Những sáng tạo độc đáo của SV FPT trong mùa bảo vệ đồ án tốt nghiệp

276

Lễ bảo vệ đồ án tốt nghiệp là “cửa ải” quan trọng cuối cùng của đời sinh viên. Lễ bảo vệ đồ án tốt nghiệp kỳ Summer 2019 đã quy tụ nhiều đề tài hấp dẫn, có tính ứng dụng cao.

Ở nhóm ngành Công nghệ thông tin, sinh viên đã nhanh chóng nắm bắt những công nghệ nổi bật, có tính ứng dụng cao của cách mạng công nghệ 4.0 như: IoT, AI, Blockchain để đưa vào sản phẩm đồ án của mình. Cùng điểm danh một số đồ án thú vị được trình bày bởi các bạn sinh viên tại buổi bảo vệ đồ án tốt nghiệp kỳ Summer 2019.

Công cụ giúp doanh nghiệp phát hiện lỗ hổng bảo mật

5 sinh viên chuyên ngành An toàn thông tin đã chinh phục Hội đồng Phản biện bằng sản phẩm “Giải pháp quản lý lỗ hổng bảo mật cho doanh nghiệp”.

Xuất phát từ tình hình các vụ tấn công mạng ở Việt Nam và trên thế giới ngày một gia tăng, gây nhiều thiệt hại cho người sử dụng, nhóm sinh viên gồm Nguyễn Anh Việt (nhóm trưởng), Trần Anh Đức, Lê Đình Mạnh, Nguyễn Khắc Hùng, Nguyễn Đức Anh dưới sự hướng dẫn của giảng viên Hà Bách Nam đã đề xuất ý tưởng xây dựng một hệ thống quản lý các lỗ hổng bảo mật.

Các thành viên thuyết trình giới thiệu sản phẩm.

Trên thực tế, thị trường đã có nhiều giải pháp cho vấn đề này như thuê giải pháp bảo mật từ bên thứ 3, xây dựng chính sách bảo mật riêng hay thuê dịch vụ giám sát lỗ hổng bảo mật định kỳ,… Tuy nhiên các giải pháp này đều gặp phải các vấn đề về chi phí, nhân lực vận hành,… gây nhiều khó khăn cho khách hàng, đặc biệt là đối tượng khách hàng doanh nghiệp.

Để khắc phục hạn chế đó, nhóm sinh viên ĐH FPT đã xây dựng một nền tảng (platform) có khả năng kiểm soát các lỗ hổng bảo mật 24/7, hoạt động bền bỉ và dễ sử dụng. Đồng thời, nó cũng có khả năng cập nhập thường xuyên và mở rộng số lượng node để tăng hiệu suất của toàn bộ hệ thống một cách dễ dàng.

Bên cạnh đó, nhóm cũng xây dựng một giao diện Webportal giúp cho người dùng dễ dàng theo dõi, quản lí các lỗ hổng được quét ra bởi các công cụ ở trong hệ thống.

Điểm mới của giải pháp là các công cụ sẽ được chia ra làm các stage và các đầu vào của công cụ này phụ thuộc vào đầu ra của công cụ khác. Luồng chạy thực tế hơn giúp cho công cụ có được đầu vào chính xác để chạy ra một đầu ra chính xác.

Do chỉ là một nhóm nghiên cứu sinh viên, các thành viên đã gặp không ít khó khăn trong quá trình thực hiện đồ án bởi những hạn chế về kiến thức và kỹ năng. Để khắc phục vấn đề này, các bạn đã chủ động phân công các mảng nghiên cứu cho từng thành viên. Sau đó, cả nhóm họp lại và trao đổi để tất cả cùng hiểu rõ vấn đề. Nhóm cũng chủ động bắt tay vào làm đồ án từ rất sớm để kịp thời hoàn thiện sản phẩm của mình.

Trước khi đến với buổi bảo vệ đồ án tốt nghiệp, nhóm đã đem sản phẩm quét thử trên hệ thống của FIS Internal và phát hiện 43 lỗ hổng bảo mật, FPT Public phát hiện 150 lỗ hổng và con số này ở CMC Public là 14.

Đánh giá về đồ án của nhóm, Hội đồng Phản biện đều cho rằng đây là một giải pháp sáng tạo, có ý nghĩa thực tiễn nhưng cũng cần hoàn thiện thêm để thực sự hoạt động hiệu quả khi đưa vào sử dụng.

Mèo máy Doremon phiên bản Việt

Dành ra nhiều ngày tháng, 4 thành viên gồm, Phan Minh Dương, Hoàng Văn Thắng, Trương Minh Giang và Lê Hoàng Nam đã chia nhau đi đến khắp các vùng miền Việt Nam để thu thập dữ liệu giọng nói Tiếng Việt cho chú mèo máy Đôremon – Sản phẩm điều khiển nhà thông mình bằng tập lệnh Tiếng Việt.

Đây là sản phẩm giúp người dùng điều khiển ngôi nhà của mình bằng giọng nói Tiếng Việt với 15 tập lệnh như: bật/tắt đèn, đóng/mở cửa, bật/tắt tivi, bật/tắt quạt… Sản phẩm này sẽ giúp thay thế các thiết bị điều khiển giọng nói bằng tiếng Anh hiện đã có mặt trên thị trường. Sản phẩm gồm 2 phần: Bộ điều khiển chính và Thiết bị điều khiển các thiết bị trong nhà. Bộ điều khiển chính sẽ nhận dạng giọng nói, phát lệnh điều khiển đến các thiết bị điều khiển. Sau khi các thiết bị nhận lệnh sẽ thực hiện lệnh được phát ra, ví dụ khi nói “Bật đèn”, bộ điều khiển chính sẽ nhận dạng từ “Bật đèn” và phát lệnh “Bật đèn” đến thiết bị.

Sản phẩm Đôremon của nhóm.

Nhằm giúp chú Đôremon nhận dạng được giọng nói nhóm đã sử dụng công nghệ Deep Learning để tạo ra model nhận diện giọng nói với độ chính xác lên đến 98%. Để có được kết quả chính xác này, nhóm đã đi kết thu thập dữ liệu từ hơn 300 người đến từ các vùng miền Bắc – Trung – Nam trên cả nước.

Chia sẻ về tính nổi bật của sản phẩm, Phan Minh Dương – thành viên của nhóm cho biết, với việc sử dụng Deep Learning nên model được tạo ra rất nhẹ, phù hợp với các máy tính nhúng hiện nay. Nhờ vậy mà giọng nói sẽ được nhận dạng ngay trên bộ điều chính, giúp cho tốc độ phản hồi ổn định. Đặc biệt, sản phẩm của nhóm có thể nhận dạng được giọng nói trong môi trường không có kết nối Internet khác với các sản phẩm trên thị trường hiện nay như Google Home,… Bên cạnh đó, sản phẩm không cần gửi dữ liệu giọng nói lên máy chủ (server) để nhận dạng giúp tăng tính riêng tư của người sử dụng, không sợ bị nghe lén và bảo đảm an toàn cho ngôi nhà.

Nhóm demo các tính năng của sản phẩm trước Hội đồng phản biện ngay tại buổi bảo vệ đồ án.

Cũng giống như các nhóm sinh viên khác, trong quá trình tạo ra sản phẩm nhóm đã gặp phải nhiều khó khăn. Có lẽ, khó khăn nhất phải kể đến là quá trình đi khắp dải chữ S Việt Nam để thu thập dữ liệu giọng nói Tiếng Việt. Các thành viên trong nhóm đều ở miền Bắc nên thu thập giọng không dễ dàng, nhưng với mục tiêu bất kì người dân Việt nào cũng có thể sử dụng sản phẩm dễ dàng nhóm đã cắt cử nhau đi đến các vùng dân miền Trung và Nam. Đây là thử thách lớn đối với mỗi thành viên khi phải tự mình di chuyển, gặp mặt từng người để xin thu giọng nói. Sau nhiều ngày ròng rã, nhóm đã thu thập được giọng nói của hơn 300 người ở các độ tuổi, giới tính khác nhau trên 3 miền Tổ quốc.

Để tăng tính thương mại hóa cho sản phẩm, thời gian tới nhóm sẽ bổ sung và hoàn thiện một số tính năng như: tăng độ chính xác khi nhận dạng, tăng số tập lệnh để điều khiển được nhiều thiết bị hơn. Nhóm hy vọng, chú mèo máy Đôremon sẽ trở thành một trợ lý ảo thân thiện của người dùng trong thời đại công nghệ 4.0.

“Chắc hẳn ai cũng biết đến chú mèo máy đến từ tương lai Đôremon của Nhật Bản với vô vàn tài năng. Dựa trên hình tượng này, nhóm muốn tạo ra mèo máy Đôremon phiên bản Việt đến với người dùng Việt Nam. Đây sẽ là một chú mèo máy thân thiện, giúp đỡ mọi người điều khiển các thiết bị trong ngôi nhà của mình bằng giọng nói. Ngoài ra, sản phẩm tạo hình Đôremon sẽ tạo cảm giác thân thiện và gần gũi với người dùng hơn.”, Minh Dương cho biết thêm.

Được biết, chú mèo máy Đôremon điều khiển nhà thông mình bằng tập lệnh Tiếng Việt đã giúp nhóm Dương giành giải Nhất cuộc thi IoT Showcase Contest do FPT Edu tổ chức diễn ra tại TP. Cần Thơ vừa qua. Ngoài ra, nghiên cứu của nhóm còn được đăng trên tạp chí quốc tế Scopus và nhận khen thưởng của Nhà trường.

Ứng dụng cảnh báo điểm xóc

Nhóm sinh viên Vũ Văn Cường, Lê Hồng Dũng, Lâm Hải Vũ, Nguyễn Duy Trí (FPT Education) đã phát triển giải pháp cảnh báo điểm xóc cho lái xe nhằm giảm thiểu tai nạn giao thông. Ứng dụng mang tên Smart Traffic hoạt động trơn tru trên nền tảng Android, có khả năng thương mại hóa cao.

Theo thống kê, cứ 17 phút, nước Anh lại tốn 432 bảng Anh để khắc phục hậu quả do mặt đường xấu gây ra. Năm 2011, người ta ghi nhận tới 20 triệu ổ gà trên khắp các tuyến đường châu Âu. Còn ở Việt Nam, tình trạng đường không bằng phẳng, gây khó khăn cho việc di chuyển đã được phản ánh nhiều trên các phương tiện truyền thông đại chúng.

Xuất phát từ thực tế đó, 4 sinh viên FPT Education đã đề xuất giải pháp xác định các ổ gà, ổ voi trên đường và đưa ra cảnh báo kịp thời cho lái xe để tránh tai nạn hoặc thiệt hại cho xe. Giải pháp gồm 2 ứng dụng Android. Một ứng dụng thu thập vị trí các điểm xóc trên đường thông qua cảm biến gia tốc và tổng hợp thành mạng lưới/ bản đồ. Ứng dụng còn lại đưa ra cảnh báo bằng giọng nói hoặc tin nhắn cho lái xe khi gần đến điểm xóc.

Thành viên của nhóm thuyết trình về cách sử dụng ứng dụng.

Nhóm chia sẻ trên thực tế đã có nhiều giải pháp cảnh báo điểm xóc trên đường, tuy nhiên hạn chế của sản phẩm này là tốn nhiều chi phí và thiết bị vận hành, khó phát triển tại các quốc gia đang phát triển, hạ tầng giao thông còn hạn chế.

Khắc phục những vấn đề đó, ứng dụng Smart Traffic có giao diện bắt mắt, dễ sử dụng và đặc biệt thân thiện với người dùng. Người dùng vừa nhận được cảnh báo để chủ động hơn khi di chuyển trên đường, vừa có thể tham gia đóng góp thông tin vào mạng lưới chỉ thông qua các thao tác đơn giản trên điện thoại thông minh. Bên cạnh đó, ứng dụng cũng được tích hợp tính năng chỉ đường hay đưa ra lời khuyên về các tuyến đường ít điểm xóc hơn.

Khi thử nghiệm trên Đại lộ Thăng Long (huyện Thạch Thất, Hà Nội), ứng dụng đã phát hiện 40 điểm xóc với độ chính xác gần như tuyệt đối. Cách mỗi điểm xóc từ 200 – 300 mét, ứng dụng đều tự động phát ra cảnh báo để lái xe giảm tốc độ hoặc đánh lái để giảm va chạm.

Giao diện hoạt động của ứng dụng trong thực tế.

Chứng kiến sản phẩm chạy demo ổn định, thuật toán sử dụng thông minh và giao diện ứng dụng thân thiện với người dùng, thầy Hoàng Xuân Sơn, giảng viên FPT Education, cho rằng sản phẩm có tiềm năng thương mại hóa: “Tôi thấy ứng dụng của các bạn rất hay, có ý nghĩa thực tế. Tôi cũng từng đặt ra câu hỏi là tại sao một chức năng hữu dụng như thế lại chưa xuất hiện ở trên các ứng dụng lớn như Google Maps. Bởi vậy nếu có thể cải tiến các tính năng hơn, đóng gói sản phẩm một cách hoàn thiện thì rõ ràng triển vọng cho sản phẩm là rất lớn”.

Theo các sinh viên FPT Education, một hướng thương mại hóa khác của sản phẩm là bán cho các hãng ô tô để họ tích hợp chức năng nay vào hệ thống cảm biến trên xe. “Nhóm sẽ tiếp thu các ý kiến của Hội đồng Phản biện để tiếp tục cải thiện các tính năng, đồng thời tạo thêm phiên bản của ứng dụng trên iOS để nhiều người có thể sử dụng và đóng góp thông tin vào hệ thống hơn.” – Duy Trí cho biết.

Theo FPT Education

Tin liên quan: