Chính sách ưu đãi chi phí cho học sinh, sinh viên khi đi xe buýt trên địa bàn TP. HCM gồm:- Giá vé ưu đãi: chỉ 3.000đ/lượt dành cho học sinh, sinh viên- Thứ 6 siêu tiết kiệm: thanh toán bằng ví điện tử sẽ được miễn phí 100% vé (tối đa 4 lượt/ngày)- Hỗ trợ nhiều ví điện tử quen thuộc, thanh toán nhanh gọnTải ngay ứng dụng MultiGO để trải nghiệm:Với ứng dụng MultiGO, bạn có thể tìm lộ trình di chuyển thuận tiện nhất, biết trước thời gian xe đến trạm và tra cứu thông tin nhiều phương tiện. Đặc biệt, phương thức thanh toán dễ dàng, không cần tiền mặt là một ưu điểm siêu tiện lợi dành cho sinh viên.Quét mã QR để tải ứng dụng và bắt đầu hành trình “đi học thông minh” ngay hôm nay!Thông tin chi tiết tại: https://www.facebook.com/share/p/1BAo3oMGvf/ Đông Xanh - Cộng tác viên truyền thông Trường Đại học Công nghệ Thông tin 

Kính chào Quý Thầy, Cô và các bạn sinh viên UIT, Nhà trường thông báo lịch nghỉ lễ sắp tới như sau:- Giỗ Tổ Hùng Vương: Nghỉ từ Thứ Bảy (25/4) đến hết Thứ Hai (27/4/2026)- Ngày Chiến thắng 30/4 & Quốc tế Lao động 01/5: Nghỉ từ Thứ Năm (30/4) đến hết Chủ nhật (03/5/2026)Lưu ý: Ngày 28/4 và 29/4/2026: học tập và làm việc bình thườngChúc Quý Thầy, Cô và các bạn sinh viên có kỳ nghỉ lễ thật vui vẻ, ý nghĩa và nhiều năng lượng tích cực!Thông tin chi tiết tại: https://www.facebook.com/share/p/1BjLtp7cmz/ Đông Xanh - Cộng tác viên truyền thông Trường Đại học Công nghệ Thông tin 

Nhằm chào mừng Kỷ niệm 20 năm thành lập Trường Đại học Công nghệ Thông tin (08/06/2006 – 08/06/2026), Công đoàn Trường phối hợp cùng Đoàn Thanh niên và Hội Sinh viên chính thức phát động cuộc thi: “Kể chuyện về 20 năm UIT qua ảnh”. 20 năm – một hành trình với biết bao dấu ấn, kỷ niệm và câu chuyện chưa kể…Bạn đã sẵn sàng “kể lại” hành trình ấy qua chính góc nhìn của mình chưa?Đây không chỉ là một cuộc thi, mà còn là nơi lưu giữ ký ức – lan tỏa cảm xúc – kết nối các thế hệ UITers.ĐỐI TƯỢNG THAM GIA:- Viên chức, người lao động UIT- Sinh viên, học viên, nghiên cứu sinh- Cựu sinh viên, cựu cán bộ UITCHỦ ĐỀ CUỘC THI:- Hành trình 20 năm UIT- Khoảnh khắc UIT- Thanh xuân tại UIT- UIT hôm nay – Tương lai sốHÌNH THỨC DỰ THI:- Ảnh đơn (tối đa 10 ảnh)- Album ảnh (5–10 ảnh/album, tối đa 3 album)THỜI GIAN:- Nhận bài: từ 06/04/2026 đến trước 12h00 ngày 20/04/2026- Công bố kết quả: 10/05/2026- Triển lãm ảnh: dự kiến 20/05/2026- Nộp bài tại: https://link.uit.edu.vn/20UIT_ANHGIẢI THƯỞNG HẤP DẪN:Giải ảnh đơn:- 04 Giải Nhất: Tiền thưởng trị giá 500.000 đồng và Giấy khen.- 04 Giải Nhì: Tiền thưởng trị giá 400.000 đồng và Giấy khen.- 04 Giải Ba: Tiền thưởng trị giá 300.000 đồng và Giấy khen.- 20 Giải Khuyến khích: Tiền thưởng trị giá 200.000 đồng và Giấy khen.Giải album ảnh:- 01 Giải Nhất: Tiền thưởng trị giá 1.000.000 đồng và Giấy khen.- 01 Giải Nhì: Tiền thưởng trị giá 800.000 đồng và Giấy khen.- 01 Giải Ba: Tiền thưởng trị giá 600.000 đồng và Giấy khen- 04 Giải khuyến khích: Tiền thưởng trị giá 500.000 đồng và Giấy khenKèm Giấy khen và cơ hội được trưng bày tại triển lãm 20 năm UITMỗi bức ảnh không chỉ là một khoảnh khắc… mà còn là một câu chuyện, một phần thanh xuân tại UIT. Hãy để ký ức của bạn trở thành một phần trong hành trình 20 năm đầy tự hào của UIT!Thông tin chi tiết tại: https://www.facebook.com/share/p/1Dp6rmPnmg/ Đông Xanh - Cộng tác viên truyền thông Trường Đại học Công nghệ Thông tin 

Trường Đại học Công nghệ Thông tin thông báo sinh viên đăng ký nguyện vọng xét cấp học bổng trong Học kỳ 2 – Năm học 2025-2026. Các loại học bổng áp dụng trong thông báo này:- Học bổng khuyến khích học tập (HB KKHT) học kỳ 1 năm học 2025-2026 (Dựa trên điểm học tập và điểm rèn luyện của học kỳ 1 năm học 2025-2026 – lưu ý: đợt này chưa áp dụng quy định mới)- Học bổng của Sinh viên Chương trình Tiên tiến (HB CTTT) học kỳ 1 năm học 2025-2026 (Dựa trên điểm học tập và điểm rèn luyện của học kỳ 1 năm học 2025-2026)- Học bổng ngoài ngân sách (HB NNS) học kỳ 2 năm học 2025-2026 (Áp dụng cho các học bổng triển khai từ 10/4/2025 – 10/10/2026)Đối với học bổng tuyển sinh (HB TS), sinh viên không bắt buộc phải đăng ký (xem thêm mục 4 trong thông báo chi tiết)Quy định và đăng ký sinh viên xem tại: https://ctsv.uit.edu.vn/bai-viet/thong-bao-dang-ky-xet-cap-cac-loai-hoc-bong-hoc-ky-2-nam-hoc-2025-2026 Thời gian đăng ký: đến hết ngày 20/04/2026Lưu ý: Học bổng không chỉ là sự ghi nhận thành tích mà còn là sự sẻ chia. Nhà trường khuyến khích các bạn có điều kiện ổn định cân nhắc để dành cơ hội cho những sinh viên khó khăn hơn.Thông tin chi tiết tại: https://www.facebook.com/share/p/1C5zGM3HcN/ Đông Xanh - Cộng tác viên truyền thông Trường Đại học Công nghệ Thông tin 

Trường Đại học Công nghệ Thông tin chúc mừng tân kỹ sư, tân cử nhân nhận quyết định tốt nghiệp đợt 1 năm 2026. Sinh viên kiểm tra tình trạng tốt nghiệp tại https://student.uit.edu.vn/ (đăng nhập và kiểm tra thông tin sinh viên).Thời gian tổ chức tuần Lễ tốt nghiệp: từ ngày 09/06/2026 và 12/06/2026!Thông tin chi tiết về Lễ sẽ được thông báo trong thời gian sớm nhất, các bạn hãy chuẩn bị tinh thần thật sẵn sàng nha.Chúc các bạn chuẩn bị thật tốt và đừng quên giữ tinh thần vui vẻ, háo hức để cùng nhau chia sẻ niềm vui ngày tốt nghiệp! Sinh viên nếu có thắc mắc cần được giải đáp về Lễ tốt nghiệp vui lòng liên hệ: ctsv@uit.edu.vnThông tin chi tiết tại: https://www.facebook.com/share/p/1GEQSoaK4m/ Đông Xanh - Cộng tác viên truyền thông Trường Đại học Công nghệ Thông tin 

Bài báo:ADCC-Bench: A Benchmark Framework for Anomaly Detection in Cryptocurrency TransactionsNhóm tác giả:- Phạm Tấn Gia Quốc - ATTT2023 - Tác giả chính- Huỳnh Quốc Khánh - ATTT2023 - Tác giả chính- Nguyễn Anh Khoa - KHMT2024 - Tác giả chínhGiảng viên hướng dẫn:- PGS.TS Phạm Văn Hậu- TS. Phan Thế Duy- TS. Huỳnh Hữu Việt – ĐH Edith Cowan (Australia)- PGS.TS Mohiuddin Ahmed – ĐH Adelaide (Australia)- ThS. Tô Trọng NghĩaTóm tắt:Anomaly detection in cryptocurrency transactions is critical for blockchain forensics; however, fragmented evaluation protocols and improper data splitting strategies often lead to unreliable comparisons due to information leakage.This study introduces ADCC-Bench, a unified benchmarking framework designed to ensure fair and reproducible evaluation. The framework enforces modality-aware data splitting, standardized preprocessing, and multi-seed statistical testing across diverse blockchain datasets.The evaluation includes multiple model families such as tree-based ensembles (Random Forest, XGBoost, LightGBM), graph neural networks (GCN, GraphSAGE), and hybrid approaches. Experiments are conducted on three representative datasets capturing different anomaly types: transaction-flow (Elliptic++), execution-level (BLTE), and behavioral (Ethereum).Results show that random data splitting can inflate Macro-F1 scores by up to 11% and even reverse model rankings, highlighting the severity of temporal leakage. Tree-based models consistently achieve strong performance across datasets, while graph-based approaches provide complementary improvements, especially in transaction-flow analysis. SHAP-based analysis further confirms that the models rely on meaningful forensic features.ADCC-Bench establishes a reproducible and structure-aware benchmark, supporting more principled model selection in blockchain forensics research.Lời cảm ơn:Nhóm nghiên cứu xin chân thành cảm ơn Trường Đại học Công nghệ Thông tin – ĐHQG TP.HCM (UIT) và Phòng Thí nghiệm An toàn thông tin (InSecLab) đã tạo điều kiện thuận lợi. Nhóm cũng bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến TS. Huỳnh Hữu Việt, PGS.TS Mohiuddin Ahmed, PGS.TS Phạm Văn Hậu, TS. Phan Thế Duy và ThS. Tô Trọng Nghĩa đã tận tình hướng dẫn và hỗ trợ trong suốt quá trình nghiên cứu.Thông tin hội nghị: Bài báo được công bố tại hội nghị quốc tế The 22nd International Wireless Communications & Mobile Computing Conference (IWCMC 2026). Hội nghị diễn ra từ ngày 01–06/06/2026 tại Thượng Hải, Trung Quốc, là hội nghị quốc tế uy tín trong lĩnh vực truyền thông không dây, điện toán di động và các công nghệ liên quan, được xếp hạng B theo CORE Ranking.Thông tin chi tiết tại: https://www.facebook.com/share/p/1bihv6kdiG/ Đông Xanh - Cộng tác viên truyền thông Trường Đại học Công nghệ Thông tin 

Bài báo:PhishFusion: A Multimodal Phishing Website Detection Framework using Joint URL and JavaScript FeaturesNhóm tác giả:- Đoàn Mạnh Đức – ATTT 2022 – Tác giả chính- Trần Kim Ngọc Ngân – KHTN 2022 – Đồng tác giảGiảng viên hướng dẫn:- PGS.TS Trương Hữu Trầm – Viện Công nghệ Singapore (SIT)- PGS.TS Phạm Văn Hậu- TS. Phan Thế DuyTóm 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 struggle to adapt to evolving phishing tactics.This study proposes PhishFusion, a multimodal phishing detection framework that integrates multiple feature representations to improve accuracy and robustness. The framework simultaneously processes three complementary modalities, including the raw URL, extracted URL-based features, and JavaScript code embedded in webpages.By combining these modalities through deep learning architectures such as transformers and convolutional neural networks, PhishFusion captures both lexical patterns and malicious behavioral characteristics of phishing websites. This multimodal approach enables more effective detection against increasingly sophisticated phishing techniques.Experimental results on benchmark datasets from platforms such as PhishTank and Phishing.Database show that the proposed framework outperforms state-of-the-art methods, achieving precision and recall up to 99.54% while maintaining computational efficiency.Lời cảm ơn: Nhóm nghiên cứu 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 môi trường học thuật năng động và thuận lợi. Nhóm cũng 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 đã tận tình hướng dẫn, hỗ trợ và đồng hành trong suốt quá trình nghiên cứu.Thông tin hội nghị: Bài báo được công bố tại hội nghị quốc tế The 18th Asian Conference on Intelligent Information and Database Systems (ACIIDS 2026). Hội nghị diễn ra từ ngày 13–15/04/2026 tại Cao Hùng, Đài Loan, là hội nghị quốc tế uy tín trong lĩnh vực hệ thống thông tin thông minh và cơ sở dữ liệu, được xếp hạng B theo CORE Ranking.Thông tin chi tiết tại: https://www.facebook.com/share/p/17MSXVqRoj/ Đông Xanh - Cộng tác viên truyền thông Trường Đại học Công nghệ Thông tin 

Bài báo:Leveraging LLMs to Support Malware Analysis from Structured and Semantic Binary DataNhóm tác giả:- Trần Tuấn Anh – ATTT 2022 – Tác giả chính- Nguyễn Khắc Hậu – ATTT 2022 – Đồng tác giảGiảng viên hướng dẫn:- TS. Phan Thế Duy- ThS. Thái Hùng Văn- ThS. Tô Trọng Nghĩa- ThS. Đỗ Thị Thu HiềnTóm tắt:Advanced malware and increasingly sophisticated attack campaigns pose major challenges to conventional analysis approaches. This study introduces a framework integrating Large Language Models (LLMs), Retrieval-Augmented Generation (RAG), and Threat Intelligence (TI) for binary malware analysis.The proposed framework processes both static and dynamic analysis reports to automatically extract and map Tactics, Techniques, and Procedures (TTPs) based on the MITRE ATT&CK framework, while also supporting Advanced Persistent Threat (APT) attribution. By incorporating external threat intelligence sources, the system enhances contextual understanding and improves evidence-based reasoning during analysis.Experimental evaluation on more than 600 APT-labeled malware samples using Coverage Rate (CR) and Mean Reciprocal Rank (MRR) demonstrates that the framework achieves more accurate and interpretable TTP mapping, as well as more consistent APT ranking compared to traditional LLM-only approaches."Nhóm nghiên cứu xin chân thành cảm ơn Trường Đại học Công nghệ Thông tin (UIT), Phòng thí nghiệm An toàn Thông tin (InSecLab) cùng sự hướng dẫn tận tình của TS. Phan Thế Duy và ThS. Tô Trọng Nghĩa đã luôn đồng hành, định hướng chuyên môn và tạo điều kiện tốt nhất để nhóm hoàn thành công trình nghiên cứu này"Thông tin hội nghị: Bài báo được công bố tại hội nghị quốc tế The 18th Asian Conference on Intelligent Information and Database Systems (ACIIDS 2026). Hội nghị diễn ra từ ngày 13–15/04/2026 tại Cao Hùng, Đài Loan, được xếp hạng Rank B theo CORE Ranking, với kỷ yếu do Springer xuất bản và được lập chỉ mục trong Scopus/EI Compendex.Thông tin chi tiết tại: https://www.facebook.com/share/p/1GjmCsKg67/ Đông Xanh - Cộng tác viên truyền thông Trường Đại học Công nghệ Thông tin 

Bài báo:Lightweight deep learning framework and real-world dataset for durian leaf disease detection in smart agricultureLink bài báo: https://doi.org/10.1016/j.displa.2026.103451Nhóm tác giả:- Nông Đức Thắng – Khoa Học Dữ Liệu – MSSV: 21522593 – Tác giả chínhGiảng viên hướng dẫn: TS. Nguyễn Tất Bảo ThiệnTóm tắt:Accurate and timely identification of plant leaf diseases is critical for decision-making and sustainable practices in smart agriculture. However, most deep learning methods are computationally intensive, limiting their deployment on mobile and IoT devices in real-world farm settings.To address this, the study proposes DurianLSNet, an efficient and lightweight deep learning framework specifically designed for durian leaf disease detection and optimized for mobile and IoT platforms. The model integrates depthwise separable convolutions, bottleneck residual blocks, squeeze-and-excitation modules, and a channel shuffle mechanism to enhance feature representation while minimizing computational cost.Alongside the model, the research introduces the Durian Leaf Disease Dataset, a curated dataset of 4,437 field images collected from durian farms in Vietnam and annotated by agricultural experts. The dataset reflects real-world conditions with diverse lighting and environments and has been made publicly available for research purposes.Experimental results show that DurianLSNet achieves 93.82% accuracy with only 1.2 million parameters, a compact size of 4.76 MB, and an average inference time of 0.12 seconds per image on mobile-equivalent hardware. The model outperforms traditional CNN architectures while maintaining real-time performance, demonstrating strong potential for deployment in smart agriculture systems.Thông tin tạp chí:Bài báo được công bố trên tạp chí quốc tế Displays. Đây là tạp chí khoa học quốc tế có bình duyệt do Elsevier xuất bản, thuộc hệ thống Web of Science (SCIE), xếp hạng Q2 với Impact Factor khoảng 3.4. Tạp chí tập trung vào các nghiên cứu về thị giác máy tính, xử lý tín hiệu thị giác và tương tác người – hiển thị, đóng vai trò là cầu nối giữa nghiên cứu hàn lâm và ứng dụng thực tiễn.Thông tin chi tiết tại: https://www.facebook.com/share/p/14bLpL7gxLV/ Đông Xanh - Cộng tác viên truyền thông Trường Đại học Công nghệ Thông tin 

Bạn đang gặp khó khăn về học phí? Gia đình vừa chịu ảnh hưởng bởi thiên tai? Đừng lo lắng, chương trình “Vững bước đến trường” do Trung ương Hội Sinh viên Việt Nam, Trung tâm Hỗ trợ & Phát triển Sinh viên Việt Nam cùng Quỹ Trí Tuệ Việt phối hợp thực hiện sẽ giúp bạn gỡ rối!Chương trình hỗ trợ vay học phí với mức lãi suất 0% dành cho:1. Học sinh đã tốt nghiệp THPT chuẩn bị nhập học.2. Sinh viên toàn quốc có hoàn cảnh khó khăn.3. Sinh viên chịu ảnh hưởng, thiệt hại do thiên tai, bão lũ.Được triển khai từ năm học 2020 - 2021, chương trình đã giải ngân hơn 1,4 tỷ đồng, giúp vô số sinh viên an tâm đến trường. Đừng để học phí là rào cản cản bước tương lai của bạn!Thông tin chi tiết của Chương trình xem tại: https://go.shome.edu.vn/a7NClick vào link để đăng ký ngay: https://forms.gle/P6Rdy9ymh8RUdSDP8Thông tin chi tiết tại: https://www.facebook.com/share/p/1LhKjEjfcN/ Đông Xanh - Cộng tác viên truyền thông Trường Đại học Công nghệ Thông tin 

Thiết kế mang đậm bản sắc ISE - kết tinh từ sự sáng tạo, tâm huyết và tài năng của chính các bạn sinh viên đã chính thức lộ diện!Xin chúc mừng bạn Phan Trung Kiên - 23520805 đã xuất sắc giành Giải Nhất cuộc thi thiết kế dây đeo “ISE Lanyard - Design your mark, wear your spark”. Với ý tưởng độc đáo, bố cục hài hòa và sự khéo léo trong việc kết hợp màu sắc đặc trưng của Khoa, thiết kế này đã thực sự chinh phục Ban Giám khảo cũng như trái tim của đông đảo ISE-ers. Đây không chỉ là một chiếc dây đeo thông thường, mà còn là biểu tượng mang đậm tinh thần đoàn kết, sáng tạo và niềm tự hào của cả đại gia đình ISE! Để nhận lấy phần thưởng xứng đáng cho thiết kế tuyệt vời này, bạn hãy nhanh tay inbox cho Fanpage Khoa Khoa học và Kỹ thuật Thông tin - UIT nhé!Một lần nữa xin cảm ơn tất cả các bạn đã nhiệt tình tham gia cuộc thi. Hẹn gặp lại mọi người trong các hoạt động tiếp theo của đại gia đình ISE!Thông tin chi tiết tại: https://www.facebook.com/share/p/1DwCay41tF/ Đông Xanh - Cộng tác viên truyền thông Trường Đại học Công nghệ Thông tin 

Khóa học AWS Cloud Training 2026 được tổ chức nhằm hỗ trợ sinh viên trong việc học hỏi, trang bị kiến thức, nâng cao kỹ năng lĩnh vực Cloud.Chi tiết về khóa học:- Số buổi học: 8 buổi- Số lượng: 100- Giảng viên: Thầy ThS. Văn Thiên Luân - Giảng viên Khoa MMT&TT- Hình thức: Học trực tuyến qua MS Teams - Thời gian: 19g30 tối thứ Sáu hàng tuần, bắt đầu từ ngày 17/4/2026.Nội dung khóa học  AWS Cloud Foundations:+ AWS Global Infrastructure+ Networking+ Compute+ Database+ Storage+ Serverless+ Autoscaling and MonitoringLưu ý: Khóa học phù hợp với sinh viên muốn thực hành với các dịch vụ của AWS.Chúc các bạn đăng ký thành công và hẹn gặp lại trong khóa học. Sau khi hoàn tất, đừng ngần ngại để lại một tương tác để lan tỏa thông tin đến nhiều người hơn nhé!Thông tin đăng ký:- Thời gian đăng ký: Từ 20g00 ngày 07/4/2026 đến khi đủ số lượng.- Form đăng ký: https://forms.gle/2K426JQJyW33HnNU8- Thông tin chi tiết sẽ được gửi qua email xác nhận khi đăng ký thành công.Thông tin chi tiết tại: https://www.facebook.com/share/p/17WXhwWfVp/ Đông Xanh - Cộng tác viên truyền thông Trường Đại học Công nghệ Thông tina