Tại buổi trình bày và bảo vệ đồ án tốt nghiệp ngày 29/12, những sinh viên ngành CNTT, ĐH FPT Hà Nội đã mang đến những giải pháp công nghệ sáng tạo, mang tính ứng dụng cao cho các doanh nghiệp và trong cuộc sống thường ngày.
Tham gia bảo vệ đồ án tốt nghiệp kỳ Fall 2020, hai sinh viên Vương Tuấn Quang và Đỗ Trung Nghĩa, chuyên ngành Khoa học máy tính, đã mang đến đồ án Residual Networks và ứng dụng trong tô màu ảnh đen trắng. Với đồ án này, nhóm đã nghiên cứu giải pháp sử dụng Residual Networks để chỉnh màu cho hình ảnh đen trắng một cách nhanh chóng, giúp giảm tải khối lượng công việc khổng lồ xuống chỉ còn vài giây click chuột, bằng cách kết xuất hình ảnh với sự trợ giúp của Deep Learning.
Sản phẩm này của nhóm có thể ứng dụng trước hết vào ngành phim ảnh. Khi các công ty sản xuất phim ảnh trên toàn thế giới, suốt nhiều năm qua, phải sử dụng những kỹ thuật tốn kém để tô màu các thước phim cổ điển vốn chỉ có hai sắc thái đen và trắng thì nay với sức mạnh công nghệ, họ có thể tiết kiệm chi phí và thời gian tối đa.
Kết quả tô màu ảnh của nhóm
Trưởng nhóm Vương Tuấn Quang chia sẻ: “Thời gian làm đồ án của nhóm rơi vào khoảng hơn 4 tháng. Đây là khoảng thời gian tương đối lâu vì sẽ cần để cho máy tự học và làm các bài test. Tuy nhiên ngày hôm nay bảo vệ đồ án, nhận được phản hồi tích cực từ các thầy cô, nhóm mình nhn thấy công sức bỏ ra rất xứng đáng”.
Nhóm sinh viên Vương Tuấn Quang và Đỗ Trung Nghĩa cùng bạn bè và thầy cô
Cũng nghiên cứu đề tài thuộc chuyên ngành Khoa học máy tính, sinh viên Vũ Hồng Quân lại mang tới đề tài “Nghiên cứu phương pháp lọc cộng tác không đồng nhất cho hệ thống khuyến nghị tại doanh nghiệp”.
Một vấn đề quan trọng của các trang thương mại điện tử là có nhiều mặt hàng, chủng loại, thương hiệu nên người dùng khó chọn sản phẩm nào phù hợp với mình. Nắm bắt nhu cầu đó, sinh viên Vũ Hồng Quân đã xây dựng một hệ thống gợi ý cho người dùng những sản phẩm phù hợp nhất, giúp tăng số lượng các giao dịch thành công, từ đó tăng doanh thu của trang.
Đây không phải ý tưởng quá mới nhưng các nghiên cứu trước đó chỉ tập trung khai thác vào khía cạnh multi-aspect (về thương hiệu, chủng loại, lịch sử giao dịch) của sản phẩm hoặc chỉ phân tích các hành động khác nhau (xem hàng, thêm vào giỏ hàng, mua hàng). Thậm chí chúng không tận dụng khía cạnh nào trong hai khía cạnh trên mà chỉ phân tích tương tác chính giữa người dùng và sản phẩm (mua hàng) dẫn đến kết quả gợi ý chưa được tối ưu.
Sinh viên Vũ Hồng Quân (thứ 2 từ phải sang) tại buổi bảo vệ đồ án tốt nghiệp
“Sản phẩm của mình là mô hình mới kết hợp cả hai khía cạnh quan trọng này. Sau khi lấy tập dữ liệu và tiến hành training, testing, kết quả thu được chứng minh rằng mô hình mới xây dựng đã đạt hiệu quả như mong muốn” – Hồng Quân cho biết.
Tuy gặp nhiều khó khăn khi thực hiện đồ án cá nhân, Quân vẫn nhận được rất nhiều lời khen ngợi từ Hội đồng chấm khóa luận. Hơn thế, Hồng Quân còn cùng giảng viên hướng dẫn của mình viết một bài báo nghiên cứu khoa học dựa trên đồ án này và đã được đăng trên tạp chí quốc tế về khoa học Advances in Intelligent Systems and Computing.
Nhóm sinh viên Đoàn Lê Mạnh Tùng, Nguyễn Đăng Kiên, Nguyễn Công Phi, Vũ Ngọc Hiệp, Nguyễn Hồng Minh thuộc chuyên ngành An Toàn Thông Tin lại lựa chọn đề tài “Công cụ xây dựng kịch bản kiểm thử thâm nhập ứng dụng – Macro Penetration Testing Tool” giúp đảm bảo vấn đề an ninh mạng cho các công ty và cá nhân. Sản phẩm của nhóm là một giải pháp cho những hạn chế của các công cụ quét lỗ hổng bảo mật và quy trình kiểm tra thâm nhập hiện tại.
Các công cụ an ninh mạng quét các lỗ hổng trong ứng dụng web phổ biến hiện nay như Burp Suite, Acunetix, Nessus, v.v. chỉ gửi yêu cầu riêng lẻ và không theo trình tự. Điều này có thể dẫn đến nhiều kết quả sai; đồng thời chiếm một lượng lớn thời gian và công sức của các pentesters (Người thực hiện các cuộc tấn công giả lập để kiểm tra xem hệ thống CNTT của bạn có an toàn hay không).
Từ đó, nhóm đã nghiên cứu và thử nghiệm và sáng tạo ra giải pháp Macro Penetration Testing Tool giúp cải thiện những khuyết điểm này, đảm bảo tính năng tự động quét các lỗ hổng trong các ứng dụng, website kịp thời báo động tới người sử dụng một cách chính xác bằng cách gửi liên tiếp chuỗi các request.
Nhóm sinh viên sau buổi bảo vệ đồ án tốt nghiệp
Chia sẻ về đề tài, trưởng nhóm Đoàn Lê Mạnh Tùng cho biết: “Ngoài việc kiểm thử theo 1 chuỗi, giải pháp của chúng mình còn có nhiều cải tiến mới giúp đảm bảo an toàn cho hệ thống của người dùng”.
Với những ứng dụng thiết thực, nhóm đề tài của sinh viên An Toàn toàn thông tin và Khoa học máy tính hứa hẹn sẽ mang đến những điểm số ấn tượng. Từ 30 – 31/12, sinh viên thuộc chuyên ngành Kỹ thuật phần mềm cũng bước vào những ngày cuối cùng của Kỳ bảo vệ đồ án tốt nghiệp kỳ Fall 2020.
Theo FPT Edu