Trung tuần tháng 5, gần 200 sinh viên Trường Đại học FPT Hà Nội bước vào tuần lễ bảo vệ đồ án tốt nghiệp học kỳ Spring 2020. Rất nhiều giải pháp công nghệ hỗ trợ doanh nghiệp kinh doanh hiệu quả đã được các sinh viên chuyên ngành công nghệ của trường xây dựng và bảo vệ thành công trong kỳ bảo vệ đồ án tốt nghiệp lần này.
1. Hệ thống quản lý cho doanh nghiệp nhỏ và kinh doanh hộ gia đình
Hiện nay, các công việc quản lý doanh nghiệp nhỏ và hộ gia đình như quản lý đơn đặt hàng, hàng hóa nhập khẩu, nhân viên… chỉ được lưu trữ thông qua giấy tờ hoặc excel. Quản lý theo cách này có những hạn chế rất lớn như: Cồng kềnh, cần lưu trữ nhiều tài liệu và tốn thời gian. Tuy nhiên, việc tăng cường ứng dụng công nghệ thông tin vào các tổ chức kinh doanh nhỏ, hộ kinh doanh gia đình để tối ưu việc quản lý lại chưa thực sự phổ biến.
Cũng đã có một vài ứng dụng quản lý cửa hàng hoặc phần mềm ra đời nhưng chưa thể giải quyết bài toán một cách triệt để, hoặc giá thành quá cao dẫn đến các hộ kinh doanh không đủ khả năng chi trả. Xuất phát từ thực tế này, nhóm sinh viên của Trường Đại học FPT gồm: Trần Quang Tiến, Nguyễn Vũ Long, Nguyễn Trung Sơn và Nguyễn Thế Hưng đã xây dựng MSSFB (Management system for small/family business) – Hệ thống quản lý cho doanh nghiệp nhỏ và kinh doanh hộ gia đình, giúp cải thiện năng suất quản lý, tiết kiệm chi phí, thời gian hoàn và hoàn toàn miễn phí.
Hệ thống MSSFB bao gồm ứng dụng TITYSS được phát triển cho cả hai nền tảng Android và iOS – hai nền tảng di động phổ biến nhất trên thế giới hiện nay, dành cho chủ cửa hàng và nhân viên của họ. Dịch vụ cốt lõi của MSSFB là quản lý hàng tồn kho và nhân viên. Người dùng có thể quản lý danh sách hàng tồn kho, xem báo cáo và giám sát hàng hóa đã nhận/giao. Ngoài ra, chủ sở hữu có thể quản lý nhân viên, tạo tài khoản cho nhân viên và xóa các tài khoản này khi cần.
Nhóm cũng đã tích hợp tìm kiếm nhanh với quét barcode (mã vạch) qua điện thoại, đã được so sánh với máy quét barcode ngoài và cho tốc độ quét là ngang nhau trong điều kiện tốt nhất.
Về phần phân tích và báo cáo, TITYSS cho phép phân tích doanh thu và chi phí theo ngày, thông kê số lượng tồn và giá trị của hàng hóa, liệt kê những sản phẩm ngừng bán, đang bán và sản phẩm sắp hết hàng. Báo cáo sẽ liệt kê thông tin chi tiết của từng sản phẩm xuất nhập kho theo hoá đơn và liệt kệ tổng số lượng cũng như giá trị của hàng hóa.
Một ưu điểm của MSSFB là hệ thống rất dễ sử dụng, giao diện trên website và ứng dụng thân thiện với người dùng. Tuy nhiên, bạn sẽ cần có hệ điều hành Android 5.0 trở lên để chạy ứng dụng. Đối với hệ điều hành iOS, phiên bản 9 trở lên là bắt buộc.
Chia sẻ về định hướng trong tương lai, Thế Hưng – đại diện nhóm cho biết: “Trong thời gian tới nhóm sẽ tập trung vào thiết kế hệ thống, database có khả năng mở rộng, đủ hết trường hợp về mặt business, tích hợp cả xử lý ảnh, ứng dụng trí tuệ nhân tạo và machine learning…”
Với những ưu điểm của mình, MSSFB hứa hẹn sẽ là giải pháp hữu ích cho các doanh nghiệp nhỏ và kinh doanh hộ gia đình hiện nay. Ứng dụng thành công hệ thống vào thực tế cũng sẽ chứng minh cho việc đồ án tốt nghiệp của sinh viên không chỉ để “trưng bày” trong thư viện mà có hoàn toàn có thể đáp ứng những nhu cầu thực tiễn của thị trường.
2. Hệ thống phát hiện xâm nhập, đảm bảo an toàn thông tin cho doanh nghiệp
Theo báo cáo của Bộ Thông tin và Truyền thông (MIC), vào tháng 1 năm 2020, đã có 283 cuộc tấn công mạng nhằm vào các hệ thống thông tin của Việt Nam. Điều này cho thấy các cuộc tấn công mạng nhắm vào các thiết bị là con mồi béo bở cho tin tặc. Các phương thức tấn công ngày càng trở nên phức tạp, tinh vi và dưới nhiều hình thức khác nhau khiến cho việc phát hiện, phòng ngừa và đối phó trở nên khó khăn hơn.
Xuất phát từ tình hình các vụ tấn công mạng ở Việt Nam và trên thế giới ngày càng tăng, nhóm sinh viên Hoàng Hải Đăng, Nguyễn Minh Đức, Đặng Vũ Khoa, Nguyễn Việt Khoa và Đậu Anh Tuấn của Đại học FPT Hà Nội đã cùng xây dựng Hệ thống phát hiện xâm nhập dựa trên mạng đối thủ, sử dụng mô hình Deep-learning.
Nhóm đã chọn mô hình Generative Adversarial Networks (GANs) để nghiên cứu. GAN là các kiến trúc thuật toán sử dụng hai Neural Network. GANs rất phổ biến trong thế hệ hình ảnh, video và giọng nói. Dựa trên các đặc điểm của mô hình, GANs sẽ rất hữu ích để phát hiện sự bất thường trong lưu lượng mạng.
Tất cả các thành viên trong nhóm đã thảo luận và chọn mô hình giải pháp cuối cùng là Iterative Incremental Process Model. Tuy mới tạm dừng ở mức chạy thành công thuật toán nhưng đồ án của nhóm đã được Hội đồng phản biện đánh giá rất cao về cả kỹ thuật và tiềm năng phát triển trong tương lai.
“Vấn đề sử dụng GANs cho IDS (Hệ thống phát hiện xâm nhập) đặc biệt khó khăn nhưng vẫn khả thi. Lý do là mạng phải học cách phát hiện bất kỳ cuộc tấn công nào đã biết nhưng cũng phải sử dụng trình tạo để tạo các gói mới để đánh lừa phát hiện cùng một lúc. Trong dự án của chúng tôi, nó đã được áp dụng mô hình Deep-learning tiên tiến dựa trên các mạng đối nghịch chung, có độ chính xác tốt trong việc phát hiện các cuộc tấn công trong mạng máy tính. Chúng tôi tin rằng nếu sử dụng mô hình này hết tiềm năng, nó có thể là một công cụ IDS mạnh mẽ trong chủ đề bảo mật mạng. Trong tương lai, nhóm của chúng tôi sẽ tập hợp và phát triển kỹ thuật này hơn nữa, thậm chí sử dụng mạng neural tích chập (DCGAN) và áp dụng nó vào IDS để xem liệu nó có thể hoạt động tốt hơn không.” – Đại diện nhóm chia sẻ.
Cùng trong đề tài về An toàn thông tin, nhóm sinh viên Lê Quang Sáng, Đỗ Hoàng Long, Nguyễn Quốc Hoàng, Nguyễn Vương Tuấn Hiệp lại lựa chọn “Xây dựng hệ thống thu thập dữ liệu từ các tiến trình và giám sát các máy trạm”. Đồ án là nghiên cứu của nhóm về vấn đề phát triển mạng lưới an toàn để nắm bắt các sự kiện vô tình hoặc cố ý gây ra bởi sự bất cẩn của người dùng. Mục tiêu là một hệ thống giám sát bắt nguồn từ cấp độ máy trạm để trở thành mạng lưới an toàn cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ tại Việt Nam – đối tượng thường không có nền tảng tài chính hoặc ít quan tâm tới an ninh mạng nên dễ dàng trở thành mục tiêu cho tội phạm.
Trong dự án này, nhóm tận dụng service System Monitor được cung cấp miễn phí bởi Windows để ghi nhận các tiến trình đang chạy trên máy trạm. Nhóm đã viết một tool để gửi những dữ liệu đó lên Server nhằm phân tích và phân loại ra những rủi ro hiện diện trong những máy trạm đó.
Theo nhóm chia sẻ, giải pháp cho các mối đe dọa này cũng đã có nhưng các dịch vụ hiện tại chủ yếu có nguồn gốc nước ngoài nên còn lạ lẫm với nhiều doanh nghiệp tại Việt Nam. Mục tiêu của dự án là phát triển một hệ thống cho Windows để thu thập và giám sát nhật ký quá trình từ các máy trạm để phát hiện và hiển thị cho quản trị viên, tương tự như một phần của hệ thống EDR. Đối tượng là các tổ chức sử dụng hệ điều hành Windows cho máy trạm của họ.
Chia sẻ về kế hoạch phát triển sản phẩm, trưởng nhóm đồ án Lê Quang Sáng cho biết: “Thời gian tới, nhóm sẽ tiếp tục phát triển hệ thống và sẽ chuyển thành một bài báo nghiên cứu. Trước mắt, đề tài của nhóm hứa hẹn khả năng tích hợp vào hệ thống thi của trường để phát hiện những hành vi sử dụng phần mềm gian lận trong quá trình kiểm tra và trong tương lai là hướng đến các doanh nghiệp nhỏ.”
Lễ bảo vệ đồ án tốt nghiệp tại Trường Đại học FPT không chỉ dừng lại ở ý nghĩa của một kỳ thi lớn mà còn là khoảng thời gian các sinh viên năm cuối được rèn luyện làm việc với bài toán thực tiễn. Đây đồng thời cũng là dịp để sinh viên khóa sau có cơ hội trao đổi, luận bàn về các đề tài, rút kinh nghiệm cho đợt bảo vệ sắp tới của bản thân.
Minh Minh
Theo FPT Education
