Chúc mừng nhóm sinh viên UIT đã có công trình nghiên cứu được chấp nhận đăng tại Kỷ yếu Hội nghị NAFOSTED lần thứ 8

07/12/2021 - 02:27

Chúc mừng nhóm sinh viên ngành An toàn thông tin, Trần Đức Lương – Vương Minh Tiến, ngành Công nghệ thông tin, Hoàng Tuấn Anh - Ngân Văn Luyện, ngành Khoa học máy tính, Nguyễn Chí Vỹ và nhóm nghiên cứu InSecLab đã có công trình nghiên cứu được chấp nhận đăng tại Kỷ yếu Hội nghị NAFOSTED lần thứ 8 về Thông tin và Khoa học máy tính (The 2021 8th NAFOSTED Conference on Information and Computer Science (NICS)).

Bài báo “FedChain: A Collaborative Framework for Building Artificial Intelligence Models Using Blockchain and Federated Learning” được thực hiện dưới sự hướng dẫn của giảng viên ThS Phan Thế Duy và TS. Phạm Văn Hậu.

Đây là đề tài nghiên cứu được Đức Lương, Minh Tiến, Tuấn Anh, Văn Luyện và Chí Vỹ thực hiện trong thời gian 5 bạn tham gia nghiên cứu về công nghệ blockchain, học máy, và an toàn, bảo mật thông tin tại Phòng thí nghiệm An toàn thông tin (InSecLab).

Tóm tắt nội dung của bài báo: Ngày nay, lượng dữ liệu được sinh ra từ các thiết bị Vạn vật kết nối (Internet of Things - IoT) ngày càng lớn, tạo tiền đề cho sự phát triển của các ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, với cách tiếp cận truyền thống, việc thu thập dữ liệu người dùng một cách tập trung đang ngày càng trở nên khó khăn. Đã có những báo cáo cho thấy tồn tại những hành vi xâm hại đến quyền riêng tư trên dữ liệu của người dùng. Hơn nữa, lợi ích nhận được từ việc đào tạo các mô hình học máy đa phần không được phân chia cho người sở hữu dữ liệu. Do đó, người dùng thường không sẵn sàng chia sẻ dữ liệu của họ với người khác. Công trình nghiên cứu này đề xuất một bộ khung giải pháp có thể hỗ trợ khuyến khích và phát triển cộng tác xây dựng mô hình trí tuệ nhân tạo trong nhiều ngữ cảnh khác nhau. Bộ khung giải pháp trong đề tài bao gồm: Giải pháp sử dụng phương pháp học cộng tác (Federated Learning - FL) kết hợp mạng sinh đối kháng (GAN) để huấn luyện các mô hình học máy ứng dụng trong đô thị thông minh; và Giải pháp thiết kế một khung FL an toàn và đáng tin cậy với cơ chế trả thưởng khuyến khích học cộng tác dựa trên công nghệ Blockchain,đồng thời kết hợp hệ thống IPFS giúp hỗ trợ lưu trữ phân tán toàn bộ thông tin trong quá trình đào tạo mô hình.Với kiến trúc trên, người dùng chỉ chia sẻ mô hình học máy được đào tạo trên dữ liệu của họ thay vì chia sẽ dữ liệu thô. Do đó quyền riêng tư của người dùng được đảm bảo. Hơn nữa, các hoạt động đóng góp của người dùng trong hệ thống được ghi lại vào Blockchain. Điều này đảm bảo được sự minh bạch trong quá trình vận hành hệ thống và khuyến khích người dùng tham gia đóng góp đào tạo mô hình học máy.

Chương trình hội nghị NICS 2021 sẽ bao gồm các chủ đề bao phủ toàn bộ các lĩnh vực về điện tử, công nghệ thông tin, khoa học máy tính và các lĩnh vực khác. Năm nay hội nghị sẽ được tổ chức trực tuyến vào 2 ngày 21-12-2021 và 22-12-2021.

Xin chúc mừng sự cố gắng của các bạn đã được ghi nhận, xin chúc mừng nhóm nghiên cứu, thầy cô, anh chị đã đồng hành với nghiên cứu này trong thời gian vừa qua.