Chúc mừng nhóm sinh viên Phan Bá Cường, Phạm Đô Thành ngành An toàn thông tin - Khoa Mạng máy tính và Truyền thông - thuộc nhóm nghiên cứu UIT InSecLab đã có bài báo nghiên cứu về Web Application Honeypots ứng dụng Mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) được chấp nhận đăng tại Hội nghị Khoa học Quốc tế “The 14th International Symposium on Information and Communication Technology (SOICT 2025)”.
Thông tin về bài báo khoa học:
- Tên bài báo: Toward Adaptive Web Application Honeypots: Fine-Tuned Large Language Models for Realistic Response Emulation
- Sinh viên thực hiện:
Phan Bá Cường – An toàn thông tin (ATCL2021) – MSSV: 21521907
Phạm Đô Thành – An toàn thông tin (ATCL2021) – MSSV: 21522603
- Chủ đề nghiên cứu: Xây dựng honeypot ứng dụng web thích nghi dựa trên Large Language Models, nhằm nâng cao tính chân thực của phản hồi và hiệu quả đánh lừa kẻ tấn công trong an toàn thông tin.
- Giảng viên hướng dẫn: ThS. Đỗ Hoàng Hiển
Bài báo khoa học là kết quả của quá trình nghiên cứu nghiêm túc do các bạn sinh viên thực hiện trong lĩnh vực An toàn thông tin, tập trung vào việc ứng dụng Trí tuệ nhân tạo và Mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) để giải quyết các bài toán thực tiễn trong phòng chống tấn công mạng.
Abstract:
With the rise of complex attacks, traditional web honeypots struggle to maintain authenticity due to static and easily fingerprinted responses. This paper presents a fine-tuned Large Language Model (LLM)-powered honeypot framework that generates dynamic, context-aware responses closely aligned with real web application behaviors. To achieve this, we collect realistic requests and responses from target applications, preprocess them by extracting essential information from requests and normalizing responses, and fine-tune the LLM on these request-response pairs. Experimental results demonstrate that the proposed method consistently outperforms both raw-training baselines and existing LLM-based honeypots, namely Galah and VelLMes. Specifically, it achieves higher similarity scores across all metrics, with Cosine similarity reaching 0.9396 compared to 0.4506 for Galah and 0.7357 for VelLMes. Moreover, it yields a substantially lower Levenshtein distance at 329.35 compared to 564.98 for the baseline, 2940.25 for Galah, and 2340.99 for VelLMes. These improvements confirm the model’s ability to generate highly realistic, structurally valid, and functionally robust responses, thereby enhancing attacker engagement and deception effectiveness.
Thông tin hội nghị:
SOICT 2025 (The 14th International Symposium on Information and Communication Technology) là hội nghị khoa học quốc tế uy tín, tập trung vào các hướng nghiên cứu quan trọng và đang phát triển mạnh mẽ trong lĩnh vực Công nghệ Thông tin và Truyền thông như: Nền tảng Trí tuệ nhân tạo và Dữ liệu lớn, Mạng và Công nghệ truyền thông, Xử lý đa phương tiện, Ứng dụng AI, Generative AI, Nghiên cứu vận hành và tối ưu hóa ứng dụng, cùng các tiến bộ mới trong An toàn – An ninh mạng.
Tiếp nối thành công của SOICT 2024 với sự tham gia và gửi bài từ hơn 25 quốc gia, Hội nghị SOICT lần thứ 14 – SOICT 2025 sẽ được tổ chức tại Nha Trang, Việt Nam, trong thời gian từ ngày 12 đến 14 tháng 12 năm 2025. Hội nghị hướng đến việc xây dựng một diễn đàn học thuật chất lượng cao, nơi các nhà nghiên cứu, giảng viên và học viên cao học có thể trình bày các kết quả nghiên cứu mới nhất, đồng thời thảo luận và định hướng các thách thức nghiên cứu trong tương lai của ngành Khoa học máy tính. Bên cạnh các phiên báo cáo khoa học, hội nghị còn có các buổi tutorial và keynote do các chuyên gia, học giả hàng đầu thế giới trình bày.
Link hội nghị: https://soict.org/
Xin chúc mừng nhóm tác giả và giảng viên hướng dẫn, chúc các bạn tiếp tục gặt hái nhiều thành công hơn nữa trong nghiên cứu khoa học và học thuật quốc tế!
Thông tin chi tiết tại: https://www.facebook.com/share/p/19Q4gDBCFy/
Đông Xanh - Cộng tác viên truyền thông Trường Đại học Công nghệ Thông tin
