Mở đầu 1. Giới thiệu đề tài Theo xu thế phát triển chung của thế giới, Việt Nam đang phải đối mặt với những vấn đề về giao thông đô thị như sự gia tăng của phương tiện cá nhân, áp lực về cơ sở hạ tầng và nhu cầu đi lại của người dân ngày càng cao. Nhận thức rõ áp lực của phát triển dịch vụ vận tải đối với phát triển đô thị, Chính phủ và Bộ Giao thông Vận tải cũng như các địa phương từ nhiều năm trước đây và hiện nay đã xác định phát triển giao thông công cộng là giải pháp tối ưu và được ưu tiên phát triển để giải quyết tình trạng trên. Theo Bộ Giao thông Vận tải, việc phát triển hệ thống vận tải hành khách công cộng đã đạt được những kết quả bước đầu.
Đến thời điểm này đã có 60/63 tỉnh, thành phố trên cả nước (trừ Yên Bái, Lai Châu, Hà Giang) có vận tải hành khách công cộng bằng xe buýt hoạt động với gần 10.000 phương tiện và 280 doanh nghiệp, hợp tác xã vận tải thực hiện. Từ năm 2019 đến nay, với cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 hiện nay thì ngành giao thông công cộng cũng đang dần chuyển mình để thay thế vé giấy truyền thống với sử dụng vé điện tử và thẻ điện tử nhằm bảo vệ môi trường và tiết kiệm nhiều chi phí trong việc in vé giấy hàng ngày cũng như việc thay đổi đường lối quản lý thông qua các báo cáo tự động từ các phần mềm thay vì sử dụng sức người truyền thống.1: Trạm bán vé tháng xe buýt của HanoiBus Trong thời gian vừa qua có các nhà vận hành xe buýt ứng dụng công nghệ này có thể kể đến như Zalo với UNIPASS [1] đi đầu trong việc đầu tư thiết bị đọc thẻ từ trên các tuyến xe buýt tại TP. Hồ Chí Minh. VINBUS với hệ thống xe buýt điện và thanh toán bằng thẻ ATM kết hợp thẻ tháng do VINBUS phát hành [2] cho hệ thống xe buýt tại TP.2: Cổng thu vé tự động của UNIPASS trên xe buýt 2 Hình 1.3: Thiết bị thu vé cầm tay trên xe VINBUS Trong quá trình chuyển đổi như vậy thì giải pháp sử dụng thẻ từ được tập trung hơn cả vì khi sử dụng thẻ từ thì mỗi người dân chỉ cần dùng một thẻ từ để có thể thanh toán cho toàn bộ các phương tiện công cộng mà người đó đã mua.
Điều đó giúp các nhà cung cấp dịch vụ tiết kiệm được một chi phí rất lớn trong việc in vé giấy hàng ngày và giúp bảo vệ môi trường. Và mới gần đây theo báo điện tử VnExpress ngày 28/11/2023 [15], Hà nội đã tổ chức khai trương thí điểm hệ thống vé điện tử liên thông đa phương thức cho giao thông công cộng. Bằng việc triển khai vé điện tử đã giải quyết được nhiều bất cập, trong đó có tiết giảm kinh phí ngân sách nhà nước thông qua việc không còn cần nhân viên phục vụ. Hiện tại số lượng tuyến được sử dụng vé điện tử liên thông đã lên đến > 25 tuyến mặc dù chỉ trong thời gian thí điểm.
Không chỉ vậy theo bài báo Nhà nước đang có kế hoạch trợ giá thêm cho xe buýt theo từng năm cho thấy vấn đề cấp thiết trong công cuộc thúc đẩy người dân sử dụng giao thông công cộng nhiều hơn. Với các hình thức trên thì hình thức sử dụng thiết bị xác thực trên phương tiện yêu cầu các giải pháp về công nghệ nhiều hơn hẳn các hình thức khác, điều đó xảy ra do các 3 thiết bị xác thực giờ đây sẽ luôn di chuyển chung với phương tiện. Thiết bị xác thực hoạt động bằng việc kiểm tra xem thẻ của bạn có hợp lệ hay không dựa vào danh sách trắng và đen. Hiện nay thì mỗi thiết bị cần phải đồng bộ về trung tâm vận hành để cập nhật lại danh sách mới nhất, sau đó mỗi khi cần xác thực thì máy sẽ quét toàn bộ dữ liệu đó để kiểm tra liệu thông tin thẻ có trong danh sách hay không.
Chúng ta sẽ cần giải quyết các bài toán về lưu lượng truyền dữ liệu từ các thiết bị về trung tâm vận hành, làm sao để thiết bị xác thực thực thi nhanh hơn để đáp ứng được các giờ cao điểm khách vào liên tục? Chúng ta có thể áp dụng được công nghệ Bloom Filter vào ứng dụng này thì ta có thể giải đáp cùng một lúc cả hai bài toán trên. Bloom Filter cung cấp chức năng kiểm xem dữ kiện 𝑥 có thuộc một tập 𝑆 không và ta có thể tối giản được không gian sử dụng thay vì kiểm tra trong tập dữ liệu truyền thống. Vì vậy trong luận văn này ta phát triển một mô hình ứng dụng công nghệ Bloom Filter để quản lý thẻ từ whitelist và blacklist trong giao thông công cộng. Cấu trúc luận văn Cấu trúc các phần còn lại của luận văn như sau: Chương 2 trình bày các công trình nghiên cứu liên quan, các cơ sở lý thuyết về Bloom Filter, các biến thể của Bloom Filter cũng như các nghiên cứu về hệ thống AFC.
Chương 3 trình bày mô hình đề xuất. Chương 4 trình bày về cách hiện thực, kịch bản đánh giá giải pháp. Chương 5 tổng kết và phương hướng phát triển tiếp theo của đề tài. 4 Chương 2: Cơ sở lý thuyết 2.
Các nghiên cứu liên quan về hệ thống AFC Hệ thống Automated Fare Collection (AFC) được giới thiệu lần đầu vào năm 1997 với hệ thống Octopus card ở Hồng Kong[3], Octopus card là loại thẻ từ thông minh không tiếp xúc được phát triển để thực hiện các giao dịch thanh toán trực tuyến hoặc không trực tuyến trên AFC của với hệ thống giao thông công cộng ở Hong Kong[3]. Từ đó việc sử dụng thẻ từ thông minh contactless đã trở thành một tiêu chuẩn thanh toán của hệ thống AFC, mặc dù có nhiều hệ thống sử dụng nhiều phương thức thanh toán khác nhau. Một hệ thống AFC thường bao gồm các thành phần cơ bản: - Phương tiện thanh toán (thẻ từ, tiền mặt, QR, …) - Thiết bị đọc/ghi giao dịch (máy POS, cổng thanh toán cố định,…) - Các máy trạm kết nối với các thiết bị đọc/ghi - Trung tâm văn phòng vận hành - Hệ thống xử lý vận hành trung tâm Gần đây khi các ngân hàng đang tiến hành phát hành các loại thẻ từ thông minh không tiếp xúc thì các hệ thống AFC cũng kết hợp với ngân hàng tích hợp sử dụng thẻ ngân hàng song song với các loại thẻ từ mà hệ thống đang cung cấp để mang lại sự tiện nghi cho người dùng. Ở Việt Nam ta, từ năm 2019 trên địa phận thành phố Hồ Chí Minh Zalo đã phối hợp với một số nhà vận hành xe buýt phát triển hệ thống AFC ứng dụng thẻ UNIPASS trên một số tuyến xe[1].
Về phương thức thanh toán của hệ thống của UNIPASS thì mỗi khi khách hàng chạm thẻ vào thiết bị đọc sẽ gọi về các máy trạm để tiến hành xác thực và thanh toán. Tuy nhiên Zalo vẫn chưa giải quyết được việc nhà vận hành xe buýt vẫn phải 5 bán vé giấy đối với các trường hợp sử dụng tiền mặt và các dạng thanh toán khác. Tuy nhiên vào năm 2021 thì công ty VINBUS – một công ty con của tập đoàn VINGROUP đã phát triển một hệ thống AFC mới với độ tích hợp cao cho các nhà phân phối khác nhau kể cả các ngân hàng khi sử dụng máy Point of Sale (POS) xác thực tại chỗ cho khách hàng khiến trải nghiệm khách hàng được nâng cao và tiện lợi hơn. Tuy nhiên khi tìm hiểu hơn về hệ thống thì chúng ta đã thấy cách máy POS mà VINBUS hiện đang vận hành đang gặp một vài vấn đề về tốc độ xử lý, dung lượng đường truyền lớn cần có phường án để giải quyết khi hệ thống càng lúc càng phát triển.
Bước đến năm 2022, Đảng và nhà đã ra chỉ thị bắt đâu công cuộc số hóa cho giao thông công cộng với bài toán phát hành thẻ từ, thẻ điện tử cho khách hàng. Khi này với sự gia tăng nhanh chóng của tập khách hàng sử dụng giao thông công cộng, bài toán lại phát sinh về tập dữ liệu lớn của khách hàng. Khi khách hàng sử dụng thẻ từ, thẻ điện tử thì cần nhanh chóng xác định tính hợp lệ để cho phép khách hàng sử dụng dịch vụ. Với lượng dữ liệu lớn việc xác minh danh tính hợp lệ cần các hệ thống tốn thêm nhiều thời gian hơn và việc đó làm giảm trải nghiệm của khách hàng.
Và với tập khách hàng khó tính như Việt Nam thì việc trải nghiệm chậm trễ luôn là một điểm trừ rất lớn. Vì vậy cần có một giải pháp có thể đáp ứng được các nhu cầu về giảm dung lượng đường truyền, giảm thời gian xác thực, đảm bảo được tính hiệu quả. Bloom Filter Bloom Filter lần đầu được trình bày bởi Burton Howard Bloom vào năm 1970. Bloom Filter là một cấu trúc dữ liệu xác suất được tối ưu cho không gian nhằm mục đích kiểm tra một phần tử nào đó có phải thuộc trong một nhóm không? Những kết quả dương tính giả (False Positive) có thể xảy ra nhưng tuyệt đối không xuất hiện trường hợp âm tính giả (False Negative) – nói cách khác thì khi chúng ta tiến hành kiểm tra một phần tử liệu có thuộc trong một tập hợp thì ta sẽ có câu trả lời là “Có thể thuộc” hoặc “Chắc chắn 6 không thuộc”.
Số lượng dữ liệu trong tập hợp càng nhiều thì tỉ lệ False Positive sẽ càng lớn. Ý tưởng của Bloom là ánh xạ một phần tử 𝑥 ∈ 𝑆 vào một giá trị 𝑦 = ℎ(𝑥) ∈ 𝑌 sử dụng một hàm băm h(), và kiểm tra tính thành viên của một phần tử 𝑥′ ∈ 𝑆 bằng việc kiểm tra 𝑦′ = ℎ(𝑥′) ∈ 𝑌 và thực hiện điều đó với nhiều hàm băm h. Với nghiên cứu của Bloom, bằng việc đánh đổi tỉ lệ false positive, Bloom Filter có lợi thế về không thời gian (Probability of false positives) đáng kể so với các cấu trúc dữ liệu khác để biểu diễn các tập hợp, chẳng hạn như cây tìm kiếm nhị phân tự cân bằng (self-balancing binary search trees), cây tiền tố (digital tree – prefix tree), bảng băm(hash table), mảng đơn(simple arays) hoặc danh sách liên kết(linked list) của các mục. Hầu hết trong các cấu trúc dữ liệu trên đều yêu cầu lưu dữ một số dữ liệu cần thiết, có thể là bất kỳ dữ liệu gì từ một số lượng nhỏ bit đối với số nguyên nhỏ, cho đến số lượng bit tùy ý đối với chuỗi (còn cây tiền tố là một ngoại lệ vì chúng có thể chia sẻ bộ nhớ giữa các phần tử với tiền tố giống nhau).
Bộ lọc Bloom hoàn toàn không lưu trữ các mục dữ liệu, có giải pháp riêng cho việc lưu trữ thực tế.