Ngoc-Truong Nguyen
Đam mê nghiên cứu chuyên sâu tại điểm giao thoa giữa Trí tuệ nhân tạo (AI) và An toàn thông tin (Cybersecurity). Trọng tâm nghiên cứu gồm: Bảo vệ quyền riêng tư trong Deep Learning (Membership Inference Attacks), Gia cố độ bền vững đối kháng (Adversarial Robustness), Phân tích mã độc Android Native và Hệ thống phát hiện xâm nhập mạng tốc độ cao (IDS/IPS).
Passionate about investigating the intersection of Artificial Intelligence and Information Security. Core research thrusts include Machine Learning Privacy (Membership Inference Attacks), Adversarial ML Robustness, Android Native Malware Dissection, and High-Throughput Network Intrusion Detection (IDS/IPS).
ntruongn@node:~$ whoami --academic
Họ và tên: Nguyễn Ngọc Trường (ntruongn)
Vị trí: Kỹ sư An toàn thông tin • Nhà nghiên cứu Trí tuệ Nhân tạo
Đơn vị: Nhóm Nghiên cứu An toàn thông tin & Trí tuệ nhân tạo (IEC Group)
Sứ mệnh: Nghiên cứu và xây dựng các hệ thống AI đáng tin cậy, bảo vệ tính riêng tư dữ liệu và phân tích các vector đe dọa thế hệ mới.
Name: Ngoc-Truong Nguyen (ntruongn)
Title: Cybersecurity Engineer • AI/ML Researcher
Affiliation: Information Security & AI Research Group (IEC Group)
Mission: Developing trustworthy AI systems, safeguarding training privacy, and analyzing emerging cyber threats.
ntruongn@node:~$ research --focus --verbose
- [01] ML Privacy: Tấn công Membership Inference (MIA) trên mô hình Generative Diffusion & LLMs.
- [02] Reverse Engineering: Dịch ngược nhị phân Android C/C++ Native và bóc tách Control Flow Graph.
- [03] Network Defense: Thiết kế bộ luật Snort/Suricata IDS và mô hình Deep Learning nhận diện luồng mã hóa.
- [04] Adversarial Robustness: Phòng thủ tấn công đầu độc (Poisoning) trong Federated Learning.
- [01] ML Privacy: Membership Inference Attacks (MIA) in Diffusion Models & LLM in-context learning.
- [02] Reverse Engineering: Native C/C++ Android binary decompilation & control-flow graph abstraction.
- [03] Network Defense: Snort/Suricata IDS signature engineering & high-throughput packet flow classifiers.
- [04] Adversarial Robustness: Poisoning defense mechanisms in Federated Learning environments.
ntruongn@node:~$ skills --top
[Languages] Python, C/C++, Bash Shell, JavaScript (ES6+), SQL
[AI/ML Frameworks] PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, HuggingFace Transformers, Diffusion
[Security & RE] Ghidra, IDA Pro, Wireshark, Snort, Suricata, Burp Suite, Androguard
[DevOps & Infra] Linux (Ubuntu/Arch), Docker & Podman, Git/GitHub CI, TEE Environments
ntruongn@node:~$ stats --academic
[Publications] 4 Published Papers (Elsevier Array, IEEE ICOIN, IEEE RIVF, Springer ICCCI)
[Citations] 8+ Citations on Google Scholar (h-index & i10)
[Open-Source Artifacts] 10+ Repositories on GitHub
[Domains] Android Malware, NIDS Datasets, Quantum ML, IoT Edge AI
ntruongn@node:~$ cat contact.json
{
"name": "Ngoc-Truong Nguyen",
"email": "2k1.nguyenngoctruong@gmail.com",
"github": "https://github.com/ntruongn",
"scholar": "https://scholar.google.com/citations?user=1dTi3rQAAAAJ&hl=en",
"affiliation": "Information Security & AI Research Group (IEC Group)",
"status": "open_for_collaboration"
}Tin tức & Hoạt động Mới nhất Recent News & Updates
TimelineLĩnh vực Nghiên cứu Trọng tâm
Core Research Pillars
Các hướng nghiên cứu học thuật và phát triển kỹ thuật chủ đạo.
Primary scientific thrusts and engineering domains.
Malware & CTI Semantics
Khai phá ngữ nghĩa từ báo cáo tình báo an ninh mạng (CTI), dịch ngược nhị phân Android Native C/C++ và xây dựng tập dữ liệu mã độc chất lượng cao.
Semantic mining from Cyber Threat Intelligence (CTI), Android native binary reverse engineering, and robust malware dataset curation.
Network IDS & Synthetic Data
Nghiên cứu sinh dữ liệu luồng mạng bán nhân tạo (Semi-synthetic datasets) cho hệ thống NIDS và kỹ thuật phát hiện xâm nhập bằng Deep Learning.
Realistic semi-synthetic traffic generation for NIDS benchmarks and high-throughput network flow classification with Deep Learning.
Quantum Machine Learning
Khung huấn luyện mô hình lượng tử (QML) hai giai đoạn chống nhiễu phần cứng trong kỷ nguyên NISQ (Q-Forge Framework).
Two-stage noise-aware framework for parameterized quantum model training in NISQ-era hardware (Q-Forge Framework).
IoT Edge AI & Link Estimation
Phát triển kiến trúc học sâu siêu nhẹ (WleAtNet) cho bài toán ước lượng chất lượng kết nối không dây trên thiết bị IoT giới hạn tài nguyên.
Lightweight deep learning architecture (WleAtNet) for real-time wireless link estimation in resource-constrained IoT edge devices.
Công bố Khoa học Tiêu biểu
Featured Publications
Các bài báo khoa học đã bình duyệt trên tạp chí quốc tế và hội nghị chuyên ngành.
Selected peer-reviewed articles in international journals and flagship conferences.
Beyond VirusTotal: A semantic approach to building reliable and up-to-date android malware datasets from threat reports
(Ngoc-Truong Nguyen), KH Le
Đề xuất giải pháp khai phá ngữ nghĩa từ báo cáo đe dọa không gian mạng (CTI) nhằm xây dựng bộ dữ liệu mã độc Android đáng tin cậy, cập nhật liên tục và vượt trội so với nhãn cảnh báo truyền thống của VirusTotal.
Proposes a semantic-driven pipeline to construct dependable and continually updated Android malware benchmark datasets directly from cyber threat intelligence reports.
Towards generating semi-synthetic datasets for network intrusion detection system
(Ngoc-Truong Nguyen), TN Le, KH Le-Minh, KH Le
Nghiên cứu khung phương pháp sinh dữ liệu luồng mạng bán nhân tạo cho các hệ thống phát hiện xâm nhập mạng (NIDS), giải quyết bài toán thiếu dữ liệu gắn nhãn chuẩn và bảo mật dữ liệu nhạy cảm.
Investigates a realistic semi-synthetic network traffic generation framework for Network Intrusion Detection Systems (NIDS), mitigating private data exposure while maintaining high fidelity attack distribution.
Hướng dẫn Thực hành & Lab Nghiên cứu Technical Guides & Research Labs
Xem tất cả bài viết Browse All →Thực hành tấn công Membership Inference (MIA) trên mô hình Deep Learning với PyTorch
Hướng dẫn xây dựng Shadow Models, trích xuất phân phối Loss/Confidence và huấn luyện Attack Classifier để xác định xem một bản ghi dữ liệu có nằm trong tập huấn luyện của mô hình AI hay không.
Hướng dẫn viết và tối ưu hóa bộ luật Snort & Suricata IDS phát hiện tấn công mạng
Phân tích cú pháp chuyên sâu các Rule trong Snort và Suricata, kỹ thuật bóc tách payload HTTP/DNS, sử dụng luồng flowbits và tối ưu hóa hiệu năng phát hiện xâm nhập thời gian thực.
Phân tích ngược mã độc Android (APK) chuyên sâu với Ghidra & Jadx
Hướng dẫn chi tiết quy trình dịch ngược tệp APK Android, phân tích mã Dalvik bytecode, giải mã Native C++ Shared Library (.so) bằng Ghidra và bóc tách các hành vi độc hại ẩn giấu.