Bạn đang chuẩn bị đi thực tập, tìm kiếm công việc đầu tiên hay sắp chính thức bước vào môi trường doanh nghiệp?Bạn đã biết những quyền lợi của mình khi đi làm chưa?- Thử việc có được trả lương không?- Khi ký hợp đồng lao động, cần lưu ý những điều khoản nào?- Tiền lương, thời gian làm việc và bảo hiểm xã hội được quy định ra sao?- Làm thế nào để nhận diện và phòng tránh những rủi ro pháp lý khi bắt đầu đi làm?Đừng để những thiếu sót về kiến thức pháp luật khiến bạn gặp bất lợi khi bước vào thị trường lao động!Nhằm trang bị cho sinh viên những kiến thức pháp luật thiết thực trước khi gia nhập thị trường lao động, Công đoàn Trường Đại học Công nghệ Thông tin phối hợp tổ chức Hội thảo “Pháp luật lao động dành cho sinh viên UIT”.THÔNG TIN CHƯƠNG TRÌNH- Thời gian: 09g00, Thứ Năm, ngày 08/10/2026- Địa điểm: Hội trường E, Trường Đại học Công nghệ Thông tin- Đối tượng: Sinh viên UIT- Báo cáo viên: Do Trung tâm Tư vấn và Hỗ trợ người lao động Công đoàn TP. Hồ Chí Minh bố trí.- Đăng ký tham dự ngay tại: https://link.uit.edu.vn/phap-luat-lao-dong-uitĐẾN VỚI HỘI THẢO, BẠN SẼ ĐƯỢC:- Tìm hiểu những quy định pháp luật lao động thiết thực về tuyển dụng, thử việc, hợp đồng lao động, tiền lương, bảo hiểm xã hội, thời gian làm việc và nghỉ ngơi, quyền và nghĩa vụ của người lao động.- Nhận diện những rủi ro pháp lý thường gặp khi bắt đầu tham gia thị trường lao động và tìm hiểu cách chủ động bảo vệ quyền, lợi ích hợp pháp của bản thân.- Trao đổi các tình huống thực tế, trực tiếp đặt câu hỏi và được tư vấn, giải đáp những thắc mắc liên quan đến pháp luật lao động.- Tìm hiểu vai trò của tổ chức Công đoàn và các kênh tư vấn, hỗ trợ người lao động khi cần thiết.- Hiểu rõ quyền lợi – Chủ động trước những lựa chọn nghề nghiệp!Dù bạn đang chuẩn bị thực tập hay sắp bắt đầu công việc đầu tiên, đây là cơ hội để trang bị thêm những kiến thức cần thiết, giúp bạn tự tin hơn khi bước vào môi trường làm việc chuyên nghiệp.Thông tin chi tiết tại: https://www.facebook.com/share/p/1DgUpc1CHg/ Đông Xanh - Cộng tác viên truyền thông Trường Đại học Công nghệ Thông tin  

AI có thể viết một bài luận, phân tích dữ liệu, lên ý tưởng, hay hỗ trợ giải quyết bài toán chỉ trong vài giây. Giữa bối cảnh trí tuệ nhân tạo ngày càng làm được nhiều việc hơn, đâu mới là năng lực cốt lõi giúp bạn giữ vững giá trị riêng? Làm thế nào để biến AI thành đòn bẩy đắc lực thay vì đối diện nguy cơ bị đào thải?️Nhằm giải đáp trọn vẹn những trăn trở ấy, Power On mang đến Power On Talk #15 với chủ đề: “UNLOCK AI - UNLOCK YOUR POTENTIAL”. Đây là không gian chia sẻ phương pháp ứng dụng và rèn luyện kỹ năng thực chiến, giúp sinh viên làm chủ công nghệ để bứt phá trên lộ trình phát triển bản thân.THÔNG TIN CHƯƠNG TRÌNH POWER ON TALK #15: UNLOCK AI - UNLOCK YOUR POTENTIAL- Thời gian: 13:00 - 16:30, Ngày 26/9/2026 (thứ Bảy).- Địa điểm: Nhà Văn hóa Sinh viên tại Khu đô thị ĐHQG-HCM.- Diễn giả:+ Thạc sĩ Lâm Hữu Khánh Phương - Giảng viên Khoa Kỹ thuật phần mềm - Trường Đại học FPT TP.HCM; Giám đốc Công ty TNHH WISKY.+ Thạc sĩ Lê Thị Ngọc Trâm - Nhà sáng lập kiêm Giám đốc Điều hành Edtronaut.Đăng ký ngay: https://forms.gle/G1EzJZBvqFM4v24t8Tham gia chương trình, bạn sẽ có cơ hội:- Khám phá Critical Thinking và rèn luyện tư duy độc lập, không phụ thuộc.- Nắm bắt bức tranh thực tế về sự tác động của AI đến việc học, thị trường lao động cùng định hướng nghề nghiệp.- Biến AI thành lợi thế cạnh tranh sắc bén cho hành trình nâng cấp chính mình.- Xây dựng tư duy học tập chủ động, thích ứng linh hoạt và tận dụng công nghệ như một người bạn đồng hành dài hạn.Thông tin chi tiết tại: https://www.facebook.com/share/p/18TD3eP7Zu/ Đông Xanh - Cộng tác viên truyền thông Trường Đại học Công nghệ Thông tin  

Chúc mừng Nguyễn Ngọc Sáng và Nguyễn Minh Quân – sinh viên ngành An toàn thông tin – đã có bài báo khoa học được chấp nhận đăng tại Hội nghị Quốc tế IEEE lần thứ 32 về Hệ thống Song song và Phân tán – The 32nd IEEE International Conference on Parallel and Distributed Systems (ICPADS 2026), tổ chức tại Tokyo, Nhật Bản.Bài báo: “Improving TTP Alignment in LLM-Based Malware Artifact Generation via Hybrid Verification”Sinh viên thực hiện:- Nguyễn Ngọc Sáng - Lớp ATTT2023.2- Nguyễn Minh Quân - Lớp ATTT2023.2Giảng viên hướng dẫn: TS. Phan Thế DuyLời cảm ơn của nhóm sinh viên:"Chúng em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến TS. Phan Thế Duy và cùng với các thầy cô của Phòng thí nghiệm An toàn thông tin (InSecLab) thuộc Khoa Mạng máy tính và Truyền thông đã tận tình hướng dẫn, góp ý và đồng hành cùng chúng em trong suốt quá trình thực hiện nghiên cứu. Những định hướng chuyên môn, các ý kiến phản biện và sự hỗ trợ của các thầy và các cô đã giúp chúng em hoàn thiện đề tài cũng như bài báo tốt hơn. Đây là một trải nghiệm rất quý báu và là động lực để chúng em tiếp tục phát triển trên con đường nghiên cứu khoa học."Tóm tắt bài báo:The rapid development of Large Language Models (LLMs) has opened up new possibilities for automating cybersecurity tasks, including threat analysis, code generation, and adversarial behavior simulation. However, in systems that use LLMs to generate artifacts for malware research, a key challenge is ensuring that the techniques selected during the planning stage are truly aligned with the cybersecurity behaviors intended to be simulated. This paper extends the MalGEN architecture, a multi-agent framework for modeling and generating malware artifacts in controlled research environments, by introducing a new component called the TTP-conditioned Hybrid Verifier. Positioned between the Planner and Developer stages, this component validates and refines the MITRE ATT&CK techniques selected by the Planner before the system proceeds to code generation. The complete framework consists of five components: Planner → Hybrid Verifier → Developer → Integrator → Builder.The verification mechanism combines Planner confidence, attack-stage compatibility, semantic similarity using SciBERT, dataset-supported evidence, and rule-based adjustments. The system is evaluated on 15 cybersecurity behavior scenarios using four configurations based on GPT-4o and DeepSeek-V4-Pro, with and without the Hybrid Verifier. A total of 60 outputs are used to assess the impact of verification on TTP selection prior to code generation. Experimental results show that the Hybrid Verifier improves the alignment between selected TTPs and the expected behaviors. Macro-F1 increases from 51.92% to 57.53% for GPT-4o and from 56.92% to 63.00% for DeepSeek-V4-Pro, mainly due to improved recall. In addition, the number of cases in which the selected TTPs match MITRE ATT&CK signals reported by VirusTotal also increases for both models. These findings indicate that Hybrid Verification improves the accuracy of TTP selection before code generation, providing stronger support for research on adversarial behavior simulation and defensive system evaluation.Thông tin về hội nghị:IEEE ICPADS 2026 – The 32nd IEEE International Conference on Parallel and Distributed Systems là kỳ thứ 32 của hội nghị quốc tế IEEE về các hệ thống song song và phân tán. Hội nghị năm 2026 sẽ diễn ra từ 22–26/11/2026 tại Tokyo, Nhật Bản, tại International Conference Center, Waseda University. Với chủ đề “Ubiquitous Computing for Global Communities”, ICPADS 2026 được giới thiệu là một flagship conference của IEEE Computer Society, tập trung vào các hướng nghiên cứu như AI Infrastructure and Systems, Edge Intelligence, AIoT, Web3 Security and Privacy, Agentic Systems and Networks và Intelligent Computing.Đặc biệt, ICPADS được xếp hạng B theo hệ thống xếp hạng hội nghị quốc tế ICORE/CORE 2026, thuộc lĩnh vực Distributed Computing and Systems Software. Các bài báo nghiên cứu tại ICPADS 2026 được phản biện theo hình thức single-blind peer review và sử dụng định dạng IEEE Computer Society Proceedings. Theo thông tin chính thức của hội nghị, các bài được chấp nhận sẽ được submitted to IEEE Xplore và EI, đồng thời các công trình chất lượng cao có cơ hội được đề cử vào các số đặc biệt của các tạp chí liên kết. Hội nghị được hỗ trợ bởi IEEE, IEEE Computer Society, IEEE Computer Society Technical Committee on Parallel Processing (TCPP) và Technical Community on Distributed Processing (TCDP).Thông tin chi tiết tại: https://www.facebook.com/share/p/19VRTZMm9e/ Đông Xanh - Cộng tác viên truyền thông Trường Đại học Công nghệ Thông tin  

AI đang hiện diện ngày càng sâu trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Nhưng để một công nghệ thực sự tạo ra giá trị, câu chuyện không chỉ nằm ở thuật toán, mà còn ở khả năng giải quyết những nhu cầu thực tế của người bệnh, đội ngũ y tế và cộng đồng.Ngày 02 - 03/10/2026, Trường Đại học Công nghệ Thông tin, ĐHQG-HCM (UIT) tổ chức Hội nghị Quốc tế về Tin học Y tế lần thứ 4 - HEALTHINFO IV 2026, với chủ đề “AI for Healthcare”.HEALTHINFO IV tạo không gian học thuật và kết nối liên ngành, nơi các nhà khoa học, chuyên gia y tế, nhà hoạch định chính sách và doanh nghiệp cùng chia sẻ kết quả nghiên cứu, trao đổi kinh nghiệm và thảo luận về những hướng ứng dụng AI trong lĩnh vực sức khỏe.Các chủ đề của hội nghị trải rộng trên nhiều khía cạnh quan trọng như Health Equity, Health Protection, Healthcare Management, Health Rehabilitation & Restoration, Health Education, Health Literacy và Health Promotion.Đặc biệt, sự tham gia của các nhà nghiên cứu và chuyên gia trong nước, quốc tế mang đến cơ hội để những góc nhìn từ Công nghệ thông tin - Trí tuệ nhân tạo - Khoa học sức khỏe cùng gặp nhau tại UIT, thúc đẩy các trao đổi chuyên môn và mở rộng mạng lưới hợp tác nghiên cứu.Trong khuôn khổ HEALTHINFO IV 2026, Health AI Innovation Forum cũng sẽ kết nối các doanh nghiệp công nghệ, bệnh viện, đơn vị y tế, công ty dược phẩm, nhà sản xuất thiết bị y tế và tổ chức nghiên cứu. Đây là không gian để các bên cùng trao đổi về nhu cầu thực tiễn, khả năng ứng dụng và phát triển những giải pháp AI phục vụ lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.Thông tin Hội nghị:- Thời gian: 02 - 03/10/2026- Địa điểm: University of Information Technology, VNU-HCM- Hình thức: Trực tiếp kết hợp trực tuyến- Liên hệ: healthinfo@uit.edu.vnKhám phá chương trình và thông tin chi tiết tại: https://healthinfo.uit.edu.vn/HEALTHINFO IV 2026 - nơi công nghệ gặp những bài toán thực tế của y tế, và những ý tưởng nghiên cứu có thêm cơ hội tiến gần hơn đến cộng đồng. Thông tin chi tiết tại: https://www.facebook.com/share/p/1cejFY7Fjo/ Đông Xanh - Cộng tác viên truyền thông Trường Đại học Công nghệ Thông tin  

Câu trả lời sẽ có tại UIT Talk cùng các chuyên gia đến từ SAP Labs East Asia Vietnam! Với chủ đề “AI in Software Testing”, UITers sẽ được khám phá cách AI đang được ứng dụng vào Software Testing, Quality Assurance và Enterprise Software qua những chia sẻ và demo thực tế.Có gì tại UIT Talk lần này?- Khám phá AI-powered test generation và automation- Trải nghiệm LLM-as-a-Judge qua demo- Gặp gỡ các developer, chuyên gia và đại diện tuyển dụng SAP- Lắng nghe những chia sẻ về nghề nghiệp và trải nghiệm thực tế trong ngành ITĐồng hành cùng UITers:- Hai Pham - Senior Developer- Stefan Pham - Senior Developer- Nhan Tran - Talent Discovery- Kien Pham - Strategy & Ops ManagerThông tin chương trình:- Thời gian: 09:30 - 11:00, ngày 30/09/2026 (thứ Tư)- Địa điểm: Hội trường E, UIT- Ngôn ngữ: Tiếng Anh & Tiếng Việt- Đăng ký giữ chỗ tại: https://link.uit.edu.vn/UIT-Talk-2026  Thông tin chi tiết tại: https://www.facebook.com/share/p/14z88bP6iXs/ Đông Xanh - Cộng tác viên truyền thông Trường Đại học Công nghệ Thông tin a

Nhằm hỗ trợ sinh viên tìm hiểu chi tiết về chương trình đào tạo sau đại học, Trường Đại học Công nghệ Thông tin tổ chức buổi tư vấn trực tiếp về tuyển sinh trình độ thạc sĩ đợt 2 năm 2026.Thông tin chi tiết:Thời gian: 10g00 – 11g00, Thứ Năm ngày 08/10/2026.Địa điểm: Phòng E4.4, Trường Đại học Công nghệ Thông tin -KP9, P. Linh Xuân, TP. HCM.Chủ trì buổi tư vấn: PGS. TS. Lê Đình Duy – Trưởng phòng Khoa học Công nghệ, Đối ngoại và Sau đại học.Nội dung:Giới thiệu tổng quan về các chương trình đào tạo trình độ thạc sĩ tại nhà trường.Thông tin về chính sách học phí, điều kiện xét tuyển đợt 2 năm 2026.Giải đáp trực tiếp các thắc mắc của sinh viên liên quan đến công tác tuyển sinh và quá trình học tập.Đăng ký và Tham khảo thông tin:Đăng ký tham dự: Sinh viên vui lòng điền thông tin tại: https://link.uit.edu.vn/x2mI3Thông báo tuyển sinh: https://sdh.uit.edu.vn/bai-viet/thong-bao-xet-tuyen-chuong-trinh-dao-tao-trinh-do-thac-si-dot-2-nam-2026HOTLINE: 0918302372. 

Trường Đại học Công nghệ Thông tin, ĐHQG-HCM (UIT) chính thức nhận hồ sơ Chương trình Thực tập Quốc tế tại National Institute of Informatics (NII), Nhật Bản lần 2 năm 2026. Chương trình dành 3 suất cho học viên Thạc sĩ và nghiên cứu sinh Tiến sĩ đang theo học tại UIT, mở thêm cơ hội để người học tham gia môi trường nghiên cứu quốc tế, làm việc với các nhà khoa học và phát triển hướng nghiên cứu chuyên sâu trong lĩnh vực công nghệ thông tin.Từ UIT đến môi trường nghiên cứu quốc tếVới học viên sau đại học, một kỳ thực tập quốc tế không chỉ mang đến trải nghiệm học tập tại một cơ sở nghiên cứu mới mà còn là cơ hội để tiếp cận phương pháp nghiên cứu, trao đổi học thuật và xây dựng mạng lưới chuyên môn với các nhà khoa học quốc tế.Trong đợt tuyển chọn lần này, ứng viên có thể lựa chọn tối đa 3 chủ đề từ danh sách các hướng nghiên cứu do NII công bố. Người đăng ký cần chủ động tìm hiểu hướng nghiên cứu phù hợp và có minh chứng đã liên hệ với giáo sư tại NII.Yêu cầu này đặt người học vào vị trí chủ động ngay từ những bước đầu tiên: xác định vấn đề mình quan tâm, tìm kiếm nhóm nghiên cứu phù hợp và kết nối với nhà khoa học có chuyên môn liên quan. Đây cũng là những năng lực quan trọng đối với học viên cao học và nghiên cứu sinh khi tham gia cộng đồng nghiên cứu quốc tế.Mở rộng không gian học thuật cho học viên sau đại học UITViệc tiếp tục triển khai Chương trình Thực tập Quốc tế tại NII góp phần mở rộng không gian đào tạo và nghiên cứu của UIT ra ngoài khuôn viên Nhà trường. Người học có thêm cơ hội đưa kiến thức và kinh nghiệm nghiên cứu đã tích lũy tại UIT vào một môi trường học thuật khác, đồng thời tiếp cận những cách đặt vấn đề, phương pháp và hướng nghiên cứu mới.Những trải nghiệm này đặc biệt có ý nghĩa đối với đào tạo sau đại học, khi quá trình phát triển một nhà nghiên cứu không chỉ dựa trên kiến thức chuyên ngành mà còn cần khả năng trao đổi học thuật, hợp tác quốc tế và tham gia vào các mạng lưới nghiên cứu rộng hơn.Thông qua các chương trình trao đổi và thực tập nghiên cứu quốc tế, UIT tiếp tục tạo điều kiện để học viên, nghiên cứu sinh tăng cường năng lực nghiên cứu, mở rộng kết nối học thuật và từng bước tham gia sâu hơn vào môi trường khoa học quốc tế.Thông tin đăng kýChương trình dành cho học viên Thạc sĩ và nghiên cứu sinh Tiến sĩ đang theo học tại Trường Đại học Công nghệ Thông tin, với 3 suất trong đợt tuyển chọn lần 2 năm 2026.Ứng viên có thể lựa chọn tối đa 3 chủ đề nghiên cứu trong danh sách của NII và cần chuẩn bị hồ sơ theo yêu cầu của chương trình, trong đó có minh chứng đã liên hệ với giáo sư tại NII.Thời hạn nộp hồ sơ: 11:00 ngày 09/10/2026.Hồ sơ bản mềm gửi về: qhdn@uit.edu.vn.Hồ sơ bản cứng nộp tại Phòng A.125, gặp Chuyên viên Thùy Dương trong giờ hành chính.Thông tin chi tiết, danh sách chủ đề nghiên cứu và hồ sơ chương trình được đăng tải trên website của đơn vị phụ trách quan hệ đối ngoại UIT: https://qhdn.uit.edu.vn/vi/bai-viet/chuong-trinh-thuc-tap-quoc-te-tai-national-institute-informatics-nii-lan-2-nam-2026 Chương trình tại NII vì vậy không chỉ là một kỳ thực tập ở Nhật Bản, mà còn mở thêm một con đường để học viên cao học và nghiên cứu sinh UIT phát triển năng lực nghiên cứu, mở rộng mạng lưới học thuật và chuẩn bị cho những hợp tác khoa học quốc tế trong tương lai.

20/10 năm nay, những bông hoa không chỉ là món quà dành tặng những người phụ nữ thân thương. Với Đội Công tác Xã hội UIT, mỗi bông hoa được làm và trao đi còn góp thêm kinh phí cho Chiến dịch Tình nguyện “Mùa Đông Yêu Thương 2026”. Đội đang tìm 150 CTV cùng tham gia làm hoa gây quỹ. Chưa từng làm handmade cũng không sao, các bạn sẽ được hướng dẫn từ cách làm hoa, phối màu đến hoàn thiện một bó hoa xinh xắn.Tham gia hoạt động, bạn còn có cơ hội làm quen thêm những người bạn mới, tích điểm để tăng cơ hội trở thành Chiến sĩ Mùa Đông Yêu Thương 2026 và được cộng điểm rèn luyện đối với sinh viên UIT. - Thời gian dự kiến: 25/09 - 20/10/2026- Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Nhà Văn hóa Sinh viên- Đối tượng: Học sinh, sinh viên trên địa bàn TP.HCM (cũ)- Đóng đơn: 23:59, ngày 02/10/2026- Đăng ký trở thành CTV:https://congtacxahoiuit.fillout.com/mdyt2026-banhoagayquy-tuyencongtacvienlamhoa Một chút khéo tay, một chút thời gian và thật nhiều nhiệt tình. Hẹn gặp các bạn tại những buổi làm hoa của Mùa Đông Yêu Thương 2026! Thông tin chi tiết tại: https://www.facebook.com/share/p/1cTXv7Ukkc/ Đông Xanh - Cộng tác viên truyền thông Trường Đại học Công nghệ Thông tin  

Chúc mừng Công Hiếu và Khải Đông - sinh viên ngành An toàn thông tin - có bài báo khoa học được chấp nhận đăng tại Hội nghị Quốc tế IEEE lần thứ 32 về các Hệ thống Song song và Phân tán (ICPADS 2026) - The 32nd IEEE International Conference on Parallel and Distributed Systems (ICPADS 2026) tại Tokyo, Nhật Bản. Bài báo:“Evidence-Preserving Multi-Agent LLMs for SOC Threat Hunting with Different Collaboration and Prompting Strategies” Sinh viên thực hiện:- Bùi Nguyễn Công Hiếu – Lớp ATTT2023 (Khoa Mạng máy tính và truyền thông)- Sit Khải Đông – Lớp ATTT2023 (Khoa Mạng máy tính và truyền thông) Giảng viên hướng dẫn: ThS. Đỗ Thị Thu Hiền, TS. Phan Thế Duy Tóm tắt bài báo: Hoạt động săn tìm mối đe dọa (threat hunting) tại Trung tâm Điều hành An ninh mạng (SOC) đòi hỏi các chuyên gia phân tích phải tổng hợp, xâu chuỗi các dữ liệu telemetry phân tán, đồng thời đảm bảo duy trì nguồn gốc (provenance) của các chỉ số cảnh báo và luận điểm hành vi. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có thể hỗ trợ quá trình này, tuy nhiên những phát hiện do LLM tạo ra có thể bỏ sót bằng chứng liên quan hoặc đưa ra các kết luận thiếu cơ sở. Bài báo này giới thiệu MA-SOC, một khung làm việc dựa trên hệ thống đa tác tử LLM (multi-agent) bảo toàn bằng chứng, phân chia các công việc gồm lập kế hoạch (planning), săn tìm (hunting), xác minh (verification), tái dựng sự cố (incident reconstruction) và lập báo cáo (reporting) cho 5 vai trò chuyên biệt. Khung làm việc này tích hợp cơ chế thực thi hoàn chỉnh phụ thuộc mang tính xác định (deterministic dependency-complete execution), tinh lọc chỉ số xâm nhập (IOC curation), và mở rộng MITRE ATT&CK có kiểm soát bằng chứng (evidence-gated MITRE ATT&CK expansion) nhằm duy trì các liên kết có thể truy vết giữa các quan sát, suy luận có căn cứ và các phát hiện được báo cáo. Chúng tôi so sánh mô hình cộng tác phân cấp (hierarchical) và tranh luận hướng kiểm duyệt (review-oriented debate) dưới các kỹ thuật prompting zero-shot, few-shot và chain-of-thought theo vai trò, sử dụng phương án phân bổ mô hình hỗn hợp (mixed-model) và mô hình đồng nhất (homogeneous-model). Mười hai cấu hình đã được đánh giá trên một kịch bản telemetry Windows tổng hợp được xây dựng từ một cuộc điều tra Cobalt Strike–LockBit công khai. Quá trình đánh giá xem xét các tiêu chí: khả năng bảo toàn thực thể, độ chính xác của IOC và TTP, độ trễ, lượng token sử dụng và chi phí API thực tế. Cấu hình mô hình hỗn hợp tốt nhất đạt điểm F1 có trọng số (weighted F1 score) là 0,8157, trong khi cấu hình mô hình đồng nhất tốt nhất đạt 0,8570. Thử nghiệm triệt tiêu thành phần (component ablations) cho thấy điểm F1 có trọng số giảm 0,1038 khi không có cơ chế thực thi hoàn chỉnh phụ thuộc, giảm 0,1341 khi không tinh lọc IOC, và giảm 0,3174 khi không mở rộng đồ thị TTP. Kết quả chỉ ra sự đánh đổi giữa chất lượng và chi phí phụ thuộc vào từng cấu hình cụ thể, thay vì tồn tại một chiến lược cộng tác hay prompting vượt trội toàn diện. Do mỗi cấu hình mới chỉ được đánh giá một lần trên một kịch bản tổng hợp duy nhất, các phát hiện này mang tính mô tả và cần tiếp tục được xác minh qua nhiều lượt chạy lặp lại cũng như trên các môi trường vận hành thực tế khác.Thông tin về hội nghị: Hội thảo Quốc tế IEEE lần thứ 32 về các Hệ thống Song song và Phân tán (ICPADS) sẽ diễn ra tại Tokyo, Nhật Bản từ ngày 22 đến ngày 26 tháng 11 năm 2026. Với chủ đề "Điện toán Phổ biến cho các Cộng đồng Toàn cầu", sự kiện hàng đầu này của Hội Máy tính IEEE (IEEE Computer Society) sẽ giới thiệu các nghiên cứu tiên phong về điều phối biên - đám mây (edge-cloud orchestration) và hạ tầng điện toán bền vững; các hội thảo chuyên đề do doanh nghiệp chủ trì về hệ thống phân tán thuần AI (AI-native distributed systems) và IoT lấy con người làm trung tâm; cùng các phiên thảo luận diễn giả chính (keynote dialogues) hướng đến việc tiếp cận bình đẳng các tài nguyên điện toán thông minh.Thông tin chi tiết tại: https://www.facebook.com/share/p/1Dc3sUYUHY/ Đông Xanh - Cộng tác viên truyền thông Trường Đại học Công nghệ Thông tin  

Chúc mừng Ngọc Thùy và An Phú – Sinh viên ngành An toàn thông tin – có bài báo khoa học được chấp nhận đăng tại Hội nghị Quốc tế IEEE International Conference on Parallel and Distributed Systems (ICPADS 2026) tại Tokyo, Nhật Bản. Bài báo:“Action-Graph: A Graph-Aware Multi-Step LLM Pipeline for MITRE ATT&CK TTP Extraction from Cyber Threat Intelligence” Sinh viên thực hiện:- Võ Nguyễn Ngọc Thùy – Lớp ATTT2023.2 (Khoa Mạng máy tính và truyền thông)- Đậu Đức An Phú – Lớp ATTT2023.2 (Khoa Mạng máy tính và truyền thông) Giảng viên hướng dẫn: TS. Phan Thế DuyLời cảm ơn của nhóm sinh viên:“Nhóm tác giả xin gửi lời cảm ơn chân thành đến Thầy Phan Thế Duy đã hướng dẫn, hỗ trợ và tạo điều kiện trong suốt quá trình thực hiện nghiên cứu. Đồng thời, xin cảm ơn Phòng Thí nghiệm An toàn Thông tin (InSecLab), Trường Đại học Công nghệ Thông tin – ĐHQG-HCM đã tạo môi trường nghiên cứu và hỗ trợ nhóm trong quá trình hoàn thành công trình này”.Tóm tắt bài báo: Mặc dù các pipeline LLM kết hợp truy xuất đã giúp giảm đáng kể hiện tượng ảo giác khi trích xuất kỹ thuật MITRE ATT&CK từ báo cáo tình báo an ninh mạng (CTI), việc thẩm định từng hành động tấn công một cách độc lập khiến các hệ thống này dễ mất ngữ cảnh và khó phân biệt những kỹ thuật có bề mặt ngôn ngữ tương tự nhau. Nghiên cứu này đề xuất ACTION-GRAPH, một pipeline LLM đa bước có nhận thức đồ thị (graph-aware) nhằm khắc phục tình trạng mất ngữ cảnh nói trên. Nhóm tác giả xây dựng một đồ thị CTI dị thể (heterogeneous graph) lưu giữ mối liên hệ ngữ nghĩa cục bộ giữa câu văn, thực thể và hành động tấn công, kết hợp truy xuất kỹ thuật ứng viên từ một cơ sở dữ liệu quy trình tấn công có gán kiểu (typed procedure database), và sử dụng một bộ thẩm định có nhận thức đồ thị dựa trên mạng nơ-ron đồ thị (GNN) cùng cơ chế kiểm tra phản chứng (counterfactual) bằng LLM để xếp hạng và lọc dự đoán cuối cùng. Kết quả thực nghiệm trên bộ dữ liệu CTI-Bench cho thấy hệ thống đạt độ chính xác (precision) 85,82%, độ bao phủ (recall) 80,94% và điểm F1 vi mô (micro-F1) 83,30%, vượt trội hơn Multi-Step LLM Pipeline 11,7 điểm F1 và IntelEX 72,7 điểm F1. Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng phần lớn mức cải thiện này đến từ việc cắt giảm 65,2% số dự đoán sai (false positive), thay vì phát hiện thêm nhiều kỹ thuật tấn công mới. Đặc biệt, phân tích loại bỏ thành phần (ablation) cho thấy ngữ cảnh đồ thị từ GNN và bộ thẩm định có cấu trúc mang lại hiệu quả bổ trợ lẫn nhau chứ không thể thay thế nhau: khi kết hợp cả hai, mức tăng F1 đạt được còn cao hơn tổng mức tăng riêng lẻ của từng thành phần. Kết quả này khẳng định việc kết hợp ngữ cảnh đồ thị cục bộ với cơ chế truy xuất quy trình có gán kiểu là một hướng đi hiệu quả để nâng cao độ tin cậy và khả năng diễn giải của các hệ thống trích xuất TTP tự động từ tài liệu CTI phi cấu trúc. Thông tin về hội nghị: IEEE International Conference on Parallel and Distributed Systems (ICPADS) là một trong những hội nghị khoa học quốc tế uy tín do IEEE Computer Society bảo trợ, quy tụ các nhà nghiên cứu và chuyên gia nhằm thúc đẩy đổi mới trong hầu hết các khía cạnh của công nghệ hệ thống song song và phân tán. Mỗi năm, hàng trăm đóng góp nghiên cứu xuất sắc được tuyển chọn kỹ lưỡng cho chương trình hội nghị. Sự kiện bao gồm các phiên báo cáo kỹ thuật, hội thảo chuyên đề, phiên demo cùng các tọa đàm chuyên sâu nhằm thúc đẩy và mở rộng giới hạn của công nghệ điện toán phân tán, điện toán biên và điện toán đám mây. IEEE ICPADS 2026 – kỳ hội nghị lần thứ 32 với chủ đề 'Ubiquitous Computing for Global Communities' – dự kiến diễn ra từ ngày 22–26/11/2026 tại Tokyo, Nhật Bản, tiếp tục góp phần định hình tương lai của các hệ thống tính toán thông minh, an toàn và có khả năng mở rộng trên toàn cầu. Thông tin chi tiết tại: https://www.facebook.com/share/p/19ACLGgCng/ Đông Xanh - Cộng tác viên truyền thông Trường Đại học Công nghệ Thông tin  

Code Tour 2026 đã trở lại với quy mô toàn quốc! Sau 7 năm tổ chức, sân chơi lập trình này đã ghi dấu với 10.000 thí sinh và 56 Code Challenges, kết nối cộng đồng học sinh, sinh viên yêu công nghệ trên cả nước. Năm nay, Code Tour tiếp tục được tổ chức bởi VNG và ĐHQG-HCM. UIT đồng hành với vai trò Đối tác Chuyên môn của cuộc thi.- Đối tượng: Học sinh THPT, sinh viên và người đi làm tốt nghiệp không quá 02 năm.- Thi cá nhân với 02 vòng loại online và 01 vòng Chung kết trực tiếp.Thời gian tổ chức: - Code Challenge #1: 20:00 - 22:00 | 03/10/2026- Code Challenge #2: 20:00 - 22:00 | 10/10/2026- Chung kết: 31/10/2026 | VNG CampusThử thách tập trung vào Thuật toán và tư duy giải quyết vấn đề. TOP 50 thí sinh bước vào Chung kết sẽ có chính sách hỗ trợ di chuyển từ Ban Tổ chức.Đăng ký tại: codetour.orgThể lệ, giải thưởng, lộ trình và hướng dẫn cụ thể tại: https://bit.ly/4hALOvkThông tin chi tiết tại: https://www.facebook.com/share/p/1DT95qAcoD/ Đông Xanh - Cộng tác viên truyền thông Trường Đại học Công nghệ Thông tin  

Chúc mừng Minh Trí, Vĩnh Kiệt, Nhật Đông và Cao Phong đã có bài báo khoa học được chấp nhận đăng tại IEEE International Conference on Parallel and Distributed Systems 2026 dưới dạng Full Paper, được tổ chức tại Tokyo, Nhật Bản.Bài báo: Small Language Models for Smart Contract Vulnerability Detection: A Fine-Grained Analysis on Capabilities, Localization, and Failure ModesSinh viên thực hiện:- Hồ Minh Trí - 22521518 - KTPM2022.3- Lục Vĩnh Kiệt - 24520903 - ATTT2024.2- Nguyễn Nhật Đông - 25520314- KHMT2025.1- Hoàng Cao Phong - Cộng tác viên Phòng thí nghiệm ATTT - UIT InSecLabGiảng viên hướng dẫn: ThS. Đoàn Minh Trung, TS. Phan Thế Duy, PGS.TS. Nguyễn Hoàng Tú Anh, PGS.TS. Phạm Văn HậuTóm tắt bài báo:Hợp đồng thông minh (smart contract) đóng vai trò quan trọng trong việc bảo đảm an toàn cho các ứng dụng blockchain có giá trị cao. Tuy nhiên, các lỗ hổng bảo mật trong hợp đồng thông minh vẫn tiếp tục gây ra những thiệt hại tài chính nghiêm trọng, đặt ra nhu cầu cấp thiết về các phương pháp phát hiện lỗ hổng tự động. Mặc dù các mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models - LLMs) cho thấy tiềm năng mạnh mẽ trong phân tích mã nguồn và bảo mật, chi phí vận hành, hạn chế trong triển khai và sự phụ thuộc vào các dịch vụ độc quyền khiến việc áp dụng chúng trong thực tế còn nhiều trở ngại. Các mô hình ngôn ngữ nhỏ (Small Language Models - SLMs) mang đến một hướng tiếp cận nhẹ hơn, nhưng khả năng của SLMs trong phát hiện lỗ hổng hợp đồng thông minh vẫn chưa được nghiên cứu đầy đủ.Bài báo thực hiện một nghiên cứu thực nghiệm chuyên sâu về khả năng của SLMs trong phát hiện lỗ hổng hợp đồng thông minh. Nghiên cứu đánh giá bốn SLMs tiêu biểu trên bộ dữ liệu SmartBugs-Curated trong một thiết lập zero-shot được chuẩn hóa, tập trung vào nhiều khía cạnh gồm phát hiện ở cấp độ hợp đồng, định vị mã nguồn dễ bị tổn thương ở cấp độ dòng, kiểm soát các cảnh báo dương tính giả (False Positive ) và phân tích các dạng thất bại của mô hình. Bên cạnh đó, nghiên cứu so sánh SLMs với các LLMs tiên tiến và những công cụ phân tích bảo mật hiện có trên các lỗ hổng được ghi nhận trong các CVE (Common Vulnerabilities and Exposures) thực tế.Kết quả cho thấy SLMs là một nền tảng đầy triển vọng cho việc xây dựng các hệ thống kiểm toán hợp đồng thông minh có chi phí thấp và khả năng triển khai linh hoạt. Các mô hình này thể hiện khả năng hữu ích trong cả phát hiện và định vị lỗ hổng, đồng thời đạt kết quả cạnh tranh so với một số công cụ thương mại tiên tiến. Tuy nhiên, SLMs vẫn cho thấy sự thiếu nhất quán đối với những loại lỗ hổng đòi hỏi khả năng suy luận sâu về cơ chế khai thác. Kết quả nghiên cứu chỉ ra nhu cầu tích hợp các cơ chế suy luận theo miền và xác minh kết quả nhằm nâng cao độ tin cậy của SLMs trong các hệ thống kiểm toán hợp đồng thông minh.Thông tin về hội nghị:IEEE ICPADS (IEEE International Conference on Parallel and Distributed Systems) là một trong những hội nghị khoa học quốc tế uy tín hàng đầu trong lĩnh vực hệ thống tính toán song song, phân tán, mạng máy tính và an toàn thông tin, được xếp hạng Rank B theo chuẩn đánh giá CORE quốc tế. Trải qua hơn ba thập kỷ phát triển kể từ lần tổ chức đầu tiên vào năm 1992, IEEE ICPADS là diễn đàn học thuật quy tụ các nhà nghiên cứu, chuyên gia và kỹ sư từ khắp nơi trên thế giới nhằm chia sẻ các tiến bộ công nghệ và giải pháp đột phá. Kỷ yếu của hội nghị được xuất bản bởi IEEE Computer Society, lưu trữ trên thư viện số IEEE Xplore và được lập chỉ mục trong các cơ sở dữ liệu học thuật uy tín như Scopus và DBLP. Hội nghị tiếp tục khẳng định vị thế là điểm kết nối học thuật quan trọng cho các nghiên cứu tiên phong về tính toán hiệu năng cao, bảo mật mạng IoT và các mô hình tính toán thế hệ mới.Thông tin chi tiết tại: https://www.facebook.com/share/p/19TK81QVkz/ Đông Xanh - Cộng tác viên truyền thông Trường Đại học Công nghệ Thông tin