🎉️🎉️🎉Chúc mừng 𝐍𝐠𝐮𝐲𝐞̂̃𝐧 𝐃𝐮𝐲 𝐇𝐨𝐚̀𝐧𝐠, sinh viên ngành An toàn thông tin và 𝐧𝐡𝐨́𝐦 𝐧𝐠𝐡𝐢𝐞̂𝐧 𝐜𝐮̛́𝐮 𝐈𝐧𝐒𝐞𝐜𝐋𝐚𝐛 đã có bài báo nghiên cứu về ứng dụng Blockchain và Federated Learning trong an toàn thông tin, được chấp nhận đăng tại Hội nghị khoa học quốc tế "𝟐𝟎𝟐𝟑 𝐑𝐈𝐕𝐅 𝐈𝐧𝐭𝐞𝐫𝐧𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧𝐚𝐥 𝐂𝐨𝐧𝐟𝐞𝐫𝐞𝐧𝐜𝐞 𝐨𝐧 𝐂𝐨𝐦𝐩𝐮𝐭𝐢𝐧𝐠 𝐚𝐧𝐝 𝐂𝐨𝐦𝐦𝐮𝐧𝐢𝐜𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐓𝐞𝐜𝐡𝐧𝐨𝐥𝐨𝐠𝐢𝐞𝐬 (𝐑𝐈𝐕𝐅 𝟐𝟎𝟐𝟑)". Hội nghị RIVF 2023 sẽ diễn ra tại Hà Nội vào tháng 12.2023 do Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông đăng cai tổ chức.
✅ Thông tin về bài báo khoa học:
Tên bài báo: “𝐃𝐞𝐅𝐋-𝐁𝐂: 𝐄𝐦𝐩𝐨𝐰𝐞𝐫𝐢𝐧𝐠 𝐑𝐞𝐥𝐢𝐚𝐛𝐥𝐞 𝐂𝐲𝐛𝐞𝐫𝐚𝐭𝐭𝐚𝐜𝐤 𝐃𝐞𝐭𝐞𝐜𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐭𝐡𝐫𝐨𝐮𝐠𝐡 𝐃𝐞𝐜𝐞𝐧𝐭𝐫𝐚𝐥𝐢𝐳𝐞𝐝 𝐅𝐞𝐝𝐞𝐫𝐚𝐭𝐞𝐝 𝐋𝐞𝐚𝐫𝐧𝐢𝐧𝐠 𝐚𝐧𝐝 𝐏𝐨𝐢𝐬𝐨𝐧𝐢𝐧𝐠 𝐀𝐭𝐭𝐚𝐜𝐤 𝐃𝐞𝐟𝐞𝐧𝐬𝐞”
Sinh viên: 𝐍𝐠𝐮𝐲𝐞̂̃𝐧 𝐃𝐮𝐲 𝐇𝐨𝐚̀𝐧𝐠 - Lớp: An toàn thông tin 2019 - chương trình Chất lượng cao - Khoa Mạng máy tính & Truyền thông.
GVHD: ThS. Phan Thế Duy & ThS. Trần Tuấn Dũng
✅ Thông tin chung về Hội nghị RIVF:
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” (Reseach, 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 16 lần tổ chức và năm 2023 là lần tổ chức thứ 16.
Hội nghị RIVF 2023 xoay quanh các chủ đề chính gồm: Xử lý hình ảnh, ngôn ngữ, giọng nói; Truyền thông & Mạng máy tính, An ninh mạng; Hệ thống phân tán, Internet vạn vật, Điện toán đám mây; Trí tuệ nhân tạo, Khoa học dữ liệu, Phân tích dữ liệu lớn, Máy tính thông minh; Kỹ thuật phần mềm, Hệ thống thông tin, Mô hình tính toán.Các hội nghị RIVF được khởi đầu năm 2003 từ nỗ lực của các giáo sư Patrick Bellot, Marc Bùi, Dương Nguyên Vũ, ... tại Pháp và đồng nghiệp ở nhiều nước, giáo sư Nguyễn Đình Trí và các giáo sư của Học viện Tin học Pháp ngữ IFI (Institut de la Francophonie pour l’Informatique) ở Hà Nội. Đến năm 2007, RIVF từ một hội nghị về tin học của cộng đồng Pháp ngữ tổ chức tại Việt Nam, đã được chuyển thành một hội nghị quốc tế của IEEE (tổ chức kỹ sư điện và điện tử quốc tế) với nội dung về cả CNTT&TT và chất lượng được nâng cao.
✅ Abstract:
"This work presents a collaborative and trust assurance model for network attack detection using Federated Learning (FL) in edge computing environments. This study leverages the capabilities of Federated Learning (FL) and blockchain technologies, specifically the Hyperledger Fabric platform, to construct a decentralized Federated Learning model, named DeFL-BC framework that can encourage contribution from the community and resist to poisoning attacks. Our framework aims to detect and prevent network attacks effectively in the Industrial Internet of Things (IIoT) contexts with the knowledge sharing from collaborative participants without privacy leakage. The experiments conducted on two datasets, Edge-IIoTset and CIC-IDS2018 demonstrate that the proposed framework is robust in reducing a single point of failure of the system, and showing outstanding performance under poisoning attacks when the accuracy is up to more than 90\% and addressing limited computing resources and intermittent network connectivity in cyberattack scenarios. Furthermore, the integration of blockchain technology enhances security and resilience, effectively mitigating the risks of the single point of failure in conventional FL approaches."
