Dù Xiaomi đã tăng tốc triển khai bản cập nhật HyperOS 3.1 cho 85% thiết bị đủ điều kiện, nhưng một danh sách dài các dòng máy tầm trung và giá rẻ hiện vẫn đang phải chờ đợi.
Theo dữ liệu mới nhất từ chuyên trang công nghệ XimiTime, trong khi các dòng smartphone cao cấp đã được tận hưởng những tính năng mới nhất từ tháng 4, thì phân khúc giá rẻ và tầm trung của Xiaomi lại đang có dấu hiệu bị chậm nhịp.
Đáng chú ý, danh sách chờ đợi này gọi tên nhiều thiết bị có lượng người dùng đông đảo tại thị trường Việt Nam. Nếu đang sở hữu một trong những cái tên sau, có thể bạn sẽ phải kiên nhẫn thêm vài tuần nữa:
Nguyên nhân của sự chậm trễ này được cho là do các lỗi phát sinh trong quá trình thử nghiệm nội bộ, yêu cầu tối ưu hóa phần cứng đối với các dòng chip tầm trung, giá rẻ và việc chờ cấp chứng nhận firmware theo từng khu vực.
Sở dĩ người dùng đứng ngồi không yên là vì HyperOS 3.1 không phải là một bản vá lỗi thông thường, mà nó mang đến một cuộc đại tu lớn về giao diện và trải nghiệm, có xu hướng ‘học hỏi’ nhiều từ hệ điều hành iOS của Apple.
Trong khi phân khúc phổ thông vẫn đang đợi HyperOS 3.1, thì ở một diễn biến khác, các dòng flagship như Xiaomi 17, Xiaomi 17 Ultra và Xiaomi 15T Pro đã bắt đầu tham gia chương trình Android 17 Developer Preview. Đây sẽ là bước đệm cho giao diện HyperOS 4 tiếp theo, hứa hẹn một làn sóng tính năng AI bùng nổ vào cuối năm.
Tin Gốc: Thanh Niên
Vào một ngày giữa tháng 4, Gaby Del Valle, phóng viên mảng chính sách của The Verge, đã tạo một video với giọng nói và hình ảnh của cô, sau đó gửi cho bố của mình. "Bố tôi gần như ngay lập tức nhận ra điều bất thường vì giọng nói nghe như robot", Valle chia sẻ.
Valle cho biết cô đã sử dụng Reality Defender, một công cụ cho phép người dùng tạo cũng như phát hiện các deepfake khác. Dù kết quả chưa hoàn hảo do đường truyền kém, hệ thống chỉ cần 9 giây âm thanh thu thập từ các bài đăng cũ của cô để tạo ra một tác nhân AI duy trì cuộc hội thoại.
Sự ra đời của các ứng dụng dạng này đã khiến việc tạo ra âm thanh, video và hình ảnh giả mạo trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết. Tuy nhiên, cũng có những sản phẩm ra đời để chống lại, như Pindrop Security, GetReal và cả Reality Defender. Theo số liệu do hãng kiểm toán Deloite công bố cuối năm 2024, quy mô thị trường ở lĩnh vực này đạt 5,5 tỷ USD và đang có xu hướng tăng mạnh.
Những phần mềm dạng này sử dụng máy học để xác định các nội dung giả mạo hoặc bị thao túng bằng AI. Chẳng hạn, Reality Defender đang sử dụng AI suy luận để phát hiện deepfake được gọi là "mô hình thầy - trò".
"Chúng tôi lấy một loạt thứ thật và nói: 'Đây là thật', rồi lấy một loạt thứ giả và nói 'Đây là giả', rồi tiến hành huấn luyện", Alex Lisle, Giám đốc Công nghệ của Reality Defender cho biết. "Cách duy nhất để tiêu diệt deepfake là phải tạo ra được những phiên bản còn tinh vi hơn để dạy hệ thống cách bắt bài chúng".
Deepfake là công nghệ sử dụng thuật toán học sâu để tạo ra nội dung giả mạo khuôn mặt và âm thanh như người thật. Trong thử nghiệm của Valle, tuy chưa thể đánh lừa người thân, các chuyên gia cho rằng chừng đó đã đủ để đánh lừa đồng nghiệp hoặc hệ thống xác minh của ngân hàng, tổ chức tài chính.
Nicholas Holland, Giám đốc sản phẩm tại công ty bảo mật thông tin Pindrop Security, cho biết nếu như cách đây 1-2 năm, người dùng có thể sử dụng các mẹo kiểm tra thủ công như yêu cầu đối phương giơ ba ngón tay trước camera để kiểm tra. Nhưng giờ đây, cách làm này vô dụng bởi AI đã có thể mô phỏng cả cử chỉ này một cách hoàn hảo.
"Giờ đây, gần như không thể phân biệt deepfake bằng mắt thường được nữa", Holland cho biết. "Chỉ có những công cụ phát hiện bằng AI mới có thể làm điều đó tốt hơn".
Nhưng công cụ phát hiện chưa thể đảm bảo an toàn tuyệt đối. Theo Holland, nếu như người thân có thể phát hiện ra giọng của một thành viên trong gia đình dễ dàng, chẳng hạn trường hợp của Valle, môi trường xã hội phức tạp hơn nhiều. "Tôi nghĩ, thách thức 'làm thế nào để bảo vệ danh tính cá nhân' giờ đây không quan trọng bằng 'làm thế nào để tổ chức nơi tôi làm việc biết đó là tôi", ông nói.
Lisle cho biết, AI ngày càng được cải tiến, các cuộc tấn công càng tốn ít công sức hơn. Trước đây, những kẻ lừa đảo thường giả mạo một CEO duy nhất, nhưng hiện nhắm mục tiêu vào nhân viên ở mọi cấp bậc trong công ty. Ông kể lại, Reality Defender từng xử lý một sự cố mà trong đó, kẻ gian vào LinkedIn lấy tên của tất cả nhân viên, sau đó thu thập các dữ liệu khác từ TikTok và Facebook để tạo ra "kho thông tin" giọng nói của từng người. Tất cả được đưa vào một hệ thống LLM dùng để gọi điện cho nhân viên ở mọi cấp bậc với mục đích lừa đảo.
Thực tế, tội phạm mạng hiện nay không còn nhắm vào cá nhân đơn lẻ. Thay vào đó, chúng chuyển sang các chiến dịch lừa đảo quy mô lớn. Theo Báo cáo Xu hướng Deepfake 2024 của Regula Forensics, trung bình mỗi vụ lừa đảo deepfake khiến doanh nghiệp thất thoát khoảng 450.000 USD, thậm chí gây thiệt hại một triệu USD trong một giao dịch duy nhất.
Nguy hiểm nhất là kịch bản đánh vào tâm lý khẩn cấp như giả giọng người thân gọi điện cầu cứu hoặc dàn dựng bắt cóc đòi tiền chuộc. Dù giọng nói có thể chưa hoàn hảo, các yếu tố cảm xúc như tiếng khóc hay sự hoảng loạn giả tạo từ AI vẫn đủ sức khiến nạn nhân mất cảnh giác trong tích tắc.
"Nhiều người không nhận thức được mối đe dọa, vì thế họ không biết cách tìm giải pháp", Holland đánh giá. "Điểm khởi đầu nằm ở các doanh nghiệp phục vụ người tiêu dùng. Họ cần tạo hệ thống phát hiện đủ nhanh, chính xác và đáng tin cậy để mọi người có thể dựa vào trong cuộc sống hàng ngày".
Theo TechCrunch, về lâu dài, việc chạy đua bắt lỗi deepfake không còn là giải pháp khả thi mà đặt trọng tâm vào truy vết và định danh nguồn gốc dữ liệu. Khi công nghệ mô phỏng đạt đến mức gần như hoàn hảo, các phương pháp dò quét truyền thống bị vô hiệu hóa, buộc giới công nghệ phải đẩy mạnh tiêu chuẩn C2PA giúp phân biệt hình ảnh và video thật với nội dung giả mạo do AI tạo ra để xác thực nội dung nguồn.
Dù vậy, C2PA vẫn chưa phải là giải pháp tối ưu, khi lớp nhãn xác thực (Content Credentials) có thể dễ dàng bị xóa bỏ hoặc làm giả trong quá trình truyền tải. Sự thiếu đồng bộ giữa các hãng sản xuất thiết bị và nền tảng mạng xã hội dẫn tới hệ quả là một vòng lặp gây nhiễu: Tệp tin không nhãn chưa chắc là deepfake, nhưng có nhãn cũng không đồng nghĩa với an toàn tuyệt đối cho người dùng.
Scott Steinhardt, Trưởng bộ phận truyền thông của Reality Defender, kỳ vọng các nhà cung cấp Internet và trình duyệt sẽ sớm vận hành bộ lọc deepfake tự động như trình diệt virus, ngăn chặn nội dung giả mạo trước khi chúng tiếp cận người dùng.
"AI đang phá bỏ ranh giới lòng tin vốn tồn tại suốt hàng nghìn năm dựa trên mắt thấy tai nghe, buộc chúng ta phải xây dựng lại nó trên nền tảng công nghệ", Lisle kết luận.
Tin Gốc: Vnexpress
Khi sử dụng tai nghe có dây hoặc các thiết bị âm thanh với đầu cắm 3,5 mm, người dùng có thể nhận thấy một số vòng nhựa xung quanh đầu nối. Số lượng vòng này thường dao động từ một đến ba, với nhiều màu sắc khác nhau như xanh lam, đen và các màu khác. Mặc dù có vẻ ngoài thẩm mỹ, nhưng những vòng này thực sự có vai trò quan trọng trong việc phân tách và hỗ trợ truyền tải tín hiệu âm thanh.
Các đầu cắm được phân thành ba loại chính: TS (đầu-vỏ, với một vòng), TRS (đầu-vòng-vỏ, với hai vòng) và TRRS (đầu-vòng-vòng-vỏ, với ba vòng). Mỗi loại đầu cắm có chức năng riêng, ví dụ phích cắm TRS với hai vòng thường được sử dụng để truyền âm thanh stereo, trong khi phích cắm TRRS với ba vòng có khả năng xử lý cả âm thanh và tín hiệu micro.
Nếu các vòng nhựa này bị hư hỏng, người dùng có thể gặp phải nhiều vấn đề như âm thanh bị ngắt quãng, nhiễu hoặc méo tiếng, và thậm chí không có âm thanh nổi. Hư hỏng có thể xảy ra do dây cáp bị xoắn hoặc uốn cong, trong khi việc sửa chữa có thể phức tạp, thường yêu cầu thay thế toàn bộ dây cáp.
Mặc dù công nghệ Bluetooth ngày càng phổ biến, nhiều người vẫn ưa chuộng tai nghe có dây vì âm thanh analog của chúng. Các kết nối như 3,5 mm và aux truyền tín hiệu âm thanh thô, tương thích với nhiều thiết bị và ít bị độ trễ hơn so với kết nối không dây. Hơn nữa, tai nghe có dây dễ dàng sử dụng, không cần sạc và hoạt động ngay khi được cắm vào.
Với sự trở lại của tai nghe có dây trong giới trẻ hiện nay, đây được xem là thời điểm lý tưởng để tìm hiểu về công nghệ đằng sau chúng và những lợi ích mà chúng mang lại cho người dùng.
Tin Gốc: Thanh Niên
Chiều 3/4, Cục Tần số vô tuyến điện, Bộ Khoa học và Công nghệ cho biết đã phát hiện và xử lý ba thiết bị kích sóng di động trái phép tại Hưng Yên, trong hai ngày 30/3 và 2/4.
Dựa trên phân tích dữ liệu hệ thống giám sát tần số iSpectra, Trung tâm Tần số vô tuyến điện khu vực V đã phát hiện ba thiết bị kích sóng di động (repeater) hoạt động trái phép. Việc này gây nhiễu có hại đến nhiều trạm gốc thông tin di động trên địa bàn tỉnh. Trung tâm sau đó đã phối hợp với Sở Khoa học và Công nghệ tỉnh, chính quyền địa phương tiến hành đo, kiểm tra, xử lý.
Theo kết quả kiểm tra thực tế, các thiết bị repeater này đều là sản phẩm không được cấp phép tại Việt Nam, được các hộ gia đình mua từ một nền tảng thương mại điện tử lớn, sau đó tự lắp đặt, sử dụng với mục đích tăng cường sóng trong nhà.
Tuy nhiên do các thiết bị này không bảo đảm quy chuẩn kỹ thuật, phát xạ sai quy định, ảnh hưởng trực tiếp đến hoạt động của nhiều trạm gốc thông tin di động trong khu vực. Chúng có thể gây các vấn đề như rớt cuộc gọi, giảm tốc độ truy cập dữ liệu và suy giảm chất lượng dịch vụ.
Trung tâm Tần số vô tuyến điện khu vực V sau đó đã lập biên bản vi phạm hành chính, ban hành quyết định xử phạt đối với các cá nhân vi phạm; đồng thời buộc tháo dỡ, tiêu hủy toàn bộ thiết bị kích sóng trái phép theo quy định của pháp luật.
Theo Nghị định 15 năm 2020 về xử lý vi phạm hành chính trong lĩnh vực bưu chính, viễn thông, tần số vô tuyến điện, công nghệ thông tin và giao dịch điện tử, mức phạt là 1-2 triệu đồng với hành vi sử dụng đài vô tuyến điện di động thuộc mạng thông tin vô tuyến điện nội bộ nhưng không có giấy phép.
Trong trường hợp sử dụng tần số và thiết bị vô tuyến điện không có giấy phép, mức phạt là 2-5 triệu đồng với thiết bị có công suất phát sóng nhỏ hơn hoặc bằng 15 W, có thể tăng lên 50-70 triệu đồng đối với thiết bị vô tuyến điện có công suất phát sóng 10-20 kW.
Theo khuyến nghị của Cục, người dân khi trong vùng sóng yếu khiến điện thoại di động gặp khó khăn khi liên lạc có thể thông báo đến số hotline của doanh nghiệp cung cấp dịch vụ thông tin di động tương ứng để được hỗ trợ khắc phục, thay vì tự lắp thiết bị kích sóng.
Theo thống kê gần nhất vào năm 2024, Cục Tần số vô tuyến điện từng phát hiện và xử lý 46 tổ chức, cá nhân bị xử phạt vì vi phạm về sử dụng trạm lặp thông tin di động, còn gọi là thiết bị kích sóng.
iSpectra là nền tảng do Cục Tần số vô tuyến điện tự phát triển và đưa vào sử dụng từ năm ngoái. Nền tảng này có khả năng phát hiện, khoanh vùng nguồn nhiễu cho di động. Điểm đặc biệt của iSpectra là không dùng thiết bị kiểm soát tần số truyền thống, mà sử dụng chính các trạm BTS của nhà mạng làm các cảm biến giám sát nhiễu.
Lưu Quý
.box-wg-guicauhoi{background:#fff;border:1px solid #e5e5e5;border-radius:4px;padding:16px}.box-wg-guicauhoi .start-step{width:100%;-webkit-box-align:center;-ms-flex-align:center;align-items:center}.box-wg-guicauhoi .txt-start{-ms-flex-negative:1;flex-shrink:1;-webkit-box-flex:1;-ms-flex-positive:1;flex-grow:1;padding-right:20px}.box-wg-guicauhoi .txt-start .title-tv{font:700 18px/160% Merriweather,serif}.box-wg-guicauhoi .txt-start .txt{color:#626262;font-size:16px;margin-top:4px;line-height:140%}.box-wg-guicauhoi .txt-start .txt a{color:#074d94;text-decoration:underline}.box-wg-guicauhoi .btn_vne{background:#c92a57;padding:0 24px;display:inline-block;border-radius:4px;font-size:16px;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0}
Góp ý kiến tạo
Bạn có thể đặt mọi câu hỏi, vấn đề về Khoa học công nghệ, Đổi mới sáng tạo, Chuyển đổi số trực tiếp cho Bộ Khoa học và Công nghệ
Gửi góp ý
Nguồn: https://vnexpress.net/ba-gia-dinh-dung-thiet-bi-kich-song-trai-phep-bi-xu-ly-5058296.html