Nhiem vu ba du toan va dinh tinh cong viec

NV1.1

Nghiên cứu tổng quan tài liệu (Literature Review)

2 tuần

1

2

Bản tổng hợp tài liệu tham khảo, bài tổng quan (review article)

Tối thiểu 30 nguồn tài liệu

NV1.2

Thiết kế bộ câu hỏi khảo sát

1 tuần

3

3

Bộ câu hỏi khảo sát hoàn chỉnh (Google Forms/Typeform)

Tối thiểu 20 câu hỏi, thiết kế khoa học và logic

NV1.3

Tiến hành khảo sát trực tuyến

3 tuần

4

6

Dữ liệu khảo sát từ người dùng

Tối thiểu 1.000 người dùng, đảm bảo đại diện về độ tuổi, giới tính, khu vực

NV1.4

Thu thập dữ liệu mẫu về lừa đảo (OSINT & Web Scraping)

3 tuần

4

6

Bộ dữ liệu mẫu (dataset) đã dán nhãn sơ bộ

Tối thiểu 500 mẫu (phishing, lừa đảo tình cảm, đầu tư, malware)

NV1.5

Tổng hợp số liệu và viết báo cáo giai đoạn 1

1 tuần

7

7

Báo cáo giai đoạn 1 hoàn chỉnh + bộ dữ liệu đã xử lý

Tối thiểu 20 trang, có biểu đồ minh họa

NV1.6

Buffer/Dự phòng

1 tuần

8

8

—

—

NV2.1

Phân tích chi tiết các vụ lừa đảo đã thu thập

2 tuần

9

10

Bảng phân tích IoC cho từng loại lừa đảo, ma trận đặc điểm (feature matrix)

Phân tích từ khóa, cấu trúc URL, hình ảnh giả mạo, chiến thuật tâm lý

NV2.2

Xây dựng ma trận rủi ro (Risk Matrix)

1 tuần

11

11

Ma trận rủi ro trực quan (3×3 hoặc 5×5)

6 loại tấn công: Phishing, Fake Account, Malware, Romance Scam, Investment Scam, Data Leakage

NV2.3

Nghiên cứu giải pháp công nghệ và lựa chọn thuật toán

2 tuần

12

13

Báo cáo lựa chọn công nghệ (Technology Selection Report)

So sánh Naive Bayes, SVM, Random Forest, LSTM, BERT; benchmark với DeepText, Perspective API

NV2.4

Đặc tả yêu cầu phần mềm (SRS theo IEEE 830)

1 tuần

14

14

Tài liệu SRS hoàn chỉnh

Tối thiểu 30 trang, bao gồm yêu cầu chức năng & phi chức năng

NV3.1

Thiết kế kiến trúc hệ thống và CSDL

1 tuần

15

15

Sơ đồ kiến trúc (UML/ArchiMate), Database Schema, tài liệu thiết kế

Bao gồm block diagram, sơ đồ CSDL, lựa chọn tech stack

NV3.2

Phát triển module Data Crawler

3 tuần

16

18

Module Data Crawler hoạt động ổn định

Thu thập từ Facebook, TikTok; scheduled crawling; lưu trữ vào CSDL

NV3.3

Phát triển module AI/ML Engine

5 tuần

16

20

Module AI/ML Engine với mô hình đã huấn luyện

Độ chính xác ≥ 85% trên tập kiểm thử; bao gồm preprocessing, training, evaluation, tuning

NV3.4

Phát triển giao diện Dashboard

3 tuần

19

21

Ứng dụng web/desktop với UI trực quan

Trang tổng quan, chi tiết nội dung, cài đặt cảnh báo, quản lý người dùng

NV3.5

Xây dựng bộ tài liệu hướng dẫn và quy trình phòng chống

2 tuần

20

21

Bộ tài liệu hướng dẫn hoàn chỉnh

Tối thiểu 50 trang; User Manual, cẩm nang nhận diện lừa đảo, quy trình ứng phó

NV3.6

Tích hợp & Kiểm thử tích hợp

2 tuần

22

23

Hệ thống tích hợp đầy đủ (MVP)

Tất cả module hoạt động đồng bộ, không lỗi nghiêm trọng

NV3.7

Buffer/Dự phòng

1 tuần

24

24

—

—

NV4.1

Triển khai hệ thống trên môi trường thử nghiệm

1 tuần

25

25

Hệ thống hoạt động trên staging environment (cloud)

Domain/URL riêng, cấu hình AWS/GCP/Azure, backup dữ liệu

NV4.2

Chạy thử nghiệm và thu thập dữ liệu đánh giá

3 tuần

26

28

Báo cáo kết quả kiểm thử (Test Report)

Đo: processing speed, latency, load capacity, uptime, ML accuracy trên dữ liệu thực

NV4.3

Thu thập phản hồi từ người dùng thử nghiệm (beta testers)

2 tuần

28

29

User Feedback Report

Phản hồi từ người dùng phổ thông, admin nhóm MXH, chuyên gia ANMT; phân loại theo ưu tiên

NV4.4

Tinh chỉnh thuật toán và sửa lỗi

2 tuần

30

31

Phiên bản phần mềm ổn định (stable version)

Sửa bugs, fine-tuning ML, performance optimization, cải thiện UI

NV4.5

Buffer/Dự phòng

1 tuần

32

32

—

—

NV5.1

Đánh giá hiệu quả giải pháp

2 tuần

33

34

Effectiveness Evaluation Report

Đánh giá kỹ thuật: Precision, Recall, F1-Score, Accuracy, AUC-ROC; Đánh giá thực tế: khảo sát người dùng

NV5.2

Viết báo cáo tổng kết dự án và hướng phát triển

2 tuần

35

36

Báo cáo tổng kết dự án

Tối thiểu 50 trang, đạt chuẩn báo cáo NCKH

NV5.3

Hoàn thiện các sản phẩm đầu ra

1 tuần

37

37

Deliverables Package

Mã nguồn clean-up, đóng gói phần mềm, tài liệu, bài thuyết trình, demo

NV5.4

Buffer/Dự phòng

1 tuần

38

38

—

—

GĐ1: Khảo sát & Thu thập dữ liệu

8 tuần

21%

GĐ2: Phân tích & Thiết kế giải pháp

6 tuần

16%

GĐ3: Phát triển & Triển khai

10 tuần

26%

GĐ4: Thử nghiệm & Đánh giá

8 tuần

21%

GĐ5: Hoàn thiện & Bàn giao

6 tuần

16%

TỔNG CỘNG

38 tuần (~9-10 tháng)

100%

NV1.1

Nghiên cứu tài liệu

Không có

Công việc khởi đầu

NV1.2

Thiết kế bộ câu hỏi

NV1.1

Cần kiến thức nền tảng từ nghiên cứu tài liệu

NV1.3

Tiến hành khảo sát

NV1.2

Cần bộ câu hỏi hoàn chỉnh

NV1.4

Thu thập dữ liệu mẫu

NV1.1, NV1.3

Song song với khảo sát hoặc sau kết quả sơ bộ

NV1.5

Tổng hợp báo cáo GĐ1

NV1.3, NV1.4

Cần dữ liệu khảo sát và mẫu

NV2.1

Phân tích chi tiết vụ lừa đảo

NV1.4, NV1.5

Cần dữ liệu mẫu và báo cáo GĐ1

NV2.2

Xây dựng ma trận rủi ro

NV2.1

Cần kết quả phân tích chi tiết

NV2.3

Nghiên cứu công nghệ

NV2.1

Cần hiểu rõ bài toán và dữ liệu

NV2.4

Đặc tả yêu cầu SRS

NV2.2, NV2.3

Cần phân tích rủi ro và lựa chọn công nghệ

NV3.1

Thiết kế kiến trúc hệ thống

NV2.4

Cần SRS làm đầu vào

NV3.2

Phát triển Data Crawler

NV3.1

Cần thiết kế kiến trúc

NV3.3

Phát triển AI/ML Engine

NV3.1, NV2.3

Cần kiến trúc + kết quả nghiên cứu công nghệ

NV3.4

Phát triển Dashboard

NV3.1

Cần thiết kế kiến trúc

NV3.5

Xây dựng tài liệu hướng dẫn

NV3.2, NV3.3, NV3.4

Song song với phát triển

NV4.1

Triển khai môi trường thử nghiệm

NV3.2, NV3.3, NV3.4

Cần các module hoàn chỉnh

NV4.2

Chạy thử nghiệm

NV4.1

Cần hệ thống trên môi trường thử

NV4.3

Thu thập phản hồi

NV4.2

Cần kết quả chạy thử

NV4.4

Tinh chỉnh & Sửa lỗi

NV4.2, NV4.3

Cần kết quả kiểm thử và phản hồi

NV5.1

Đánh giá hiệu quả

NV4.4

Cần phiên bản ổn định sau tinh chỉnh

NV5.2

Viết báo cáo tổng kết

NV5.1

Cần kết quả đánh giá

NV5.3

Hoàn thiện sản phẩm

NV5.1, NV5.2

Cần kết quả đánh giá và báo cáo

Trưởng nhóm (Project Manager)

1 người

24 tuần (toàn bộ dự án)

150.000

144.000.000

Chuyên gia phân tích dữ liệu (Data Analyst)

1 người

16 tuần

120.000

115.200.000

Lập trình viên Backend

1 người

14 tuần

120.000

100.800.000

Lập trình viên Frontend/UI

1 người

10 tuần

100.000

60.000.000

Chuyên gia Machine Learning (ML Engineer)

1 người

12 tuần

150.000

108.000.000

Chuyên gia an ninh mạng (Security Expert)

1 người

8 tuần

150.000

72.000.000

Người viết báo cáo/Tài liệu (Technical Writer)

1 người

8 tuần

80.000

38.400.000

TỔNG

7 người

~638.400.000

Máy tính xách tay (Laptop chuyên dụng)

3 máy

20.000.000

60.000.000

Máy chủ/Cloud Instance (thuê theo tháng)

1 server

3.000.000/tháng × 6 tháng

18.000.000

Ổ cứng lưu trữ dữ liệu (SSD 1TB)

2 cái

2.500.000

5.000.000

Tổng thiết bị phần cứng

83.000.000

Python

Open Source

0

TensorFlow/PyTorch

Open Source

0

Google Cloud/AWS (Cloud Platform)

Pay-per-use

25.000.000

Microsoft Azure (Cloud Database)

Pay-per-use

10.000.000

PyCharm/VS Code (IDE)

Community Edition

0

Jira/Trello (Quản lý dự án)

Free/Standard

3.000.000

GitHub (Lưu trữ mã nguồn)

Team Plan

5.000.000

Các thư viện Python bổ sung

Open Source

0

Tổng phần mềm

43.000.000

Chi phí nhân lực

638.400.000

83,5%

Chi phí thiết bị phần cứng

83.000.000

10,9%

Chi phí phần mềm & dịch vụ

43.000.000

5,6%

TỔNG NGÂN SÁCH

~764.400.000

100%

Trưởng nhóm (PM)

✅ Điều phối, nghiên cứu tổng quan, tổng hợp báo cáo

✅ Điều phối, tham gia phân tích

✅ Quản lý tiến độ phát triển

✅ Giám sát thử nghiệm

✅ Tổng hợp, nghiệm thu

Data Analyst

✅ Thiết kế khảo sát, thu thập & xử lý dữ liệu mẫu

✅ Xây dựng ma trận rủi ro, phân tích mối nguy

○ Hỗ trợ

○ Hỗ trợ đánh giá

○ Hỗ trợ báo cáo

Backend Developer

○

○

✅ Data Crawler, API, CSDL, triển khai cloud

✅ Triển khai staging, sửa lỗi

○ Đóng gói phần mềm

Frontend Developer

○

○

✅ Dashboard, trực quan hóa dữ liệu

✅ Cải thiện UI theo phản hồi

○ Hoàn thiện giao diện

ML Engineer

○

✅ Nghiên cứu & lựa chọn thuật toán

✅ Xây dựng, huấn luyện, đánh giá mô hình ML

✅ Fine-tuning, tối ưu hóa

✅ Đánh giá hiệu quả

Security Expert

○ Tham gia thu thập mẫu

✅ Phân tích IoC, chiến thuật tấn công

○ Tư vấn bảo mật hệ thống

✅ Đánh giá an ninh hệ thống

✅ Xây dựng cẩm nang

Technical Writer

○ Hỗ trợ viết báo cáo GĐ1

○ Hỗ trợ viết SRS

✅ Biên soạn tài liệu hướng dẫn

○ Ghi nhận phản hồi

✅ Hoàn thiện toàn bộ tài liệu

Kỹ thuật

Khả thi có điều kiện

Hệ sinh thái NLP tiếng Việt phát triển (PhoBERT, vi-spaCy); Hạ tầng Big Data trưởng thành (Hadoop, Spark, Kafka); Framework ML mạnh (TensorFlow, PyTorch)

Rào cản API từ Meta (rate limit, thay đổi chính sách); Khối lượng dữ liệu MXH rất lớn; Tỷ lệ false positive cao; Deepfake giống thật đến 99%

Pháp lý & Đạo đức

Khả thi, cần tuân thủ chặt

Luật An ninh mạng 2025 tạo hành lang pháp lý; Luật BVDLCN hoàn thiện; Định hướng "Make in Viet Nam"

Phải ẩn danh hóa dữ liệu; Chỉ thu thập dữ liệu công khai; Tránh trở thành công cụ kiểm duyệt/theo dõi; Cần phê duyệt Hội đồng đạo đức

Tài chính

Khả thi, chi phí cao

Chiến lược quốc gia yêu cầu ≥10% kinh phí CNTT cho ANMT; Ngành ANMT được ưu đãi đầu tư (thuế, đất đai, ngân sách)

CAPEX cao (nhân sự chất lượng cao, GPU); OPEX liên tục (cloud, vận hành, cập nhật mô hình)

Tổ chức & Vận hành

Khả thi, nhu cầu cấp thiết

Thiệt hại lừa đảo >6.000 tỷ VND (11 tháng/2025); Cục A05 triển khai nhiều đợt trấn áp, cần công cụ hỗ trợ

Chỉ 32,12% nạn nhân trình báo → thiếu dữ liệu huấn luyện; Tội phạm dùng AI tạo kịch bản theo mùa; Cần đội ngũ phân tích giàu kinh nghiệm

GĐ1 → GĐ2

≥1.000 phản hồi khảo sát hợp lệ; ≥500 mẫu dữ liệu lừa đảo

Báo cáo khảo sát, bộ dữ liệu mẫu (được duyệt)

GĐ2 → GĐ3

SRS hoàn chỉnh theo IEEE 830; Lựa chọn công nghệ được phê duyệt

Tài liệu SRS, ma trận rủi ro, Technology Selection Report

GĐ3 → GĐ4

Tất cả module cơ bản hoạt động; Không có lỗi nghiêm trọng (critical bugs)

MVP (Data Crawler + AI/ML Engine + Dashboard), tài liệu hướng dẫn

GĐ4 → GĐ5

Phiên bản ổn định; Độ chính xác ML ≥ 85%

Báo cáo kiểm thử, User Feedback Report, phiên bản stable

Kết thúc GĐ5

Đánh giá hoàn chỉnh; Tài liệu đầy đủ

Sản phẩm hoàn chỉnh, báo cáo tổng kết ≥50 trang, Deliverables Package

M1

Tuần 8

Hoàn thành GĐ1 – Báo cáo khảo sát được nghiệm thu

M2

Tuần 14

Hoàn thành GĐ2 – SRS và lựa chọn công nghệ được phê duyệt

M3

Tuần 24

Hoàn thành GĐ3 – MVP được phát triển và tích hợp

M4

Tuần 32

Hoàn thành GĐ4 – Phiên bản ổn định sau thử nghiệm

M5

Tuần 38

Hoàn thành toàn bộ dự án – Bàn giao sản phẩm và báo cáo cuối cùng

Hạ tầng máy chủ

CPU 4 vCPU, RAM 16GB, SSD 500GB, Internet ≥100Mbps; GPU cloud (Google Colab Pro / AWS EC2 p3 / Azure NC) cho Deep Learning

Tài khoản API

Facebook Developer (Graph API), Zalo API, TikTok for Developers, AWS/GCP/Azure

Ngôn ngữ lập trình

Python (chủ đạo), Java, JavaScript

Framework

Backend: Flask/Django; Frontend: React/Vue.js

CSDL

MySQL, MongoDB, PostgreSQL

ML/NLP

TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, NLTK, SpaCy, Pandas, NumPy

Thu thập dữ liệu

BeautifulSoup, Selenium, Playwright, Scrapy

Quản lý dự án

Jira/Trello, Git, GitHub/GitLab

IDE

PyCharm, VS Code, Jupyter Notebook

Nguồn dữ liệu học thuật

IEEE Xplore, ACM Digital Library, Google Scholar

Nguồn dữ liệu thực tế

Cục A05, NCSC, ScamVN, AntiPhishing Vietnam, dữ liệu công khai từ MXH

Thu thập dữ liệu

Nền tảng MXH thay đổi cấu trúc/API; bị chặn IP/khóa tài khoản

Theo dõi & cập nhật module kịp thời; slow crawling với khoảng nghỉ; rotating proxy; phương án thu thập thủ công dự phòng

Chất lượng dữ liệu

Dữ liệu bị nhiễu, thiếu nhãn, không đại diện

Quy trình data cleaning chặt chẽ; semi-supervised learning + kiểm tra thủ công; thu thập đa nguồn; kỹ thuật SMOTE cho dữ liệu mất cân bằng

Kỹ thuật

Bugs, performance issues, khó tích hợp module

Agile/Scrum với sprint ngắn; code có cấu trúc + comments; backup thường xuyên; buffer time cho mỗi giai đoạn

Pháp lý & Đạo đức

Vi phạm quyền riêng tư, bảo vệ dữ liệu cá nhân

Tuân thủ Luật An ninh mạng 2018 & Luật ATTTM; không thu thập dữ liệu nhạy cảm; xin phê duyệt Hội đồng đạo đức; anonymized data

Tiến độ

Chậm trễ do xung đột lịch, sức khỏe, bất khả kháng

Kế hoạch chi tiết + buffer time; họp nhóm hàng tuần; phân công hợp lý; fallback plan rút gọn