Trong bối cảnh Chính phủ đang đẩy mạnh hoạt động của Chính phủ Điện tử và chuyển đổi số trên phạm vi cả nước, an ninh mạng đã trở thành một trong những thách thức lớn nhất đối với các cơ quan Đảng và Chính phủ. Tình hình mất an ninh, an toàn thông tin đang ngày càng phức tạp và nghiêm trọng, với sự gia tăng không ngừng của các cuộc tấn công mạng tinh vi và các biến thể mã độc mới. Với bối cảnh như vậy, việc bảo vệ hệ thống thông tin và các sản phẩm phần cứng, phần mềm quan trọng trong các cơ quan Đảng, Chính phủ trước các mối đe dọa từ mã độc trở thành nhiệm vụ hết sức cấp thiết.

Công nghệ truyền thông di động 6G được tích hợp các công nghệ tiên tiến như trí tuệ nhân tạo (AI), học máy (ML), dữ liệu lớn, công nghệ chuỗi khối (Blockchain) nhằm hướng tới một xã hội siêu thông minh. Trong những năm gần đây, các thuật toán dự đoán, mô hình ML nhận dạng thông minh đã được sử dụng trong các bài toán tối ưu trong công nghệ 6G. Mặc dù ML mang lại những lợi thế đáng kể nhưng đồng thời cũng kéo theo những thách thức trong việc đảm bảo an toàn thông tin. Bài báo này sẽ giới thiệu đến độc giả nghiên cứu tổng quan về mạng 6G và phương pháp giảm thiểu các cuộc tấn công học máy đối nghịch FGSM trong mô hình dự đoán mã chùm tín hiệu định hướng RF beamforming.

Trong bối cảnh tội phạm mạng đang gia tăng nhanh chóng, đảm bảo an toàn, an ninh mạng đã trở thành một phần sáng kiến ​​Quốc gia thông minh của chính phủ Singapore. Trong đó, các startup có vai trò quan trọng trong việc bảo vệ không gian số và phát triển các giải pháp để ngăn chặn tội phạm mạng.

Xếp hạng bảo mật hoặc xếp hạng an ninh mạng là một phép đo dựa trên dữ liệu, khách quan và chính xác về tình hình và hiệu suất an ninh mạng của một tổ chức. Để tìm hiểu thêm về lợi ích của xếp hạng bảo mật, Maria Henriquez, Phóng viên của Tạp chí Security (PV) đã có cuộc phỏng vấn “5 phút” với Christos Kalantzis, Giám đốc Công nghệ tại SecurityScorecard. Trước đây, Kalantzis đã xây dựng và lãnh đạo các nhóm kỹ thuật cho FireEye, Tenable, Netflix và YouSendIt. Kalantzis lớn lên ở Montreal, Canada, bắt đầu sự nghiệp phân tích cơ sở dữ liệu cho các công ty như Matrox, CGI, Sync và InterTrade. Tạp chí An toàn thông tin giới thiệu bài phỏng vấn nói trên.

Đại dịch COVID-19 đã kìm hãm sự đi lên của nhiều lĩnh vực, tuy nhiên lại đẩy nhanh việc áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) vào các ngành. Năm 2021 được cho là sẽ đón đầu 4 xu hướng AI quan trọng.

Theo Nghiên cứu Điện toán Đám mây năm 2020 của Tập đoàn Dữ liệu Quốc tế (IDG), 92% tổ chức có áp dụng đám mây cho môi trường CNTT. Do đó, các phương pháp tiếp cận bảo mật đám mây truyền thống phải phát triển để bắt kịp với cơ sở hạ tầng hay thay đổi và những thách thức hiện hữu của môi trường đám mây, đáng chú ý nhất là khối lượng khổng lồ các thông tin dữ liệu chi tiết được tạo ra trong đám mây.

Các mã nguồn và hướng dẫn để phát triển học máy và trí tuệ nhân tạo đang ngày càng nhiều, nên việc tiếp cận đến chúng trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết. Nhưng đi kèm với lợi ích tốt của học máy và trí tuệ nhân tạo, chúng cũng bị lạm dụng bởi những hacker mũ đen để trục lợi. Bài viết này sẽ nêu lên các kịch bản sử dụng trí tuệ nhân tạo để thực hiện các mục đích xấu.

Theo thường lệ, mới đây, Fortinet đã phát hành sách trắng dự báo về bối cảnh an ninh mạng năm 2020, dựa trên các nghiên cứu của công ty về các xu hướng hoạt động của tội phạm mạng và sự phát triển của công nghệ. 

Các xu hướng công nghệ mang tính đột phá sẽ xuất hiện trong năm 2019. Chúng sẽ tăng tốc phát triển, biến đổi nhiều ngành công nghiệp và định hình thế giới tương lai.

Bài báo này giới thiệu về một số nền tảng thư viện cần biết cho việc nghiên cứu ứng dụng học máy và khoa học dữ liệu.