Châu Đoàn Phát nói gì khi là người hùng của futsal Việt Nam

Đầu tháng vừa rồi, các nhà nghiên cứu an ninh thuộc trung tâm Check Point đã đưa ra báo cáo về một loại phần mềm độc hại mới được phát hiện có cái tên HummingBad. Loại malware này đã lây lan qua 10 triệu thiết bị trên toàn thế giới.

Theo báo cáo, loại malware này do một nhóm tin tặc Trung Quốc có cái tên YingMob quản lý. Nhóm này đã nâng cấp các phần mềm độc hại để cài vào các ứng dụng giả mạo nhằm thu về lợi nhuận quảng cáo giả mạo. Check Point cho biết: “Đây là một nhóm có tổ chức cao với 25 nhân viên và được chia thành 4 nhóm chịu trách nhiệm phát triển các thành phần độc hại của HummingBad”. Nhóm này có vẻ cực kỳ thành công với lợi nhuận từ phần mềm độc hại lên tới 300.000 USD/tháng. 2 quốc gia bị ảnh hưởng nặng nề nhất là Trung Quốc và Ấn Độ.

Báo cáo cũng cho biết, HummingBad bắt đầu bằng hình thức tấn công “drive-by download”, tại đó malware được đẩy về thiết bị khi người sử dụng truy cập vào một trang nhiễm mã độc, và thường là những trang có nội dung người lớn.

HummingBad sử dụng một chuỗi tấn công tinh vi và nhiều bước với 2 thành phần chính. Thành phần đầu tiên sẽ truy cập vào phần root của thiết bị với một rootkit có khả năng khai thác nhiều lỗ hổng. Nếu thành công, kẻ tấn công sẽ có khả năng truy cập vào toàn bộ thiết bị. Nếu việc root thiết bị không thành công, thành phần thứ 2 sẽ sử dụng một thông báo cập nhật hệ thống giả mạo, lừa người sử dụng trao cho HummingBad quyền truy cập vào hệ thống.

Dù việc root hệ thống có thành công hay không, HummingBad sẽ tải về số ứng dụng lừa đảo nhiều nhất có thể. Các ứng dụng độc hại này được tạo ra với sự kết hợp của 6 thành phần độc hại và sẽ được điều chỉnh đôi chút tùy theo chức năng. Trong một vài trường hợp, các thành phần độc hại này sẽ được tải về thiết bị một cách tự động sau khi ứng dụng nhiễm mã độc đã được cài đặt.

Dự án Software Heritage (di sản phần mềm) được xây dựng với sứ mệnh thu thập, sắp xếp, bảo tồn và tạo một kênh truy cập tiện lợi nơi các nhà phát triển có thể dễ dàng tìm thấy mã nguồn của tất cả các phần mềm vừa được công bố. Các nhà sáng lập của dự án Software Heritage cho rằng: Phần mềm là chìa khóa thu thập thông tin và là một phần cơ bản và quý giá của di sản nhân loại.

Dự án này được kỳ vọng sẽ tạo được một kênh chia sẻ kiến thức rộng lớn về phần mềm, lập trình cũng như trở thành một nguồn tham khảo chất lượng cho các nhà phát triển trên toàn thế giới. Thậm chí hơn thế nữa, nhờ các công cụ khai phá dữ liệu từ Software Heritage, người ta có thể nhìn thấy quá khứ, hiện tại của tất cả các phần mềm trên thế giới, và biết đâu qua đó sẽ giúp hé mở nhiều thứ cho tương lai của ngành phần mềm.

Dù mới chỉ được chính thức khởi động nhưng dự án Software Heritage đã  "thu lượm" được một lượng mã nguồn khổng lồ nhất nhì thế giới từ các kho mã nguồn như Github, Debian, GNU... Hệ thống thống kê số lượng mã nguồn được thu thập của dự án cho biết Software Heritage đã đạt tới 2,6 tỷ file nguồn, gần 600 triệu commit và 22,8 triệu dự án phần mềm.

Thống kê cũng cho thấy, phần lớn số này là các phần mềm nguồn mở (không bao gồm các dự án phái sinh) từ GitHub, các gói mã nguồn được cộng đồng phần mềm tự do Debian phân phối (từ tháng  8/2015) cùng một số thu thập được từ dự án GNU (từ tháng 8/2015).

Đầu tháng 6/2016, người dùng diễn đàn và mạng xã hội ở Việt Nam tràn ngập bình luận và dõi theo từng bước diễn biến của vụ du khách người Anh mất tích ở Sapa. Khi nỗi tiếc thương du khách và trách móc công tác cứu hộ chậm chạp còn chưa nguôi thì ngày 14/06/2016 lại xảy ra sự cố mất liên lạc với máy bay Su-30MK2 tại vùng biển Nghệ An. Ngay sau khi tìm được một phi công thì lại bị mất liên lạc với toàn bộ phi hành đoàn 9 người của máy bay tìm kiếm CASA 212, một trong những máy bay tuần thám biển hiện đại nhất của Việt Nam.

Những sự cố xảy ra liên tục thêm một lần cảnh báo về nhu cầu hiện đại hóa công tác tìm kiếm cứu hộ hiện nay ở Việt Nam. Việc áp dụng công nghệ định vị, cảm biến tự động trên phạm vi rộng trong lĩnh vực này là nhu cầu bức thiết không thể chậm trễ nhằm hạn chế tổn thất về con người trong công tác cứu hộ, với cả người được tìm kiếm và người tham gia tìm kiếm. Nên chăng đã tới lúc các cơ quan chức năng cần cân nhắc ứng dụng các phương tiện bay không người lái (UAV) có khả năng tìm kiếm bao quát rộng, định vị tốt nhằm rút ngắn thời gian tìm kiếm và giảm thiểu sự tham gia của con người vào công tác cứu hộ?

Trên thế giới, việc ứng dụng các phương tiện không người lái thông minh tích hợp kèm máy tính và hệ thống đa cảm biến đã được sử dụng theo rất nhiều cách để phục vụ con người tốt hơn. Từ những năm 2005, sau thảm họa bão Katrina tại Mỹ, các UAV đã được sử dụng để tìm kiếm những nạn nhân mắc kẹt trong vùng bão. Tương tự, Philippine cũng dùng UAV cho công tác cứu hộ và tìm kiếm sau cơn bão Hải Yến (Haiyan). Hiện nay Hiệp hội tìm kiếm cứu nạn quốc gia (NASAR) của Mỹ cũng đang ứng dụng UAV vào các hoạt động của mình và quyết liệt vận động thông qua quy chuẩn quốc gia về ứng dụng UAV trong công tác tìm kiếm cứu nạn.

Về cơ bản một thiết bị UAV áp dụng cho tìm kiếm cần có các thành phần sau: hệ thống định vị vệ tinh, hệ thống camera có độ phân giải siêu cao, bộ phận truyền tín hiệu mặt đất, hệ thống cảm biến nhiệt hồng ngoại, bộ phận xử lý video và hình ảnh trực tuyến cùng các hệ thống cảm biến môi trường khác. Tuy có phạm vi hoạt động rộng, một UAV đơn lẻ thường không đủ để đem lại hiệu quả tìm kiếm. Chính vì vậy về mặt lý tưởng cần một mạng lưới các UAV hoạt động đồng thời và giao tiếp với nhau qua một giao thức trao đổi nội bộ. Hệ thống xử lý mặt đất sẽ bắt tín hiệu từ mạng UAV, phân tích và chuyển tiếp kết quả và chỉ dẫn cho các đội tìm kiếm như hình mô tả dưới đây.

Các vấn đề cần chú ý trong xử lý dữ liệu tìm kiếm từ UAV trong lĩnh vực này bao gồm: Chất lượng phân tích dữ liệu cảm biến: Trong công tác cứu hộ, việc đánh giá đúng chất lượng và độ tin cậy của thông tin gửi cho đội tìm kiếm là đặc biệt quan trọng. Một UAV được phân công giám sát một vùng nào đó thì xác suất kết quả âm tính giả (false negative – tức báo không thấy nạn nhân trong khi nạn nhân có ở đó) cần đảm bảo thấp nhất có thể. Trong khi đó xác suất dương tính giả (false positive – tức xác suất báo đã tìm thấy nạn nhân bị sai) phải không quá cao để hạn chế việc gửi đội tìm kiếm sai mục tiêu. Như vậy cần phải xây dựng được một mô hình tốt về đánh giá chất lượng dữ liệu cảm biến. Dữ liệu cảm biến nếu có thể nên có sự trùng lặp nhất định từ nhiều UAV.