Những nghiên cứu công nghệ gắn với thực tiễn tại Hội nghị về Web & Big data APWeb-WAIM 2026
Không chỉ mang lại giá trị học thuật, các nghiên cứu tại Hội nghị APWeb-WAIM 2026 còn có tính ứng dụng cao, hướng đến những bài toán đang đặt ra trong thực tế, từ quản lý dữ liệu, vận hành chính phủ số đến bảo mật AI và phát triển tài sản số.
Dùng AI để kết nối dữ liệu trong chính phủ số
Trong quá trình chuyển đổi số, các cơ quan quản lý phải xử lý lượng lớn thông tin liên quan đến hoạt động, quy trình và dữ liệu. Tuy nhiên, những thông tin này thường được trình bày dưới dạng văn bản, thiếu thống nhất, khiến việc tổng hợp và kết nối bằng phương pháp thủ công mất nhiều thời gian.
Nghiên cứu “A LLM-powered multi-agent system for cross-view integration in digital government systems” của các nhà nghiên cứu từ Renmin University of China, Nanjing University, Tsinghua University đề xuất sử dụng hệ thống AI đa tác tử, được hỗ trợ bởi mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), để giải quyết bài toán này.
Hệ thống có thể tự động xác định các chỉ số đánh giá hiệu quả, quy trình nghiệp vụ và dữ liệu liên quan, sau đó tìm ra mối liên hệ giữa chúng và đưa ra đề xuất cải thiện. Khi thử nghiệm trong một dự án tòa án thông minh, giải pháp cho thấy khả năng tạo ra kết quả chính xác, dễ giải thích và có thể áp dụng vào thực tế.
Blockchain giúp giao dịch dữ liệu an toàn hơn
Khi dữ liệu ngày càng trở thành một nguồn tài nguyên quan trọng, nhu cầu mua bán và chia sẻ dữ liệu cũng tăng lên. Tuy nhiên, người mua cần biết dữ liệu mình nhận được có đúng yêu cầu, trong khi người bán cũng cần bảo vệ quyền riêng tư và kiểm soát những thông tin được chia sẻ.
Nghiên cứu “A Blockchain-Based Framework for Fine-Grained Fair Data Trading with Verifiable Policy Compliance” đề xuất một hệ thống giao dịch dữ liệu dựa trên blockchain, cho phép người mua đưa ra yêu cầu cụ thể và người bán chỉ chia sẻ những dữ liệu phù hợp.
Giải pháp đồng thời sử dụng các kỹ thuật mã hóa để bảo vệ thông tin trong quá trình giao dịch và công nghệ blockchain để kiểm tra tính toàn vẹn của dữ liệu. Kết quả thử nghiệm cho thấy hệ thống có chi phí tính toán, lưu trữ và vận hành thấp hơn một số giải pháp tương tự, mở ra khả năng ứng dụng trong các mô hình giao dịch dữ liệu phi tập trung.
Kiểm chứng điểm yếu của AI bằng “cuộc tấn công” thông minh
Không chỉ phát triển các ứng dụng AI, nghiên cứu “SADA: Balancing Attack Strength and Visual Fidelity in Unrestricted Adversarial Attacks” của nhóm tác giả từ Civil Aviation University of China và University of Southern Queensland đã tập trung vào việc tìm ra điểm yếu của các mô hình nhận diện hình ảnh.
Phương pháp SADA có thể tạo ra những hình ảnh đánh lừa hệ thống AI nhưng vẫn giữ được vẻ tự nhiên. Điểm đáng chú ý là thay vì tạo ra những nhiễu hình ảnh dễ nhận biết, phương pháp này tập trung thay đổi những khu vực có ý nghĩa trong hình ảnh, đồng thời hạn chế ảnh hưởng đến phần nền. Thử nghiệm cho thấy SADA có thể khiến độ chính xác nhận diện của mô hình giảm đáng kể, đồng thời vẫn duy trì chất lượng hình ảnh.
Những kết quả này có ý nghĩa trong việc kiểm tra khả năng chống chịu của các hệ thống AI trước các hình thức tấn công, từ đó giúp các nhà phát triển nhận diện điểm yếu và xây dựng mô hình an toàn hơn.
Hội nghị quốc tế 10th Asia Pacific Web and Web-Age Information Management Joint International Conference on Web and Big Data (APWeb-WAIM 2026) diễn ra tại Trường ĐH FPT phân hiệu Đà Nẵng, từ ngày 07-09/9/2026.
Hội nghị có sự tham gia của ba diễn giả chính uy tín đến từ các trường đại học hàng đầu Singapore, Hong Kong, Trung Quốc, hơn 100 nhà nghiên cứu, chuyên gia, giảng viên và sinh viên đến từ 12 quốc gia và vùng lãnh thổ. Hội nghị quy tụ 162 công trình nghiên cứu trải rộng trên nhiều chủ đề như hệ thống Web, khai phá dữ liệu Web, cơ sở dữ liệu, Big Data, truy hồi thông tin, trí tuệ nhân tạo, học máy và điện toán đám mây. Các nghiên cứu được trình bày theo hình thức trực tuyến và trực tiếp.
Thu Uyên - fpt.edu.vn
