1. Trang chủ
  2. » Thể loại khác

Goi y de tai SV NCKH_LHùng 17-18

2 66 0

Đang tải... (xem toàn văn)

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 2
Dung lượng 33,5 KB

Các công cụ chuyển đổi và chỉnh sửa cho tài liệu này

Nội dung

Mục tiêu đề tài: - Tìm hiểu chung về “ Sơ đồ chữ kí số”, một số thuật toán liên quan đến lý thuyết số cũng như có thể áp dụng vào sơ đồ chữ kí số và ứng dụng của chữ ký số.. - Tìm hiểu

Trang 1

HỌC VIỆN NGÂN HÀNG KHOA HỆ THỐNG THÔNG TIN QUẢN LÝ

-oOo -GỢI Ý ĐỀ TÀI SINH VIÊN NGHIÊN CỨU KHOA HỌC

Năm học 2017 – 2018

1 Họ và tên giảng viên: Lê Văn Hùng

2 Học vị: Thạc sĩ

3 Thông tin liên hệ:

Email: hungolympia2001@gmail.com

SĐT: 0906238311

4 Đề tài gợi ý

4.1 Đề tài: “Nghiên cứu về chữ ký số và xây dựng chương trình chữ ký số Elgamal”

4.1.1 Mục tiêu đề tài:

- Tìm hiểu chung về “ Sơ đồ chữ kí số”, một số thuật toán liên quan đến lý thuyết

số cũng như có thể áp dụng vào sơ đồ chữ kí số và ứng dụng của chữ ký số.

- Tìm hiểu “ Sơ đồ chữ kí số Elgamal” (đây là một trong những sơ đồ mạnh vào bậc nhất hiện nay, và đã được nhiều nước trên thế giới ứng dụng, đặc biệt là tại Mỹ

đã có bản cải tiến của sơ đồ này và đã được Viện tiêu chuẩn và Công nghệ quốc gia Mỹ (NIST) chấp nhận làm chuẩn chữ kí số Điểm mạnh và an toàn của sơ đồ chữ kí số Elgamal là dựa trên tính khó giải của bài toán tìm Logarithm rời rạc trên trường hữu hạn Z p ).

- Xây dựng mô hình chữ ký số Elgamal

4.1.2 Yêu cầu đối với sinh viên: sinh viên đang học năm 3 hoặc năm 4, có nền

tảng cơ bản về: thuật toán, cấu trúc dữ liệu và giải thuật, ngôn ngữ lập trình C, C++

và đọc hiểu tài liệu tiếng Anh chuyên ngành CNTT

4.1.3 Các chủ đề liên quan: Chữ ký số và dịch vụ chứng thực chữ ký số.

4.1.4 Số lượng sinh viên: 5

4.2 Đề tài: “Khai phá dữ liệu chuỗi thời gian - Ứng dụng trong dự báo chứng khoán

Việt Nam”

Trang 2

4.2.1 Mục tiêu đề tài:

- Nghiên cứu khái niệm, vai trò, ứng dụng và các kỹ thuật khai phá dữ liệu

- Tìm hiểu kỹ thuật phân tích dữ liệu chuỗi thời gian trong khai phá dữ liệu, áp dụng vào bài toán dự báo trong thị trường chứng khoán Việt Nam

- Tìm hiểu mô hình ARIMA (Auto Regressive Integrate Moving Average) với chức năng nhận dạng mô hình, ước lượng các tham số và đưa ra kết quả dự báo dựa trên các tham số ước lượng đã được lựa chọn một cách tối ưu Thực nghiệm mô hình ARIMA trên dữ liệu

thời gian thực, áp dụng với dữ liệu chứng khoán hướng tới việc dự báo chứng khoán

- Xây dựng chương trình thử nghiệm

4.2.2 Yêu cầu đối với sinh viên: sinh viên đang học năm 2 trở lên, có nền tảng lập

trình cơ bản về C++ hoặc C#, đã học môn Kinh tế lượng

4.2.3 Các chủ đề liên quan: Ứng dụng Picture Fuzzy sets trong phân cụm dữ liệu

khách hàng

4.2.4 Số lượng sinh viên: 5

Ngày đăng: 07/11/2017, 14:17

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

w