Xây Dựng Hệ Thống Nhận Diện Gương Mặt Dựa Trên Nền Tảng Blockchain và Federated Learning

• Tác giả: Nguyễn Phúc Thịnh
• Người hướng dẫn: ThS Nguyễn Khánh Thuật
• Trường học: Đại Học Quốc Gia TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kỹ Sư Ngành Mạng Máy Tính Và Truyền Thông
• Đề tài: Hệ Thống Nhận Diện Gương Mặt Dựa Trên Blockchain Và Federated Learning
• Loại tài liệu: Khóa Luận Tốt Nghiệp
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

• LỜI CÁM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: ĐẶT VẤN ĐỀ
• 1.1. ỨNG DỤNG
• 1.2. ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU
• 1.3. PHẠM VI NGHIÊN CỨU
• 1.4. CÁC CÔNG TRÌNH LIÊN QUAN
• 2. CHƯƠNG 2: KHÁI NIỆM BLOCKCHAIN
• 2.1. KIẾN TRÚC BLOCKCHAIN
• 2.2. TỔNG QUAN VỀ THỰC HIỆN GIAO DỊCH (TRANSACTION)
• 2.3. CÁC ĐỊNH NGHĨA
• 2.4. PHÂN LOẠI FEDERATED LEARNING
• 2.5. FEDERATED STOCHASTIC VARIANCE REDUCED GRADIENT (FSVRG)
• 2.6. CÁC BIẾN THỂ CỦA FEDERATED LEARNING
• 2.7. ƯU ĐIỂM VÀ NHƯỢC ĐIỂM
• 2.8. THÁCH THỨC
• 2.9. NHẬN DIỆN KHUÔN MẶT (FACE RECOGNITION)
• 3. CHƯƠNG 3: CÀI ĐẶT HỆ THỐNG
• 3.1. CÔNG NGHỆ WEB 3
• 3.2. ƯU ĐIỂM VÀ NHƯỢC ĐIỂM
• 3.3. SO SÁNH GIỮA WEB 3
• 3.4. PHẦN CỨNG
• 3.5. ƯU ĐIỂM VÀ NHƯỢC ĐIỂM
• 3.6. CAMERA RASPBERRY PI V2
• 4. CHƯƠNG 4: TRIỂN KHAI ỨNG DỤNG
• 4.1. KIẾN TRÚC HỆ THỐNG
• 4.2. TRANG ỨNG DỤNG
• 4.3. ỨNG DỤNG TSCAN
• 4.4. ONE TIME PASSWORD (OTP)
• 4.5. QUY TRÌNH NHẬN DIỆN GƯƠNG MẶT
• 4.6. THUẬT TOÁN NHẬN DIỆN
• 4.7. HOẠT ĐỘNG CỦA HỆ THỐNG
• 5. CHƯƠNG 5: ĐÁNH GIÁ HỆ THỐNG
• 5.1. NHƯỢC ĐIỂM
• 5.2. ĐÁNH GIÁ SMART CONTRACTS
• 5.3. ĐÁNH GIÁ HỆ THỐNG NHẬN DIỆN
• 6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• DANH MỤC HÌNH ẢNH
• DANH MỤC BẢNG
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

I. Tổng quan về Hệ Thống Nhận Diện Gương Mặt Dựa Trên Blockchain

Hệ thống nhận diện gương mặt dựa trên blockchain và federated learning đang trở thành một xu hướng công nghệ nổi bật. Công nghệ này không chỉ giúp cải thiện độ chính xác trong việc nhận diện mà còn đảm bảo tính bảo mật cho dữ liệu người dùng. Việc áp dụng blockchain giúp lưu trữ thông tin một cách minh bạch và không thể thay đổi, trong khi federated learning cho phép huấn luyện mô hình mà không cần gửi dữ liệu nhạy cảm ra ngoài thiết bị cá nhân.

1.1. Khái niệm về Nhận Diện Gương Mặt và Blockchain

Nhận diện gương mặt là công nghệ sử dụng các thuật toán để xác định danh tính của một người dựa trên đặc điểm khuôn mặt. Blockchain là một hệ thống lưu trữ dữ liệu phân tán, giúp bảo vệ thông tin và đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu.

1.2. Tại sao Nên Kết Hợp Blockchain và Federated Learning

Kết hợp blockchain và federated learning giúp bảo vệ dữ liệu cá nhân của người dùng. Blockchain cung cấp một nền tảng an toàn để lưu trữ thông tin, trong khi federated learning cho phép huấn luyện mô hình mà không cần chia sẻ dữ liệu nhạy cảm.

II. Vấn Đề và Thách Thức Trong Nhận Diện Gương Mặt

Mặc dù công nghệ nhận diện gương mặt mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng tồn tại nhiều thách thức. Một trong những vấn đề lớn nhất là bảo mật dữ liệu. Nếu thông tin gương mặt bị rò rỉ, kẻ xấu có thể lợi dụng để giả mạo danh tính. Hơn nữa, việc triển khai công nghệ này trong các lĩnh vực nhạy cảm như ngân hàng hay y tế cần phải tuân thủ các quy định nghiêm ngặt về bảo mật.

2.1. Các Vấn Đề Bảo Mật Dữ Liệu Gương Mặt

Bảo mật dữ liệu gương mặt là một thách thức lớn. Nếu dữ liệu bị đánh cắp, kẻ tấn công có thể sử dụng để giả mạo danh tính, gây ra nhiều rủi ro cho người dùng.

2.2. Thách Thức Trong Việc Triển Khai Công Nghệ

Việc triển khai công nghệ nhận diện gương mặt trong các lĩnh vực nhạy cảm đòi hỏi phải tuân thủ các quy định về bảo mật và quyền riêng tư. Điều này có thể làm tăng chi phí và thời gian triển khai.

III. Phương Pháp Xây Dựng Hệ Thống Nhận Diện Gương Mặt

Để xây dựng một hệ thống nhận diện gương mặt hiệu quả, cần áp dụng các công nghệ tiên tiến như blockchain và federated learning. Blockchain sẽ đảm bảo tính minh bạch và bảo mật cho dữ liệu, trong khi federated learning cho phép huấn luyện mô hình trên thiết bị cá nhân mà không cần gửi dữ liệu ra ngoài.

3.1. Thiết Kế Kiến Trúc Hệ Thống

Kiến trúc hệ thống cần được thiết kế sao cho tối ưu hóa hiệu suất và bảo mật. Việc sử dụng blockchain để lưu trữ thông tin và federated learning để huấn luyện mô hình là rất quan trọng.

3.2. Quy Trình Huấn Luyện Mô Hình

Quy trình huấn luyện mô hình cần được thực hiện trên thiết bị cá nhân của người dùng. Điều này giúp bảo vệ dữ liệu gương mặt và đảm bảo tính riêng tư cho người dùng.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Hệ Thống Nhận Diện Gương Mặt

Hệ thống nhận diện gương mặt dựa trên blockchain và federated learning có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như tuyển dụng, ngân hàng, và an ninh. Việc sử dụng công nghệ này giúp tăng cường tính bảo mật và giảm thiểu rủi ro trong việc xác thực danh tính.

4.1. Ứng Dụng Trong Tuyển Dụng

Hệ thống có thể giúp nhà tuyển dụng xác thực thông tin ứng viên một cách nhanh chóng và chính xác, từ đó giảm thiểu rủi ro trong quá trình tuyển dụng.

4.2. Ứng Dụng Trong Ngân Hàng

Trong lĩnh vực ngân hàng, hệ thống nhận diện gương mặt có thể được sử dụng để xác thực giao dịch, giúp tăng cường bảo mật và giảm thiểu gian lận.

V. Kết Luận và Tương Lai Của Hệ Thống Nhận Diện Gương Mặt

Hệ thống nhận diện gương mặt dựa trên blockchain và federated learning hứa hẹn sẽ mang lại nhiều lợi ích trong tương lai. Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, việc áp dụng các giải pháp bảo mật tiên tiến sẽ giúp bảo vệ thông tin cá nhân của người dùng một cách hiệu quả hơn.

5.1. Tương Lai Của Công Nghệ Nhận Diện Gương Mặt

Công nghệ nhận diện gương mặt sẽ tiếp tục phát triển và được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, từ an ninh đến chăm sóc sức khỏe.

5.2. Những Thách Thức Cần Đối Mặt

Mặc dù có nhiều tiềm năng, nhưng công nghệ này cũng đối mặt với nhiều thách thức về bảo mật và quyền riêng tư mà cần được giải quyết.