Ứng dụng nhận diện khuôn mặt để đánh dấu người rút thẻ ATM không phải là chủ nhân của thẻ
Văn, Trung Hiếu · TP. HCM : Huflit, 2020
- Publisher
- TP. HCM : Huflit, 2020
- Physical description
- 78 pages
- Dewey classification
- 006.24
- Language
- Vietnamese
Summary
"Như chúng ta đã biết, việc sử dụng máy ATM để rút tiền ở Việt Nam không còn là điều mới mẻ, nó đã phổ biến trong mọi ngóc ngách của cuộc sống, phổ dụng từ tầng lớp bình dân đến thượng lưu. Tuy nhiên, những năm gần đây, tội phạm đánh cắp thẻ ATM ngày càng gia tăng, đặc biệt là tội phạm có yếu tố nước ngoài. Cách đánh cắp thẻ ATM thường thấy mà báo chí thường nói đến là việc gắn trộm đầu đọc thẻ và camera theo dõi ngay tại buồng ATM. Từ đó ta thấy rằng việc sử dụng mã PIN cho thẻ ATM mang tính rủi ro rất cao, vì đơn giản là tội phạm có thể làm giả thẻ ATM cộng với việc đánh cắp mã PIN bằng cách dùng camera quay lại thao tác trên bàn phím. Một giải pháp an ninh tiên tiến đề ra để đối phó, giảm thiểu rủi ro là thay vì dùng mã PIN để xác thực, ta sẽ dùng công nghệ nhận dạng khuôn mặt. Những năm gần đây, học sâu (Deep Learning) là một công nghệ mới vượt trội trong bài toán xử lý nhận diện khuôn mặt. Trong khuôn khổ của luận văn này, chúng ta sẽ nghiên cứu phân tích, đề ra giải pháp xử lý cụ thể về việc ứng dụng học sâu để nhận diện khuôn mặt trong việc xác thực thẻ ATM đồng thời để đánh dấu người rút thẻ ATM không phải là chủ nhân của thẻ để cảnh báo đến hệ thống"
Digital copy
Catalogue record
| Field | Value |
|---|---|
| 001Control number | 82959 |
| 005Date and time of latest transaction | 11 Oct 2023, 17:30 |
| 008Fixed-length data elements | 130925 |
| 040Cataloging source | Huflit |
| 041Language code | Vie |
| 044Country of publishing/producing entity code | vm |
| 082Dewey Decimal call number | 006.24 V115H |
| 100Main entry – personal name | Văn, Trung Hiếu |
| 245Title statement | Ứng dụng nhận diện khuôn mặt để đánh dấu người rút thẻ ATM không phải là chủ nhân của thẻ / Văn Trung Hiếu ; Vũ Thanh Hiền |
| 260Publication, distribution, etc. (imprint) | TP. HCM : Huflit, 2020 |
| 300Physical description | 78trang : Ebook |
| 490Series statement | Luận văn Thạc sĩ ngành Công nghệ thông tin |
| 500General note | Bộ Giáo dục và Đào tạo.Trường Đại học Ngoại ngữ - Tin học Thành phố Hồ Chí Minh |
| 520Summary, etc. | "Như chúng ta đã biết, việc sử dụng máy ATM để rút tiền ở Việt Nam không còn là điều mới mẻ, nó đã phổ biến trong mọi ngóc ngách của cuộc sống, phổ dụng từ tầng lớp bình dân đến thượng lưu. Tuy nhiên, những năm gần đây, tội phạm đánh cắp thẻ ATM ngày càng gia tăng, đặc biệt là tội phạm có yếu tố nước ngoài. Cách đánh cắp thẻ ATM thường thấy mà báo chí thường nói đến là việc gắn trộm đầu đọc thẻ và camera theo dõi ngay tại buồng ATM. Từ đó ta thấy rằng việc sử dụng mã PIN cho thẻ ATM mang tính rủi ro rất cao, vì đơn giản là tội phạm có thể làm giả thẻ ATM cộng với việc đánh cắp mã PIN bằng cách dùng camera quay lại thao tác trên bàn phím. Một giải pháp an ninh tiên tiến đề ra để đối phó, giảm thiểu rủi ro là thay vì dùng mã PIN để xác thực, ta sẽ dùng công nghệ nhận dạng khuôn mặt. Những năm gần đây, học sâu (Deep Learning) là một công nghệ mới vượt trội trong bài toán xử lý nhận diện khuôn mặt. Trong khuôn khổ của luận văn này, chúng ta sẽ nghiên cứu phân tích, đề ra giải pháp xử lý cụ thể về việc ứng dụng học sâu để nhận diện khuôn mặt trong việc xác thực thẻ ATM đồng thời để đánh dấu người rút thẻ ATM không phải là chủ nhân của thẻ để cảnh báo đến hệ thống" |
| 650Subject added entry – topical term | Nhận dạng khuôn mặt,--Công nghệ cao |
| 700Added entry – personal name | Vũ, Thanh Hiền, TS, Người hướng dẫn khoa học |
| 999Collection | Master's theses |
=001 82959=005 20231011173026.000=008 130925=040 ##$aHuflit=041 1#$aVie=044 ##$avm=082 04$a006.24 $bV115H=100 1#$aVăn, Trung Hiếu=245 10$aỨng dụng nhận diện khuôn mặt để đánh dấu người rút thẻ ATM không phải là chủ nhân của thẻ / $cVăn Trung Hiếu ; Vũ Thanh Hiền=260 ##$aTP. HCM : $bHuflit, $c2020=300 ##$a78trang : $bEbook=490 0#$aLuận văn Thạc sĩ ngành Công nghệ thông tin=500 ##$aBộ Giáo dục và Đào tạo.Trường Đại học Ngoại ngữ - Tin học Thành phố Hồ Chí Minh=520 ##$a"Như chúng ta đã biết, việc sử dụng máy ATM để rút tiền ở Việt Nam không còn là điều mới mẻ, nó đã phổ biến trong mọi ngóc ngách của cuộc sống, phổ dụng từ tầng lớp bình dân đến thượng lưu. Tuy nhiên, những năm gần đây, tội phạm đánh cắp thẻ ATM ngày càng gia tăng, đặc biệt là tội phạm có yếu tố nước ngoài. Cách đánh cắp thẻ ATM thường thấy mà báo chí thường nói đến là việc gắn trộm đầu đọc thẻ và camera theo dõi ngay tại buồng ATM. Từ đó ta thấy rằng việc sử dụng mã PIN cho thẻ ATM mang tính rủi ro rất cao, vì đơn giản là tội phạm có thể làm giả thẻ ATM cộng với việc đánh cắp mã PIN bằng cách dùng camera quay lại thao tác trên bàn phím. Một giải pháp an ninh tiên tiến đề ra để đối phó, giảm thiểu rủi ro là thay vì dùng mã PIN để xác thực, ta sẽ dùng công nghệ nhận dạng khuôn mặt. Những năm gần đây, học sâu (Deep Learning) là một công nghệ mới vượt trội trong bài toán xử lý nhận diện khuôn mặt. Trong khuôn khổ của luận văn này, chúng ta sẽ nghiên cứu phân tích, đề ra giải pháp xử lý cụ thể về việc ứng dụng học sâu để nhận diện khuôn mặt trong việc xác thực thẻ ATM đồng thời để đánh dấu người rút thẻ ATM không phải là chủ nhân của thẻ để cảnh báo đến hệ thống"=650 #4$aNhận dạng khuôn mặt, $zCông nghệ cao=700 1#$aVũ, Thanh Hiền, $cTS, $eNgười hướng dẫn khoa học=LDR 02620nz a2200265n 4500