Dựa trên bài viết của giáo sư thần kinh học Mark Humphries, với mục đích sự nghiệp là "sử dụng bộ não của mình để hiểu bộ não loài người".

Não bộ con người nhận thông tin đầu vào từ chính thế giới này, neuron xử lý những đầu vào ấy và tạo thành đầu ra. Đầu ra có thể là một dòng suy nghĩ nào đó – thèm thịt gà rán quá, có thể là hành động – đi rán gà, có thể là cảm giác vui sướng – khi được ăn thịt gà.

Dù đầu ra có là gì, thì nó là sự chuyển giao giữa đầu vào và đầu ra. Nếu ta coi bộ não là một thiết bị chuyển hóa dữ liệu đầu vào thành đầu ra, thì hiển nhiên, ta sẽ coi máy tính là thứ công nghệ tương đương với chúng ta.

Nhưng đáng buồn thay, não bộ chúng ta không phải là một cái máy tính. Vì đáng ngạc nhiên thay, MỖI MỘT NEURON là một cái máy tính. Vỏ não của bạn chứa tới 17 tỷ cái máy tính.

Hãy nhìn này:

Đây là hình ảnh một tế bào hình chóp (pyramidal cell), là những neuron tạo nên phần lớn vỏ não của bạn. Cái cục nằm nữa chính là phần thân của neuron; phần dây dợ lan ra xung quanh là những sợi nhánh tế bào, là những đường dây liên lạc lấy thông tin đầu vào từ các neuron khác.

Những thông tin đầu vào nằm ở mọi điểm trong các sợi nhánh. Và vị trí của chúng đều đóng một vai trò quan trọng.

Nhưng khi nói về cách thức hoạt động của neuron thần kinh, ta thường đúc kết ngắn gọn thành "tổng hợp đầu vào rồi cho ra dữ liệu đầu ra". Theo khái niệm này, thì những sợi nhánh tế bào sẽ chỉ là thiết bị nhận đầu vào. Kích hoạt mỗi một dữ liệu đầu vào nhỏ sẽ làm thay đổi điện áp của neuron. Khi tổng hợp đủ những thay đổi nhỏ này từ các phần của sợi nhánh, neuron sẽ cho ra dữ liệu, xuất sang một cái neuron khác.

Đầu vào >phân tích >có được đầu ra.

Nghe cũng hay và hợp lý đấy, mà lại còn tạo nên được gốc rễ căn bản của một mạng lưới thần kinh nhân tạo (mạng neural). Có điều, là nó sai bét.

Những sợi nhánh kia không phải chỉ là dây dợ thông thường: chúng có những hệ thống của riêng mình để cho ra tín hiệu. Khi những dữ liệu đầu vào được kích hoạt cùng lúc, chúng sẽ cho tín hiệu đầu ra (thể hiện bằng một lần thay đổi điện áp) lớn hơn khi các dữ liệu đầu vào được kích hoạt đơn lẻ.

Mối quan hệ giữa số lượng đầu vào được kích hoạt với độ lớn của mỗi phản hồi, của mỗi lần biến đổi điện áp trong các sợi nhánh được thể hiện trên biểu đồ này:

Hai đầu vào cùng hoạt động một lúc sẽ cho ra tín hiệu lớn hơn tổng tín hiệu phát ra bởi hai đầu vào cộng lại.

Đó là những lần nhảy điện áp trong mỗi một sợi nhánh: từ một vài dữ liệu đầu vào nhưng không có phản ứng gì, đến một phản ứng cực lớn chỉ với một đầu vào.

Chúng ta đã biết tới những đợt nhảy điện áp trong sợi nhánh này nhiều năm nay rồi. Ta đã thấy những sự thay đổi đột ngột tương tự khi nghiên cứu não bộ. Ta đã thấy những thứ này khi nghiên cứu não bộ của các con vật bị cù chân nhưng đang được gây mê. Ta thậm chí đã thấy những phản ứng bên trong sợi nhánh neuron trên động vật đang hoạt động.

Ta kết luận lại, các sợi nhánh của một neuron hình chóp có thể tạo ra tín hiệu/phản hồi/những đợt nhảy điện áp có thể đo đạc được.

Vậy ta đã biết chúng tồn tại, thế tại sao chúng lại thay đổi việc ta nhìn nhận não bộ như một cỗ máy tính? Bởi lẽ các sợi nhánh của một neuron hình chóp chứa rất nhiều nhánh nhỏ. Mỗi nhánh nhỏ lại có thể tổng hợp đầu vào và cho ra dữ liệu đầu ra, đồng nghĩa với mỗi nhánh của sợi nhánh lại hoạt động như một thiết bị đầu ra.

Chờ đã. Có phải đó chính là mô hình của neuron vừa có ở trên không? Đúng thế. Theo những gì ta đã có, thì một neuron hình chóp sẽ hoạt động như thế này:

Kết luận: Bản thân mỗi một neuron hình chíp là một mạng neural gồm hai lớp. Não bộ của chúng ta mạnh mẽ kinh hoàng.

Đã có hai nhà khoa học là Porazi và Mel đã thể hiện một cách rõ ràng điều này hồi năm 2003. Họ tạo nên một mẫu máy tính phức tạp về một neuron duy nhất, giả lập từng nhánh nhỏ của một sợi nhánh, từng đợt thay đổi điện áp nhỏ, và cách tín hiệu truyền đi khắp cơ thể. Sau đó họ so sánh đầu ra của một neuron và đầu ra của một mạng neural nhân tạo hai lớp: chúng đều giống nhau.

Từ đây, ta có thể đưa ra nhận định rằng mỗi một neuron là một máy tính. Bản thân một neuron đã có thể tính toán được rất nhiều chức năng khác nhau, những chức năng mà một neuron nếu chỉ tổng hợp đầu vào và nhả dữ liệu đầu ra không thì sẽ không bao giờ làm được.

Ví dụ, với bốn đầu vào là Xanh, Biển, Vàng, Mặt Trời và chỉ có hai nhánh hoạt động như một thiết bị đầu ra, ta có thể lập ra được một neuron hình chóp để tính ra được "hình dáng đi đôi với chức năng": ta sẽ có thể có Vàng và Mặt Trời đi đôi với nhau, Xanh và Biển đi đôi với nhau chứ không thể ghép Xanh và Mặt Trời với nhau. Tất nhiên là neuron nhận vào cực kỳ nhiều thông tin đầu vào, có nhiều hơn hai nhánh như trong ví dụ trên, nên khả năng tính toán của nó còn khổng lồ lắm.

Những biến đổi điện áp này còn cho thấy rằng neuron hiểu rõ về thế giới này nhưng có điều là nó không nói hết với ta thôi (hay thậm chí không nói với cả các neuron khác).

Tự hỏi mình một câu đơn giản rằng: Làm cách nào mà não bộ chia các thông tin thành ngăn? Các neuron đều liên kết với nhau, tại sao thông tin từ phần não này (ví dụ như mùi thơm) không xuất hiện tại một phần não khác (ví dụ như vùng não hình ảnh)?

Có hai câu trả lời đối lập cho câu hỏi này. Đầu tiên, là não bộ không được phân thành các ngăn: thông tin xuất hiện đây đó không rõ theo một khuôn mẫu nào. Câu trả lời thứ hai, là não bộ được phân ngăn bằng chính những sợi nhánh.

Phần thân của neuron thường bỏ qua phần lớn những những dữ liệu đầu vào đơn lẻ, nó chỉ phản ứng khi rất nhiều dữ liệu đầu vào cùng hoạt động cùng lúc.

Nếu điều đó đúng, thì những sợ nhánh sẽ nhận trách nhiệm phản hồi với những thứ mà neuron bỏ qua. Đáng ngạc nhiên thay, đó chính là những thứ mà ta quan sát được. Neuron chỉ phản ứng với một số góc độ nhất định, nhưng sợi nhánh thì phản ứng với mọi góc độ khác nhau. Sợi nhánh biết nhiều, hiểu nhiều và nhận vào nhiều thông tin hơn ta tưởng.

Thế cuối cùng những điều này có nghĩa lý gì?

Neutron của ta có thể thay đổi chính chức năng của mình nhờ việc thay đổi những dữ liệu đầu vào mà chúng nhận. Một số tín hiệu đầu vào yếu đi và bỗng nhiên cả một sợi nhánh im lặng, bạn sẽ trở thành một con người điềm tĩnh. Một vài tín hiệu đầu vào mạnh lên, thế là bạn bỗng vui sướng với một điều nhỏ nhặt mà trước nay bạn chưa bao giờ thích thú.

Nếu như toàn bộ tín hiệu và dữ liệu đầu vào được tổng hợp lại, thì việc thay đổi chức năng một neutron sẽ, về cơ bản, sẽ là những tín hiệu đầu vào tranh nhau xem ai được kích hoạt. Nếu như mỗi một sợi nhánh mà tự xử lý tín hiệu độc lập, không phải tranh nhau nữa, thì sức mạnh tính toán của tương lai sẽ dễ như bỡn.

Não bộ của thể thực hiện nhiều tính toán hơn việc sử dụng mỗi neuron thần kinh là một bộ máy tính, tổng hợp đầu vào và nhả đầu ra. Cho dù đó là khái niệm cơ bản để tạo nên những đơn vị xây dựng nên một mạng neural nhân tạo. Sức mạnh tính toán của não bộ quá lớn và lớn hơn ta tưởng, có nghĩa là deep learning và trí tuệ nhân tạo mới chỉ vẽ nên một phần rất rất rất nhỏ về sức mạnh thực sự của bộ não.

Vỏ não của bạn chứa 17 tỷ neuron thần kinh. Để hiểu nó làm được gì, ta thường so sánh nó với cái máy tính. Người cho là đó là một so sánh cơ bản để xây dựng nên nhiều thứ, người lại cho nó là một quan niệm lệch lạc.

Việc so sánh này thường dẫn ta liên tưởng tới một mạng neural nhân tạo: để một mạng neural tính toán được, chúng phải được tạo nên từ những hệ thống giống neuron thần kinh, từ đó suy ngược lại ta thấy não bộ tính toán được như máy tính.

Mà nếu não bộ là máy tính, vì nó giống một mạng neural nhân tạo, thì giờ ta cũng phải công nhận rằng từng neuron cũng là một cỗ máy tính. Toàn bộ 17 tỷ neuron ở vỏ não hay thậm chí toàn bộ 86 tỷ neuron trong não bạn, đều là máy tính.

Từ đó suy ra, vỏ não bạn không phải là một mạng neural. Vỏ não của bạn là một mạng neural của một mạng neural.

Theo GenK

" />

Bạn có biết vỏ não của mình chứa tới 17 tỷ cái máy tính không?

Ngoại Hạng Anh 2025-03-11 10:10:51 62

Dựa trên bài viết của giáo sư thần kinh học Mark Humphries,ạncóbiếtvỏnãocủamìnhchứatớitỷcáimáytínhkhôkèo nhà cái video với mục đích sự nghiệp là "sử dụng bộ não của mình để hiểu bộ não loài người".

Não bộ con người nhận thông tin đầu vào từ chính thế giới này, neuron xử lý những đầu vào ấy và tạo thành đầu ra. Đầu ra có thể là một dòng suy nghĩ nào đó – thèm thịt gà rán quá, có thể là hành động – đi rán gà, có thể là cảm giác vui sướng – khi được ăn thịt gà.

Dù đầu ra có là gì, thì nó là sự chuyển giao giữa đầu vào và đầu ra. Nếu ta coi bộ não là một thiết bị chuyển hóa dữ liệu đầu vào thành đầu ra, thì hiển nhiên, ta sẽ coi máy tính là thứ công nghệ tương đương với chúng ta.

Nhưng đáng buồn thay, não bộ chúng ta không phải là một cái máy tính. Vì đáng ngạc nhiên thay, MỖI MỘT NEURON là một cái máy tính. Vỏ não của bạn chứa tới 17 tỷ cái máy tính.

Hãy nhìn này:

Đây là hình ảnh một tế bào hình chóp (pyramidal cell), là những neuron tạo nên phần lớn vỏ não của bạn. Cái cục nằm nữa chính là phần thân của neuron; phần dây dợ lan ra xung quanh là những sợi nhánh tế bào, là những đường dây liên lạc lấy thông tin đầu vào từ các neuron khác.

Những thông tin đầu vào nằm ở mọi điểm trong các sợi nhánh. Và vị trí của chúng đều đóng một vai trò quan trọng.

Nhưng khi nói về cách thức hoạt động của neuron thần kinh, ta thường đúc kết ngắn gọn thành "tổng hợp đầu vào rồi cho ra dữ liệu đầu ra". Theo khái niệm này, thì những sợi nhánh tế bào sẽ chỉ là thiết bị nhận đầu vào. Kích hoạt mỗi một dữ liệu đầu vào nhỏ sẽ làm thay đổi điện áp của neuron. Khi tổng hợp đủ những thay đổi nhỏ này từ các phần của sợi nhánh, neuron sẽ cho ra dữ liệu, xuất sang một cái neuron khác.

Đầu vào >phân tích >có được đầu ra.

Nghe cũng hay và hợp lý đấy, mà lại còn tạo nên được gốc rễ căn bản của một mạng lưới thần kinh nhân tạo (mạng neural). Có điều, là nó sai bét.

Những sợi nhánh kia không phải chỉ là dây dợ thông thường: chúng có những hệ thống của riêng mình để cho ra tín hiệu. Khi những dữ liệu đầu vào được kích hoạt cùng lúc, chúng sẽ cho tín hiệu đầu ra (thể hiện bằng một lần thay đổi điện áp) lớn hơn khi các dữ liệu đầu vào được kích hoạt đơn lẻ.

Mối quan hệ giữa số lượng đầu vào được kích hoạt với độ lớn của mỗi phản hồi, của mỗi lần biến đổi điện áp trong các sợi nhánh được thể hiện trên biểu đồ này:

Hai đầu vào cùng hoạt động một lúc sẽ cho ra tín hiệu lớn hơn tổng tín hiệu phát ra bởi hai đầu vào cộng lại.

Đó là những lần nhảy điện áp trong mỗi một sợi nhánh: từ một vài dữ liệu đầu vào nhưng không có phản ứng gì, đến một phản ứng cực lớn chỉ với một đầu vào.

Chúng ta đã biết tới những đợt nhảy điện áp trong sợi nhánh này nhiều năm nay rồi. Ta đã thấy những sự thay đổi đột ngột tương tự khi nghiên cứu não bộ. Ta đã thấy những thứ này khi nghiên cứu não bộ của các con vật bị cù chân nhưng đang được gây mê. Ta thậm chí đã thấy những phản ứng bên trong sợi nhánh neuron trên động vật đang hoạt động.

Ta kết luận lại, các sợi nhánh của một neuron hình chóp có thể tạo ra tín hiệu/phản hồi/những đợt nhảy điện áp có thể đo đạc được.

Vậy ta đã biết chúng tồn tại, thế tại sao chúng lại thay đổi việc ta nhìn nhận não bộ như một cỗ máy tính? Bởi lẽ các sợi nhánh của một neuron hình chóp chứa rất nhiều nhánh nhỏ. Mỗi nhánh nhỏ lại có thể tổng hợp đầu vào và cho ra dữ liệu đầu ra, đồng nghĩa với mỗi nhánh của sợi nhánh lại hoạt động như một thiết bị đầu ra.

Chờ đã. Có phải đó chính là mô hình của neuron vừa có ở trên không? Đúng thế. Theo những gì ta đã có, thì một neuron hình chóp sẽ hoạt động như thế này:

Kết luận: Bản thân mỗi một neuron hình chíp là một mạng neural gồm hai lớp. Não bộ của chúng ta mạnh mẽ kinh hoàng.

Đã có hai nhà khoa học là Porazi và Mel đã thể hiện một cách rõ ràng điều này hồi năm 2003. Họ tạo nên một mẫu máy tính phức tạp về một neuron duy nhất, giả lập từng nhánh nhỏ của một sợi nhánh, từng đợt thay đổi điện áp nhỏ, và cách tín hiệu truyền đi khắp cơ thể. Sau đó họ so sánh đầu ra của một neuron và đầu ra của một mạng neural nhân tạo hai lớp: chúng đều giống nhau.

Từ đây, ta có thể đưa ra nhận định rằng mỗi một neuron là một máy tính. Bản thân một neuron đã có thể tính toán được rất nhiều chức năng khác nhau, những chức năng mà một neuron nếu chỉ tổng hợp đầu vào và nhả dữ liệu đầu ra không thì sẽ không bao giờ làm được.

Ví dụ, với bốn đầu vào là Xanh, Biển, Vàng, Mặt Trời và chỉ có hai nhánh hoạt động như một thiết bị đầu ra, ta có thể lập ra được một neuron hình chóp để tính ra được "hình dáng đi đôi với chức năng": ta sẽ có thể có Vàng và Mặt Trời đi đôi với nhau, Xanh và Biển đi đôi với nhau chứ không thể ghép Xanh và Mặt Trời với nhau. Tất nhiên là neuron nhận vào cực kỳ nhiều thông tin đầu vào, có nhiều hơn hai nhánh như trong ví dụ trên, nên khả năng tính toán của nó còn khổng lồ lắm.

Những biến đổi điện áp này còn cho thấy rằng neuron hiểu rõ về thế giới này nhưng có điều là nó không nói hết với ta thôi (hay thậm chí không nói với cả các neuron khác).

Tự hỏi mình một câu đơn giản rằng: Làm cách nào mà não bộ chia các thông tin thành ngăn? Các neuron đều liên kết với nhau, tại sao thông tin từ phần não này (ví dụ như mùi thơm) không xuất hiện tại một phần não khác (ví dụ như vùng não hình ảnh)?

Có hai câu trả lời đối lập cho câu hỏi này. Đầu tiên, là não bộ không được phân thành các ngăn: thông tin xuất hiện đây đó không rõ theo một khuôn mẫu nào. Câu trả lời thứ hai, là não bộ được phân ngăn bằng chính những sợi nhánh.

Phần thân của neuron thường bỏ qua phần lớn những những dữ liệu đầu vào đơn lẻ, nó chỉ phản ứng khi rất nhiều dữ liệu đầu vào cùng hoạt động cùng lúc.

Nếu điều đó đúng, thì những sợ nhánh sẽ nhận trách nhiệm phản hồi với những thứ mà neuron bỏ qua. Đáng ngạc nhiên thay, đó chính là những thứ mà ta quan sát được. Neuron chỉ phản ứng với một số góc độ nhất định, nhưng sợi nhánh thì phản ứng với mọi góc độ khác nhau. Sợi nhánh biết nhiều, hiểu nhiều và nhận vào nhiều thông tin hơn ta tưởng.

Thế cuối cùng những điều này có nghĩa lý gì?

Neutron của ta có thể thay đổi chính chức năng của mình nhờ việc thay đổi những dữ liệu đầu vào mà chúng nhận. Một số tín hiệu đầu vào yếu đi và bỗng nhiên cả một sợi nhánh im lặng, bạn sẽ trở thành một con người điềm tĩnh. Một vài tín hiệu đầu vào mạnh lên, thế là bạn bỗng vui sướng với một điều nhỏ nhặt mà trước nay bạn chưa bao giờ thích thú.

Nếu như toàn bộ tín hiệu và dữ liệu đầu vào được tổng hợp lại, thì việc thay đổi chức năng một neutron sẽ, về cơ bản, sẽ là những tín hiệu đầu vào tranh nhau xem ai được kích hoạt. Nếu như mỗi một sợi nhánh mà tự xử lý tín hiệu độc lập, không phải tranh nhau nữa, thì sức mạnh tính toán của tương lai sẽ dễ như bỡn.

Não bộ của thể thực hiện nhiều tính toán hơn việc sử dụng mỗi neuron thần kinh là một bộ máy tính, tổng hợp đầu vào và nhả đầu ra. Cho dù đó là khái niệm cơ bản để tạo nên những đơn vị xây dựng nên một mạng neural nhân tạo. Sức mạnh tính toán của não bộ quá lớn và lớn hơn ta tưởng, có nghĩa là deep learning và trí tuệ nhân tạo mới chỉ vẽ nên một phần rất rất rất nhỏ về sức mạnh thực sự của bộ não.

Vỏ não của bạn chứa 17 tỷ neuron thần kinh. Để hiểu nó làm được gì, ta thường so sánh nó với cái máy tính. Người cho là đó là một so sánh cơ bản để xây dựng nên nhiều thứ, người lại cho nó là một quan niệm lệch lạc.

Việc so sánh này thường dẫn ta liên tưởng tới một mạng neural nhân tạo: để một mạng neural tính toán được, chúng phải được tạo nên từ những hệ thống giống neuron thần kinh, từ đó suy ngược lại ta thấy não bộ tính toán được như máy tính.

Mà nếu não bộ là máy tính, vì nó giống một mạng neural nhân tạo, thì giờ ta cũng phải công nhận rằng từng neuron cũng là một cỗ máy tính. Toàn bộ 17 tỷ neuron ở vỏ não hay thậm chí toàn bộ 86 tỷ neuron trong não bạn, đều là máy tính.

Từ đó suy ra, vỏ não bạn không phải là một mạng neural. Vỏ não của bạn là một mạng neural của một mạng neural.

Theo GenK

本文地址:http://asia.tour-time.com/html/22f399662.html
版权声明

本文仅代表作者观点,不代表本站立场。
本文系作者授权发表,未经许可,不得转载。

全站热门

Nhận định, soi kèo Brentford vs Aston Villa, 0h30 ngày 9/3: Sân nhà không phải lợi thế

Bộ Tài chính vừa có văn bản gửi Văn phòng Chính phủ báo cáo việc Học viện Nông nghiệp Việt Nam lạm thu của sinh viên, gửi lấy lãi ngân hàng số tiền 41,7 tỷ đồng.

Dẫn kết quả quyết toán ngân sách năm 2015 của Học viện Nông nghiệp Việt Nam do Bộ NN&PTNT thực hiện, Bộ Tài chính cho hay đã phát hiện số học phí, lệ phí thu vượt, ngoài quy định của nhà nước và lãi tiền gửi ngân hàng thương mại số tiền trên 41,75 tỷ đồng.

{keywords}

Sinh viên Học viện Nông nghiệp Việt Nam trong một ngày hội việc làm. Ảnh: Nguyễn Thảo.

Qua thẩm tra của Bộ Tài chính, khoản thu này đã được tổng hợp vào nguồn thu của Học viện Nông nghiệp và sử dụng cho các hoạt động chuyên môn của trường này, đầu tư vào cơ sở vật chất.

Bộ Tài chính cho rằng, về nguyên tắc, số thu học phí, lệ phí vượt, ngoài quy định phải trả lại người nộp. Nếu không trả được thì toàn bộ số đã thu ngoài quy định và lãi tiền gửi ngân hàng thương mại phải nộp ngân sách Nhà nước.

Song để xử lý vụ việc này, Bộ Tài chính đề nghị Văn phòng Chính phủ trình Thủ tướng Chính phủ xem xét xử lý vụ việc trên theo hướng nếu Bộ NN&PTNT kiểm tra, rà soát các khoản thu trên của Học viện Nông nghiệp Việt Nam, thấy đã sử dụng cho hoạt động chuyên môn, mua sắm đầu tư theo quy định thì cho phép quyết toán.

Trường hợp khoản thu trên sử dụng không dúng quy định thì phải thu hồi nộp ngân sách Nhà nước.

Hà Duy

">

Học viện Nông nghiệp lạm thu, gửi ngân hàng hơn 40 tỷ học phí

Nền tảng hỗ trợ điều tra số được chính thức ra mắt tại TP.HCM.

Theo ông Lê Công Phú, Phó Giám đốc Trung tâm Ứng cứu khẩn cấp không gian mạng Việt Nam (VNCERT/CC), Cục An toàn thông tin, Nền tảng hỗ trợ điều tra số sẽ giúp các cơ quan, tổ chức doanh nghiệp thực hiện điều tra khi có sự cố tấn công xảy ra. 

Đây là nơi tập hợp các tri thức liên quan đến khoa học điều tra số. Tri thức ở đây sẽ có các sổ tay về ứng cứu sự cố bao gồm các kinh nghiệm ứng phó với các tình huống tấn công cụ thể. Dữ liệu, chứng cứ về các tình huống tấn công mạng được tái hiện lại một cách khoa học dựa trên các cuộc tấn công thực tế. Ngoài ra, Bộ TT&TT cũng sẽ huy động các doanh nghiệp, chuyên gia, tổ chức, cá nhân đóng góp tri thức cho nền tảng này. 

Ông Lê Công Phú, Phó Giám đốc Trung tâm Ứng cứu khẩn cấp không gian mạng Việt Nam (VNCERT/CC), Cục An toàn thông tin, giới thiệu về Nền tảng hỗ trợ điều tra số.

Nền tảng cũng cung cấp các công cụ liên quan đến hoạt động điều tra, ứng cứu sự cố kèm theo hướng dẫn chi tiết, để cho các cán bộ chuyên trách, cũng như cộng đồng an toàn thông tin biết cách sử dụng các công cụ khi có sự cố xảy ra. Thông qua nền tảng, sẽ huấn luyện các kỹ năng phân tích và điều tra tấn công mạng qua các tình huống tấn công điển hình hiện nay, như khai thác lỗ hổng bảo mật, tấn công mã hoá…

Ông Lê Công Phú cho biết, trái tim của nền tảng là các công cụ của hệ thống do Cục An toàn thông tin làm chủ công nghệ, cũng là các sản phẩm mã nguồn mở. Khi các cơ quan, tổ chức, doanh nghiệp bị tấn công, Bộ TT&TT sẽ sử dụng nền tảng này để hỗ trợ xử lý. 

Tình huống giả định hệ thống CNTT của một tổ chức bị tấn công trên Nền tảng hỗ trợ điều tra số.

Ông Trần Đăng Khoa, Phó Cục trưởng phụ trách Cục An toàn thông tin chia sẻ, với Nền tảng hỗ trợ điều tra số, Bộ TT&TT đặt ra nhiều mục tiêu.

Mục tiêu thứ nhất là cân bằng yêu cầu về ứng cứu sự cố an toàn thông tin và điều tra số. Bởi thông thường khi một hệ thống thông tin bị tấn công mạng, các tổ chức, doanh nghiệp sẽ nhanh chóng ứng phó, ứng cứu để đưa hệ thống thông tin vào hoạt động khôi phục bình thường và ngăn chặn tấn công, như vậy khó khăn trong công tác điều tra số. Bên cạnh đó, khi mạng hệ thống thông tin tiếp tục bị tấn công cũng sẽ gây ra ảnh hưởng cho việc phục vụ công tác điều tra số. Nhìn chung những phương thức ứng cứu như trên đều có nhược điểm, vì thế Nền tảng hỗ trợ điều tra số này sẽ cân bằng được cả hai yếu tố, vừa đáp ứng được hệ thống thông tin có thể được ứng cứu kịp thời chống lại tấn công mạng, vừa đáp ứng được việc thu thập các dữ liệu, chứng cứ số để phục vụ điều tra số. 

Mục tiêu thứ hai là hệ thống cung cấp nền tảng và công cụ để các cơ quan, tổ chức, doanh nghiệp ứng phó sự cố bị tấn công mạng và điều tra số. Các công cụ này được cung cấp online và tách biệt với hệ thống thông tin của doanh nghiệp. Mỗi khi xảy ra tấn công mạng, theo đề nghị, yêu cầu của mỗi cơ quan, tổ chức, cá nhân, thì tổ chức tự động tích hợp và tự sử dụng hệ thống thông tin này để phục vụ công tác bảo đảm an toàn thông tin của mình. 

Lê Mỹ - Nguyễn Huế

">

Bộ TT&TT ra mắt Nền tảng hỗ trợ điều tra số 

Nhận định, soi kèo Crystal Palace vs Ipswich Town, 22h00 ngày 8/3: Chiến thắng thứ 3

Sàn giao dịch Binance đang phải đối mặt với nhiều rắc rối. Ảnh: Trọng Đạt

Binance cũng đã thảo luận với Bộ Tư pháp Mỹ để giải quyết các khiếu nại về việc sàn giao dịch này được Iran sử dụng nhằm lẩn tránh các lệnh trừng phạt từ Hoa Kỳ. Trong tuyên bố của mình, Binance cho biết công ty tuân thủ đầy đủ tất cả các biện pháp trừng phạt tài chính của Mỹ và cộng đồng quốc tế. 

“Vào năm 2021, Binance đã đưa ra một sáng kiến nhằm thay đổi hoàn toàn cơ cấu quản trị doanh nghiệp. Theo đó, Binance đã sử dụng một nhóm các giám đốc điều hành dày dạn kinh nghiệm và có đẳng cấp thế giới để thay đổi căn bản cách thức hoạt động trên toàn cầu”, tuyên bố của sàn giao dịch này cho biết. 

Theo Binance, các giao thức xác thực khách hàng điện tử của công ty này có thể cạnh tranh với mọi hệ thống của các ngân hàng truyền thống. Người dùng vì vậy sẽ phải trải qua các bước kiểm soát nghiêm ngặt về quốc gia cư trú và các thông tin nhận dạng cá nhân trước khi sử dụng dịch vụ. Chính sách của Binance là nói không với những người dùng ẩn danh, đăng ký nhiều tài khoản hoặc sử dụng tiền có nguồn gốc không rõ ràng. 

Changpeng Zhao (CZ) - nhà sáng lập sàn giao dịch Binance. Ảnh: Trọng Đạt

Sau những phản hồi của Binance, Bộ Tư pháp Mỹ từ chối đưa ra bình luận. Tuy vậy, trước vụ việc này, Binance đang phải đối mặt cùng lúc với nhiều cuộc điều tra, bao gồm việc tuân thủ các quy định về phòng chống rửa tiền hay giao dịch chứng khoán chưa đăng ký. 

Đối mặt với các vụ việc kể trên, phía Binance luôn khẳng định họ thực hiện nghiêm túc các nghĩa vụ pháp lý, sẵn sàng hợp tác với các cơ quan quản lý và cơ quan thực thi pháp luật. Hiện Binance vẫn đang là sàn giao dịch tiền mã hóa lớn nhất trên bình diện toàn cầu. Do đó, bất kỳ cáo buộc nào liên quan đến Binance đều sẽ có khả năng tác động đến toàn bộ thị trường tiền mã hóa. 

Chợ tiền mã hoá bất hợp pháp và “đánh bạc” trên Binance

Chợ tiền mã hoá bất hợp pháp và “đánh bạc” trên Binance

Người dùng có thể dùng tiền thật mua bán thoải mái tiền mã hoá trên Binance và chọn chế độ đầu tư Chiến đấu không khác gì “đánh bạc”.">

Binance đối mặt với cuộc điều tra mới từ chính phủ Mỹ

Các đại biểu nhấn nút ra mắt Tuyến phố thanh toán không tiền mặt, tối ngày 16/6.

Để chuẩn bị cho tuyến phố thanh toán không dùng tiền mặt qua nền tảng Hue-S đầu tiên của tỉnh, từ tháng 5/2023, UBND Thành phố Huế cùng Trung tâm IOC và Công ty FPT Telecom đã triển khai quảng bá truyền thông, tập huấn, hỗ trợ các tiểu thương trên địa bàn kết nối thanh toán bằng Hue-S. 

Tại mỗi cửa hàng trên tuyến phố đều dán mã QR cho phép quét mã thanh toán hàng hoá dịch vụ bằng Hue-S - ứng dụng đô thị thông minh có liên kết tài khoản Ví điện tử, hoặc với thẻ ATM của 40 ngân hàng trong nước và 4 tổ chức thẻ quốc tế là Visa, MasterCard, JCB và American Express.

Hiện tại, phố Hai Bà Trưng đã có 105 cửa hàng chấp nhận thanh toán với Hue-S, tương đương 80% các tiểu thương kinh doanh trên tuyến phố. Mục tiêu của phường Vĩnh Ninh đặt ra là 100% cửa hàng trên tuyến phố này chấp nhận thanh toán với Hue-S và duy trì hoạt động này thường xuyên.

Phát biểu tại sự kiện tối ngày 16/6, ông Trương Đình Hạnh, Phó Chủ tịch UBND thành phố Huế, kỳ vọng: "Huế sẽ không chỉ có 1 ngày, 1 tuyến phố thanh toán không dùng tiền mặt mà xu hướng này sẽ lan rộng ra toàn tỉnh và xuyên suốt cả năm, bất cứ ngày nào người dân cũng có thể sử dụng hình thức thanh toán bằng Ví điện tử trên Hue-S để mua sắm, thanh toán cho các dịch vụ, sản phẩm và tiện ích thiết yếu.”

Trao giải cho các cửa hàng tại phố đi bộ có nhiều giao dịch thanh toán qua Hue-S nhất. 

Hue-S là ứng dụng trên nền di động đã được UBND tỉnh Thừa Thiên Huế tích hợp, cung cấp các dịch vụ đô thị thông minh, kết nối đồng bộ với Cổng thông tin dịch vụ đô thị thông minh.

Mới đây, Hue-S cũng được tích hợp dữ liệu vị trí nhà vệ sinh cộng đồng, miễn phí để hỗ trợ người dân, du khách dễ dàng tiếp cận, sử dụng.

Trên ứng dụng này, Thừa Thiên Huế đã đưa vào vận hành nhiều dịch vụ đô thị thông minh cho người dân như: dịch vụ phản ánh hiện trường, dịch vụ thông tin cảnh báo, dịch vụ giám sát đô thị thông qua cảm biến camera; dịch vụ giám sát hồ đập, môi trường, dịch vụ giám sát tàu cá...

Ví điện tử trên Hue-S, ra mắt từ tháng 10/2022, là giải pháp thanh toán số liền mạch, cho phép thanh toán các dịch vụ tiện ích kết nối với Hue-S như dịch vụ công, học phí, nước, vệ sinh môi trường và các dịch vụ ngoài app như viện phí, thanh toán với mã QR tại hơn 200.000 cửa hàng trên toàn quốc… Đến nay, Ví điện tử trên Hue-S đã có hơn 35.000 tài khoản và hơn 600 điểm chấp nhận thanh toán trên toàn tỉnh.
Người dân Huế có thể thanh toán tiền nước, dịch vụ vệ sinh qua Hue-SDịch vụ thanh toán hóa đơn tiền nước và dịch vụ vệ sinh môi trường vừa được Thừa Thiên Huế chính thức cung cấp tới người dân toàn tỉnh qua ví điện tử trên nền tảng Hue-S.">

Thành phố Huế có tuyến phố thanh toán không dùng tiền mặt đầu tiên

友情链接