Chúc mừng sinh viên tại InSecLab có công trình nghiên cứu được chấp nhận đăng tại Kỷ yếu Hội nghị Khoa học quốc tế ACIIDS 2026 (bài báo xếp hạng B tiêu chuẩn CORE).
Bài báo: "PhishFusion: A Multimodal Phishing Website Detection Framework using Joint URL and JavaScript Features"
Sinh viên thực hiện:
- Đoàn Mạnh Đức - ATTT 2022
- Trần Kim Ngọc Ngân - KHTN 2022
Hướng dẫn:
- PGS.TS Trương Hữu Trầm - Viện Công nghệ Singapore (SIT)
- PGS.TS Phạm Văn Hậu
- TS. Phan Thế Duy
Đây là đề tài nghiên cứu được các bạn sinh viên thực hiện dưới sự hướng dẫn của các thầy trong thời gian các bạn tham gia nghiên cứu tại Phòng thí nghiệm An toàn thông tin (InSecLab) về công nghệ trí tuệ nhân tạo, dưới góc nhìn an toàn, bảo mật thông tin đặc biệt trong bối cảnh cần thiết phải xây dựng giải pháp chống tấn công lừa đảo hiệu quả trên không gian mạng. Trong quá trình nghiên cứu này, nhóm sinh viên đã được tham gia và trải nghiệm thực tế dự án nghiên cứu có kết nối quốc tế - với sự đồng hướng dẫn của PGS. TS. Trương Hữu Trầm tại Viện Công nghệ Singapore (Singapore Institute of Technology - SIT).
Tóm tắt:
Phishing websites pose a significant cybersecurity threat, leveraging deceptive techniques to steal sensitive user information. Traditional detection methods often rely on single-modal approaches, such as URL-based heuristics or content-based analysis, which fail to generalize effectively against evolving phishing tactics. In this paper, we develop PhishFusion, a multimodal phishing detection framework that integrates diverse feature representations for improved accuracy and robustness. Our approach processes three complementary modalities: the URL itself, extracted URL-based features, and JavaScript codes present in webpages. By fusing these sources of information into various deep learning models such as transformers and convolutional neural networks, PhishFusion captures both lexical patterns and functional malicious behavior of phishing websites, thus improving the detection accuracy and robustness against recent developments of phishing tactics. We perform extensive experiments on benchmarking datasets collected from well-known anti-phishing platforms such as PhishTank and Phishing.Database. Experimental results show that our framework outperforms state-of-the-art methods in phishing detection, achieving higher precision and recall (up to 99.54%) while maintaining computational efficiency. Our findings highlight the importance of multimodal learning in combating phishing threats and suggest future directions for enhancing real-time phishing prevention systems.”
Thông tin hội nghị:
Hội nghị khoa học quốc tế “18th Asian Conference on Intelligent Information and Database Systems” - (ACIIDS 2026) được tổ chức tại Cao Hùng, Đài Loan (Trung Quốc) vào 13-15.04.2026. Hội nghị ACIIDS là một hội nghị quốc tế thường niên hướng tới những nghiên cứu mới trong lĩnh vực hệ thống thông tin thông minh và cơ sở dữ liệu. Đây là một trong những hội nghị khoa học uy tín (xếp hạng B theo chuẩn CORE).
Lời cảm ơn:
“Xin chân thành cảm ơn Trường Đại học Công Nghệ Thông Tin - ĐHQG TP.HCM, Phòng Thí Nghiệm An Toàn Thông Tin và TeamQ - Câu lạc bộ An toàn thông tin Wanna W1n, đã tạo ra một môi trường nghiên cứu học thuật năng động và thuận lợi để hoàn thiện quá trình học tập và nghiên cứu. Xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến PGS.TS Trương Hữu Trầm, PGS.TS Phạm Văn Hậu, TS. Phan Thế Duy và anh Ngô Đức Hoàng Sơn, những người đã tận tình hỗ trợ, định hướng đề tài nghiên cứu, hướng dẫn và chia sẻ kinh nghiệm quý báu trong suốt chặng đường nghiên cứu. Trong quá trình tham gia nghiên cứu đến khi đề tài được phát triển bài báo, sự giúp đỡ và định hướng của những người thầy, anh luôn là chỗ dựa tinh thần và hỗ trợ mỗi khi khó khăn. Nhóm em xin trân trọng ghi nhận và cảm ơn những đóng góp quý báu đó, đồng thời kính chúc quý thầy và anh sức khỏe, thành công và tiếp tục đạt nhiều thành tựu trong công tác giảng dạy, nghiên cứu”.
Thông tin chi tiết tại: https://www.facebook.com/share/p/1DKe6S83yG/
Đông Xanh - Cộng tác viên truyền thông Trường Đại học Công nghệ Thông tin
