Hoa khôi thành BTV trẻ nhất VTV mặc quyến rũ khi lên sóng còn ngoài đời thì sao?

Theo phân tích của các chuyên gia, hàng tỷ thiết bị điện tử được sử dụng mỗi ngày và con số này sẽ tăng lên đáng kể khi Internet vạn vật (IoT) được mở rộng. Đi cùng với sự phát triển này là mối đe dọa an ninh mạng ngày càng tăng của các Trojan phần cứng được nhúng trong chip bán dẫn nhằm mục đích xấu.

Khi việc thuê ngoài thiết kế, sản xuất mạch và sử dụng IP (sở hữu trí tuệ) từ các nhà cung cấp bên ngoài ngày càng phổ biến, rủi ro từ Trojan phần cứng cũng gia tăng. Triển khai các thiết bị có các lỗ hổng bảo mật này có thể đặt xã hội trước rủi ro rất lớn, đặc biệt nếu các thiết bị đó ảnh hưởng đến các hệ thống thiết yếu như mã hóa thương mại điện tử, xe tự lái hoặc các hệ thống điều khiển điều khiển hàng không. Do cần đảm bảo rằng các hệ thống này không chứa bất kỳ mạch điện độc hại nào, nên khả năng phát hiện Trojan phần cứng trong các hệ thống điện tử có vai trò vô cùng quan trọng.

Một nhóm nghiên cứu do ông Nozomi Togawa, đứng đầu là giáo sư tại Khoa Khoa học và Kỹ thuật của Đại học Waseda - người có bề dày kinh nghiệm nghiên cứu phát hiện Trojan phần cứng, đã sử dụng bộ phân tích dạng sóng dòng điện của thiết bị CX3300A của Keysight để cải thiện đáng kể khả năng phát hiện Trojan của họ. CX3300 có công nghệ đo dòng điện động hiện đại có khả năng nhận dạng các dấu hiệu khó đo ở băng thông cao. Bộ phân tích này cũng hỗ trợ một thuật toán học máy tiên tiến có khả năng xác định các điểm bất thường nhỏ trong cơ sở dữ liệu rất lớn (> 1 Terabyte).   

Nhiều thách thức trong phát hiện Trojan

Trojan phần cứng có thể gây ra thiệt hại nghiêm trọng bằng nhiều cách như gây ngừng trệ và phá hủy tín hiệu. Trojan có thể thực hiện những hoạt động này chỉ bằng cách chèn một số cổng vào bảng mạch trong giai đoạn thiết kế IC, do đó các cổng này rất khó bị phát hiện.

Cách tốt nhất để phát hiện Trojan là từ sơ đồ mạch hoặc các tín hiệu giao tiếp kênh chính. Thật không may, việc gia tăng thuê ngoài thiết kế và sản xuất mạch, cũng như việc sử dụng IP của các công ty khác đã gây khó khăn cho việc hiểu rõ và xác minh từng chi tiết của thiết kế chip và các mẫu I/O.

Điều này khiến việc phát hiện Trojan sau khi sản xuất mạch bằng cách kiểm tra tín hiệu kênh chính trở nên khó khăn hơn và không đáng tin cậy. Mặt khác, tín hiệu kênh biên từ dòng điện chứa đựng nhiều thông tin phong phú về các hoạt động bên trong của chip bán dẫn. Nếu có bất kỳ hoạt động độc hại nào thì sẽ xuất hiện dưới dạng biến thiên dòng điện nguồn.

Tuy nhiên, các chuyên gia cũng chỉ ra rằng, việc phát hiện Trojan bằng cách theo dõi dòng điện nguồn có một số thách thức.

Cụ thể như, về đo dòng điện băng thông cao, độ phân giải cao, các chip bán dẫn hoạt động theo đồng hồ tần số cao với nhiều tác vụ chạy đồng thời, do đó biến thiên dòng cung cấp của chúng khá thất thường và có giá trị rất nhỏ. Điều này có nghĩa là cần có công nghệ đo dòng điện có băng thông và độ phân giải cao để xác định hoạt động của Trojan.

Còn đối với học máy dành cho phân tích dữ liệu lớn dạng sóng, vì hoạt động của Trojan phần cứng hiếm khi xảy ra, nên cần có khả năng đo liên tục với tốc độ và độ phân giải cao và không bị gián đoạn trong thời gian dài. Song việc thu thập dữ liệu độ phân giải cao trong một thời gian dài có thể tạo ra cơ sở dữ liệu cực lớn. Ví dụ như ghi một luồng dữ liệu 10MSa/s trong 24 giờ sẽ tạo ra một cơ sở dữ liệu về dạng sóng có kích thước lớn hơn 1 Terabyte. Vì thế, cần có một số loại thuật toán học máy có thể nhanh chóng xử lý các cơ sở dữ liệu khổng lồ. Dù vậy, các công nghệ hiện có cho tới nay chưa đáp ứng được những yêu cầu này.

Mặt khác, nghiên cứu của các chuyên gia Keysight còn cho thấy, chỉ công nghệ cảm biến dòng điện có độ phân giải cao và băng thông lớn, chẳng hạn như công nghệ được sử dụng trong bộ cảm biến dòng CX1101A của Keysight mới có thể đo chính xác dòng điện động của các tín hiệu kênh biên, mới có thể phát hiện biến thiên dòng.

Học máy dành cho phân tích dữ liệu lớn về đo lường

Các thuật toán học máy không giám sát thường được sử dụng để phát hiện các điểm bất thường, chẳng hạn như những dấu hiệu do Trojan tạo ra. Trong số các thuật toán học không giám sát, thuật toán phân cụm (clustering) đã trở thành một công cụ thiết yếu để phân tích dữ liệu lớn trong nhiều ứng dụng. Mặc dù thuật toán này đã được triển khai dưới nhiều hình thức khác nhau, nhưng hầu hết không thể xử lý lượng lớn dữ liệu dạng sóng, vì những dữ liệu này là các mảng chỉ số chứa hàng nghìn điểm dữ liệu

Một cơ sở dữ liệu chứa hàng triệu phân đoạn dạng sóng, mỗi phân đoạn bao gồm hàng nghìn điểm dữ liệu sẽ đặt ra một thách thức khó khăn về phân tích và phân loại dữ liệu. Cần rất nhiều tài nguyên máy tính và thời gian xử lý để có thể sắp xếp và phân loại một cơ sở dữ liệu khổng lồ như vậy bằng các thuật toán thông thường.

Tuy nhiên, Keysight đã phát triển một thuật toán mới có thể xử lý lượng lớn dữ liệu dạng sóng bằng cách sử dụng nền tảng PC chi phí thấp với thời gian xử lý tương đương như khi sử dụng các giải pháp máy chủ tính toán lớn. Thời gian tính toán của thuật toán Keysight tỷ lệ tuyến tính với khối lượng và kích thước dữ liệu, ngay cả trong trường hợp kích thước của cơ sở dữ liệu đo lường lớn hơn nhiều bộ nhớ chính của CPU.

Với nhiều cải tiến, hiệu năng của thuật toán Keysight chạy trên một máy PC cũ tương đương với hiệu năng của các thuật toán khác chạy trên các máy chủ lớn chứa 300-400 CPU. Tốc độ xử lý của thuật toán này cao hơn 100 - 1000 lần so với các thuật toán thông thường.

Nhờ có các tính năng này, phân tích có thể bắt đầu ngay sau khi hoàn tất quá trình thu thập dữ liệu, và các hoạt động phân tích dữ liệu chính có thể được hoàn thành trong 10 giây hoặc ít hơn. Hiển thị cận thời gian thực các dạng sóng đo được và khả năng phát hiện tức thời những dạng sóng cụ thể cho phép xác định nhanh chóng và dễ dàng một dạng sóng trong hàng triệu dạng sóng.

Phát hiện thành công Trojan

Máy hiện sóng và đầu dò tiêu chuẩn không có đủ độ phân giải và băng thông cần thiết để phân tích các dạng sóng dòng điện cấp nguồn của kênh biên. Ngoài ra, các thuật toán học máy thông thường không thể xử lý được số lượng và sự phức tạp của các dạng sóng này. Cho đến nay, tổ hợp giữa khả năng đo dòng điện động độ phân giải cao băng thông rộng của CX3300 và thuật toán phân cụm cực nhanh của Keysight là phương tiện hiệu quả duy nhất để xác định Trojan.

Ngoài phát hiện Trojan phần cứng, công nghệ này có nhiều công dụng khác, vì nó là một công cụ đa năng để phát hiện bất thường trong bất kỳ môi trường dữ liệu đo lường lớn nào. Trong tương lai, Keysight dự kiến tiếp tục phát triển các thuật toán học máy tiên tiến và công nghệ đo lường hiện đại nhất.

An Nhiên

Phan Ngọc Hân tâm sự, do dịch nên cô phải ở lại Sài Gòn một mình. Mặc dù thời gian này khá buồn nhưng cô luôn an ủi bản thân phải chăm sóc sức khoẻ, sắc đẹp và chăm chỉ đọc sách.

Không chỉ khoe được vòng eo 58cm trứ danh của mình, Phan Ngọc Hân còn "bạo tay" diện trang phục nội y nóng bỏng, khoe triệt để 3 vòng gợi cảm.

Phan Ngọc Hân chia sẻ, mỗi ngày đều dành 30 phút ngồi thiền.

Phan Ngọc Hân là một người mẫu sở hữu gương mặt khả ái, chiều cao lý tưởng 1,71m và vòng eo 58cm. Cô từng đại diện Việt Nam tham dựMiss Glam Worldvà tham gia 1 số bộ phim cũng như các gameshow truyền hình. 

Ngoài ra cô cũng là một chân dài khá quen thuộc trên các sàn diễn thời trang trong nước và tham gia trình diễn trong các show áo dài của NTK Việt Hùng, Nhật Dũng, Tommy Nguyễn, Chung Thanh Phong, Lễ hội áo dài TP.HCM, Lễ hội áo dài Huế,…

Phương Linh

Hoa hậu Phan Ngọc Hân sợ bị giục lấy chồng mỗi dịp Tết

Trong bộ ảnh mới, hoa hậu Phan Ngọc Hân hoá công chúa dịu dàng tiết lộ kế hoạch đón Tết của bản thân sau một năm kinh tế buồn.

Máy tính Microsoft Surface Pro 11. Ảnh: Ars Technica.

Microsoft vừa giới thiệu loạt tính năng mới dành cho Copilot+ PC, những dòng máy tính có khả năng xử lý tác vụ AI tạo sinh, tích hợp NPU sức mạnh từ 40 TOPS (nghìn tỷ phép tính mỗi giây).

Dự kiến phát hành từ cuối năm, các tính năng mới hứa hẹn cải thiện trải nghiệm sử dụng, đơn giản hóa tác vụ hàng ngày, giải quyết những vấn đề phức tạp và hoàn thành công việc hiệu quả hơn.

Loạt tính năng AI sẽ hỗ trợ máy tính Copilot+ PC chạy Windows 11 từ các hãng Acer, Asus, Dell, HP, Lenovo, Samsung và Microsoft Surface, dùng chip xử lý Qualcomm, Intel và AMD. Người dùng có thể đăng ký thử nghiệm tính năng thông qua Windows Insider trước khi phát hành rộng rãi vào tháng 11.

Recall sắp trở lại

Recall cho phép tìm lại hành động từng thực hiện trong quá khứ bằng cách nhập câu lệnh. Ví dụ, nếu tham khảo một mẫu điện thoại cách đây vài tháng và muốn tìm lại thông tin, chỉ cần mô tả bằng văn bản hoặc giọng nói để Recall tìm giúp.

Công cụ này cũng có thể khai thác email, tài liệu và tin nhắn để tìm thông tin. Sau khi ra mắt lần đầu vào tháng 5, Recall gây tranh cãi vì lo ngại quyền riêng tư, khiến Microsoft tạm dừng phát hành.

Màn hình cài đặt mới của Recall. Ảnh: Microsoft.

Sau khi lắng nghe ý kiến, Microsoft cho biết đã cải thiện độ bảo mật của Recall. Trong lần cập nhật tới, người dùng có quyền bật/tắt tính năng chụp ảnh nhanh (snapshot), dùng để ghi lại mọi thứ trên màn hình. Nếu đồng ý tham gia, hệ thống sẽ yêu cầu xác thực bằng Windows Hello để sử dụng Recall một cách an toàn.

Ngoài ra, Recall sẽ áp dụng bộ lọc thông tin nhạy cảm với những dữ liệu quan trọng như chi tiết thẻ tín dụng hoặc số CCCD.

Theo Microsoft, toàn bộ snapshot và thông tin nhạy cảm được lưu trên máy và mã hóa, khóa giải mã được bảo mật bằng hệ thống Trusted Platform Module (TPM). Người dùng cũng có thể chỉnh thời gian, dung lượng lưu trữ các snapshot.

Recall dự kiến phát hành thử nghiệm thông qua Windows Insider cho máy tính Copilot+ PC dùng chip Snapdragon (tháng 10), Intel và AMD (tháng 11). Thời gian phát hành rộng rãi Recall sẽ được công bố trong thời gian tới.

Khoanh vùng tìm kiếm với Click to Do

Có tác dụng tương tự Circle to Search của Google, Click to Do giúp đơn giản hóa quy trình làm việc bằng cách khoanh vùng hình ảnh/văn bản trên màn hình, tận dụng AI nhằm tìm kiếm thông tin hoặc đề xuất tác vụ liên quan.

Để kích hoạt Click to Do, người dùng chỉ cần nhấn phím Windows và nút chuột trái, sau đó chọn văn bản hoặc hình ảnh.

Một số tác vụ khi khoanh vùng hình ảnh bằng Click to Do. Ảnh: Microsoft.

Nếu khoanh vùng hình ảnh, một số thao tác được hỗ trợ gồm tìm kiếm trên Bing với Visual Search, làm mờ phông nền hoặc xóa đối tượng.

Trong khi đó, các hành động với văn bản gồm viết lại, tóm tắt, giải thích, mở nội dung trong trình soạn thảo, gửi email, tìm kiếm trên web và truy cập trang web nếu văn bản là URL.

Người dùng có thể tìm kiếm ảnh trên File Explorer bằng cách nhập mô tả như "bữa tiệc BBQ". Ảnh: Microsoft.

Microsoft cũng sử dụng mô hình AI để cải thiện khả năng tìm kiếm trong Windows. Dự kiến phát hành trong File Explorer, người dùng có thể tìm file bằng cách mô tả vật thể, địa điểm... không nhất thiết nhập đúng từ khóa trong tên file hoặc đường dẫn lưu trữ như trước.

Nhờ sức mạnh xử lý trên 40 TOPS của NPU, tính năng này có thể hoạt động kể cả khi không có Internet. Trong thời gian tới, Settings và thanh tìm kiếm Windows Search cũng sẽ bổ sung khả năng này.

Nâng cấp ảnh, xóa và thêm vật thể trong Paint

Trong thời gian tới, ứng dụng Photos trên máy tính Copilot+ PC sẽ bổ sung Super Resolution, cho phép nâng cấp ảnh cũ lên độ phân giải cao bằng AI tạo sinh.

Theo Microsoft, Super Resolution hỗ trợ tăng độ phân giải lên tối đa 8 lần, có thể nâng cấp lên 4K trong vài giây mà không bị mờ hoặc thấy rõ điểm ảnh.

Tính năng Super Resolution trong ứng dụng Windows Photos. Ảnh: Microsoft.

Tiếp theo, ứng dụng Paint sắp có thêm khả năng điền và xóa tạo sinh, cho phép xóa hoặc thêm vật thể vào ảnh.

Mô hình khuếch tán (diffusion) được Microsoft nâng cấp để tăng chất lượng và thời gian trả kết quả, cùng hệ thống kiểm duyệt nhằm tăng độ an toàn.

Loạt ứng dụng tối ưu chip ARM

Microsoft nhấn mạnh loạt tính năng mới sẽ phát hành miễn phí cho các dòng máy tính Copilot+ PC chạy Windows 11.

Trong tương lai, một số ứng dụng sắp được cập nhật để tối ưu chip ARM trên Windows 11 gồm Vegas Pro, Fantastical, Sketchbook Pro, Arc Browser, Google Drive, NordVPN…

Cuối cùng, bản cập nhật Windows 11 24H2 đã được triển khai cho người dùng từ ngày 2/10. Các cải tiến nổi bật gồm chế độ tiết kiệm năng lượng (Energy Saver) thay thế tiết kiệm pin (Battery Saver), hỗ trợ Wi-Fi 7, cập nhật Settings, File Explorer cùng một số nâng cấp khác.

Những câu hỏi chúng ta phải đối mặt trong thế giới AI

Chúng ta có rất nhiều câu hỏi về thế giới AI, mà đó đều là những nghi hoặc không dễ có ngay đáp án.

Cuốn sách Thời đại AI - Và tương lai loài người chúng ta trình bày cách AI làm thay đổi mối quan hệ của chúng ta với tri thức, chính trị và xã hội. Mục tiêu tối thượng của cuốn sách này là giải thích về AI và cung cấp cho độc giả những câu hỏi mà chúng ta sẽ phải đối mặt trong những năm tới lẫn bộ công cụ để bắt đầu trả lời chúng.

Ngay lần đầu gặp, bà Dần đã đặt biệt danh cho Kỳ Duyên là Kỳ Nhông. Cô nàng dù xuất thân trong gia đình giàu có nhưng cư xử lố, thiếu suy nghĩ và đặc biệt là luôn hành động kém duyên trong mọi hoàn cảnh.

Nam Anh tên thật là Nguyễn Thị Lệ Nam, sinh năm 1996. Đây là lần đầu cô ra Hà Nội tham gia một bộ phim của VFC. Nam Anh chia sẻ ban đầu cô được đạo diễn cho thử vai Khánh Thy nhưng vì không nói được tiếng Bắc nên cuối cùng được giao vai Kỳ Duyên.

Nam Anh từng chia sẻ với truyền thông, trong kịch bản nhân vật này được xây dựng còn kinh khủng hơn những gì Nam Anh thể hiện.

Bên cạnh các tình huống phim, sự đáng ghét và vô duyên của nhân vật Kỳ Duyên được Nam Anh thể hiện khá tròn vai dù nhiều phân đoạn quá kịch và lố.

Nhan sắc đời thường của nữ diễn viên 25 tuổi khác với hình ảnh trên phim.

Nam Anh dành 2 tháng ra Hà Nội để hoàn thành vai diễn, lại rơi đúng vào ngày mùa đông lạnh nên khá khó khăn.

Là tuyến nhân vật phản diện có vai trò phá đám cặp đôi Nam - Long nên Kỳ Duyên nhận không ít gạch đá của người xem.

Ý thức được điều này nên Nam Anh cũng không chia sẻ bất cứ tình huống nào của nhân vật Kỳ Duyên trên trang cá nhân.

Nam Anh là diễn viên phía Nam duy nhất tham gia 'Hương vị tình thân'.

Trên phim có thể thấy độ chênh khá lớn về diễn xuất của cô và dàn diễn viên phía Bắc. Đặc biệt đài từ của Nam Anh là điểm yếu lớn nhất của cô.

Quỳnh An

Nhân vật xấu nhất 'Hương vị tình thân' lột xác không nhận ra

Ánh Tuyết, diễn viên thủ vai Diệp trong 'Hương vị tình thân' tăng 8 kg lên 60 kg để chuẩn bị cho vai diễn rồi tập luyện để giảm 9,5 kg trong 8 tuần để có vóc dáng thon gọn.