Loài người vốn dĩ có khuynh hướng tự coi bản thân chúng ta là độc nhất và không lường trước được, nhưng nhiều nghiên cứu về trò chơi điện tử gần đây lại cho thấy điều ngược lại: Thực tế là, các game thủ có thể được phân loại vào các nhóm người chơi có hành vi giống nhau, và những gì chúng ta sẽ thực hiện trong tương lai kỳ thực lại vô cùng dễ đoán. Ví dụ, cách bạn chơi game sẽ hé lộ nhiều thông tin về những gì bạn sẽ thực hiện tiếp theo trong trò chơi cũng như bạn sẽ cảm thấy hứng thú với tựa game đó đến bao giờ. Điều này đồng nghĩa với việc video game giờ đây có khả năng tự thích ứng trong thời gian thực để đem lại cho người chơi trải nghiệm tuyệt vời nhất có thể, từ đó khích lệ người chơi tiếp tục dành thời gian cho mình.

Khi chơi game, chúng ta tạo ra những dấu vết dữ liệu - vốn dĩ nói lên rất nhiều điều về cách chúng ta chơi game. Và, bạn thử đoán xem nào, với tổng cộng hơn 2 tỷ game thủ chơi mọi loại game trên thế giới, lượng thông tin thu được là một khối dữ liệu khổng lồ, siêu đa dạng và đặc biệt phong phú về hành vi con người.

Trong nhiều năm vừa qua, không ít nhóm nghiên cứu quốc tế đã bước chân vào ngành công nghiệp giải trí điện tử hòng giải mã cho kì được lượng dữ liệu đồ sộ này và khám phá những bí ẩn đằng sau cách một người chơi điện tử. Nhiều chuyên gia đã bỏ công sức đầu tư nghiên cứu mối liên hệ giữa hành vi chơi game của một game thủ với những đặc điểm tâm lý, thứ gì khiến chúng ta cảm thấy phấn khích, lôi cuốn cũng như điều đó nói lên gì về những hành vi trong tương lai. Trong một nền công nghiệp giải trí sinh lời trên dưới 100 tỷ USD mỗi năm, nắm vững mối tương quan trên là điều kiện tiên quyết để đảm bảo trải nghiệm người chơi, khiến game thủ luôn cảm thấy hài lòng và xây dựng một nền tảng lợi thế vững chắc trong một môi trường cạnh tranh khốc liệt và vô cùng sáng tạo.

Machine learning

Machine learning, hiểu đơn giản là phương pháp lập trình vi tính cho phép một chương trình tự động thay đổi bản thân cho phù hợp với dữ liệu mới được tiếp xúc. Trong trường hợp này, các trí tuệ nhân tạo được đào tạo để tập trung vào lối chơi của một player nhất định, dự đoán những hành động tiếp theo của game thủ đó và những rắc rối nào trong game anh ta sẽ gặp phải có nguy cơ làm giảm hứng thú của anh ta với tựa game.

Thực tế, machine learning ngày nay tràn lan tới mức nhiều khả năng hằng ngày bạn vẫn đang sử dụng một dụng cụ có machine learning mà không hề hay biết.

Tuy nhiên, bộ vi xử lý A11 không phải là thành phần duy nhất sẽ giúp Apple cải thiện thời lượng pin ở iPhone 8. Nhà thiết kế Benjamin Geskin đã phát hiện các hình ảnh mới rò rỉ từ chuỗi cung ứng của Apple ở châu Á, dường như chụp 2 thành phần khác của iPhone 8, bao gồm cả màn hình OLED và bo mạch chính.

Hai thành phần nói trên sẽ giúp tiết kiệm pin iPhone 8 như thế nào? Trước hết, màn hình OLED không chỉ cung cấp chất lượng hình ảnh vượt trội hơn so với màn hình LCD, mà còn có hiệu suất sử dụng năng lượng tốt hơn, cho phép Apple triển khai tính năng màn hình luôn bật (Always On Display) và thậm chí cả một chế độ tối thực sự cho iPhone.

Thú vị hơn là thiết kế bo mạch chính kiểu mới của Apple dành cho mẫu điện thoại flagship 2017. Hình ảnh phía trên ám chỉ, các đồn đoán trước đây có vẻ chính xác và rằng iPhone 8 sẽ sử dụng một viên pin hình chữ L. Bằng cách giảm kích cỡ bo mạch chính của máy, Apple đã có thể giải phóng thêm không gian bên trong để chứa pin. Các nguồn tin phát hiện, Táo khuyết đã trang bị cho iPhone 8 viên pin lớn hơn viên pin của các mẫu iPhone cùng kích cỡ 4,7 inch ra mắt trước đó.

Thông thường, các mẫu iPhone 5,5 inch của Apple sẽ đạt kết quả tốt hơn nhiều trong các bài kiểm tra thời lượng pin. Song, điều này chủ yếu do sự khác biệt kích cỡ giữa một chiếc iPhone kích cỡ bình thường với phiên bản màn hình lớn hơn của nó.

Tất nhiên, các thông tin nói trên vẫn chưa thể xác thực vào thời điểm hiện tại. Hiện cũng không rõ liệu Apple có sử dụng cùng thiết kế bo mạch chính ở các mẫu iPhone 7s/7s Plus hay không.

Tuấn Anh(Theo BGR)

Quy trình tin tặc tấn công lừa đảo người dùng được thực hiện qua 3 bước như sau:

Thông tin khách hàng nhận cảnh báo bảo mật nhưng thực chất là hành vi lừa đảo chiếm đoạt thông tin thẻ tín dụng:

Ngoài ra, tin tặc lừa đảo khi email có nội dung liên quan tới một thông báo của VPBank tới khách hàng về việc tăng cường bảo mật thông tin thẻ thanh toán VPBank vào cuối tháng 6/2018.

Một số kịch bản tấn công

Với những thông tin thu thập độc lập từ Internet, Security Box chia sẻ một số kịch bản có thể đã xảy ra đằng sau vụ tấn công có chuẩn bị tinh vi này:

Kịch bản 1: Hacker tấn công Man-in-the-middle:

Trong kịch bản này, hacker thực hiện tấn công đứng giữa ngay trong mạng nội bộ của người dùng. Cụ thể các bước:

Bước 1: Hacker có thể đã sở hữu mạng lưới Botnet và mã độc APT ở nhiều nơi.

Bước 2: Hacker thực hiện gửi số lượng lớn email phishing đến người khách hàng của VPBank, trong đó có khách hàng đang trong mạng nội bộ.

Bước 3: Khi người dùng mở email và click và đường link, domain email-dbs1.vpbank.com.vn bị mã độc trong mạng nội bộ giả mạo.

Bước 4: Thay vì người dùng truy cập địa chỉ máy chủ email-dbs1.vpbank.com.vn thật, Hacker chuyển hướng toàn bộ yêu cầu của người dùng đến máy chủ email-dbs1.vpbank.com.vn giả mạo.

Bước 5: Toàn bộ thông tin thẻ tín dụng của người dùng được chuyển đến máy chủ do hacker kiểm soát.

Tuy nhiên, đây là kịch bản khó xảy ra. Nếu người dùng sử dụng 3G sẽ không bị lừa đảo và trong trường hợp này hacker cũng có thể tấn công không chỉ một ngân hàng mà việc này chưa được ghi nhận.