽ định hướng một cơ chế lực đẩy thích ứng, tác động một lực mạnh hơn lên các bất thường giống với dữ liệu bình thường, đảm bảo sự phân tách hiệu quả hơn trong không gian ẩn. Nhóm tác giả đánh giá aDisRAE trên ba bộ dữ liệu tiêu chuẩn: NSL-KDD, CIC-IDS2017 và UNSW-NB15. Kết quả cho thấy một sự cải thiện hiệu suất đáng kể, làm tăng chỉ số AUC lên đến 10% và thể hiện độ bền vững được nâng cao, đặc biệt đối với các loại tấn công có tính lẩn tránh cao.
PHÂN TÍCH THỰC NGHIỆM VIỆC KẾT HỢP ĐẶC TRƯNG CỦA ẢNH RGB-IR TRONG PHÁT HIỆN ĐỐI TƯỢNG TRÊN ẢNH UAV
Phát hiện đối tượng dựa trên UAV đóng vai trò quan trọng trong nhiều ứng dụng như giám sát, quản lý thiên tai và hoạt động quân sự. Tuy nhiên, các phương pháp truyền thống thường gặp khó khăn trong điều kiện ánh sáng kém hoặc khi đối tượng bị che khuất. Để khắc phục những hạn chế này, các nghiên cứu gần đây đã tập trung vào việc kết hợp giữa ảnh nhìn thấy (RGB) và ảnh hồng ngoại (IR) nhằm khai thác các ưu điểm bổ sung của hai loại dữ liệu này. Trong số các chiến lược kết hợp ảnh hiện có, kết hợp ở cấp độ đặc trưng (feature-level fusion) nhận được nhiều sự quan tâm nhờ tính linh hoạt trong việc lựa chọn vị trí kết hợp và khả năng tận dụng các mô hình học sâu, dẫn đến hiệu suất thường vượt trội so với phương pháp kết hợp ở cấp độ pixel hoặc cấp độ quyết định. Trong bài báo này, chúng tôi tiến hành phân tích thực nghiệm có hệ thống dưới cùng một framework nhằm đánh giá ảnh hưởng của vị trí kết hợp đặc trưng đến hiệu suất phát hiện. Kết quả thực nghiệm trên bộ dữ liệu DroneVehicle cho thấy: khi thực hiện kết hợp tại một vị trí duy nhất, việc tích hợp ở tầng giữa (middle fusion) mang lại sự cân bằng tối ưu giữa độ chính xác phát hiện và tốc độ suy luận, trong khi chiến lược kết hợp đa vị trí ở giai đoạn early-middle tiếp tục nâng cao độ chính xác định vị đối tượng, dù đi kèm với mức tăng nhẹ về độ phức tạp tính toán.
ĐỀ XUẤT KHUYẾN NGHỊ LIỀU XOÁ MÔ GIÁP CÒN SÓT LẠI SAU PHẪU THUẬT DỰA TRÊN MÔ HÌNH HỌC MÁY
Ung thư tuyến giáp, đặc biệt là các loại phân biệt như ung thư biểu mô nang và biểu mô tủy, là một thách thức sức khỏe lớn ở Việt Nam cũng như trên toàn cầu, trong đó phẫu thuật cắt bỏ tuyến giáp (cắt tuyến giáp) là phương pháp điều trị chính. Tuy nhiên, sau phẫu thuật, mô giáp thường vẫn còn sót lại, đòi hỏi phải tiến hành tiêu diệt hiệu quả để ngăn ngừa tái phát và các biến chứng. Điều trị bằng i-ốt phóng xạ I-131 là phương pháp tiêu chuẩn để tiêu diệt mô giáp còn sót lại, tuy nhiên việc ước lượng liều I-131 phù hợp cho từng bệnh nhân vẫn là thách thức lớn. Các phương pháp truyền thống hiện tại chủ yếu dựa vào hướng dẫn chung và kinh nghiệm của bác sĩ, nhưng đôi khi không đảm bảo độ chính xác cần thiết cho từng bệnh nhân cụ thể. Mặc dù một số nghiên cứu trước đã cố gắng cải thiện việc ước lượng liều bằng các phương pháp học máy, nhưng thường bỏ qua tầm quan trọng của các kỹ thuật tiền xử lý dữ liệu. Việc chưa chú trọng đến chất lượng dữ liệu này đã làm hạn chế hiệu quả dự đoán của các mô hình. Để khắc phục vấn đề đó, nghiên cứu của chúng tôi mở rộng các công trình trước đây bằng cách tập trung vào giai đoạn tiền xử lý dữ liệu, với mục tiêu nâng cao độ chính xác và độ tin cậy của mô hình. Chúng tôi áp dụng các phương pháp trích xuất đặc trưng nhằm lựa chọn những đặc trưng nổi bật và có ảnh hưởng lớn trong việc dự đoán liều, sau đó sử dụng bảy mô hình học máy truyền thống để thực hiện dự đoán. Kết quả cho thấy mô hình Cây quyết định (Decision Tree - DT) vượt trội so với các mô hình khác, đạt tỷ lệ dương tính thật (TPR) cao nhất là 0,995; tỷ lệ dương tính giả (FPR) thấp là 0,001 và hiệu suất xuất sắc ở các chỉ số Recall, Precision và F1-score (0,995; 0,996 và 0,995 tương ứng). Bên cạnh đó, chúng tôi sử dụng quy tắc quyết định từ mô hình Cây quyết định nhằm hỗ trợ việc dự đoán liều một cách rõ ràng và dễ diễn giải trên bộ dữ liệu thông tin lâm sàng từ bệnh nhân tại Việt Nam. Phương pháp này mang lại hứa hẹn lớn trong việc cải thiện hiệu quả điều trị bức xạ, đảm bảo quyết định chính xác hơn dựa trên dữ liệu, và cuối cùng nâng cao kết quả điều trị cho bệnh nhân.
LƯỢC ĐỒ GIẤU TIN CÓ THỂ HỒI PHỤC SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP PHÂN LỚP BITMAP CHO ẢNH NÉN AMBTC
Giấu tin có thể hồi phục (Reversible Data Hiding - RDH) đang nhận được nhiều sự quan tâm từ các nhà khoa học. Ảnh nén AMBTC (Absolute Moment Block Truncation Coding) là một trong những đối tượng mang tin được sử dụng phổ biến trong các lược đồ RDH nhờ sự đơn giản và cung cấp dung lượng giấu cao. Tuy nhiên, hiện nay hầu hết các lược đồ RDH sử dụng AMBTC đều tạo ra các ảnh mang tin mà không thể giải mã bởi các bộ giải mã AMBTC tiêu chuẩn bởi vì các lược đồ này sử dụng các điểm ảnh tái tạo để nhúng tin. Ngược lại, có một số lược đồ tạo ra các ảnh mang tin tương thích với bộ giải mã AMBTC tiêu chuẩn nhưng dung lượng giấu đạt được là hạn chế. Để giải quyết vấn đề này, một lược đồ giấu tin dung lượng cao sử dụng ảnh AMBTC tương thích với bộ giải mã AMBTC tiêu chuẩn được giới thiệu trong bài báo này. Trong lược đồ này, một kỹ thuật hiệu quả để phân lớp các bitmap được phát triển và sử dụng để cung cấp khả năng hồi phục và nâng cao dung lượng giấu. Hơn nữa, lược đồ đề xuất còn cung cấp khả năng cân bằng linh hoạt giữa dung lượng giấu và chất lượng cảm quan của ảnh mang tin bằng cách sử dụng hai ngưỡng được định nghĩa trước. Các kết quả thực nghiệm cho thấy lược đồ đề xuất vượt trội hơn so với các phương pháp liên quan về cả dung lượng giấu và chất lượng cảm quan của ảnh mang tin.
MỘT NỀN TẢNG MỚI CHO HTTP/2 TRÊN MPQUIC: THIẾT KẾ VÀ TRIỂN KHAI
những tiến bộ đáng kể trong các giao thức truyền tải. Nghiên cứu này giới thiệu một khung nền tảng để triển khai HTTP/2 qua giao thức đa đường Multipath QUIC (MPQUIC), được thiết kế để nâng cao hiệu quả truyền dữ liệu trong các mạng không dây không đồng nhất. Bằng cách tích hợp khả năng ghép kênh và ưu tiên của HTTP/2 với khả năng sử dụng nhiều đường dẫn mạng đồng thời của MPQUIC, nền tảng này giải quyết các thách thức quan trọng trong việc lập lịch luồng và khả năng tương thích của giao thức. Để xác thực tính thực tiễn của nó, nhóm tác giả thiết kế và triển khai một số trình lập lịch luồng trong nền tảng. Các đánh giá thử nghiệm toàn diện trong trình giả lập Mininet-WiFi xác nhận hiệu quả của nền tảng và cung cấp những hiểu biết so sánh về hiệu suất của trình lập lịch. Nghiên cứu này đặt nền tảng vững chắc cho sự phát triển trong tương lai của trình duyệt web hiệu suất cao qua MPQUIC.
TỰ ĐỘNG LỰA CHỌN ĐẶC TRƯNG CHO BÀI TOÁN DỰ BÁO NƯỚC BIỂN DÂNG SAU BÃO
Dự báo chính xác nước dâng do bão là rất quan trọng do tính chất nghiêm trọng của chúng, với khả năng gây ra lũ lụt và tàn phá trên diện rộng. Các dự báo kịp thời và chính xác là cần thiết để tạo điều kiện cho các lệnh sơ tán hiệu quả và cho phép phản ứng nhanh chóng khẩn cấp. Học máy đã liên tục chứng minh tính ưu việt của nó so với các mô hình truyền thống trong dự báo nước dâng do bão về cả độ chính xác và tính kịp thời. Tuy nhiên, độ chính xác của các mô hình học máy trong dự báo nước dâng do bão phụ thuộc rất nhiều vào việc lựa chọn các đặc trưng đầu vào phù hợp để huấn luyện. Để giải quyết vấn đề này, bài báo đề xuất một phương pháp lựa chọn đặc trưng sử dụng thuật toán di truyền để xác định tập hợp các đặc trưng đầu vào tối ưu cho các mô hình học máy trong dự báo nước dâng do bão. Thông qua các thí nghiệm được tiến hành trên dữ liệu nước dâng do bão từ bờ biển Tottori của Nhật Bản và Việt Nam, phương pháp đề xuất cho thấy những cải tiến đáng kể về độ chính xác của các mô hình học máy để dự báo nước dâng do bão.
MỘT DẠNG LƯỢC ĐỒ CHỮ KÝ HẬU LƯỢNG TỬ MỚI
Trong bài báo này, các tác giả đề xuất một dạng lược đồ chữ ký hậu lượng tử mới dựa trên các bài toán khó, thuộc nhóm các bài toán không có cách giải ngoài phương pháp "vét cạn". Do đó, các lược đồ chữ ký dạng này có khả năng chống lại tấn công lượng tử dựa trên thuật toán do P. Shor đề xuất. Ngoài khả năng kháng lượng tử, các lược đồ chữ ký này còn có thể sử dụng như các lược đồ chữ ký đang được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng thực tế hiện nay.
TÁCH CÁC ĐẶC ĐIỂM KHÔNG GIAN-THỜI GIAN SỬ DỤNG HỌC SÂU TRONG CẢM BIẾN PHỔ HỢP TÁC
Trong các hệ thống vô tuyến nhận thức, cảm biến phổ đóng vai trò quan trọng trong việc phát hiện sự có mặt của người dùng sơ cấp (PU). Trong công trình này, một mô hình cảm biến phổ hợp tác (CSS) dựa trên các kiến trúc GCN và BiLSTM (GCN-BiLSTM) được đề xuất. Cụ thể, kiến trúc GCN được áp dụng để trích xuất mối quan hệ giữa những người dùng thứ cấp (SUs). Bên cạnh đó, kiến trúc BiLSTM học mối tương quan thời gian của thông tin cảm biến tại các SUs. Sự hiện diện của PU được quyết định dựa trên các đặc điểm không gian-thời gian, được kết hợp từ đầu ra của các mạng GCN và BiLSTM. Mô hình đề xuất được đánh giá trong một kịch bản kênh truyền động (tức là kênh truyền fading). Kết quả thử nghiệm cho thấy mô hình GCN-BiLSTM có chất lượng cảm biến phổ hợp tác tốt hơn so với các mô hình CNN và CNN-GRU.
KIẾN TRÚC PHÂN TÁN ĐỀ XUẤT CHO TÌM KIẾM NGỮ NGHĨA TRÊN TẬP DỮ LIỆU LỚN VỀ TIN TỨC HACK
Bài báo đề xuất một kiến trúc phân tán hiệu quả để xử lý bài toán tìm kiếm ngữ nghĩa quy mô lớn. Nhóm tác giả tích hợp mô hình mạng học sâu cho phép xếp hạng lại trong hệ thống tìm kiếm để cải thiện độ chính xác của kết quả. Với cách tiếp cận của nhóm tác giả, các tập dữ liệu lớn có thể được chia thành các cụm nhỏ hơn. Phương pháp này làm giảm đáng kể thời gian xử lý chỉ mục. Bộ dữ liệu tin tức hack hơn 300 nghìn bản ghi được sử dụng để đánh giá kỹ thuật phân tán được đề xuất. Một so sánh giữa mô hình mạng học sâu và phương pháp tổng hợp xếp hạng đối ứng thông thường (RRF) để hợp nhất các kết quả tìm kiếm từ các cụm được cung cấp. Ngoài ra, nhóm tác giả so sánh phương pháp đề xuất với kiến trúc tập trung. Các thử nghiệm đã được thực hiện trên số lượng cụm khác nhau và đưa ra đánh giá kỹ lưỡng về độ chính xác cũng như thời gian xử lý của kiến trúc được đề xuất của chúng tôi. Kết quả cho thấy về mặt xử lý lập chỉ mục và độ chính xác, kỹ thuật phân tán của chúng tôi vượt trội hơn kiến trúc tập trung tiêu chuẩn và mô hình học sâu được tích hợp hoạt động hiệu quả hơn phương pháp RRF trên mọi cấu hình.
CẢI TIẾN CHẤT LƯỢNG CỦA NHẬN DẠNG NGƯỜI NÓI TIẾNG VIỆT SỬ DỤNG HỌC CHUYỂN ĐỔI VÀ HỌC BIỂU DIỄN CỘNG ĐỒNG
Công nghệ nhận dạng người nói giúp nhận diện hoặc xác minh danh tính dựa trên các đặc điểm giọng nói riêng của từng người, chẳng hạn như cao độ, tông giọng và cách nói chuyện. Công nghệ này được sử dụng rộng rãi để tăng cường an ninh, cải thiện dịch vụ khách hàng, hỗ trợ điều tra và tạo ra các tương tác cá nhân hóa với thiết bị thông minh. Trong những năm gần đây, nhờ ứng dụng các kỹ thuật học sâu, nhận dạng người nói đã đạt được nhiều tiến bộ. Tuy nhiên, việc nhận dạng người nói tiếng Việt vẫn còn gặp nhiều khó khăn. Bài viết này đề xuất những chiến lược mới, kết hợp giữa học chuyển giao và học cộng đồng, nhằm cải thiện độ chính xác trong nhận dạng người nói tiếng Việt. Các kết quả thử nghiệm trên dữ liệu tiếng Việt cho thấy độ chính xác đã được cải thiện rõ rệt.
GIẢM TÁC ĐỘNG CỦA TẤN CÔNG ĐẦU ĐỘC VÀO LƯỢC ĐỒ HỌC LIÊN KẾT TRONG PHÁT HIỆN BẤT THƯỜNG IoTs VỚI KỸ THUẬT TỔNG HỢP CÓ CHÚ Ý
Học liên kết là một phương pháp bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu khi huấn luyện mạng nơ-ron sâu trên các thiết bị phi tập trung bằng cách không chia sẻ dữ liệu huấn luyện. Do đó, học liên kết đã được áp dụng phổ biến trong các lĩnh vực như phát hiện bất thường trong mạng Internet vạn vật (IoT). Tuy nhiên, mạng hoặc thiết bị IoT có khả năng tự bảo vệ hạn chế, dẫn đến học liên kết dễ bị tấn công đầu độc dữ liệu. Để giải quyết thách thức này, một lược đồ học liên kết mới được thiết kế để chống lại các cuộc tấn công đầu độc dữ liệu. Phương pháp của chúng tôi, được gọi là Học liên kết sử dụng kỹ thuật chú ý trong tác vụ Tổng hợp (FedAA), sử dụng các mô hình AutoEncoder (AE) để phát hiện bất thường cục bộ trong các mạng IoT. Trong FedAA, việc tổng hợp mô hình toàn cục từ các mô hình cục bộ được thực hiện bằng phương pháp tổng hợp mới, được gọi là Tổng hợp có chú ý (AA). Phương pháp này được thiết kế để giảm thiểu tác động của các cuộc tấn công đầu độc dữ liệu, thường dẫn đến giá trị cao của các hàm mất mát trong các mô hình cục bộ. Chính xác hơn, các mô hình cục bộ có giá trị mất mát cao được gán trọng số chú ý thấp hơn khi đóng góp vào tổng hợp mô hình toàn cục và ngược lại. Do đó, phương pháp AA tăng hiệu quả của FedAA trước các cuộc tấn công đầu độc dữ liệu. Các thí nghiệm về phát hiện bất thường IoT được thực hiện trên ba tập dữ liệu, đó là N-BaIoT, NSL-KDD và UNSW. Kết quả cho thấy FedAA tốt hơn các lược đồ học liên kết khác trong việc giảm thiểu các cuộc tấn công đầu độc dữ liệu.
TIẾP CẬN PHÂN CỤM C-MEANS MỜ KHẢ NĂNG CỘNG TÁC CHO PHÂN TÍCH DỮ LIỆU NHIỀU CHIỀU
Sự phát triển nhanh chóng của các công nghệ thu thập dữ liệu đã dẫn đến sự bùng nổ các nguồn dữ liệu. Nhiều kỹ thuật và phương pháp khai phá dữ liệu truyền thống đã trở nên lỗi thời và không còn phù hợp để giải quyết các vấn đề dữ liệu lớn, dữ liệu nhiều chiều. Bài báo này đề xuất cải thiện thuật toán phân cụm mờ khả năng cộng tác để phân tích dữ liệu nhiều chiều bằng cách sử dụng kỹ thuật giảm chiều dựa trên phép chiếu ngẫu nhiên (CPFCM-FR). Kỹ thuật này cho phép bảo toàn khoảng cách tương đối sau khi giảm chiều, có thể giúp giảm độ phức tạp tính toán trong khi vẫn đảm bảo độ chính xác của thuật toán được đề xuất so với thuật toán trước khi giảm chiều. Thuật toán đề xuất triển khai trên mô hình phân cụm cộng tác có thể giúp chia sẻ thông tin về cấu trúc cụm tại các vị trí dữ liệu khác nhau (data site) trong quá trình tính toán. Mô hình cộng tác cho phép giải quyết các vấn đề khi dữ liệu nằm phân tán trên các máy tính khác nhau trong hệ thống mạng. Các thực nghiệm được thực hiện trên hai tập dữ liệu nhiều chiều được tải xuống từ thư viện học máy UCI và dữ liệu ảnh viễn thám cho thấy phương pháp được đề xuất mang lại kết quả tốt hơn đáng kể so với một số phương pháp được đề xuất trước đây. Các kết quả thực nghiệm này cũng minh chứng cho tiềm năng phát triển các mô hình phân cụm cộng tác, kết hợp với các kỹ thuật giảm chiều, để giải quyết các vấn đề dữ liệu lớn, nhiều chiều, và phân tán.
PHÂN LOẠI LỖ HỔNG CVE TRONG MÃ NGUỒN DỰA TRÊN PHÂN TÍCH TOKEN KẾT HỢP MẠNG LSTM
Khi các ứng dụng web ngày càng trở nên phổ biến, tầm quan trọng của bảo mật mã nguồn đang tăng lên nhanh chóng. Các lỗ hổng bị lộ gây ra rủi ro nghiêm trọng cho cả nhà cung cấp dịch vụ và khách hàng. Nhiều mô hình khác nhau đã được đề xuất để giải quyết vấn đề này; tuy nhiên, hầu hết các phương pháp đều dựa vào các cấu trúc đồ thị phức tạp được tạo từ mã nguồn hoặc trên các mẫu biểu thức chính quy do chuyên gia điều khiển. Bài báo này giới thiệu một mô hình sử dụng các cơ chế dựa trên mã thông báo kết hợp với các kỹ thuật học sâu để phát hiện lỗ hổng hiệu quả trong các ứng dụng web PHP (Bộ xử lý siêu văn bản). Bằng cách tận dụng quy trình mã thông báo PHP, chúng tôi đã phát triển một mã thông báo tùy chỉnh hợp nhất các mã thông báo, hỗ trợ các tính năng PHP chính và tối ưu hóa việc phân tích cú pháp. Sử dụng các tập dữ liệu như Bộ dữ liệu tham chiếu đảm bảo phần mềm (SARD) và SQLI-LABS, bài báo này trình bày quá trình đào tạo mô hình học sâu với các mã thông báo nâng cao để phát hiện hiệu quả các lỗ hổng trong mã nguồn.
PHÂN TÍCH SỰ ĐÁNH ĐỔI HIỆU NĂNG XÁC SUẤT DỪNG VÀ XÁC SUẤT CHẶN CHO CÁC MÔ HÌNH CHUYỂN TIẾP HAI CHIỀU BẢO MẬT GIỮA HAI CỤM NÚT SỬ DỤNG MÃ FOUNTAIN
Bài báo này nghiên cứu hai mô hình mạng bảo mật chuyển tiếp hai chiều giữa hai cụm nút: 1) chuyển tiếp hai chiều 3 pha sử dụng mã hóa mạng số (Digital Network Coding), 2) chuyển tiếp hai chiều 4 pha. Sử dụng mã Fountain, một nút được chọn trong mỗi cụm sẽ mã hóa thông tin gốc và gửi các gói mã hóa đến các cụm còn lại với sự trợ giúp của một nút chuyển tiếp trung gian. Bài báo đưa ra các biểu thức toán học để đánh giá xác suất dừng (xác suất dừng hệ thống) và xác suất chặn (xác suất chặn hệ thống) đối với các dữ liệu được gửi đi từ mỗi cụm. Tất cả các biểu thức đưa ra đều được kiểm chứng sự chính xác qua mô phỏng Monte Carlo. Các kết quả đạt được cho thấy có sự đánh đổi giữa độ tin cậy dữ liệu và sự bảo mật thông tin. Cuối cùng, sự tác động của các tham số hệ thống lên các hiệu năng mạng được phân tích kỹ trong nghiên cứu này.
MỘT SỰ KẾT HỢP CỦA HỌC SÂU VÀ PHƯƠNG PHÁP MẬT ĐỘ TRONG PHÁT HIỆN QUỸ ĐẠO CON NGƯỜI BẤT THƯỜNG
Quỹ đạo bất thường của con người ở những nơi làm việc thường liên quan đến các vấn đề như: hỏa hoạn, tấn công bạo lực hay khủng bố. Vì vậy, việc phát hiện các quỹ đạo bất thường của con người có thể cải thiện độ an toàn và an ninh ở những nơi làm việc. Trong công việc này, một khung làm việc mới cho việc phát hiện quỹ đạo bất thường được đề xuất dựa trên sự kết hợp của học sâu và phương pháp mật độ. Đầu tiên, một bộ tự động mã hóa sử dụng mạng nơ-ron LSTM (Bộ nhớ ngắn-dài hạn) được áp dụng để học các thể hiện mang thông tin hữu ích của các quỹ đạo bình thường. Sau đó, mật độ của các thể hiện quỹ đạo trong không gian tiềm ẩn và lỗi khôi phục quỹ đạo được sử dụng để phát hiện bất thường. Một phép đo mới được đề xuất để xác định mức độ bất thường của quỹ đạo. Khung làm việc đã đề xuất được đánh giá sử dụng hai bộ dữ liệu quỹ đạo thực tế: MIT Badge và sCREEN. Các kết quả thí nghiệm chỉ ra rằng công việc của chúng tôi phát hiện các bất thường hiệu quả và f1-score đạt 81,08 % trên bộ dữ liệu MIT Badge và 89,57% trên bộ dữ liệu sCREEN.
TRUY XUẤT THÔNG TIN CÁ NHÂN HIỆU QUẢ TỪ KHÔNG GIAN MẠNG DỰA TRÊN NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT
Bài báo đề xuất một hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) có thể thực hiện tìm kiếm khuôn mặt trên Internet. Tìm kiếm khuôn mặt là tìm kiếm hình ảnh hoặc video có chứa khuôn mặt của một người cụ thể trong không gian mạng. Hệ thống được đề xuất tích hợp bốn thành phần chính: Mô đun thu thập dữ liệu, Mô đun lưu trữ dữ liệu, Mô đun tìm kiếm dữ liệu và Mô đun phân tích dữ liệu. Bằng cách tích hợp các mô hình học sâu tiên tiến, hệ thống đạt được độ chính xác và độ tin cậy cao trong việc phát hiện và nhận dạng khuôn mặt. Hơn nữa, hệ thống của chúng tôi tận dụng các công nghệ xử lý tiên tiến như tính toán song song và các kỹ thuật tối ưu hóa để tăng tốc quá trình tìm kiếm khuôn mặt và xử lý dữ liệu quy mô lớn. Kết quả thử nghiệm chứng minh rằng hệ thống đạt được độ chính xác và hiệu quả tốt trong quá trình vận hành.
MỘT SỐ THUẬT TOÁN MÃ KHỐI HẬU LƯỢNG TỬ VÀ MÃ KHỐI KHÓA CÔNG KHAI DỰA TRÊN LÝ THUYẾT C.E. SHANNON VỀ ĐỘ MẬT HOÀN THIỆN
Bài báo đề xuất một dạng thuật toán mã khối hậu lượng tử và mã khối khóa công khai dựa trên lý thuyết C.E. Shannon về độ mật hoàn thiện. Các thuật toán mã khối hậu lượng tử được đề xuất ở đây có khả năng chống lại các dạng tấn công khác nhau với sự trợ giúp của máy tính lượng tử. Ngoài tính bảo mật cao, thuật toán này còn có khả năng xác thực nguồn gốc và tính toàn vẹn của các thông điệp được mã hóa. Các thuật toán mã khối khóa công khai ở đây được phát triển từ các thuật toán mã khối hậu lượng tử đã được đề xuất trước đó bằng việc kết hợp với giao thức trao đổi khóa Diffie - Hellman, do đó thuật toán này có thể được sử dụng tương tự như các thuật toán mã khối tiền lượng tử đang được ứng dụng trong thực tiễn (DES, AES,...) nhưng việc thiết lập khóa bí mật chia sẻ hoàn toàn dựa trên cơ sở hạ tầng khóa công khai (PKI).
ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP THUỶ VÂN RỖNG BỀN VỮNG TRÊN MIỀN TẦN SỐ DWT-DCT KẾT HỢP KỸ THUẬT TỰ ĐỘNG PHỤC HỒI ẢNH SỬ DỤNG THUẬT TOÁN KHỚP ĐIỂM ĐẶC TRƯNG BỀN VỮNG
Để bảo vệ bản quyền sản phẩm số, nhiều kỹ thuật thuỷ vân đã được đề xuất sử dụng đặc trưng miền tần số hoặc miền tần số kết hợp. Một kỹ thuật khác, được gọi là thuỷ vân rỗng (zero-watermarking), không sửa đổi hình ảnh gốc để nhúng thuỷ vân nhưng tạo ra thuỷ vân từ các đặc trưng bền vững của ảnh. Thuỷ vân rỗng là một kỹ thuật hữu ích để giải quyết vấn đề bảo vệ bản quyền ảnh số với tính chất bền vững mà không làm ảnh hưởng đến chất lượng hình ảnh. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một thuật toán thuỷ vân rỗng mới dựa trên miền biến đổi sóng con rời rạc (DWT) và miền biến đổi cosine rời rạc (DCT) với các điểm đặc trưng quan trọng phù hợp để cải thiện độ bền vững của kỹ thuật. Trong phương pháp đề xuất của chúng tôi, ảnh gốc trước tiên được tách thành ba thành phần (Y, Cr, Cb), sau đó thành phần Y của nó được thực hiện biến đổi DWT, sau đó LL3 của nó được biến đổi DCT. Để tạo ra phần master share (MS) của ảnh gốc, ảnh DCT sẽ được nhị phân hóa. Sau khi thực hiện chuyển đổi Arnold trên ảnh thuỷ vân, phần chia sẻ owner share (OS) được tạo ra bằng cách thực hiện phép toán XOR trên ảnh thuỷ vân bị xáo trộn với MS. Độ bền vững của thuật toán đề xuất của chúng tôi đã được phân tích và kết quả cho thấy thuật toán được đề xuất là mạnh mẽ trước các tấn công phổ biến như thêm nhiễu, lọc hình ảnh, nén JPEG, các cuộc tấn công hình học như xoay, tăng giảm tỷ lệ hình ảnh, dịch chuyển ảnh, v.v.
HỌC ĐẶC TRƯNG BÁN GIÁM SÁT DỰA TRÊN KỸ THUẬT NÉN ĐỂ TĂNG CƯỜNG PHÁT HIỆN BẤT THƯỜNG MẠNG IoT
Phát hiện bất thường trong mạng IoT đang phải đối mặt với những thách thức do có nhiều khó khăn trong việc thu thập và gắn nhãn cho dữ liệu bất thường nói chung cũng như dữ liệu tấn công nói riêng. Các phương pháp gần đây dựa vào giám sát yếu, như FeaWAD và iFWAD, đã giải quyết vấn đề khó khăn này bằng cách xây dựng các bộ phát hiện từ sự kết hợp giữa dữ liệu không có nhãn và một số ít dữ liệu bất thường được gán nhãn. Tuy nhiên, những phương pháp này thiếu ràng buộc trong giai đoạn học đặc trưng để phân tách dữ liệu bình thường và bất thường. Mã hóa tự động dựa trên kỹ thuật nén (Shrink Autoencoder) có khả năng phân tách các lớp dữ liệu này bằng cách nén dữ liệu bình thường về xung quanh gốc tọa độ, và dành phần không gian còn lại cho bất thường có thể xuất hiện trong tương lai. Lấy cảm hứng từ Shrink Autoencoder, mục tiêu nghiên cứu này giới thiệu Shrink iFWAD (gọi là sFWAD), nhúng một bộ điều chỉnh giúp nén dữ liệu vào mô hình iFWAD. Thành phần shrink giúp bộ mã hóa đặc trưng của sFWAD học cách phạt dữ liệu bình thường gần giá trị không, đồng thời kéo các dữ liệu bất thường của IoT ra xa khỏi giá trị không. Quá trình này giúp thành phần sinh điểm bất thường của sFWAD nhận dạng hiệu quả các dữ liệu bất thường của IoT. Phương pháp đề xuất này được đánh giá so với các kỹ thuật giám sát yếu hàng đầu và các phương pháp phát hiện bất thường thông thường khác sử dụng tập dữ liệu N-BaIoT. Kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp này thường cho kết quả tốt hơn các phương pháp học giám sát yếu gần đây cũng như các phương pháp thông thường theo hiệu suất phát hiện bất thường mạng IoT. Trong phát hiện bất thường chưa biết trước/mới, tỉ lệ phát hiện sai của sFWAD (0.008) thấp hơn đáng kể so với các phương pháp iFWAD (0.026) và RoSAS (0.015).
XÂY DỰNG MÔ HÌNH MÔ PHỎNG LẠI CHỨC NĂNG CỦA MÔ HÌNH HỘP ĐEN PHÂN TÍCH CẢM XÚC VĂN BẢN
gian, tiền bạc và sức lực của con người, do đó, thông tin nội tại về mô hình (như kiến trúc, các siêu tham số và tập dữ liệu huấn luyện) cần được giữ bí mật. Những mô hình này được gọi là hộp đen và ngày càng có nhiều nghiên cứu tìm cách tấn công cũng như đưa ra phương pháp bảo vệ chúng. Các công bố gần đây thường tập trung vào lĩnh vực thị giác máy tính, ngược lại, còn khá ít nghiên cứu về các phương pháp tấn công mô hình hộp đen với dữ liệu văn bản. Bài báo này giới thiệu một phương pháp nghiên cứu trích xuất chức năng của mô hình hộp đen trong nhiệm vụ phân tích cảm xúc văn bản. Phương pháp này đã được thử nghiệm hiệu quả dựa trên các kỹ thuật lấy mẫu ngẫu nhiên nhằm tái tạo một mô hình mới có chức năng tương đương với mô hình ban đầu, đạt độ chính xác (94.46% so với 94.92%) và độ tương đồng cao (96.82%).
PHÁT HIỆN BẤT THƯỜNG TRONG VIDEO ÁP DỤNG BỘ MÃ HÓA TỰ ĐỘNG ĐƯỢC TĂNG CƯỜNG BỘ NHỚ BẰNG LỰA CHỌN KHUNG HÌNH CHÍNH
Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một phương pháp mới để huấn luyện một bộ mã hóa tự động được tăng cường bộ nhớ theo chế độ được giám sát bằng cách sinh các video bất thường giả dựa trên các kỹ thuật lựa chọn khung hình chính. Hầu hết các phương pháp phát hiện bất thường trong video sử dụng mô hình học máy để học các mẫu của các video bình thường. Bất kỳ video nào có các mẫu lệch đáng kể so với các mẫu đã học được coi là bất thường. Tuy nhiên, việc phát triển một mô hình học máy hiệu quả cho phát hiện bất thường trong video là một nhiệm vụ thách thức do sự thiếu hụt các bất thường. Cụ thể, các mẫu bất thường thường hiếm hơn nhiều và khó thu thập hơn so với các mẫu bình thường. Để giải quyết vấn đề này, trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một phương pháp mới sử dụng kỹ thuật lựa chọn khung hình chính để tạo ra các giả bất thường. Các giả bất thường được tạo ra sau đó được kết hợp với dữ liệu bình thường để tạo ra tập dữ liệu được tăng cường. Sau đó, bộ mã hóa tự động được tăng cường bộ nhớ được huấn luyện trên các tập dữ liệu được tăng cường. Kết quả thử nghiệm cho thấy rằng các điểm số AUC của giải pháp đề xuất cao hơn các điểm số AUC của kiến trúc mạng cơ sở từ 0.20% đến 1.31% trên cả ba tập cơ sở dữ liệu được biết đến rộng rãi cho phát hiện bất thường trong video.
CẢI THIỆN HIỆU SUẤT CỦA ĐO HÌNH ẢNH TRỰC QUAN CAMERA ĐÔI BẰNG CÁCH LOẠI BỎ ĐẶC TRƯNG KHÔNG ỔN ĐỊNH
Đo hình ảnh trực quan (Visual Odometry) bao gồm hai giai đoạn quan trọng: 1) trích xuất đặc điểm và 2) ước tính tư thế. Hiệu suất của Visual Odometry phụ thuộc vào chất lượng của các đối tượng bao gồm số lượng đối tượng, tỷ lệ phần trăm khớp chính xác và vị trí của các đối tượng được phát hiện. Thông thường, phương pháp RANSAC đã được sử dụng trong ước tính tư thế để loại bỏ các ngoại lệ và chọn một tập hợp các tính năng tốt mang lại độ chính xác cao hơn. Tuy nhiên, trong trường hợp số kết quả sai cao hơn, RANSAC dường như đang thất bại. Bài báo đề xuất phương pháp loại bỏ đặc trưng không ổn định bằng phát hiện đối tượng dựa trên học sâu. Phương pháp đề xuất đánh giá trên bộ dữ liệu KITTI cho độ chính xác cao hơn 6 - 8% so với phương pháp thông thường.
Bài báo đề xuất một dạng thuật toán mật mã hậu lượng tử dựa trên hàm băm và OTP (One–Time Pad) cipher. Do được thừa kế một đặc tính được gọi là “độ mật hoàn thiện” của OTP cipher, các thuật toán được xây dựng theo phương pháp đề xuất ở đây có thể chống lại các kiểu tấn công với sự trợ giúp của máy tính lượng tử. Ngoài tính bảo mật cao, các thuật toán dạng này còn có khả năng xác minh nguồn gốc và tính toàn vẹn của bản tin được mã hóa. Mặt khác, khóa sử dụng một lần cho việc mã hóa/giải mã được thiết lập cho từng bản tin riêng biệt còn việc quản lý và phân phối khóa bí mật chia sẻ giữa người gửi/mã hóa và người nhận/giải mã được thực hiện tương tự như các hệ mật khóa đối xứng đang được ứng dụng trong thực tế.
TĂNG CƯỜNG KHÁM PHÁ THUỐC THÔNG QUA PHƯƠNG PHÁP LẤY MẪU QUÁ MỨC DỰA TRÊN SIÊU ĐƯỜNG DẪN CHO DỮ LIỆU KHÔNG CÂN BẰNG
Nghiên cứu này đề xuất một phương pháp mới nhằm nâng cao hiệu quả nghiên cứu thuốc bằng cách tái sử dụng các loại thuốc hiện có, nhằm giảm thời gian và chi phí liên quan đến quá trình phát triển thuốc truyền thống, có thể kéo dài từ 10 đến 15 năm và tiêu tốn hàng tỷ đô la. Các phương pháp tiếp cận hiện tại tập trung vào việc tận dụng dữ liệu không đồng nhất, chẳng hạn như tương tác thuốc-protein và bệnh-protein, để xây dựng các mạng lưới phức tạp liên kết thuốc, protein và bệnh tật. Tuy nhiên, một thách thức đáng kể là sự mất cân bằng dữ liệu, trong đó số lượng tương tác giữa thuốc và bệnh tiềm ẩn chưa được xác nhận (nhóm đa số) nhiều hơn số lượng thuốc được phê duyệt (nhóm thiểu số), ảnh hưởng nghiêm trọng đến hiệu suất dự đoán của các mô hình học máy. Những nỗ lực trước đây để giải quyết vấn đề này đã cho thấy thành công hạn chế. Nghiên cứu này giới thiệu một cách tiếp cận mới tích hợp các đường dẫn meta trong các mạng thông tin không đồng nhất với các kỹ thuật cân bằng dữ liệu để giải quyết sự mất cân bằng này. Kết quả thực nghiệm chứng minh rằng phương pháp đề xuất giúp nâng cao hiệu suất và độ tin cậy của mô hình trong việc xác định mối quan hệ mới giữa thuốc và bệnh tật. Nghiên cứu này thể hiện một tiến bộ đầy hứa hẹn bằng cách tận dụng các chiến lược dựa trên mạng và kỹ thuật cân bằng dữ liệu để tạo điều kiện thuận lợi cho việc khám phá lại các ứng dụng thuốc, từ đó có khả năng cách mạng hóa cách tiếp cận phát triển thuốc của ngành dược phẩm.
ĐỊNH HƯỚNG NGUỒN TÍN HIỆU TRÊN CƠ SỞ THUẬT TOÁN SMOOTH MUSIC KẾT HỢP KỸ THUẬT CHỌN LỌC PHỔ ĐẶC TRƯNG CỦA TIẾNG ỒN TỪ CÁC MỤC TIÊU BIỂN CÓ CHÂN VỊT
Bài báo đề xuất giải pháp cho thuật toán định hướng (DOA) trong các hệ thống sonar thụ động trên cơ sở kết hợp thuật toán Smooth MUSIC và chọn lọc phổ đặc trưng (BS) của các mục tiêu biển có chân vịt, gọi là BS-SMUSIC. Các hài của tần số trục và tần số cánh được xem là các thông tin có ích để phát hiện mục tiêu và ước lượng các thông số của chúng, bao gồm bài toán định hướng. Ghi và phân tích tần số thấp (LOFAR) là kỹ thuật được chọn để thực thi BS. Bằng cách phân tích thuật toán trên cơ sở MUSIC kết hợp với BS, các thuật toán định hướng trong sonar thụ động được cải thiện đáng kể. Các kết quả mô phỏng được thực hiện với cả hai tình huống: các nguồn không tương quan và các nguồn tương quan. Các kết quả này cho thấy thuật toán BS-SMUSIC có hiệu năng tốt nhất so với ba thuật toán khác trên cơ sở thuật toán MUSIC (MUSIC, Modified MUSIC và Root MUSIC) trong tất cả các tình huống khảo sát: các tín hiệu băng hẹp có tỉ số tín/tạp (SNR) bằng 5 dB ; tín hiệu băng rộng có SNR bằng -5 dB. Hơn nữa, thuật toán BS-SMUSIC cũng đạt được sai số trung bình bình phương (RMSE) nhỏ nhất trong dải khảo sát của SNR (-5 dB đến +20 dB). Trong dải này, RMSE của BS-SMUSIC giữ ổn định và chỉ bằng 0.3◦ tại SNR bằng -5 dB. Hiệu năng này khẳng định khả năng làm việc ổn định, siêu phân giải và độ chính xác cao của BS-SMUSIC cho các hệ thống sonar thụ động.