Ngoc-Truong Nguyen
Đam mê nghiên cứu cầu nối giữa Trí tuệ nhân tạo (AI) và An toàn thông tin (Security). Tập trung chuyên sâu vào Quyền riêng tư trong Học máy (Membership Inference Attacks), Độ bền vững Đối kháng (Adversarial Robustness), Phân tích mã độc Android và Hệ thống Phát hiện Xâm nhập (IDS/IPS).
Passionate about bridging the gap between Artificial Intelligence and Information Security. Focusing on Machine Learning Privacy (Membership Inference Attacks), Adversarial Robustness, Android Malware Analysis, and Intrusion Detection Systems.
ntruongn@node:~$ whoami
Họ và tên: Nguyễn Ngọc Trường (ntruongn)
Vị trí: Kỹ sư An toàn thông tin & Nhà nghiên cứu AI
Đơn vị: Nhóm Nghiên cứu An toàn thông tin & AI
Mục tiêu: Xây dựng các hệ thống học máy an toàn, bảo vệ quyền riêng tư và phân tích các vector tấn công đe dọa mới.
Name: Ngoc-Truong Nguyen (ntruongn)
Title: Cybersecurity Engineer & AI Researcher
Affiliation: Information Security & AI Research Group
Mission: Building robust, private ML systems and analyzing advanced threat vectors in modern software.
ntruongn@node:~$ research --focus
- [01] Bảo mật ML: Membership Inference Attacks (MIA), Quyền riêng tư Diffusion & LLM Security.
- [02] Độ bền vững Đối kháng: Tấn công Evasion, Poisoning trong Federated Learning, Occlusion Patches.
- [03] Phân tích Mã độc: Dịch ngược Android, Trích xuất đặc trưng tĩnh/động.
- [04] An toàn Mạng: Viết luật Snort/Suricata IDS, Phân tích luồng gói tin mã hóa.
- [01] ML Privacy: Membership Inference Attacks (MIA), Diffusion Privacy & LLM Security.
- [02] Adversarial Robustness: Evasion attacks, Poisoning in Federated Learning, Occlusion-Robust Patches.
- [03] Malware Analysis: Android Reverse Engineering, Dynamic/Static Feature Extraction.
- [04] Network Security: Snort/Suricata IDS Rules, Deep Packet Inspection, Encrypted Traffic Analysis.
ntruongn@node:~$ skills --top
[Languages] Python, C/C++, Bash, JavaScript, SQL
[AI/ML] PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, HuggingFace, Diffusion Models
[Security Tools] Ghidra, IDA Pro, Wireshark, Snort, Suricata, Burp Suite, Docker
[Systems] Linux (Ubuntu/Arch), TEE Virtualization, Reverse Engineering
ntruongn@node:~$ cat contact.json
{
"email": "2k1.nguyenngoctruong@gmail.com",
"github": "https://github.com/ntruongn",
"linkedin": "https://linkedin.com/in/nguyenngoctruong",
"status": "available_for_research"
}Lĩnh vực Trọng tâm
Core Focus Areas
Các hướng nghiên cứu và phát triển kỹ thuật chủ đạo.
Primary domains of investigation and engineering.
ML Privacy & MIA
Nghiên cứu nguy cơ rò rỉ dữ liệu trong mô hình diffusion và in-context learning của LLM.
Investigating membership leakage in diffusion models and in-context LLM learning pipelines.
Malware Analysis
Phân tích tĩnh và động mã độc Android, dịch ngược nhị phân C/C++ và bóc tách hành vi độc hại.
Static and dynamic analysis of Android malware, binary dissection, and behavioral feature extraction.
Network IDS / IPS
Xây dựng bộ luật nhận diện chữ ký và phân loại gói tin tốc độ cao bằng Snort & Suricata.
Signature detection and deep learning classification on high-throughput network packet flows.
Adversarial Robustness
Cơ chế phòng thủ chống tấn công poisoning trong Federated Learning và gia cố tính bền vững của AI.
Defense mechanisms against poisoning attacks in Federated Learning and robust adversarial patch defense.
Công bố Khoa học Tiêu biểu
Featured Publications & Preprints
Các bài báo khoa học đã xuất bản và bản thảo preprint mới nhất.
Recent scientific papers, peer-reviewed articles, and research preprints.
Deep Learning-based Network Intrusion Detection with Privacy-Preserving Representation
Ngoc-Truong Nguyen, Co-Authors
Đề xuất framework học sâu cho bài toán phân loại xâm nhập mạng thời gian thực, đồng thời tích hợp cơ chế bảo vệ quyền riêng tư chống lại các cuộc tấn công suy luận thành viên.
Proposes a deep learning framework for real-time network intrusion classification while guaranteeing privacy protection against membership inference attacks.
Mitigating Black-Box Membership Leakage in Fine-Tuned Generative Diffusion Models
Ngoc-Truong Nguyen, Advisor
Nghiên cứu điểm yếu bảo mật của các mô hình khuếch tán (Diffusion Models) đã fine-tune trước các cuộc tấn công MIA black-box và đề xuất phương pháp phòng thủ hiệu chỉnh nhiễu.
Investigates membership leakage vulnerabilities in customized fine-tuned diffusion models and proposes an inference-time noise calibration defense.
Hướng dẫn Kỹ thuật & Phân tích Tutorials & Engineering Guides
Xem tất cả 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.