Ứng dụng iMessage sẽ xuất hiện trên điện thoại Android?

Điểm chuẩn vào Trường Lê Quý Đôn

Sở GD&ĐT Đà Nẵng cũng có công văn hướng dẫn phúc khảo bài thi. Theo đó, thí sinh nộp đơn đề nghị phúc khảo bài thi tại trường THPT - nơi đăng ký dự tuyển nguyện vọng 1.

Những thí sinh đăng ký thi vào Trường THPT chuyên Lê Quý Đôn nộp đơn đề nghị phúc khảo bài thi môn chuyên tại Trường THPT chuyên Lê Quý Đôn; những thí sinh được xét tuyển hoặc được tuyển thẳng vào lớp 10 THPT và thí sinh tỉnh Quảng Nam đăng ký dự thi vào Trường THPT chuyên Lê Quý Đôn thì nộp đơn đề nghị phúc khảo môn chuyên và 2 môn hệ số 1 tại trường THPT Chuyên Lê Quý Đôn.

Thời gian nhận đơn phúc khảo từ ngày 17/6 đến 17 giờ ngày 22/6 và từ ngày 28/6 đến 17 giờ ngày 1/7. Kỳ thi tuyển sinh lớp 10 THPT tại Đà Nẵng năm học 2019-2020 có 13.001 thí sinh đăng ký dự thi. Trước đó, tối 15/6, Đà Nẵng đã công bố điểm thi của các thí sinh.

Vĩnh Định

REV-ECIT 2020, là Hội nghị khoa học Quốc gia lần thứ XXIII về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin vừa được tổ chức vào ngày 19/12 với các chủ đề về lĩnh vực điện tử, truyền thông và công nghệ thông tin.

Tại hội nghị, nhóm sinh viên ngành An toàn thông tin (ATTT), trường Đại học Công nghệ Thông tin (ĐHQG-HCM) gồm Đặng Hồng Quang - Cao Phan Xuân Quí đã có dịp trình bày bài báo khoa học "Phương pháp phát sinh dữ liệu tấn công đánh lừa IDS học máy dựa trên mạng sinh đối kháng".

Cụ thể, ở bài báo được chấp nhận đăng tại REV-ECIT 2020, nhóm sinh viên đã trình bày quá trình tìm hiểu và thực nghiệm mô hình mạng sinh đối kháng (Generative Adversarial Networks - GAN) trong việc phát sinh ra các mẫu dữ liệu tấn công có thể qua mặt được các trình phát hiện xâm nhập, tấn công (IDS) vốn được xây dựng trên các thuật toán học máy. 

Trong tương lai, các IDS học máy này được nghiên cứu mô phỏng trong môi trường mạng khả lập trình (Software-defined Networking - SDN) đặt trong ngữ cảnh mạng thành phố thông minh.

Trình phát hiện xâm nhập mạng (IDS) được xây dựng để phát hiện và cảnh báo khi hệ thống bị tấn công, từ đó có thể đưa ra các phản ứng phù hợp. Với sự bùng nổ của dữ liệu, các phương pháp học máy đã bắt đầu được áp dụng trong một số IDS khác nhau. Tuy nhiên, các hệ thống này cho tỉ lệ báo động giả cao cũng như dễ bị đánh lừa bởi các cuộc tấn công tinh vi như tấn công đối kháng. Vì vậy, cần phải liên tục kiểm tra và cải tiến các hệ thống này bằng cách mô phỏng các đột biến tấn công mạng trong thế giới thực.