• AVITECH Research Group

  • Đề tài nghiên cứu

    Phát hiện tấn công và truyền thông bảo mật trong mạng IoT

    A main driver for smart city development is Industry 4.0, in which ICT helps connect physical systems to the cyber-world, thereby enabling supply chain market more efficient, agile, and customer-focused. However, cyber-security risks become a key concern due to open systems with IP addresses, creating more avenues for cyber-attacks.

    Information and communication technology (ICT) is expected to play an increasingly pivotal role in deepening economic integration and community building across the Association of Southeast Asian Nations (ASEAN), transitioning towards a digitally-enabled economy that is secure, sustainable, and transformative. This project considers the development of connected smart cities for a smart ASEAN society in general and in Vietnam in particular.

    The project aims to provide tools to enhance cyber-security in Industry 4.0, contributing to the enhancement of information reliability for smart society. In particular, it will develop (i) an innovative method to detect cyber-security threats in Industry 4.0 using advanced deep learning technology, (ii) an unprecedented framework to protect massive Industry 4.0 data from cyber-attacks using blockchain technology, and (iii) novel security solutions at the physical interface of information transmission using physical-layer security technology.

    Một số kết quả

    Bui Minh Tuan, Van-Dinh Nguyen, Diep N. Nguyen, Nguyen Linh Trung, Nguyen Van Huynh, Dinh Thai Hoang, Marwan Krunz, and Eryk Dutkiewicz. Deep learning-driven friendly jamming for secure multicarrier ISAC under channel uncertainty. IEEE Transactions on Communications, November 2025 [under revision].

    Tran Viet Khoa, Do Hai Son, Chi-Hieu Nguyen, Dinh Thai Hoang, Diep N. Nguyen, Tran Thi Thuy Quynh, Trong-Minh Hoang, Nguyen Viet Ha, Eryk Dutkiewicz, Mohammad Abu Alsheikh, and Nguyen Linh Trung. Collaborative learning framework to detect attacks in transactions and smart contracts. IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking, November 2025 [early access]

    Tran Viet Khoa, Do Hai Son, Dinh Thai Hoang, Nguyen Linh Trung, Tran Thi Thuy Quynh, Nguyen Viet Ha, Diep N Nguyen, and Eryk Dutkiewicz. Collaborative learning for cyberattack detection in blockchain networks. IEEE Transactions on Systems, Man, Cybernetics: Systems, vol. 54, no 7, pages 3920-3933, July 2024.

    Bui Minh Tuan, Diep N. Nguyen, Nguyen Linh Trung, Van-Dinh Nguyen, Nguyen Van Huynh, Dinh Thai Hoang,
    Marwan Krunz, and Eryk Dutkiewicz. Securing MIMO wiretap channel with learning-based friendly jamming under imperfect CSI. IEEE Internet of Things Journal, vol. 12, no. 11, pages 16009-16022, June 2025.

    Tran Viet Khoa, Do Hai Son, Dinh Thai Hoang, Nguyen Linh Trung, Tran Thi Thuy Quynh, Nguyen Viet Ha, Diep N Nguyen, and Eryk Dutkiewicz. Collaborative learning for cyberattack detection in blockchain networks. IEEE Transactions on Systems, Man, Cybernetics: Systems, vol. 54, no 7, pages 3920-3933, July 2024.

    Bui Minh Tuan, Tran Viet Khoa, Do Hai Son, Nguyen Linh Trung, Tran Thi Thuy Quynh, Nguyen Viet Ha, Nguyen Ngoc Hoa, Nguyen Dai Tho, and Le Quang Minh. A new framework for cyber risk assessment for Industry 4.0 and recommendations for Vietnam. REV Journal on Electronics and Communications, vol. 13, no. 3-4, July-December 2023.

    Tran Viet Khoa, Dinh Thai Hoang, Nguyen Linh Trung, Cong T. Nguyen, Tran Thi Thuy Quynh, Diep N. Nguyen, Nguyen Viet Ha, and Eryk Dutkiewicz. Deep Transfer Learning: A Novel Collaborative Learning Model for Cyberattack Detection Systems in IoT Networks. IEEE Internet of Things Journal, vol. 10, no. 10, pp. 8578-8589, 2023.

    Do Hai Son, Tran Thi Thuy Quynh, Tran Viet Khoa, Dinh Thai Hoang, Nguyen Linh Trung, Nguyen Viet Ha, Dusit Niyato, Diep N. Nguyen, and Eryk Dutkiewicz. An effective framework of private Ethereum blockchain network for smart grid. International Conference on Advanced Technologies for Communications (ATC), Ho Chi Minh city, Vietnam, 2021. [Best paper award]

    Cùng chuyên mục

    Phân rã tín hiệu y sinh đa kênh

    Phân rã tín hiệu (signal decomposition) là một kỹ thuật quan trọng trong lĩnh vực xử lý tín hiệu, giúp phân tách các tín hiệu phức tạp thành các thành phần con đơn giản, dễ hiểu và có ý nghĩa hơn. Các thành phần này thường được gọi là các tín hiệu nguồn, có thể […]

    Phân rã tensor luồng

    Phân rã ten-xơ (tensor decomposition) đã được chứng minh là thành công trong nhiều ứng dụng rộng rãi, từ khoa học thần kinh, truyền thông không dây đến mạng xã hội. Tuy nhiên, trong bối cảnh trực tuyến (online), việc phân rã các ten-xơ được xây dựng từ các luồng dữ liệu đa chiều (multidimensional […]

    Phân rã tensor trong bài toán tách nguồn mù

    Phân rã ten-xơ (tensor decomposition) đóng vai trò quan trọng trong bài toán tách nguồn mù (Blind Source Separation – BSS) bằng cách cung cấp một khuôn khổ toán học mạnh mẽ để gỡ rối các tín hiệu bị trộn lẫn. Trong bối cảnh của BSS, ten-xơ là các mảng dữ liệu đa chiều biểu […]