Bài báo: Improving TTP Alignment in LLM-Based Malware Artifact Generation via Hybrid VerificationNhóm tác giả:- Nguyễn Ngọc Sáng – ATTT2023 – Tác giả chính- Nguyễn Minh Quân – ATTT2023 – Đồng tác giảGiảng viên hướng dẫn: TS. Phan Thế Duy Tóm tắt:Sự phát triển nhanh chóng của các mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models – LLMs) đang mở ra những khả năng mới trong việc tự động hóa các tác vụ an toàn thông tin, bao gồm phân tích mối đe dọa, sinh mã và mô phỏng hành vi tấn công.Tuy nhiên, đối với các hệ thống sử dụng LLM để tạo ra các thành phần phục vụ nghiên cứu mã độc, một thách thức quan trọng là bảo đảm những kỹ thuật được lựa chọn trong giai đoạn lập kế hoạch thực sự phù hợp với hành vi an ninh mạng cần mô phỏng.Để giải quyết vấn đề này, nhóm nghiên cứu mở rộng MalGEN – một kiến trúc đa tác tử phục vụ mô hình hóa và tạo các thành phần mã độc trong môi trường nghiên cứu có kiểm soát – bằng cách bổ sung thành phần xác minh lai có điều kiện theo TTP (TTP-conditioned Hybrid Verifier).Thành phần Hybrid Verifier được đặt giữa giai đoạn lập kế hoạch (Planner) và phát triển (Developer), nhằm kiểm tra và tinh chỉnh các kỹ thuật MITRE ATT&CK do Planner lựa chọn trước khi hệ thống chuyển sang bước sinh mã.Kiến trúc hoàn chỉnh gồm năm thành phần:Planner → Hybrid Verifier → Developer → Integrator → BuilderCơ chế xác minh kết hợp nhiều yếu tố:- Mức độ tin cậy của Planner.- Sự phù hợp của kỹ thuật với từng giai đoạn tấn công.- Độ tương đồng ngữ nghĩa được tính toán bằng SciBERT.- Bằng chứng hỗ trợ từ bộ dữ liệu.- Các điều chỉnh dựa trên quy tắc.Nhóm nghiên cứu đánh giá hệ thống trên 15 kịch bản hành vi an ninh mạng, sử dụng bốn cấu hình dựa trên GPT-4o và DeepSeek-V4-Pro, có và không có thành phần Hybrid Verifier.Tổng cộng 60 kết quả đầu ra được sử dụng để đánh giá tác động của cơ chế xác minh đối với việc lựa chọn các chiến thuật, kỹ thuật và quy trình tấn công (Tactics, Techniques and Procedures – TTP) trước giai đoạn sinh mã.Kết quả thực nghiệm cho thấy Hybrid Verifier cải thiện mức độ phù hợp giữa các TTP được lựa chọn và hành vi dự kiến mô phỏng.Cụ thể:- Với GPT-4o, Macro-F1 tăng từ 51,92% lên 57,53%.- Với DeepSeek-V4-Pro, Macro-F1 tăng từ 56,92% lên 63,00%.- Sự cải thiện chủ yếu đến từ việc tăng Recall.- Số trường hợp các TTP được lựa chọn khớp với những dấu hiệu MITRE ATT&CK do VirusTotal báo cáo cũng tăng ở cả hai mô hình.Kết quả cho thấy cơ chế Hybrid Verification giúp nâng cao độ chính xác trong việc lựa chọn TTP trước khi sinh mã, qua đó hỗ trợ tốt hơn cho các nghiên cứu mô phỏng hành vi tấn công và đánh giá hệ thống phòng thủ. Lời cảm ơn của nhóm: “Chúng em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến TS. Phan Thế Duy và cùng với các thầy cô của Phòng thí nghiệm An toàn thông tin (InSecLab) thuộc Khoa Mạng máy tính và Truyền thông đã tận tình hướng dẫn, góp ý và đồng hành cùng chúng em trong suốt quá trình thực hiện nghiên cứu.Những định hướng chuyên môn, các ý kiến phản biện và sự hỗ trợ của các thầy và các cô đã giúp chúng em hoàn thiện đề tài cũng như bài báo tốt hơn. Đây là một trải nghiệm rất quý báu và là động lực để chúng em tiếp tục phát triển trên con đường nghiên cứu khoa học.” Thông tin hội nghị: The 32nd IEEE International Conference on Parallel and Distributed Systems (ICPADS 2026) – Hội nghị Quốc tế IEEE lần thứ 32 về Hệ thống Song song và Phân tán.ICPADS 2026 dự kiến diễn ra từ ngày 22–26/11/2026 tại International Conference Center, Waseda University, Tokyo, Nhật Bản, với chủ đề “Ubiquitous Computing for Global Communities”.Được giới thiệu là một hội nghị trọng điểm (Flagship Conference) của IEEE Computer Society, ICPADS 2026 tập trung vào các hướng nghiên cứu như hạ tầng và hệ thống AI, trí tuệ biên (Edge Intelligence), AIoT, bảo mật và quyền riêng tư Web3, hệ thống đa tác tử và mạng, cùng điện toán thông minh.Hội nghị được xếp hạng B theo hệ thống ICORE/CORE 2026 trong lĩnh vực Distributed Computing and Systems Software.Các bài báo tại ICPADS 2026 được phản biện theo hình thức Single-blind Peer Review và sử dụng định dạng IEEE Computer Society Proceedings. Theo thông tin hội nghị, các bài báo được chấp nhận sẽ được gửi để xem xét đưa vào IEEE Xplore và EI; những công trình chất lượng cao có cơ hội được đề cử vào các số đặc biệt của tạp chí liên kết.Hội nghị nhận được sự hỗ trợ của IEEE, IEEE Computer Society, IEEE Computer Society Technical Committee on Parallel Processing (TCPP) và Technical Community on Distributed Processing (TCDP).Thông tin chi tiết tại: https://www.facebook.com/share/p/1BscSSyVw9/ Đông Xanh - Cộng tác viên truyền thông Trường Đại học Công nghệ Thông tin