Chúc mừng Đình Kiên, Hồng Lĩnh và Tấn Lợi - sinh viên ngành Công nghệ Thông tin và Công nghệ Thông tin Việt-Nhật - có bài báo khoa học được chấp nhận đăng tại Hội nghị Quốc tế IEEE Global Communications Conference (IEEE GLOBECOM 2026) tại Ma Cao, Trung Quốc.Bài báo: On the Robustness of Language Model-based Ransomware Detectors for API Sequence Analysis under Semantic-Preserving MutationsSinh viên thực hiện:- Võ Đình Kiên – CNTT2024 (Khoa Khoa học và Kỹ thuật Thông tin)- Trần Hồng Lĩnh – CNVN2024 (Khoa Khoa học và Kỹ thuật Thông tin)- Phạm Tấn Lợi – CNVN2024 (Khoa Khoa học và Kỹ thuật Thông tin)Giảng viên hướng dẫn:- TS. Phan Thế Duy- ThS. Nguyễn Hữu Quyền- ThS. Đỗ Thị Thu HiềnTóm tắt bài báo: Mặc dù các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) đã mang lại bước tiến mới trong việc phát hiện ransomware động bằng cách mô hình hóa chuỗi vết thực thi API như ngôn ngữ tự nhiên, khả năng chống chịu của chúng trước các kỹ thuật lẩn tránh thực tế vẫn chưa được nghiên cứu đầy đủ. Nghiên cứu này đánh giá một cách hệ thống độ bền vững chống tấn công đối kháng (adversarial robustness) của các kiến trúc LLM phổ biến (như BERT, DistilBERT, TinyBERT và GPT-2) trước các biến đổi API bảo toàn ngữ nghĩa. Nhóm tác giả đề xuất một khung tấn công đối kháng đa luồng có ràng buộc, kết hợp làm mờ cấu trúc, ngụy trang tham số và biến đổi do LLM tạo ra, được kiểm chứng qua các bộ xác thực heuristic cấp hệ điều hành nghiêm ngặt để đảm bảo khả năng thực thi của mã độc. Kết quả thực nghiệm cho thấy các mô hình nén sâu như TinyBERT bị sụp đổ biểu diễn nghiêm trọng. Nghiên cứu cũng chỉ ra sự khác biệt rõ rệt giữa mô hình mã hóa hai chiều (mạnh ở baseline nhưng dễ tổn thương trước nhiễu cấu trúc) và mô hình tự hồi quy. Đặc biệt, nghiên cứu phát hiện hiện tượng "làm mịn ngữ nghĩa quá mức" (semantic over-smoothing), nơi biến đổi do LLM sinh ra vô tình khôi phục lại các liên kết độc hại thay vì lẩn tránh. Kết quả này vạch ra khoảng cách ngữ nghĩa (semantic gap) lớn hiện nay, khẳng định các bộ phát hiện AI hiện đại chủ yếu hoạt động như các bộ khớp mẫu văn bản bề mặt chứ chưa phân tích sâu bản chất hành vi, từ đó đòi hỏi sự chuyển dịch sang huấn luyện đối kháng liên tục để xây dựng các hệ thống an ninh AI đáng tin cậy.Thông tin về hội nghị: IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM) là hội nghị hàng đầu thế giới do Hiệp hội Truyền thông IEEE (IEEE Communications Society) tổ chức, quy tụ các chuyên gia hàng đầu nhằm thúc đẩy đổi mới và phát triển trong hầu hết mọi khía cạnh của công nghệ truyền thông. Mỗi năm, hàng nghìn đóng góp mang tính đột phá nhất được lựa chọn cho chương trình hội nghị. Sự kiện uy tín này bao gồm các bài báo kỹ thuật, khóa học ngắn, hội thảo và các phiên thảo luận công nghiệp được thiết kế để đẩy lùi các giới hạn của công nghệ, hệ thống và hạ tầng viễn thông. IEEE GLOBECOM 2026 sẽ diễn ra từ ngày 07–11/12/2026 tại Ma Cao, Trung Quốc, tiếp tục định hình tương lai của công nghệ truyền thông và mang lại các dịch vụ viễn thông toàn cầu tốc độ cao, liền mạch và tối ưu chi phí.Xin chúc mừng nhóm nghiên cứu và quý thầy hướng dẫn. Thành quả này là minh chứng cho tinh thần nghiên cứu nghiêm túc, sự hợp tác hiệu quả giữa các thành viên, đồng thời góp phần lan tỏa niềm đam mê nghiên cứu khoa học và đổi mới sáng tạo trong cộng đồng sinh viên.Thông tin chi tiết tại: https://www.facebook.com/share/p/1C8yMd1EMf/ Đông Xanh - Cộng tác viên truyền thông Trường Đại học Công nghệ Thông tin