Sinh viên Khoa học Máy tính giải bài toán thực tế bằng đồ án tốt nghiệp
Khép lại ba năm học tập và sáng tạo, Triển lãm Đồ án Tốt nghiệp ngành Khoa học Máy tính giới thiệu 8 dự án xuất sắc được trao Giải thưởng Nghiên cứu Bậc Đại học. Các dự án nhận được đánh giá cao từ cả chuyên gia trong ngành lẫn giảng viên BUV: “Đây là những sản phẩm mà chúng tôi kỳ vọng ở người đã đi làm lâu năm, chứ không phải ở sinh viên mới tốt nghiệp,” GS. Raymond Gordon, Hiệu trưởng BUV, nhận xét.
Trang web của chúng tôi sử dụng cookies để nâng cao trải nghiệm người dùng của bạn và hiệu quả của các hoạt động tiếp thị của chúng tôi. Bằng cách nhấn vào “Chấp nhận” hoặc đóng cửa sổ này để tiếp tục duyệt web, bạn đang đồng ý với việc sử dụng tất cả các cookies của chúng tôi. Nếu bạn không đồng ý với tất cả các cookies, vui lòng chọn “Quản lý cookies”. Tìm hiểu thêm về Chính sách Quyền riêng tư và Chính sách Cookie của chúng tôi để biết thêm chi tiết.
Sau ba năm học tập và thực hành chuyên sâu, sinh viên ngành Khoa học Máy tính đã giới thiệu nhiều giải pháp đa dạng, từ ứng dụng AI, an ninh mạng, công nghệ sản xuất cho tới đổi mới trong thương mại điện tử. Mỗi dự án không chỉ cho thấy nền tảng công nghệ vững vàng mà còn thể hiện khả năng của sinh viên BUV trong việc giải quyết những bài toán thực tế bằng sự sáng tạo và tính ứng dụng. Các dự án năm nay đã nâng chuẩn đồ án tốt nghiệp lên một mức mới, khiến cả chuyên gia trong ngành lẫn giới học thuật đều ấn tượng.
Triển lãm đánh dấu một cột mốc quan trọng trong quá trình trưởng thành của sinh viên, đồng thời mở ra cơ hội để các bạn tiếp xúc với chuyên gia trong ngành và tiến tới thương mại hoá sản phẩm.
Những sinh viên xuất sắc của ngành Khoa học Máy tính cùng giảng viên Khoa Khoa học Máy tính và Công nghệ tại Triển lãm Đồ án Tốt nghiệp
Cùng tìm hiểu các sản phẩm công nghệ đoạt giải của sinh viên ngành Khoa học Máy tính BUV trong bài viết dưới đây.
Hoàng An Khanh: Tối ưu trải nghiệm trợ lý mua sắm cá nhân bằng Deep Learning
Hoàng An Khanh mang tới một giải pháp thiết thực cho lĩnh vực thương mại điện tử tại Triển lãm Dự án Công nghệ với đề tài “Personal Shopping Assistant: Comparative Analysis and Proposed Enhancements for Deep Learning-Based Recommendation Systems.”
Thay vì chỉ áp dụng những mô hình gợi ý sẵn có, Khanh tập trung đánh giá hiệu quả thực tế của từng hệ thống, đồng thời tận dụng sức mạnh của Deep Learning để đưa ra giải pháp gợi ý sản phẩm chính xác hơn và bám sát nhu cầu người tiêu dùng hơn.
Dự án là minh chứng rõ ràng cho khả năng nghiên cứu độc lập và tư duy công nghệ sắc bén mà Khanh đã rèn giũa trong ba năm tại BUV. Nhờ đó, Khanh đã giành Giải Nhất do chính các đại diện doanh nghiệp tham dự bình chọn.
Nguyễn Thế Vinh: Nâng cao quy trình kiểm thử xâm nhập bằng sinh payload dựa trên AI và phân tích luồng yêu cầu web
Nguyễn Thế Vinh chọn một hướng đi táo bạo và nhiều thách thức với đề tài “Enhancing Penetration Testing process with AI-Based Payload Generation and Web Request Analysis.”, trong đó AI tự động sinh dữ liệu tấn công và phân tích luồng giao tiếp web để phát hiện lỗ hổng nhanh hơn và chính xác hơn.
Nhờ tính thực tiễn và hiệu năng ngang tầm các công cụ an ninh mạng chuyên nghiệp đang được dùng trong ngành, dự án của Vinh thu hút nhiều chú ý tại Triển lãm Dự án Công nghệ. Không chỉ được các chuyên gia đánh giá cao về chất lượng và khả năng ứng dụng thực tế, Vinh còn nổi bật là sinh viên tài năng đã cộng tác cùng TS. Ali Al-Dulaimi, Trưởng Khoa Khoa học Máy tính và Công nghệ, để hoàn thiện thêm nghiên cứu cho luận án tiến sĩ của thầy.
Hoàng Minh Sang: Tăng cường hệ thống an ninh mạng bằng mạng đối sinh (GAN)
Với mục tiêu xây dựng một hệ thống an ninh mạng tối ưu hơn, Hoàng Minh Sang khai thác sức mạnh của mạng đối sinh (GAN) — một mô hình học sâu vận hành qua hai hệ thống cạnh tranh nhau: một bên sinh dữ liệu giả càng giống thật càng tốt, bên còn lại phân biệt thật và giả. Bằng cách liên tục huấn luyện hai mô hình đối đầu nhau, hệ thống tạo ra nhiều kịch bản tấn công mô phỏng sát với thực tế, từ đó giúp hệ thống an ninh mạng tự động tinh chỉnh quy tắc cảnh báo và phát hiện, ứng phó với mối đe doạ hiệu quả hơn.
Dự án xuất phát từ mong muốn thoát khỏi cách làm an ninh thủ công, kém hiệu quả hiện nay và giải quyết tình trạng quá tải cảnh báo thiếu chính xác. Dù trải qua hàng chục lần thử nghiệm thất bại và thiếu tài liệu tham khảo, Sang vẫn kiên trì, thậm chí xây dựng một hàm toán học mới để giải quyết vấn đề từ gốc.
Không chỉ là thành tựu cá nhân, dự án còn là minh chứng cho sự cộng hưởng giữa đam mê công nghệ, tính ham học hỏi và nỗ lực nghiên cứu bền bỉ, giúp Hoàng Minh Sang hiện thực hoá một ý tưởng mới trong lĩnh vực an ninh mạng.
Nguyễn Hoàng Minh: Thiết kế và đánh giá khung chịu lỗi cho mạng định nghĩa bằng phần mềm (SDN)
Khác với mạng truyền thống nơi phần cứng điều khiển thiết bị, mạng định nghĩa bằng phần mềm (SDN) quản lý hạ tầng thông qua phần mềm, cho phép hệ thống tự động hoá cao, linh hoạt và dễ quản trị. Dù SDN đã vượt trội so với mô hình truyền thống, Nguyễn Hoàng Minh còn bổ sung cơ chế phát hiện lỗi và tự động chuyển đổi dự phòng ở lớp điều khiển, mang lại độ ổn định, hiệu quả và tin cậy cao hơn SDN thông thường.
Dự án bắt nguồn từ tò mò của Minh về cách internet duy trì kết nối khi có sự cố, và được định hình qua những trao đổi chuyên sâu với TS. Hamza Mutaher, người đã dẫn dắt Minh vào lĩnh vực SDN và đồng hành suốt quá trình. Những góp ý giá trị của TS. Sasikumar Perumal, cùng trải nghiệm tham dự hội thảo ICCIT dưới sự hướng dẫn của PGS. Anchit Bijalwan, cũng góp phần quan trọng giúp Minh hoàn thành dự án.
Phạm Quốc Bảo: Nền tảng học hacking có đạo đức theo hình thức trò chơi
Phạm Quốc Bảo phát triển một nền tảng học an ninh mạng theo hình thức trò chơi nhằm phá bỏ định kiến rằng khoa học máy tính chỉ dành cho chuyên gia. Với các tình huống thực tế, cơ chế tính điểm và gợi ý, nền tảng giúp kiến thức an ninh mạng trở nên dễ tiếp cận, cuốn hút và truyền cảm hứng cho người học ở mọi trình độ.
Được xây dựng thành một ứng dụng web hoàn chỉnh do chính Bảo thiết kế và lập trình, từ giao diện, bảo mật cho tới logic hệ thống, dự án thể hiện cả kỹ năng lẫn đam mê của bạn. Trên hết, Bảo tự hào vì nền tảng không chỉ giúp việc học đơn giản hơn mà còn khích lệ người mới bước vào thế giới an ninh mạng.
Trần Quý Vượng: Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong bảo trì dự đoán cho ngành sản xuất
Với đề tài “AI-Powered Predictive Maintenance for Manufacturing”, Trần Quý Vượng xây dựng mô hình Hybrid Capsule Network–Transformer (HCNTM) có khả năng phân tích dữ liệu cảm biến theo cả chiều thời gian lẫn không gian. Mô hình hướng tới nâng cao hiệu quả bảo trì và giảm thiểu thời gian dừng sản xuất.
Dưới sự hướng dẫn của TS. Ali Al-Dulaimi, Trưởng Khoa, Vượng đã vượt qua hạn chế ban đầu về nền tảng học sâu để xây dựng thành công một mô hình giàu tiềm năng ứng dụng trong công nghiệp. Dự án không chỉ cho thấy sự bền bỉ và tinh thần cầu thị của Vượng mà còn khẳng định vai trò thiết yếu của sự dìu dắt tận tâm từ đội ngũ giảng viên giàu kinh nghiệm của BUV.
Bạch Xuân Phong: Phát triển mô hình ngôn ngữ lớn để tối ưu dịch vụ sinh viên
Bạch Xuân Phong phát triển một chatbot dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) kết hợp kỹ thuật Retrieval-Augmented Generation (RAG) để giải đáp thắc mắc của sinh viên. Song song, bạn tiến hành thử nghiệm ba cấu hình giao thức Spanning Tree (STP) trên thiết bị Cisco thật nhằm đánh giá hiệu năng mạng trong điều kiện thực tế.
Dù gặp nhiều khó khăn trong quá trình thực hiện, chính những trở ngại đó đã rèn cho Phong tính kiên nhẫn và khả năng thích ứng. Tại triển lãm, bạn tự hào trình bày kết quả một cách rõ ràng, dễ hiểu, giúp cả người có và không có nền tảng kỹ thuật đều tiếp cận được công trình của mình.
Dự án phản ánh nền tảng học thuật vững vàng của Phong cùng sự hướng dẫn tận tình của giảng viên BUV, đồng thời đánh dấu cột mốc quan trọng giúp bạn tự tin bước vào hành trình nghề nghiệp.
Nguyễn Tùng Anh: Hệ thống SIEM hỗ trợ bởi AI, tối ưu cho giám sát, phát hiện và ứng phó mối đe doạ
Xuất phát từ mong muốn tạo ra một giải pháp bảo mật đơn giản, hiệu quả và dễ tiếp cận cho doanh nghiệp, Nguyễn Tùng Anh phát triển hệ thống SIEM tích hợp với Telegram và OpenAI, nhằm giảm tình trạng quá tải cảnh báo và giúp đội ngũ an ninh phản ứng nhanh hơn trước các mối đe doạ tiềm ẩn.
Ý tưởng hình thành trong kỳ thực tập tại ASIM Group, nơi Tùng Anh có cơ hội trực tiếp tuỳ chỉnh hệ thống SIEM. Dự án tận dụng nền tảng mã nguồn mở Wazuh, tích hợp Telegram để gửi thông báo theo thời gian thực và ứng dụng AI để tối ưu các quy tắc phát hiện.
Dù gặp khó khăn kỹ thuật và hạn chế của phần mềm, Tùng Anh vẫn kiên trì, chứng minh khả năng biến kiến thức thành giải pháp thực tế và phản ánh nền tảng học thuật vững chắc có được tại BUV.
