Tai lieu on thi nhap mon cong nghe thong tin va truyen thong hust

lOMoARcPSD|60585661
ĐỀ CƯƠNG NHẬP MÔN CNTT TT IT2000
nhập môn CNTT (Trường Đại học Bách khoa Hà Nội) Scan to open on Studeersnel
Studocu is not sponsored or endorsed by any college or university
Downloaded by Khánh ??ng Huy (huykhanh07hd@gmail.com) lOMoARcPSD|60585661
ĐỀ CƯƠNG NHẬP MÔN CNTT & TT IT2000
Nhóm tác giả: Hoàng Trung Anh, Lê Thành Vinh, Lê Gia Huy, Đinh Bảo Long, Phan Anh Tài, Phí
Văn Đạt - KHMT 06 K68
Tài liệu mang tính chất tham khảo - Cân nhắc khi sử dụng!
Bài 1: Giới thiệu về Trường CNTT & TT
Trụ sở: Tòa nhà B1 (Tầng 5 - Phòng 504) Đào tạo
- 3 lĩnh vực chính: KHMT, KTMT, DS AI
- 2 CT chuẩn: IT1, IT2 và 5 Elitech: E10, E15, E6, E7, EP (Elitech 57%)
- Định hướng cao học: Đan chéo thoải mái sang KHMT, KTMT, DS AI
Bài 2: Lịch sử phát triển của máy tính
Định nghĩa : tính toán -> thực hiện phép tính, theo 1 quy trình được xác định rõ
Computer (ban đầu): là người hoặc máy thực hiện phép tính (“người tính” xuất hiện đến những năm 1950s)
Downloaded by Khánh ??ng Huy (huykhanh07hd@gmail.com) lOMoARcPSD|60585661 Timeline:
1694: Leibniz - calculator cơ học đầu tiên - Step Reckoner
1820: Charles Babbage - difference engine - tạo các bảng thiên văn, logarit, thủy triều….
1832: ……………….- analytical engine - xử lý các câu lệnh, có bộ nhớ lưu trong bìa đục lỗ
=> máy tính đa mục đích đầu tiên
1842 - 1843: Lập trình viên đầu tiên : Ada Lovelace => chương trình tính chuỗi số Bernoulli
? : Máy tính cơ học tương tự : Máy Albert Michelson: quay tay? => bút ghi đồ thị sin lên giấy
1889 - 1890: máy tính cơ điện tử sơ khai - Herman Hollerith (vẫn bìa đục lỗ) => rút ngắn time Tổng
điều tra dân số Mỹ (10 - 2.5 năm) => thành lập công ty là tiền thân của IBM
Đại số Boolean : biến TRUE , FALSE, phép toán AND, OR, NOT
=> Hiểu: Phối hợp chuyển mạch (bật tắt công tắc theo trình tự) để thực hiện phép toán
1941: Máy tính cơ điện (chuyển mạch rơ-le cơ điện) Konrad Zuse => lần đầu đưa khái niệm 0,1 vào máy
tính => ngôn ngữ lập trình đầu tiên Plankakul
VD khác: máy Harvard Mark => 1944- dự án Manhattan (chế bom nguyên tử)
1943: máy tính Colossus - Tommy Flowers - dùng ống chân không => 1946: máy ENIAC
Khái niệm máy tính hiện đại của Alan Turing : máy tính có thể được lập trình
1948: máy Manchester Baby => máy tính đầu tiên lưu trữ chương trình - 1949: máy EDVAC (Mỹ) (tương tự)
Kiến trúc máy tính hiện đại của John Von Neumann:
Thế hệ máy tính thứ 2 - Transistor
1951: William Shockley phát minh transistor lưỡng cực => mang silicon đến Silicon Valley
1955: máy tính hoàn toàn transistor => nhỏ gọn, ít năng lượng hơn, ít nhiệt, tin cậy hơn, vòng đời dài hơn
Downloaded by Khánh ??ng Huy (huykhanh07hd@gmail.com) lOMoARcPSD|60585661
1958: Jack Kilby - mạch tích hợp IC
1959: Công nghệ MOS transistor > transistor lưỡng cực
1959: IC nguyên khối đầu tiên - Robert Noyce ( thành lập ra Intel với Gordon Moore)
Công nghệ hiện đại - kỹ thuật quang khắc chế tạo IC ( dùng ánh sáng và hóa chất để khắc lên các tấm
silicon tạo transistor và mạch dẫn kết nối) => Công ty ASML (Hà Lan) độc quyền công nghệ này
Định luật Moore: Số lượng bóng bán dẫn (transistor) trong 1 mạch IC sẽ x2 sau mỗi 2 năm Bài 3: Số hóa
Nền tảng của máy tính điện tử:
- Đại số Bool: 2 trạng thái True (1) và False (0) tương ứng với mở/đóng công tắc và các phép toán logic cơ bản.
- Công tắc: Nối dây và đi dây → các mạch AND/OR/XOR/NOT → các bộ cộng, trừ, nhân, chia toán học.
→ Cần một loại công tắc nhanh, tin cậy, tiêu thụ ít năng lượng → Bóng bán dẫn (Transistor)
Sức mạnh của máy tính:
- Tốc độ tính toán: nhanh, đa nhiệm, xử lí lượng dữ liệu khổng lồ.
- Đa dụng: Thực hiện đa dạng tác vụ, đặc biệt là các hành động lặp lại.
- Độ chính xác, tin cậy: Độ chính xác cao.
- Khả năng lưu trữ: Lưu trữ lượng dữ liệu lớn, sẵn sàng xử lí mọi lúc.
Để tận dụng sức mạnh của máy tính điện tử: cần Dữ liệu số và Phần mềm xử lí phù hợp.
- Dữ liệu (Data): Tập hợp các giá trị rời rạc hoặc liên tục chứa thông tin.
- Thông tin (Information): Phần có ích của dữ liệu, có được nhờ xử lí dữ liệu.
- Tri thức (Knowledge): Phần hữu dụng nhất của thông tin có được nhờ thu thập và xử lí thông tin.
Mối quan hệ giữa dữ liệu và tín hiệu
- Tín hiệu là biểu diễn về mặt vật lí của dữ liệu.
- Dữ liệu ở dạng bất kì có thể biểu diễn dưới dạng vật lí thông dụng nhờ các bộ chuyển đổi (transducer).
Tín hiệu trong thực tế
Các bước chuyển tư tín hiệu liên tục → tín hiệu số:
- Bước 1: Lấy mẫu (Sampling): Rời rạc theo thời gian, với điều kiện có thể khôi phục được tín hiệu ban đầu.
- Bước 2: Lượng tử hóa (Quantization): Rời rạc theo biên độ. Càng nhiều mức (số lượng bit mã hóa
càng lớn) thì sai số lượng tử càng nhỏ, tín hiệu khôi phục được càng gần tín hiệu gốc.
- Bước 3: Mã hóa (Coding): Mã hóa các giá trị biên độ thành mã nhị phân.
Định lí lấy mẫu Nyquist – Shannon: Nếu tần số lấy mẫu tối thiểu bằng 2 lần tần số lớn nhất của tín hiệu
thì có thể xây dựng lại tín hiệu gốc từ tín hiệu rời rạc.
Tín hiệu tuần hoàn: Là tín hiệu có dạng sóng lặp lại mỗi chu kì, được biểu diễn bởi: - Biên độ - Tần số - Bước sóng
Tín hiệu không tuần hoàn: Tín hiệu không lặp lại theo thời gian.
Phổ tín hiệu: Tín hiệu được biểu diễn trong:
- Miền thời gian: Biến thiên biên độ theo thời gian.
- Miền tần số: Biến thiên năng lượng tín hiệu theo tần số.
Biến đổi Fourier: Bất kì tín hiệu nào cũng có thể được phân rã thành tổng hợp các tín hiệu lượng giác
tuần hoàn (hình sin hoặc cos) với tần số, biên độ, góc pha khác nhau.
- Tín hiệu tuần hoàn: Tổng hợp từ các tín hiệu tuần hoàn có tần số rời rạc.
Downloaded by Khánh ??ng Huy (huykhanh07hd@gmail.com) lOMoARcPSD|60585661
- Tín hiệu không tuần hoàn: Tổng hợp từ các tín hiệu tuần hoàn có tần số trong dải thay đổi liên tục.
Lợi ích của dữ liệu số:
- Tận dụng sức mạnh máy tính, thao tác trên các con số để xử lí dữ liệu.
- Tin cậy: Đặc biệt quan trọng trong truyền thông.
- Thuận tiện trong lưu trữ và chia sẻ.
BÀI 4: LỊCH SỬ PHÁT TRIỂN TRUYỀN THÔNG
Khái niệm truyền thông
- Communication (chia sẻ, làm cho phổ biến), là việc truyền và chia sẻ thông tin giữa các cá nhân
(nhóm) để đi tới hiểu biết chung.
Các hình thức truyền thông
- Tiếng nói: 70000 năm trước bắt đầu giao tiếp bằng lời nói → Hình thành khả năng mã hóa suy nghĩ bằng âm thanh.
Phân loại hệ thống chữ viết: 3 loại
- Chữ tượng hình (logogram): Kí tự viết đơn thể hiện ngữ pháp hoàn chỉnh.
- Âm tiết (syllabary): Hệ thống chữ viết sử dụng kí hiệu để thể hiện âm tiết.
- Bảng chữ cái (alphabet): Hệ thống chữ viết sử dụng các kí hiệu để thể hiện các âm thanh, âm vị riêng lẻ.
Lịch sử công nghệ viết-in 30000 TCN
Đánh dấu hoa văn lên ngà voi, xương,… để theo dõi thời gian, dùng lịch âm. 14000 TCN
Bản đồ làm bằng xương (Mezhirich, Ukraine) 3500 TCN
Giao tiếp thông qua tranh về các bộ lạc bản địa
Người Sumer phát triển chữ viết hình nêm, người Ai Cập phát triển chữ viết tượng hình. TK XVI TCN
Người Phoenica phát triển bảng chữ cái. 105
Thái Luân (TQ) phát minh ra giấy. TK VII
Các văn bản pháp luật,… in trên giấy đồng và các vật liệu dễ hỏng hơn (Đế chế Hindu-Mã Lai). 751
Giấy được giới thiệu với thế giới Hồi giáo sau trận Talas. 1250
Bút lông sử dụng để viết. 1305
Người TQ phát triển kĩ thuật in chữ di chuyển bằng khối gỗ 1440
Johannes Gutenberg phát minh ra máy in bằng kim loại 1844
Charles Fenerty sản xuất giấy từ bột gỗ 1958
Chester Carlson giới thiệu máy photocopy đầu tiên cho văn phòng Viễn thông
- Khái niệm: Viễn thông (telecommunication) là trao đổi thông tin với một khoảng cách nhất định
giữa bên phát và bên thu.
- Lịch sử phát triển viễn thông: Viễn thông sơ khai (khói, lửa, trống, tù và,…)→Thư tín→Điện tín, mã morse→Điện thoại.
- Alexander Graham Bell “được xem là” người sáng chế ra điện thoại (1876).
- 1891: Almon Brown Strowger chế tạo điện thoại có bàn phím
- 1896: Chế tạo ra điện thoại quay số.
- 1899: AT&T độc quyền viễn thông→1982: Phá sản
Downloaded by Khánh ??ng Huy (huykhanh07hd@gmail.com) lOMoARcPSD|60585661
- 1996: Thị trường viễn thông có sự thay đổi: Truy cập Internet tốc độ cao, sử dụng cáp kĩ thuật số
từ một nhà cung cấp dịch vụ bất kì; cước phí giảm.
- Ngày nay: Hầu hết sử dụng truyền thông số; phát triển mạnh mẽ (Cứ 10 năm có một thế hệ
truyền thông ra đời); dịch vụ điện thoại hội nhập dịch vụ Internet; nhiều ứng dụng chuyển đổi số.
Hệ thống truyền thông
- HTTT bao gồm các thiết bị và môi trường truyền dẫn thực hiện truyền thông tin từ đầu phát đến
đầu thu (mạng máy tính, mạng viễn thông).
- Kiến trúc cơ bản (3 phần): Bên phát (transmitter), môi trường truyền dẫn (medium), bên thu (receiver). Sơ đồ:
- Kênh truyền: Mô tả sự biến đổi của kênh
Fading diện rộng: Suy hao của kênh theo khoảng cách và hiệu ứng che khuât của vật thể lớn
Fading diện hẹp: Quá trình ngẫu nhiên, mô tả kết hợp đa đường truyền dẫn từ phát đến thu
- Hệ thống đơn ăng ten: Đơn ăng ten phát – đơn ăng ten thu.
- Hệ thống SIMO: Đơn ăn ten phát – đa ăng ten thu.
- Hệ thống MISO: Đa ăng ten phát – đơn ăng ten thu.
- Hệ thống MIMO: Đa ăng ten phát – đa ăng ten thu. Mạng tế bào
- Do giới hạn công suất, sự suy hao của môi trựớng truyền dẫn→Mỗi trạm cớ sớ thiết
lập một vùng phủ sóng (tế bào, thựớng xấp xỉ bằng hình lục giác).
- Vùng phủ sóng chia thành nhiều tế bào, mỗi tế bào có 1 trạm cơ sở.
- Sử dụng lại tần số là công nghệ quan trọng của mạng tế bào: tế bào lân cận dùng tần số khác
nhau tránh nhiễu kênh, tế bào xa nhau dùng cùng tần số để tiết kiệm tài nguyên. Băng thông
- Là dải tần số sử dụng cho truyền tin.
Bài 5: Truyền thông không dây
Downloaded by Khánh ??ng Huy (huykhanh07hd@gmail.com) lOMoARcPSD|60585661
Ưu điểm và nhược điểm của truyền thông không dây:
Ưu điểm của mạng không dây ●
Khả năng di động của người dùng trong khi sử dụng ●
Phù hợp ở những nơi khó khăn thiết lập mạng có dây ●
Vùng bao phủ rộng, khả năng phục vụ số lượng lớn người sử dụng, và dễ dàng hỗ trợ mở rộng số lượng người dùng ●
Chia sẻ dữ liệu (file) dễ dàng hơn (WiFi, Bluetooth...) ●
Đơn giản hơn trong cài đặt và duy trì dịch vụ
Nhược điểm của mạng không dây ●
Thường băng thông và tốc độ truyền dữ liệu thấp hơn, và độ trễ truyền lan cao hơn ●
Nhạy cảm hơn với các vấn đề về an toàn thông tin ●
Bị ảnh hưởng bởi các yếu tố ngoại cảnh: vật cản; điều kiện thời tiết thay đổi; can nhiễu chủ đích
(phá sóng, giả mạo tín hiệu), hoặc không chủ đích (bão từ, hoạt động bất thường tầng điện ly...) Sóng điện từ:
Sóng điện từ (bức xạ điện từ - EM radiation) là sự kết hợp của dao động điện trường và từ trường vuông
góc với nhau, lan truyền trong không gian.
Truyền thông không dây:
Marconi cha đẻ của truyền dẫn vô tuyến khoảng cách xa
Mạng truyền thông di động: Thế hệ mạng 1G:
G là viết tắt của Generation (thế hệ);
1G là thế hệ đầu tiên của công nghệ điện thoại không dây;
Tốc độ tối đa lên tới 2.4kbps;
1G cung cấp dịch vụ thoại trong 1 quốc gia;
Mạng 1G sử dụng tín hiệu tương tự (analog).
Hạn chế của mạng 1G:
* Chất lượng cuộc gọi thấp * Vòng đời pin thấp
* Kích thước điện thoại lớn
Downloaded by Khánh ??ng Huy (huykhanh07hd@gmail.com) lOMoARcPSD|60585661 * Không có bảo mật
* Giới hạn về thông lượng
* Độ tin cậy “chuyển giao” (thay đổi
trạm kết nối cơ sở khi người dùng
di chuyển - di động - giữa các
vùng bao phủ khác nhau) kém.
Thế hệ mạng 2G (1990-2000):
Thế hệ thứ hai của mạng di động (2G) ●
Tên đầy đủ: Hệ thống thông tin di động toàn cầu (Global System for Mobile Communications, GSM) ● Ra mắt: Phần Lan, 1991 ● Tín hiệu: Kỹ thuật số ●
Tốc độ dữ liệu: Lên tới 64kbps
Các tính năng của mạng 2G: ●
Cung cấp dịch vụ như tin nhắn văn bản, hình ảnh và tin nhắn đa phương tiện ●
Ổn định, tin cậy, chi phí hợp lý bao gồm cả đầu cuối ●
GSM hiện được sử dụng ở 219 quốc gia và vùng lãnh thổ phục vụ hơn 5 tỷ người Thế hệ mạng 2.5G:
2.5G là công nghệ nằm giữa 2G và 3G của điện thoại di động
2.5G là sự kết hợp của 2G và GPRS (General packet radio service) Đặc điểm của 2.5G: ●
Ứng dụng: gọi thoại, gửi nhận email, duyệt Web ● Tốc độ: 64-144kbps ● Điện thoại có camera ●
Mất khoảng 6-9 phút để tải một bài hát mp3 dài 3 phút
Thế hệ mạng 3G (2000-2010):
"3G ra đời vào những năm 2000, tốc độ truyền dữ liệu tăng từ 144kbps tới 2Mpbs, đáp ứng yêu cầu của điện thoại thông minh:
Downloaded by Khánh ??ng Huy (huykhanh07hd@gmail.com) lOMoARcPSD|60585661 ● Cần tăng băng thông ●
Cần tăng tốc độ truyền dữ liệu ●
Để phù hợp với các ứng dụng dựa trên nền web và multimedia"
Thế hệ mạng 4G (2010-2020):
Thế hệ mạng 4G ra đời vào cuối thập niên 2000
Có khả năng cung cấp tốc độ tới 100Mps - 1Gbps
Cung cấp bất kỳ loại dịch vụ nào vào bất kỳ lúc nào theo yêu cầu của người dùng ở bất cứ nơi nào
Thế hệ mạng 5G (2020-2030): ●
Hỗ trợ khả năng di động cao: lên tới 500km/h; ●
Tốc độ truyền dữ liệu lớn: lên tới 10 Gbps; ●
Trễ truyền lan nhỏ: cỡ 1 ms (so với 50 ms của 4G); ●
Dung lượng kết nối lớn: hỗ trợ lượng lớn thiết bị IoT; ●
Tăng độ bao phủ dịch vụ: nâng cao độ tin cậy cả ở khu vực đông đúc, cũng như vùng sâu, vùng xa; ●
Giới thiệu khái niệm “network slicing": cho phép tạo nhiều mạng ảo dựa trên một mạng vật lý
duy nhất, hỗ trợ tốt hơn các nhóm người dùng khác nhau; ●
Nâng cao hiệu quả sử dụng năng lượng: giảm tiêu thụ NL; ●
Hỗ trợ các công nghệ mới phát triển: AR/VR, thành phố thông minh, tự động hóa, y tế từ xa, do:
tốc độ truyền dữ liệu cao, trễ thấp, khả năng kết nối nhiều thiết bị. WIFI BLUETOOTH:
• 1994: Bluetooth được đề xuất bởi Ericsson, phục vụ việc truyền dữ liệu trong khoảng cách ngắn.
• 2016: Bluetooth phiên bản 5, tốc độ lên tới 50 Mbps.
Truyền thông vệ tinh:
Vệ tinh nhân tạo là vật thể được đặt vào quỹ đạo thông qua sự can thiệp của con người
Các hệ thống vệ tinh viễn thông hiện đại:
Starlink là một chùm vệ tinh được xây dựng và điều hành bởi SpaceX, cung cấp phạm vi phủ sóng cho
hơn 60 quốc gia, với dự định cung cấp dịch vụ điện thoại di động toàn cầu sau năm 2023.
Vào tháng 8 năm 2023, hơn 5.000 vệ tinh nhỏ đã được sản xuất và phóng hàng loạt trên quỹ đạo Trái đất
thấp (LEO, ~550km so với bề mặt).
Downloaded by Khánh ??ng Huy (huykhanh07hd@gmail.com) lOMoARcPSD|60585661
09/2023: 2 triệu người dùng
Starlink đóng vai trò quan trọng trong Chiến tranh Nga-Ukraine
Bài 6: Mạng Internet và WWW Mạng điện thoại:
Hình thành “mạng giao thông” để kết nối các điện thoại có nhu cầu kết nối, phục vụ truyền thông.
Thiết bị quan trọng: bộ chuyển mạch (switch). Các loại chuyển mạch:
- Chuyển mạch “bằng tay”:
Nhược điểm: - Phụ thuộc vào con người: ○
Phụ thuộc ngôn ngữ, cảm xúc; ○ Kém tin cậy; ○
Thông tin riêng tư dễ bị xâm phạm; ○ Tốc độ xử lý chậm.
- Chuyển mạch tự động:
Thành phần tạo ra tín hiệu kết nối - Bộ quay số (rotary dial)
- Chuyển mạch cơ điện tự động:
Bộ chuyển mạch "Step-by-Step" Strowger: ●
Tự động hóa việc chuyển mạch, kết hợp với bộ quay số “rotary dials". - Bộ chuyển mạch số:
Bộ chuyển mạch số xử lý chuyển mạch cho tín hiệu ở dạng số, với hiệu suất chuyển mạch cao hơn nhiều
so với các bộ chuyển mạch cơ điện, điện đã có.
Giới thiệu khái niệm chuyển mạch phân chia theo thời gian “time switching" (khác với các bộ cũ chuyển
mạch theo không gian - space switching)
- Bộ chuyển mạch kết hợp thời gian không gian:
kết hợp giữa chuyển mạch phân chia thời gian và chuyển mạch không gian (space switching)
Downloaded by Khánh ??ng Huy (huykhanh07hd@gmail.com) lOMoARcPSD|60585661
- Mạng điện thoại chuyển mạch công cộng:
PSTN: tập hợp các mạng điện thoại trên thế giới được vận hành bởi các nhà khai thác điện thoại quốc
gia, khu vực hoặc địa phương:
• Cung cấp cơ sở hạ tầng và dịch vụ cho viễn thông công cộng;
Mạng bao gồm các đường dây điện thoại, cáp quang, liên kết truyền dẫn viba, mạng di động, vệ tinh liên
lạc và cáp điện thoại dưới biển được kết nối với nhau bằng các trung tâm chuyển mạch;
Ban đầu là một mạng gồm các hệ thống điện thoại analog cố định, PSTN hiện đã gần như hoàn toàn là kỹ
thuật số trong mạng lõi của nó và bao gồm các mạng di động và không dây. - Mạng máy tính:
Tập hợp các máy tính kết nối với nhau thông qua các đường truyền vật lý, tuân theo một kiến trúc mạng
để truyền dữ liệu hoặc chia sẻ tài nguyên. Trong đó: ●
Máy tính (computers): máy tính cá nhân, máy chủ, thiết bị mạng (bộ chuyển mạch, bộ định
tuyến...), các thiết bị di động (điện thoại, máy tính bảng, ô tô, máy bay không người lái UAV...),
các thiết bị nhúng (IoT: camera, cảm biến môi trường, t/b nhà thông minh...). ●
Đường truyền vật lý (physical media): cáp đồng, cáp quang, sóng vô tuyến... ●
Kiến trúc mạng (network architecture): mô tả cách các máy tính kết nối với nhau và cách chúng được tổ chức. - Kiến trúc mạng:
Gồm sơ đồ kết nối và giao thức mạng
Sơ đồ kết nối (network topology): Topology của mạng là cấu trúc hình học không gian, mà thực chất là
cách bố trí phần tử của mạng cũng như cách nối giữa chúng với nhau.
Ví dụ trong đời sống: bản đồ giao thông thành phố.
Giao thức mạng (network protocol): Giao thức mạng là một hệ thống các quy tắc cho phép hai hoặc nhiều
thực thể tham gia truyền thông có thể chia sẻ thông tin thông cho nhau qua môi trường vật lý.
Ví dụ trong đời sống: Luật Giao thông và các quy tắc ứng xử khi tham gia GT.
- Các mô hình truyền thông:
Chuyển mạch kênh (circuit switching) :
Mỗi khi có nhu cầu truyền thông, một kênh riêng được thiết lập từ phía truyền đến phía nhận.
Mỗi kênh được gán một tài nguyên (băng thông) riêng biệt và sẽ chiếm dụng tài nguyên này trong suốt
quá trình truyền (dù đa số thời gian là “nhàn rỗi”).
Kênh khác muốn chia sẻ cũng không được.
Downloaded by Khánh ??ng Huy (huykhanh07hd@gmail.com) lOMoARcPSD|60585661
Chuyển mạch gói (packet switching) :
So sánh chuyển mạch kênh và chuyển mạch gói: - Mạng Internet:
- Bộ giao thức TCP/IP chuyển gói tin đến đích:
- Ưu điểm kiến trúc phân tầng: - Địa chỉ IP:
- World wide web:Các thành phần của world wide web: - Trình duyệt web: - Máy chủ web: - Địa chỉ URL:
- Ưu và nhược điểm của WWW:
Bài 7: Công nghệ số chủ chốt
IoT - Internet of Things : mạng lưới “vạn vật” được trang bị cảm biến, phần mềm,... để kết nối và trao
đổi dữ liệu qua Internet (== quăng CPU lên mỗi đồ vật) Xu hướng: AIoT = AI + IoT
Dữ liệu lớn (Big Data): tập hợp dữ liệu lớn - phức tạp cần khai phá => Vấn đề: Dark Data - khai phá dữ liệu tối
Một số vụ việc liên quan: Cambridge Analytica bị tố sử dụng dữ liệu người dùng Facebook để ảnh hưởng bầu cử tổng thống Mỹ
Downloaded by Khánh ??ng Huy (huykhanh07hd@gmail.com) lOMoARcPSD|60585661
Điện toán đám mây - Cloud Computing: dịch vụ cho phép truy cập tài nguyên điện toán dùng
chung( mạng, server, lưu trữ, ứng dụng, dịch vụ,..)
Mô hình : Private: nội bộ trong 1 tổ chức (thường là Big Company)
Public: dùng chung tài nguyên trên KG mạng (cho SME)
Hybrid: lai 2 cái trên => network, tài nguyên nội bộ tổ chức nhưng có thể kết nối access 1 số tài
nguyên từ máy tính cá nhân bên ngoài (đồng bộ tạm thời)
Blockchain: lưu trữ dữ liệu phân tán theo các khối, chain lại bằng mã hóa
=> Chống thay đổi, chỉnh sửa không được phép Tại sao Blockchain? - Lưu trữ P2P -
Tin cây: thay đổi nội dung 1 khối => cảnh báo cho cả hệ thống (để lại vết)
Cách tạo xích: mã hash => đoạn mã hóa của thông tin trong block trước Proof Of Works
⇔ Giải câu đố về các hash => Khái niệm đào tiền mã hóa : tìm N, giải mã hash để nhận các token tiền ảo
Bài 8: Các công nghệ số chủ chốt (tiếp)
Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?
- AI là máy móc được tích hợp trí thông minh của con người để có thể làm được những việc phức tạp như con người
- Trí thông minh này được tạo ra nhờ các thuật toán phức tạp và hàm toán học
- AI tạo trong phòng thí nghiệm phải được đưa vào ứng dụng thực tế và có thể xử lý được các
tình huống mới -> Khả năng học tổng quát (Generalized AI)
- Khi có nhiều giải pháp, AI phải có khả năng lựa chọn được giải pháp tốt hơn -> khả năng lập luận
- Cho đầu bài, robot phải giải quyết nó -> khả năng giải quyết vấn đề
Đinh nghĩa Trí tuệ nhân tạo (AI)
- 1956: GS. John Mc Carthy (ĐH Dartmouth) lần đầu tiên đề cập đến thuật ngữ Artificial
Intelligence tại Hội thạo đầu tiên về AI “Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence”
- Trí tuệ nhân tạo là một nhánh của khoa học liên quan đến việc làm cho máy tính có khả năng
“bắt chước” trí tuệ con người – (Strong AI)
- Vậy trí tuệ (Intelligence) là gì? Câu trả lời không dễ, và không tường minh.
o Với đa số: trí tuệ liên quan đến kiến thức và khả năng suy luận, nhưng vẫn còn những
khía cạnh khác, như: Ý thức, sự thông thái, cảm xúc, sự cảm thông, trực giác, sự sáng
tạo, và (với một số người) còn có cả tâm linh.
Downloaded by Khánh ??ng Huy (huykhanh07hd@gmail.com) lOMoARcPSD|60585661
o Do đó, yêu cầu máy phải “bắt chước trí tuệ con người là một bài toán rất khó!
- Kiểm tra độ thông minh của máy (Turing test)
o Người ra câu hỏi cho 1 phụ nữ và 1 cái máy và nhận lại câu trả lời. Và nếu người đặt
câu hỏi nhận câu trả lời mà không thể phân biệt được đó là câu trả lời của “người”
hay “máy” thì nghĩa là “máy thông minh”
- Tuy nhiên, như vậy vẫn chưa đủ … 1980 nhà triết học John Searke làm thí nghiệm “Chinese Room Argument”
o Người không biết tiếng Trung nhưng dựa vào chỉ dẫn (dạng tìm kiếm đáp án) có thể trả
lời đúng. Tuy nhiên, thực tế là không hề biết một chút tiếng Trung nào.
Đường cong “A” hay “C” sẽ xảy ra ???
- Máy thông minh hơn con người, hay chỉ tiệm cận và luôn thua kém con người?
Strong/General AI vs. Weak/Narrow AI
- “Strong AI” máy tính có thể bắt chước mọi hành vi của con người:
o Ví dụ: Nhân vật Ultron trong Avengers. “Sinh vật nhân tạo” này có cảm xúc, ý thức về
mục đích và thậm chí là khiếu hài hước
o Artificial General Intelligence (AGI): trí tuệ nhân tạo có trí thông minh sánh ngang
con người, không chỉ áp dụng cho một nhiệm vụ hẹp.
o Artficial Super Intelligence (ASI): Siêu trí tuệ nhân tạo có khả năng vượt trội con người
- “Weak AI” (hoặc “Narrow AI”): chỉ giới hạn trong một nhiệm vụ hẹp, chẳng hạn như đề xuất
sản phẩm trên Amazon và Google để phản hồi lại các từ khóa mà người dung nhập vào.
“Weak AI” chỉ thực hiện công việc được thiết kế để làm.
Samuel’s Checkers program(1959): AI chơi cờ đầu tiên, sử dụng cây tìm kiếm theo vị trí quân
cờ trên bàn cờ từ vị trí hiện tại Chơi trò chơi
Sympolic AI – AI biểu tượng
- Cách tiếp cận phát triển AI giai đoạn đầu: Trí tuệ nhân tạo biểu tượng (Symbolic AI), hay còn
gọi là Good Old – Fashioned Artificial Intelligence (GOFAI).
- Symbolic AI là thuật ngữ chỉ tập hợp tất cả các phương pháp nghiên cứu AI dựa trên các biểu
diễn biểu tượng cấp cao (con người có thể đọc được) về các vấn đề, logic và tìm kiếm.
o Tri thức (chứa các sự thật và các quy luật kết nối các biểu tượng)
o Suy diễn là quá trình tìm kiếm phù hợp “pattern matching”
Ứng dụng Symbolic AI – Hệ chuyên gia (expert systems)
- Một hệ chuyên gia là một hệ máy tính có thể đưa ra quyết định và hành động như một chuyên
gia trong một lĩnh vực cụ thể.
- Nhược điểm chính của Symbolic AI: sự bùng nổ tổ hợp (combinatorial explosion) – sự phát
triển nhanh chóng của các tổ hợp ký hiệu khiến việc đối sánh ngày càng khó khan.
- Và … với trong thực tế rất khó có một cơ sở tri thức đầy đủ, đáp ứng với các đầu vào đa dạng. Non-symbolic AI
- Với Symbolic AI, tri thức (luật) được tạo ra thông qua sự can thiệp của con người, nghĩa là:
Downloaded by Khánh ??ng Huy (huykhanh07hd@gmail.com) lOMoARcPSD|60585661
o Nếu vạn muốn tạo ra một AI để thay thế bác sĩ, bạn phải cung cấp cho nó rất nhiều
sách giáo khoa y tế và nó trả lời các câu hỏi bằng cách tra cứu câu trả lời từ những
sách giao khoa y tế và nó trả lời các câu hỏi bằng cách tra cứu câu trả lời từ những sách giáo khoa đó.
- Non-Symbolic AI: các định dạng thông tin dựa trên con người không phải lúc nào cũng phù
hợp nhất với AI và khuyến khích cung cấp thông tin thô vào AI mà nó có thể phân tích và xây
dựng tri thức ẩn của riêng mình. Nghĩa là:
o Thuật toán học các quy tác vì nó thiết lập các mối tương quan giữa đầu vào và đầu ra. Neural Networks
- Mạng nơ ron đầu tiên: McCulloch & Pitts (1943), Rosenblatt (1962) – perceptron
1990s ~ nay: Các mô hình xác suất và học máy
Non-Symbolic AI: Học máy – Mạng nơ-ron nhân tạo – Học sâu
Mối liên hệ giữa TTNT(AI), học máy(ML) và học sâu(DL)
Các ứng dụng của TTNT(AI) Một số thành công:
- Nghiên cứu, cố gắng tạo ra máy tính biết chơi cờ. Đột phá: Sử dụng thuật toán học máy và
học sâu trong phát triển game -> game thông minh hơn. 3/2016, AlphaGo thắng Lee Sedol.
Go là trò chơi 2500 tuổi, 1 trong n~ trò chơi phức tạp nhất. AlphaGo học từ 30tr nước đi của
human, và tự chơi để tìm nước đi mới.
- GoogleBrain(2012) Dự án nghiên cứu về Deep-Learning đc tài trợ dữ liệu và khả năng tính
toán bởi Gg. 16000 máy tính kết hợp -> nhận diện con mèo qua hình ảnh Youtube. Jeff Dean:
“Ggbrain đã phát minh ra khái niệm về một con mèo”
- Robot tự động khâu chỉ thông minh STAR (ĐH Johns Hopkins, Mỹ) – Phẫu thuật viên theo
dõi sát sao khi hoạt động.
- Xe tự hành Curiosity của NASA: Kích thước = ô tô, thiết kế để khám phá hố Gale trên Mars.
Mục tiêu: điều tra khí hậu, địa chất, thuận lợi cho sự sống của vi sinh vật, động vật hay k?
- Robot chơi bóng đá: Mục tiêu: đội bóng đánh bại nhà vô địch WC (2050). Điều khiển bằng
hệ vi mạch và AI chứ k điều khiển từ xa. RobotCup hàng năm để giới thiệu, ghi nhận sáng tạo.
- Sophia – Robot nhìn như người: by công ty Mỹ Hanson Robotics, Suy nghĩ, hành động như người. - GG dịch Chat GPT – 3 (2020)
Bài 9: Các công nghệ số chủ chốt (tiếp)
Downloaded by Khánh ??ng Huy (huykhanh07hd@gmail.com) lOMoARcPSD|60585661 Học máy là gì?
- Machine Learning (ML) là một lĩnh vực nghiên cứu của AI, cho phép tính học từ dữ liệu để
thực hiện một nhiệm vụ nhất định
- ML tạo cho máy tính sức mạnh để tìm ra mọi thứ mà không cần lập trình rõ rang
Lịch sử của học máy Học có giám sát
- Học có giám sát (supervised learning) đưa ra dự đoán cho dữ liệu mới dựa trên tập dữ liệu đã
đc gán nhãn (tập dữ liệu, dataset)
- 1 dữ liệu gán nhãn = đầu vào + đầu ra mong muốn.
- Học có giám sát phân tích training dataset, tìm ra quy luật và dưa trên đó để dự đoán nhãn cho các dữ liệu mới. - 2 phương pháp:
o Phân loại (classification) o Hồi quy (regression)
- Học phân loại: lọc thư rác(spam filtering), phân tích cảm xúc (sentiment anlysis) Ví dụ (Phân loại)
- Multi-class classification (phân loại nhiều lớp): mỗi đầu ra y chỉ thuộc 1 lớp, mỗi quan sát x chỉ có một nhãn
o Spam filtering: y in {spam, normal}
o Financial risk estimation: y in {high, normal, no}
o Discovery of network attacks: ?
- Multi-label classification (phân loại đa nhãn): mỗi đầu ra y là một tập nhỏ các lớp; mỗi quan
sát x có thể có nhiều nhãn)
o Image tagging: y = {birds, nest, tree} o Sentiment analysis
SVM(Support Vector Machine)
- Máy vector hỗ trợ là 1 trong những thuật toán học có giám sát có hiệu năng cao nhất
- Mục tiêu: tim ra một siêu phẳng trong không gian N chiều (ứng với N đặc trưng) chia dữ liệu
thành 2 phần tương ứng với lớp của chúng.
- Siêu phẳng là 1 hàm y = f(x1,…,xn) với x1,…xn là các đặc trưng của dữ liệu Học có giám sát
- Học phân loại: đầu ra là nhãn (0, 1), (chó, mèo), (tích cực, tiêu cực, bình thường)
- Hồi quy: giá trị liên tục
o Hồi quy dự báo chứng khoán
o Hồi quy dự báo thời tiết
Học không giám sát (unsupervised learning) - Không có trước nhãn
- Cố gắng phát hiện ra tính chất của dữ liệu (Color, Size, Shape, ..)
Downloaded by Khánh ??ng Huy (huykhanh07hd@gmail.com) lOMoARcPSD|60585661 - Các ứng dụng:
o Phân cụm khách hàng để tối ưu hóa chiến lược kinh doanh
o Nhóm các sách có nội dung tương tự
o Phát hiện các cộng đồng trong mạng xã hội
Học tăng cường (Reinforcement Learning)
- Là kỹ thuật học máy giúp huấn luyện phần mềm đưa ra quyết định nhằm thu về kết quả tối ưu nhất
- Thuật toán RL sử dụng mô hình khen thưởng và trừng phạt trong quy trình xử lý dữ liệu. Các
thuật toán này tiếp thu ý kiến phản hồi của từng hành động và tự khám phá ra con đường xử
lý tốt nhất để thu về kết quả cuối cùng.
Học sâu (Deep Learning)
- Học sâu là một nhánh của học máy
o Là phương pháp học máy sử dụng mang nơ-ron nhân tạo để trích xuất đặc trưng tự động từ dữ liệu
- Học sâu dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo, bắt chước hoạt động của bộ não con người và được
đào tạo từ lượng lớn dữ liệu được cung cấp
- Não người tạo bởi nhiều nơ-ron liên kết với nhau -> Học sâu được xây dựng với nhiều tầng nơ-ron kết nối với nhau
- Để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể(như phân loại), khi nhận được dữ liệu đầu vào(ảnh, văn
bản, video), dữ liệu sẽ đi qua tất cả các tầng mạng để phân tích nó
- Thuật toán DL thực hiện 1 nhiệm vụ nhiều lần, mỗi lân tinh chỉnh 1 chút theo dữ liệu mẫu để cải thiện kết quả
- DL học ở nhiều cấp độ trừu tượng -> cho phép học hàm ánh xạ phức tạp mà không cần thuật toán cụ thể nào
- Không ai hiểu những gì xảy ra trong mạng nơ-ron nhân tạo -> DL có thể coi là hộp đen
Ứng dụng của Deep Learning - Xử lý ảnh - Nhận dạng tiếng nói
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên Nhược điểm:
- Các mô hình học sâu thường có hiệu năng tốt hơn học máy, nhưng nó đòi hỏi lượng dữ liệu
huấn luyện lớn (hang triệu mẫu), thời gian huấn luyện lâu.
- Khát dữ liệu: dữ liệu sạch, dữ liệu gán nhãn với số lượng lớn
- Thiếu khả năng diễn giải mô hình (tức là tại sao mô hình lại đưa ra dự đoán đó
- AI Ethics: Phân biệt chủng tộc, …
Bài 10: An toàn trên không gian số
Downloaded by Khánh ??ng Huy (huykhanh07hd@gmail.com) lOMoARcPSD|60585661 I.Các khái niệm
- An toàn thông tin : là khả năng bảo vệ đối với môi trường thông tin kinh tế xã hội, đảm bảo cho việc
hình thành , sử dụng và phát triển vì lợi ích của mọi công dân , mọi tổ chức và của quốc gia.
-An toàn máy tính : là an toàn cho tất cả các tài nguyên của hệ thống máy tính
-An toàn mạng : là an toàn thông tin trong không gian của mạng máy tính
II.Tiêu chuẩn mạng an toàn 1.Kiến trúc AAA
+Authentication :OTP + thông tin sinh trắc học + thẻ cứng.
+ Authorization : theo tính năng kỹ thuật hoặc theo cơ cấu tổ chức
+ Accounting:Logging (Ghi file nhật kí) + Monitoring(Kiểm soát) + System scanning(Quét hệ thống) 2.Mục tiêu CIA +Tính toàn vẹn +Tính bảo mật +Tính sẵn sàng
III. Các mối đe dọa đến an toàn hệ thống -
Đe dọa có tổ chức và không tổ chức -
Đe dọa từ bên ngoài và từ bên trong -
Đe dọa chủ động và thụ động -
Đe dọa cố ý và vô tình
1.Đe dọa có tổ chức và không tổ chức
- Đe dọa có tổ chức(structured threat) : là đe dọa được hoạch định trước vào 1 mục đích nhất định
và lâu dài bởi các hacker thành thạo. => Khó phát hiện.
Downloaded by Khánh ??ng Huy (huykhanh07hd@gmail.com) lOMoARcPSD|60585661
-Đe dọa không tổ chức(unstructured threat): mang tính tức thời được thực hiện bởi các hacker đơn
lẻ chưa có kinh nghiệm, dung các công cụ có sẵn công khai trên internet để thử nghiệm .
2.Đe dọa từ bên ngoài và bên trong - Bên ngoài :
+ Các cá nhân tổ chức bên ngoài hệ thống mạng
+ Đột nhập vào từ internet hay bằng đường Dial-up thông qua RAS -Bên trong :
+ Một ai đó có quyền truy xuất nội bộ mạng
ð Ngăn chặn các mối đe dọa từ bên trong cũng quan trọng như bên ngoài.
3.Đe dọa chủ động và thụ động
- Chủ động : sửa đổi thông tin hoặc thay đổi tình trạng hoạt động của một hệ thống. -
Thụ động : Không thay đổi dữ kiệu hệ thống EX: Nghe trộm,…
4.Đe dọa vô tình và cố ý
-Vô tình : một sự kiện ngẫu nhiên có thể gây hại cho hệ thống.
EX : chế độ đặc quyền tự động được login
-Cố ý: tấn công tinh vi có sử dụng hệ thống đặc biệt
EX: Cố tình xâm nhập mạng trái phép.
IV. Các hình thức tấn công phổ biến
-Khái niệm : tất cả các dạng có hại cho máy tính -Nguồn gốc:
+ Các công cụ được thiết kế sẵn
Downloaded by Khánh ??ng Huy (huykhanh07hd@gmail.com) lOMoARcPSD|60585661
+ Khai thác các điểm yếu của hệ thống -Hậu quả :
+ Hư hỏng dữ liệu , ngưng trệ hoạt động hệ thống
+ Không làm hư hại cho dữ liệu hệ thống nhưng tác hại có thể lớn.
-Các hình thức tấn công : + Do thám (reconnalssance) + Truy cập (access
+ Từ chối dịch vụ (DoS) 1.Do thám
Downloaded by Khánh ??ng Huy (huykhanh07hd@gmail.com)