Chúc mừng nhóm sinh viên ngành An toàn thông tin - Khoa Mạng máy tính & Truyền thông, Văn Đoàn Bảo Khôi và Phạm Nguyễn Thảo Nhi, nhóm nghiên cứu InSecLab đã có công trình nghiên cứu được chấp nhận đăng tại Kỷ yếu Hội nghị khoa học quốc gia lần thứ XV - Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng công nghệ thông tin (FAIR2022). Hội nghị FAIR2022 năm nay được tổ chức với chủ đề chính "An toàn và bảo mật thông tin trong cuộc Cách mạng Công nghiệp lần thứ IV" tại Học viện Kỹ thuật Mật mã, Hà Nội vào hai ngày 03-04.11.2022 sắp tới. Bài báo: "Chiến lược giăng bẫy thích ứng phục vụ phòng thủ chủ động trong mạng khả lập trình" được thực hiện dưới sự hướng dẫn của giảng viên TS. Phạm Văn Hậu và ThS. Phan Thế Duy. Đây là đề tài nghiên cứu được Bảo Khôi  và Thảo Nhi (sinh viên ngành An toàn thông tin) thực hiện dưới sự hướng dẫn của 2 thầy trong thời gian bạn tham gia nghiên cứu về Kỹ thuật giăng bẫy, dưới góc nhìn an toàn, bảo mật thông tin tại Phòng thí nghiệm An toàn thông tin (InSecLab). Tóm tắt nội dung bài báo: Ngày nay, công nghệ thông tin đang phát triển với nhiều tiến bộ vượt bậc, bên cạnh những mặt tích cực và lợi ích to lớn mà xã hội thông tin mang lại cho nhân loại thì vẫn còn tồn tại những thách thức như: các nguy cơ tấn công mạng nhằm phá hoại hệ thống, nguy cơ bị đánh cắp thông tin “nhạy cảm” của các tổ chức cá nhân. Để ngăn chặn những nguy cơ này, đòi hỏi các cơ quan tổ chức doanh nghiệp phải tổ chức xây dựng các hệ thống an minh mạng nhằm đảm bảo an toàn cho hệ thống mạng. Trong số các giải pháp nhằm bảo vệ an toàn cho hệ thống mạng, Honeypot và Honeynet được coi là một trong những giải pháp hết sức hiệu quả. Đối với các kẻ tấn công thì hệ thống này là những “cạm bẫy đáng sợ” do chúng có thể bị theo dõi, lần theo dấu vết mà không có sự nhận biết nào. Cho nên, nghiên cứu này đưa ra phương pháp giải quyết bao gồm thiết lập nền tảng giăng bẫy phục vụ phòng thủ chủ động dựa trên nguyên lý khả lập trình, linh hoạt điều khiển của mạng Software Defined Networking (SDN) cho ngữ cảnh mạng có kích thước lớn như IoT, nhằm phát hiện, giảm thiểu rủi ro từ các cuộc tấn công mạng và từ đó đưa ra giải pháp bảo mật một cách tốt nhất có thể. Cuối cùng, mô hình được hiện thực và thực nghiệm với các kịch bản tấn công khác nhau đã cho thấy mô hình đề xuất của chúng tôi có thể phát hiện và chống lại các cuộc tấn công DDOS, XSS một cách hiệu quả. Hội nghị khoa học quốc gia về "Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin" (Hội nghị FAIR) được tổ chức thường niên dưới sự bảo trợ của Liên hiệp các Hội Khoa học và Kỹ thuật Việt Nam, cũng như của Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam; qua đó góp phần thúc đẩy nghiên cứu cơ bản và ứng dụng về Công nghệ thông tin tại Việt Nam. Thông tin chi tiết: https://www.facebook.com/inseclab/posts/pfbid0q9CyvCf5m8grVyYTfDpiEnqguHJNcoANHtZ2TCb6pfAkCpH3Aa6DDZERyvZXhD3al Hải Băng - Cộng tác viên Truyền thông trường Đại học Công nghệ Thông tin  

Chúc mừng nhóm sinh viên ngành An toàn thông tin & sinh viên ngành Khoa học máy tính, Nguyễn Hoàng Quốc Ấn, Trần Đức Lương, Nguyễn Hữu Quyền và nhóm nghiên cứu InSecLan đã có công trình nghiên cứu được chấp nhận đăng tại Kỷ yếu Hội nghị khoa học quốc tế “The 11th International Symosium on Information and Communication Technology (SoICT 2022). Hội nghị SoICT2022 nằm trong danh mục hội nghị uy tín của Scopus, được tổ chức bởi ĐH Bách Khoa Hà Nội tại Hà Nội & Hạ Long-Quảng Ninh trong 3 ngày 01-03.12.2022 sắp tới. Bài báo “Leveraging Reinforcement Learning and Generative Adversarial Networks to Craft Mutants of Windows Malware against Black-box Malware Detecctors” được thực hiện dưới sự hướng dẫn của TS. Phạm Văn Hậu và ThS Phan Thế Duy. Đây là đề tài nghiên cứu được các bạn sinh viên thực hiện dưới sự hướng dẫn của 2 thầy trong thời gian bạn tham gia nghiên cứu về phương pháp học máy, dưới góc nhìn an toàn, bảo mật thông tin tại Phòng thí nghiệm An toàn thông tin (InSecLab). Tóm tắt nội dung bài báo:  Để xây dựng một trình phát hiện mã độc (malware) hiệu quả, cần phải thu thập đa dạng các mẫu phần mềm độc hại và sự phát triển của chúng, vì các tác giả phần mềm độc hại luôn cố gắng trốn tránh trình phát hiện thông qua các chiến lược đột biến phần mềm độc hại. Vì vậy, bài báo này khám phá khả năng tạo ra các phần mềm độc hại đột biến để thu thập nhiều mẫu đột biến trong việc đào tạo trình phát hiện mã độc dựa trên máy học (ML). Cụ thể, nhóm nghiên cứu tận dụng Học tăng cường (Reinforcement Learning - RL) và Mạng sinh đối kháng (GAN) để tạo các mẫu phần mềm độc hại đối nghịch chống lại các trình phát hiện dựa trên ML. Chúng tôi càng sử dụng phương pháp này với các mẫu mã độc và trình phát hiện mã độc mục tiêu khác nhau trong việc đào tạo tác nhân RL như một tác nhân gây đột biến phần mềm độc hại, thì nó càng học được cách né tránh các trình phát hiện phần mềm độc hại hộp đen. Kết quả thử nghiệm trong tập dữ liệu trong thế giới thực chỉ ra rằng RL có thể giúp GAN tạo ra các biến thể của phần mềm độc hại với khả năng bảo toàn khả năng thực thi để tránh các trình phát hiện dựa trên ML và VirusTotal. Cuối cùng, cách tiếp cận này có thể được sử dụng như một công cụ tự động để đánh giá mức độ mạnh mẽ của trình phát hiện phần mềm độc hại chống lại các loại mã độc biến hình (metamorphic malware). SoICT 2022 là hội nghị khoa học  quốc tế chuyên ngành công nghệ thông tin và truyền thông, bao gồm các lĩnh vực nghiên cứu quan trọng: Nền tảng AI và Dữ liệu lớn, Truyền thông và Bảo mật hệ thống mạng, Xử lý hình ảnh và ngôn ngữ tự nhiên, Kỹ thuật phần mềm và Công nghệ kỹ thuật số, Các xu hướng Công nghệ Tài chính và Chuỗi khối (Blockchain).  Thông tin chi tiết: https://www.facebook.com/inseclab/posts/pfbid0dyhchpURJHGvqoZBA1RMXQcEV7SwvhPwuuALq8s2mKVc6mX3jJrbG3JugUNGqA2pl Hải Băng - Cộng tác viên Truyền thông trường Đại học Công nghệ Thông tin  

Bài báo “Deep Feature Selection for Machine Learning based Attack Detection Systems” do sinh viên Huỳnh Minh Trí và Lê Hoàng Trung lớp An toàn thông tin Tài năng thực hiện. Bài báo có sự hướng dẫn của giảng viên TS. Lê Kim Hùng.  Trong thời gian qua học sâu (Deep learning) đã đạt nhiều thành công trong nhiều lĩnh vực và trong đó cũng có phát hiện xâm nhập trong hệ thống mạng. Để ứng dụng học sâu nói riêng mà học máy nói chung vào trong hệ thống phát hiện xâm nhập (Intrusion detection system - IDS) ta sẽ cần một lượng lớn dữ liệu để thực hiện huấn luyện cho mô hình. Tuy nhiên những dữ liệu này không phải lúc nào cũng được xử lý tối ưu, vẫn có nhiều dữ liệu dư thừa, không liên quan hoặc gây nhiễu. Những dữ liệu dư thừa này không chỉ làm chậm tốc độ xử lý mà còn tăng thêm lượng tiêu hao tài nguyên tính toán thậm chí có thể không thực hiện được các thuật toán nếu không xử lý thích hợp. Vì thế nó rất cần thiết để có một cơ chế có thể chọn được những đặc trưng tốt nhất để nâng cao độ chính xác, và tăng tốc độ huấn luyện cũng như kiểm tra lại mô hình. Nghiên cứu này đã ứng dụng kĩ thuật học sâu vào trong thuật toán chọn lọc đặc trưng. Phương pháp này giúp đánh giá khả năng của những tập dữ liệu con được chọn lọc từ toàn bộ dữ liệu. Từ đó chọn ra được bộ dữ liệu con có kết quả tối ưu nhất. Phương pháp này không chỉ giảm được lượng dữ liệu đầu vào của mô hình hệ thống phát hiện xâm nhập mà còn cải thiện thời gian đào tạo và đảm bảo được độ chính xác cao. Ngoài ra nghiên cứu này còn cải thiện mô hình phát hiện xâm nhập bằng cách áp dụng thuật toán học sâu để xây dựng mô hình phát hiện và phân loại các cuộc tấn công. Được biết sinh viên Huỳnh Minh Trí là cựu học sinh trường THPT chuyên Lê Quý Đôn, Bình Định, sinh viên Lê Hoàng Trung là cựu học sinh trường THPT Phan Bội Châu - Cư Jut - Đăk Nông Comnersat 2022 là hội nghị hàng đầu của Bộ phận IEEE Indonesia được tổ chức vào năm 2022. Hội nghị khoa học này thường được gọi là IEEE Comnersat . Hội nghị này là một diễn đàn quốc tế lớn dành cho các Nhà khoa học, Nhà nghiên cứu, Kỹ sư và các nghiên cứu sinh quan tâm đến việc nghiên cứu, phân tích, thiết kế, mô hình hóa và thực hiện. Thực hiện trong Comnersat , bao gồm Hệ thống máy, Trí tuệ tính toán, Hệ thống Khoa học và Kỹ thuật cả về lý thuyết và thực tế trong các lĩnh vực ứng dụng khác nhau. IEEE Comnersat  là một chương trình nghị sự không phải lúc nào cũng được thực hiện thường xuyên hàng năm, vì vậy cần tổ chức hội nghị uy tín này thường xuyên để tạo điều kiện cho các nhà nghiên cứu, học giả và những người thực hành công bố kết quả nghiên cứu. Thông tin chi tiết: https://www.facebook.com/UIT.Fanpage/posts/pfbid023cBKX6eDQd2E5FF1t2B6zc31V62GKT3ni17jwqPPugrLx8EPBf2CBkaCDMRoXUHel Hải Băng - Cộng tác viên Truyền thông trường Đại học Công nghệ Thông tin      

Chúc mừng sinh viên Trần Hoàng Khang - 19521671, khoa Mạng Máy tính & Truyền thông đã xuất sắc đạt chứng chỉ IELTS 6.5 Chúc bạn sẽ học tập tốt hơn nữa với những thành tích tuyệt vời nhất nhé! UIT luôn khuyến khích sinh viên rèn luyện, nâng cao năng lực ngoại ngữ hướng tới một thế hệ công dân toàn cầu và hình mẫu sinh viên toàn diện. Được biết sinh viên Phạm Quốc Hùng là cựu học sinh trường trường THPT chuyên Lê Quý Đôn- Nha Trang Thông tin chi tiết: https://www.facebook.com/UIT.Fanpage/posts/pfbid06xaEP4yDLR6xGcyiaMRDGYC557htu4XutBsnyasJc52D6xpQ9SV72GYbNq1dXxNdl Hải Băng - Cộng tác viên Truyền thông trường Đại học Công nghệ Thông tin  

Chúc mừng sinh viên Võ Trần Thiên Phúc - 20520280, khoa Khoa học & Kỹ thuật Thông tin đã xuất sắc đạt chứng chỉ IELTS 6.0 Chúc bạn sẽ học tập tốt hơn nữa với những thành tích tuyệt vời nhất nhé! UIT luôn khuyến khích sinh viên rèn luyện, nâng cao năng lực ngoại ngữ hướng tới một thế hệ công dân toàn cầu và hình mẫu sinh viên toàn diện. Được biết sinh viên Phạm Quốc Hùng là cựu học sinh trường Trường Trung Học Phổ Thông Chuyên Trần Đại Nghĩa, TP.HCM Thông tin chi tiết: https://www.facebook.com/UIT.Fanpage/posts/pfbid027Ys77V4HQryZ1fpCt2zJz25A7BJZi8TDMoQcBhAhrgGAirLmpUxMHy4PdtoW5r3il Hải Băng - Cộng tác viên Truyền thông trường Đại học Công nghệ Thông tin  

Chúc mừng sinh viên Phạm Quốc Hùng - 19521579, khoa Hệ thống Thông tin đã xuất sắc đạt chứng chỉ IELTS 6.5. Chúc bạn sẽ học tập tốt hơn nữa với những thành tích tuyệt vời nhất nhé! UIT luôn khuyến khích sinh viên rèn luyện, nâng cao năng lực ngoại ngữ hướng tới một thế hệ công dân toàn cầu và hình mẫu sinh viên toàn diện. Được biết sinh viên Phạm Quốc Hùng là cựu học sinh trường Trường THPT Trương Định - Gò Công  Thông tin chi tiết: https://www.facebook.com/UIT.Fanpage/posts/pfbid02DeNqpHVehvE3YKctFxk1EvwYMrm7yVQxTa2tF5JSwxjYi3exYSbSi9SrNt6n9j5cl Hải Băng - Cộng tác viên Truyền thông trường Đại học Công nghệ Thông tin  

Thời gian đào tạo liên thông đại học, hình thức đào tạo từ xa tại Trường Đại học Công nghệ Thông tin, ĐQHG-HCM chỉ mất từ 1,5 đến 2 năm, phương thức học trực tuyến vào buổi tối và cuối tuần sẽ rất thuận tiện cho việc vừa đảm bảo sự học cũng như vừa giữ phong độ sự nghiệp của bạn. Bạn có thể chọn chương trình Liên thông đại học nếu mong muốn học chuyên sâu hơn về công nghệ thông tin, cần đạt chuẩn Đại học để được quy hoạch các chức danh nghiệp vụ khác.  Chi tiết tuyển sinh đợt 3 năm 2022: https://www.citd.vn/tuyensinhtuxa_dot3_nam2022/ Ứng tuyển xét hồ sơ vào học tại đây: https://tuyensinh.citd.vn/ Hướng dẫn nộp hồ sơ: https://www.citd.vn/hd-nophoso-cntt-tuxa/ Chi tiết chương trình đào tạo Liên thông Công nghệ Thông tin tại: hhttps://www.citd.vn/ctdt-khoa-2020-2/ Thông tin chi tiết: https://www.facebook.com/CITD.UIT/posts/pfbid04k2sPJ1NooYFSEWQ7QbL9pvoyJSzdEFeRbMknrEvcpjtHnLST9NkWcx2oQEieX6ml Hải Băng - Cộng tác viên Truyền thông trường Đại học Công nghệ Thông tin  

Nhóm sinh viên trường ĐH Công nghệ Thông tin, ĐHQG-HCM đạt giải nhất vòng Sơ khảo miền Nam cuộc thi Sinh viên với An toàn Thông tin ASEAN 2022. Ngoài ra UIT còn đạt 01 giải ba và 01 giải khuyến khích. Các bạn sinh viên đang theo học ngành An toàn Thông tin - Khoa Mạng máy tính và Truyền thông và đang sinh hoạt tại CLB Wanna.W^n thuộc Phòng thí nghiệm An toàn Thông tin - UIT InSecLab. UIT.pawf3ct - Giải nhất  -Nguyễn Đăng Nguyên - Phan Vĩnh Khang - Tô Đỉnh Nguyên - Lê Khắc Trung Nam UIT.oldman - Giải ba - Hồ Xuân Ninh - Nguyễn Phúc Chương - Nguyễn Phạm Lâm Duy - Võ Nguyên Chương UIT.Ch4Sa0 - Giải khuyến khích - Phan Quang Khải - Lê Thành Đạt - Nguyễn Duy Huy - Phan Hoàng Tuấn Thông tin chi tiết; https://www.facebook.com/inseclab/posts/pfbid06Zy2ht6mKmJV4yT5jfQVeVL7kYWuupfwp835nYGif5vDQqR6FMJYH3GbL7vThuitl Hải Băng - Cộng tác viên Truyền thông trường Đại học Công nghệ Thông tin  

Sinh viên đăng ký khóa học kiểm tra email. Lịch học bắt đầu từ thứ 2 ngày 17/10/2022 Danh sách lớp và phòng học sinh viên xem tại: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1M6HjIebV9ZmO2mel5R9s8qmX3QslQqAgsb33rf6YAIs/edit Mọi thắc mắc sinh viên phản hồi qua email cfl@uit.edu.vn Thông tin chi tiết: https://www.facebook.com/ttnnuit/posts/pfbid02dqwocyMA7ZcBWBa66UiWGqhyoAVXZhawFYKDX4PQk5H3Fex3YRccvxBGru88FEcel Hải Băng - Cộng tác viên Truyền thông trường Đại học Công nghệ Thông tin  

Bài báo "Deep Reinforcement Learning methods for Automation Fprex Trading" do sinh viên Châu Tấn, Ngô Đức Vũ, Nguyễn Minh Trí và Nguyễn Trần Anh Đức thực hiện. Các bạn đã nhận được sự hỗ trợ, hướng dẫn từ giảng viên TS. Đỗ Trọng Hợp trong suốt quá trình hoàn thành bài báo. Tóm tắt bài báo: Thị trường ngoại hối (Forex, FX, hoặc thị trường tiền tệ) là một thị trường phi tập trung toàn cầu cho việc trao đổi các loại tiền tệ. Với việc giá  ngoại hối đang biến đổi liên tục thì việc thiết kế chiến lược đầu tư tốt đóng vai trò quan trọng đến sự thành công trong việc đầu tư ở thị trường này. Trong bài báo này, nhóm chúng em sử dụng và so sánh hiệu quả của các phương pháp học tăng cường sâu trong việc thiết kế hệ thống giao dịch tự động trên thị trường ngoại hối. Nhóm chúng em quyết định sẽ huấn luyện mô hình bằng các thuật toán học tăng cường sâu thuộc loại actor-critic như: DDPG, TD3, ACKTR, PPO,... trên bộ dữ liệu của 30 mã ngoại tệ được chọn và được thu thập bằng API trên sàn FXCM. Chúng em xin gửi lời cảm ơn đến TS. Đỗ Trọng Hợp – Giảng viên Khoa Khoa học và Kỹ thuật Thông tin đã đồng hành cùng chúng em trong quá trình nghiên cứu và công bố bài báo khoa học quốc tế. Hội nghị RIVF là một hội nghị quốc tế Công nghệ Truyền thông và Điện toán, là sự kiện khoa học quốc tế lớn quy tụ các nhà khoa học, nghiên cứu trong lĩnh vực điện toán và truyền thông ở Việt Nam và thế giới đồng hành “Nghiên cứu - Đổi mới và Tầm nhìn cho tương lai” (Research, Innovation and Vision for the future, viết tắt là RIVF). Hội nghị RIVF được liệt kê vào danh sách các hội nghị uy tín theo đề xuất của SCOPUS and ISI Web of Science. RIVF đã trải qua 15 lần tổ chức và lần thứ 16 được tổ chức vào năm nay, tại thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam. Thông tin chi tiết: https://m.facebook.com/story.php?story_fbid=pfbid02bs49Apor7E1CqN3GbhqWbNUWPf1NrDbaph2c4xCbrXRXenX7QePDPz3CfX1EFEPHl&id=100064680399600 Hải Băng - Cộng tác viên Truyền thông trường Đại học Công nghệ Thông tin  

Trung tâm Ngoại ngữ trường Đại học Công nghệ Thông tin thông báo chiêu sinh khóa Luyện thi Toeic 4 kỹ năng: Nghe, Nói, Đọc, Viết Sinh viên có thể đăng ký riêng từng khóa Nghe Đọc hoặc Nói Viết hoặc trọn khóa 4 kỹ năng, lịch học linh động, hình thức học Online buổi tối. Sinh viên chuẩn bị tốt nghiệp hoặc đã hoàn thành anh văn quá trình có thể đăng ký khóa học này để trang bị kiến thức, kỹ năng phục vụ cho việc thi chứng chỉ nộp xét tốt nghiệp. Thông tin chi tiết: https://www.facebook.com/ttnnuit/posts/pfbid02stYQDjMhThJWMww6tC8ezNJgqR58WHGfmeau9CSt6fu1QvoXq4Fmnc6iGxDJwYpTl Hải Băng - Cộng tác viên Truyền thông trường Đại học Công nghệ Thông tin  

Bài báo “Forecasting the Opening and Closing Price Trends of Stock Using Hybrid Model and Artificial Intelligence Algorithm” đã được đăng tại Hội nghị FDSE 2022. Bài báo do sinh viên Nguyễn Minh Nhựt, Nguyễn Thị Viết Hương và Đặng Vũ Phương Uyên thực hiện dưới sự hướng dẫn của PGS.TS Nguyễn Đình Thuân Tóm tắt bài báo: Chứng khoán là lĩnh vực đầu tư lâu đời và tiềm năng cho đến thời điểm hiện tại, hàng năm thu hút nhiều vốn đầu tư vào lĩnh vực này. Đặc biệt, các chứng khoán được yêu thích như Dow Jones Industrial Average (DJIA), Tesla Inc (TSLA), và Meta Platforms Inc (META) đã thu hút nhiều khoản đầu tư trong những năm gần đây. Sự biến động của giá chứng khoán rất khó lường, gây nhiều khó khăn cho các nhà đầu tư vào lĩnh vực này. Hơn nữa, nghiên cứu này sử dụng các mô hình trí tuệ nhân tạo như Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), Support Vector Regression (SVR), Linear Regression (LR), và Gated Recurrent Unit (GRU) để dự đoán giá đóng cửa và giá mở cửa của ba chứng khoán DJIA, TSLA và META. Hơn nữa, đề xuất phương pháp mới – phương pháp Hybrid của các mô hình trên nhằm cải thiện và nâng cao độ chính xác của dự đoán giá chứng khoán. Kết quả so sánh sẽ dựa trên ba thông số đánh giá: RMSE, MAE và MAPE. Chúng em xin gửi lời cảm ơn đến Thầy Nguyễn Đình Thuân – Giảng viên Khoa Hệ Thống Thông Tin và Anh Chị đi trước đã đồng hành cùng Chúng em trong quá trình nghiên cứu và công bố bài báo. Hội nghị quốc tế thường niên Future Data and Security Engineering (FDSE) là một diễn đàn hàng đầu được thiết kế cho các nhà khoa học, nhà nghiên cứu, kỹ sư và các nghiên cứu sinh quan tâm đến các hoạt động hiện đại và tiên tiến về dữ liệu, thông tin, kiến thức và kỹ thuật bảo mật để khám phá những ý tưởng tiên tiến, trình bày và trao đổi kết quả nghiên cứu của họ và các ứng dụng chuyên sâu về dữ liệu tiên tiến, cũng như thảo luận về các vấn đề mới nổi về dữ liệu, thông tin, kiến thức và kỹ thuật bảo mật. Tại FDSE hàng năm, các nhà nghiên cứu và các nhà thực hành sẽ không chỉ có thể chia sẻ các giải pháp nghiên cứu cho các vấn đề của xã hội kỹ thuật bảo mật và dữ liệu ngày nay, mà còn xác định các vấn đề và hướng đi mới cho công việc nghiên cứu và phát triển liên quan trong tương lai.  Kỷ yếu FDSE đã được lập chỉ mục trong Scopus, EI Compendex, DBLP, và được liệt kê trong Chỉ số trích dẫn Kỷ yếu Hội nghị (CPCI) của Thomson Reuters. Thông tin chi tiết: https://www.facebook.com/UIT.Fanpage/posts/pfbid0zjdZZrUQSvedaixG7ZNNPdi4VUZfH7k8fvLbY4pG6PP4QKzUYmX6xVPV1wp7P5pKl Hải Băng - Cộng tác viên Truyền thông trường Đại học Công nghệ Thông tin