keonhacai.com hôm nay

Product description

Cung cấp các dịch vụ và sản phẩm chất lượng của keonhacai.com hôm nay. Tận hưởng chất lượng và sự hài lòng từ keonhacai.com hôm nay.Ngày 4.1, thông tin từ Công an TX.Thái Hòa (Nghệ An) cho biết, đơn vị vừa khởi tố bị can đối với Nguyễn Đức Tính (38 tuổi, ngụ xã Long Hưng, TP.Biên Hòa, tỉnh Đồng Nai) để điều tra về hành vi làm giả tài liệu của cơ quan, tổ chức, trong đó có cả giấy triệu tập của ngành công an. Trước đó, Công an TX.Thái Hòa phát hiện đường dây làm giả con dấu, tài liệu của các cơ quan, tổ chức và các loại giấy tờ giả này được rao bán qua mạng xã hội nên đã lập chuyên án để điều tra. Qua điều tra, cơ quan công an xác định Nguyễn Đức Tính là nghi phạm cầm đầu đường dây này với vai trò trực tiếp sản xuất, phân phối, điều hành. Khám xét khẩn cấp nơi tạm trú của Tính tại xã Long Hưng (TP.Biên Hòa), lực lượng chức năng thu giữ hàng trăm tài liệu giả, gồm: bằng đại học, các loại chứng chỉ, thẻ nhà báo, giấy đăng kiểm phương tiện, căn cước công dân, tem kiểm định… và nhiều công cụ, máy móc phục vụ việc làm giấy tờ giả. Mở rộng vụ án, cơ quan chức năng đã bắt giữ Hoàng Thanh Tuyền (29 tuổi, ngụ H.Ý Yên, tỉnh Nam Định) và Nguyễn Tuấn Thông (28 tuổi, ngụ H.Chư Prông, tỉnh Gia Lai), là 2 mắt xích trong đường dây làm giả tài liệu này. Tại cơ quan điều tra, Nguyễn Đức Tính khai nhận, từ đầu năm 2024 đến khi bị bắt, Tính và 2 đồng phạm đã làm giả hàng ngàn loại giấy tờ, tài liệu bán cho "khách hàng" trên khắp cả nước với giá mỗi giấy tờ, tài liệu giả từ 3 - 5 triệu đồng. Các giấy tờ, tài liệu giả được "khách hàng" đặt mua với mục đích đi xin việc, hợp thức hóa bằng cấp, hồ sơ… Đặc biệt, nhóm này còn làm giả cả giấy triệu tập của ngành công an để bán cho các đối tượng tội phạm thực hiện hành vi vi phạm pháp luật. ️

Theo Tom'sHardware, khi bị tấn công bởi mã độc (ransomware), nạn nhân thường có hai lựa chọn: trả tiền chuộc để lấy lại dữ liệu hoặc chấp nhận mất toàn bộ. Tuy nhiên, một phương pháp mới cho phép giải mã dữ liệu mà không cần nhượng bộ hacker - chỉ cần đầu tư đủ card đồ họa (GPU). Blogger Tinyhack đã phát hiện cách brute-force khóa mã hóa (thử tất cả khả năng của mã số/mã khóa) của ransomware mang tên Akira - một trong những mã độc phổ biến trên thế giới bằng GPU, nhưng quá trình này tiêu tốn nhiều tài nguyên phần cứng. Nếu sử dụng một card RTX 4090, quá trình giải mã có thể kéo dài đến 7 ngày. Trong khi đó, nếu dùng 16 GPU chạy song song, thời gian có thể giảm xuống còn khoảng 10 giờ.Mã độc Akira sử dụng các thuật toán mã hóa ChaCha8 và KCipher2, tạo khóa dựa trên bốn dấu thời gian chính xác đến từng nanosecond. Vì hệ thống chỉ có thể sinh khóa trong một khoảng hẹp (khoảng 5 triệu nanosecond, tức 0,005 giây), GPU có thể chạy brute-force để thử toàn bộ khả năng trong phạm vi này và tìm ra khóa chính xác.Tuy nhiên, phương pháp này không phải lúc nào cũng hiệu quả. Để bẻ khóa thành công, dữ liệu bị mã hóa phải được giữ nguyên trạng thái, vì nếu tệp bị thay đổi sau khi bị nhiễm, dấu thời gian quan trọng có thể bị mất. Ngoài ra, nếu dữ liệu được lưu trên hệ thống lưu trữ mạng (NFS) thay vì ổ cứng cục bộ, độ trễ của máy chủ có thể khiến việc xác định thời gian chính xác trở nên khó khăn hơn.Với nhu cầu xử lý cực lớn, các tổ chức bị tấn công có thể phải thuê máy chủ GPU từ các dịch vụ như Runpod hoặc Vast.ai để tăng tốc độ giải mã. Một khách hàng của Tinyhack đã mất khoảng 3 tuần để giải mã toàn bộ dữ liệu bị nhiễm bằng phương pháp này.Việc tìm ra cách giải mã ransomware mà không cần trả tiền chuộc là một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực an ninh mạng. Tuy nhiên, cái giá để thực hiện phương pháp này vẫn rất đắt đỏ khi phải đầu tư một hệ thống GPU mạnh, hoặc mất nhiều thời gian. Trong khi đó, những kẻ đứng sau ransomware có thể sẽ sớm tìm cách vá lỗ hổng này, khiến việc giải mã trở nên bất khả thi.Dù có công cụ mạnh mẽ đến đâu, yếu tố bảo mật hiệu quả nhất vẫn nằm ở con người. Việc trang bị kiến thức an ninh mạng, sao lưu dữ liệu thường xuyên và áp dụng các biện pháp phòng ngừa là cách tốt nhất để tránh rơi vào tình thế phải lựa chọn giữa trả tiền chuộc và chi hàng chục nghìn USD vào phần cứng để giải mã dữ liệu. ️

Hôm nay 1.3, Đại học Quốc gia Hà Nội phối hợp với Đại học Thanh Hoa - một đại học hàng đầu Trung Quốc, tổ chức hội thảo quốc tế "Giáo dục Đại học Việt Nam - Trung Quốc: Cơ hội và thách thức của giáo dục đại học trong thế kỷ 21 - kỷ nguyên trí tuệ số". Hội thảo là diễn đàn để các nhà khoa học của hai đại học chia sẻ, thảo luận về cơ hội phát triển của giáo dục đại học trong thời đại bùng nổ sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI). Tại hội thảo, PGS Nguyễn Viết Nhung, Trưởng khoa Y, Trường đại học Y dược - Đại học Quốc gia Hà Nội, nguyên Giám đốc Bệnh viện Phổi T.Ư, cho biết từ nhiều năm trước, ở Việt Nam, nhà nước đã có chương trình quốc gia KC 4.0 nhằm đẩy mạnh nghiên cứu và ứng dụng AI trong y tế. Cũng theo PGS Nguyễn Viết Nhung, hiện Việt Nam đã có phần mềm học sâu hỗ trợ chẩn đoán lao phổi dựa trên ảnh X-quang ngực. Khi sử dụng phần mềm này, bác sĩ đưa ảnh đạt tiêu chuẩn kỹ thuật vào, sau đó phần mềm sẽ xử lý và đưa ra kết quả. Dự đoán của phần mềm với độ chính xác trên 95%. Việc ứng dụng AI đạt hiệu quả phát hiện sớm bệnh lao tăng gấp đôi so với trước khi ứng dụng AI. Công nghệ AI được gắn vào các máy X-quang và có phần mềm hỗ trợ đọc phim X-quang. AI sẽ hỗ trợ bác sĩ tìm những bệnh nhân nghi mắc lao dựa trên các tổn thương. Từ đó, bác sĩ sẽ cho chỉ định xét nghiệm tìm vi khuẩn lao chính xác hơn."Từ nhiều năm trước, tại Bệnh viện Phổi T.Ư, tôi là chủ nhiệm đề tài nghiên cứu ứng dụng AI trong chẩn đoán và dự báo dịch tễ bệnh lao phổi, dựa trên dữ liệu của Việt Nam. Chúng tôi sở hữu kho dữ liệu gồm 30.018 phim X.Q đạt tiêu chuẩn kỹ thuật dán nhãn lao phổi, hiện dữ liệu này được công khai dùng chung trong cả nước", PGS Nguyễn Viết Nhung cho biết. Theo PGS Nguyễn Viết Nhung, AI được coi là chìa khóa cho tương lai y tế, mang lại những đột phá trong chẩn đoán, điều trị, và phòng ngừa bệnh tật. Tuy nhiên, một trong những thách thức hiện nay là thiếu sự kết nối liên ngành, đặc biệt từ khâu đào tạo, giữa các ngành khoa học sức khỏe với các ngành công nghệ - kỹ thuật. "Bác sĩ thì không biết về AI, còn kỹ sư AI thì không biết về công việc thầy thuốc. Để phát triển ngành khoa học sức khỏe (trong đào tạo, nghiên cứu cũng như khám chữa bệnh), yêu cầu tất yếu là các thầy thuốc và các kỹ sư AI cần phải có "cùng một tiếng nói", nghĩa là hai bên phải hiểu được công việc của nhau, để giúp nhau tạo ra những công cụ công nghệ hỗ trợ đắc lực cho các bác sĩ. Vì thế, đào tạo liên ngành cho bác sĩ và kỹ sư AI là giải pháp hết sức quan trọng", PGS Nguyễn Viết Nhung nói. PGS Nguyễn Viết Nhung chia sẻ thêm: "Chúng ta vẫn nghe nói, AI phát triển thì bác sĩ mất việc. Chúng tôi không nghĩ như vậy, mà là bác sĩ sử dụng AI sẽ thay thế những bác sĩ không sử dụng AI". PGS Nguyễn Viết Nhung cũng bày tỏ mong muốn được hợp tác với Đại học Thanh Hoa trong nghiên cứu và đào tạo nhân lực AI y tế. Hình thức hợp tác có thể là đào tạo bác sĩ sử dụng AI thông qua các khóa học ngắn hạn, qua đó bác sĩ Việt Nam được học về phân tích dữ liệu, ứng dụng AI cơ bản; kỹ sư AI Việt Nam được học về kiến thức y khoa, thiết kế AI hiệu quả. Sự hợp tác giữa hai bên còn được thực hiện thông qua các chương trình trao đổi sinh viên, nghiên cứu sau đại học… Có những chương trình hợp tác để nghiên cứu sinh Đại học Thanh Hoa được thực hành tại bệnh viện Việt Nam, sinh viên Việt Nam được tiếp cận công nghệ AI tiên tiến tại Đại học Thanh Hoa.Theo PGS Nguyễn Viết Nhung, "mong ước thiết tha" của Trường đại học Y dược - Đại học Quốc gia Hà Nội là có một trung tâm mô phỏng y khoa đào tạo tiền lâm sàng. Hiện nay, việc đào tạo lâm sàng cho sinh viên y khoa hầu như chỉ thực hiện tại bệnh viện. Việc sinh viên trực tiếp học trên bệnh nhân ẩn chứa nhiều rủi ro và hiện cũng gặp khó khăn do thực hiện luật Khám chữa bệnh."Theo chuẩn mực đào tạo y khoa quốc tế thì đào tạo tiền lâm sàng là đào tạo trong các mô hình mô phỏng. Học qua mô phỏng thì sinh viên được phép sai lầm, được lặp đi lặp lại nhiều, có như thế các em mới nhanh giỏi lên được", PGS Nguyễn Viết Nhung chia sẻ. ️