Bài viết & Thông báo
Cập nhật bài viết và thông báo mới nhất từ khoa An toàn Thông tin
5 kết quả#LLM
blogsGiới thiệu toàn diện về Trí tuệ nhân tạo trong bối cảnh chuyển đổi số
Bài luận giới thiệu tổng quan về trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence), bắt đầu từ bối cảnh cách mạng công nghiệp lần thứ tư và vai trò của chuyển đổi số (Digital Transformation) như một vòng lặp cải tiến liên tục. Nội dung phân tích AI từ các khái niệm nền tảng như Machine Learning, Deep Learning, GenAI, LLM, AI Agent đến Agentic AI, đồng thời làm rõ tác động của AI đối với lao động, sản phẩm, dịch vụ, dữ liệu lớn, quản trị tổ chức và năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp. Bài viết cũng trình bày các khía cạnh cần quan tâm khi triển khai AI, bao gồm AI Literacy, đạo đức AI, quyền riêng tư, bảo mật, lựa chọn giữa AIaaS và tự phát triển, cùng các tiêu chí đánh giá hệ thống AI như chi phí, độ trễ, độ chính xác, độ ổn định và an toàn.
blogsClaude Code best practice (04/2026)
Bài viết trình bày các thực hành quan trọng khi sử dụng Claude Code trong phát triển phần mềm, tập trung vào cách giao việc rõ ràng, lập kế hoạch trước khi triển khai, thiết lập verification loop, quản lý CLAUDE.md, sử dụng Git worktree, subagent, hook và permission để biến AI coding agent thành một phần có kiểm soát trong quy trình kỹ thuật. Nội dung nhấn mạnh rằng hiệu quả của Claude Code không nằm ở việc sinh mã nhanh, mà ở khả năng tổ chức môi trường làm việc có ngữ cảnh, có kiểm chứng và có khả năng tích lũy tri thức dự án theo thời gian.
blogsĐồ thị tri thức - Bài 0: Khi dữ liệu không còn đứng một mình
Mỗi ngày bạn dùng Google, Netflix, bản đồ, mua hàng online – và mỗi lần đó, có một thứ đang âm thầm nối các mảnh thông tin rời rạc lại thành câu trả lời đúng. Thứ đó là gì, hoạt động như thế nào, và tại sao nó lại quan trọng hơn bao giờ hết trong thời đại AI? Đây là bài đầu tiên của chuỗi bài về Đồ thị tri thức – bắt đầu không phải từ lý thuyết, mà từ đời sống.
blogsChạy Gemma 4 26B Cục Bộ với LM Studio 0.4.0 và Kết Nối Claude Code Offline
Chạy model ngôn ngữ lớn 26 tỷ tham số trên laptop cá nhân từng là điều không tưởng. Với Gemma 4 26B-A4B và LM Studio 0.4.0, điều đó giờ chỉ cần một lệnh terminal và 48 GB RAM. Bài viết phân tích tại sao kiến trúc Mixture-of-Experts cho phép Gemma 4 đạt Elo 1441 cạnh tranh với các model 400 tỷ tham số, cách daemon headless llmster biến LM Studio thành inference server chạy hoàn toàn không cần GUI, và đặc biệt là cách kết nối Claude Code với Gemma 4 qua endpoint tương thích Anthropic để có môi trường lập trình AI hoàn toàn offline. Kèm theo là phân tích bộ nhớ chi tiết theo từng ngưỡng context window, lý do không nên bật speculative decoding với MoE, và con số thực tế: 51 token mỗi giây cho chat độc lập, giảm còn khoảng 28 khi chạy qua Claude Code.
blogsTấn công Prompt Injection vào các Mô hình Ngôn ngữ Lớn
Tấn công Prompt Injection (PI) vào các Mô hình Ngôn ngữ Lớn đã được OWASP xếp hạng là lỗ hổng bảo mật số một (LLM01:2025) trong danh sách OWASP Top 10 cho Ứng dụng LLM năm 2025. Phân tích cho thấy rằng mặc dù các cơ chế phòng thủ hiện tại ngày càng tinh vi, các cuộc tấn công thích ứng (adaptive attacks) vẫn có thể vượt qua hơn 90% các biện pháp phòng thủ được công bố. Điều này phản ánh một nghịch lý kiến trúc cơ bản: LLM không có khả năng phân biệt "dữ liệu" và "lệnh" ở cấp độ cú pháp tất cả đều là văn bản thuần túy.