Tại Hội nghị Quốc gia lần thứ XXVIII về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT 2025) diễn ra ngày 20/12/2025 ở Trường Điện – Điện tử, Đại học Bách khoa Hà Nội, bài báo “Giải pháp phát hiện hiệu quả tấn công nhiễm độc mô hình trong các hệ thống IoT đang triển khai sử dụng học liên kết” của nhóm tác giả Vũ Trường An, Trần Tuấn Dũng, Nguyễn Lê Minh Đạt, Trần Ngọc Lâm, Ma Việt Đức và PGS.TS. Trương Thu Hương đã được vinh danh là một trong các công trình xuất sắc nhất của hội nghị.
REV-ECIT 2025 do Hội Vô tuyến – Điện tử Việt Nam (REV) chủ trì tổ chức, năm nay lựa chọn chủ đề “Đột phá – Sáng tạo – Kết nối: Kiến tạo hệ sinh thái số” và đặt trọng tâm vào các hướng công nghệ đang dẫn dắt chuyển đổi số như AI, an toàn thông tin, hạ tầng truyền thông và vi mạch. Hội nghị thu hút 153 công trình nghiên cứu từ gần 60 trường đại học, viện nghiên cứu và doanh nghiệp; sau phản biện và đánh giá, 128 công trình đạt chuẩn xuất bản, trong đó 64 công trình được trình bày trực tiếp và 54 công trình trình bày poster.
Trong bối cảnh đó, việc bài báo của nhóm được xướng tên ở hạng mục vinh danh là dấu mốc đáng chú ý, bởi chủ đề mà nhóm theo đuổi đi thẳng vào một điểm nóng của AI phân tán: khi học liên kết (được gọi là federated learning) ngày càng được đưa vào các hệ thống IoT ngoài thực địa, nguy cơ tấn công nhiễm độc mô hình cũng tăng theo do kẻ tấn công có thể cố tình gửi cập nhật sai lệch nhằm làm suy giảm mô hình chung. Bài báo của nhóm tập trung xây dựng giải pháp phát hiện hiệu quả các mô hình/cập nhật bị nhiễm độc trong quá trình huấn luyện phân tán, hướng tới mục tiêu tăng độ tin cậy cho các ứng dụng IoT như nhà thông minh, thành phố thông minh và y tế từ xa.
Tại REV-ECIT 2025, Trường Điện - Điện tử, Đại học Bách khoa Hà Nội có hai đại diện trong danh sách, trong đó có nghiên cứu của nhóm tác giả của ANSA Lab. Điểm nhấn của công trình nằm ở tính “đúng bối cảnh triển khai”: thay vì chỉ dừng ở mô hình giả lập, bài toán được đặt trong điều kiện IoT thực tế, nơi thiết bị phân tán, dữ liệu đa dạng và việc chia sẻ dữ liệu thô thường bị hạn chế bởi yêu cầu riêng tư lẫn tài nguyên.
Việc hội nghị lựa chọn và tôn vinh các công trình có định hướng ứng dụng rõ nét cũng phản ánh xu hướng chung của cộng đồng nghiên cứu trong nước: nhiều đề tài không chỉ dừng ở lý thuyết hay mô phỏng mà hướng đến dữ liệu thực, hệ thống mẫu và quy trình thử nghiệm cụ thể, tạo nền tảng để chuyển giao vào thực tiễn. Với nhóm tác giả của bài báo về học liên kết và an toàn IoT, giải thưởng tại REV-ECIT 2025 không chỉ là ghi nhận học thuật, mà còn mở ra cơ hội thúc đẩy các hướng nghiên cứu tiếp theo nhằm nâng cao khả năng phòng thủ cho mô hình học phân tán, một mảnh ghép ngày càng quan trọng khi IoT và AI tiếp tục mở rộng quy mô triển khai trong đời sống.
FIL Journalist