ANSECURITY / SOC

Sẵn sàng cho cơ hội thực tập / fresher

Nguyễn Văn An

THỰC TẬP SOC / DETECTION LABS

Sinh viên năm cuối ngành An toàn thông tin, đang ứng tuyển SOC / Security Monitoring Intern. Có thể trình bày ngay: lab Suricata 88 rule, lab 2-node logging/hardening, autoencoder phát hiện bất thường trên TON_IoT — và đang mở rộng sang AI security/C2 detection.

Xem bằng chứng năng lực GitHub ↗

Ho Chi Minh City, VN · PTIT · Information Security · Evidence-first · Reproducible

01

HỒ SƠ / CV

Tôi biến bài toán bảo mật thành hệ thống có thể chạy, đo và kiểm chứng.

Mình quan tâm đến điểm giao giữa security engineering, machine learning và vận hành hệ thống. Mỗi dự án đều ưu tiên threat model rõ, dữ liệu có nguồn gốc, test tái lập và giới hạn được ghi thẳng.

Năng lực cốt lõi

  • 01
    AI & LLM SecurityPrompt injection, RAG security, guardrails, evaluation
  • 02
    Detection EngineeringSuricata, network telemetry, anomaly detection, GNN
  • 03
    Security PlatformLinux, Docker, HAProxy, Prometheus, Grafana, Loki
  • 04
    EngineeringPython, FastAPI, Java, JavaScript, CI/CD, testing
02

BẰNG CHỨNG / SELECTED WORK

Đừng chỉ tin keyword.
Hãy xem cách hệ thống được xây.

Mỗi case study nối tuyên bố trong CV với kiến trúc, mã nguồn, kiểm thử và giới hạn cụ thể.

CASE 01 / AI SECURITY

CAPSTONE · 2026

Enterprise LLM
Security Framework

Gateway bảo mật LLM dạng proof-of-concept, bảo vệ pipeline RAG trước prompt injection, rò rỉ dữ liệu và document poisoning bằng guardrails nhiều lớp.

  • 120test case trong benchmark v2 đã đóng băng
  • 5+lớp guard và provenance control
  • CItest, evidence và release gate tái lập
Đọc case study → Source ↗
INPUTGUARDRAGLLMOUTPUT
CASE 02DETECTION / IDS

Suricata Custom Rules Lab

88 rule tự viết, chạy lại cùng một bộ tấn công hai lần: chỉ rule mặc định, rồi thêm 88 rule. Alert tăng 54 → 486, nhưng chỉ 16/88 rule thật sự bắn.

88 custom rules16/88 fired4 ATT&CK ID
Xem evidence↗
CASE 03ANOMALY DETECTION

TON_IoT Zero-Day Autoencoder

Autoencoder không giám sát, phát hiện bất thường trên 4 lớp telemetry mà không cần nhãn tấn công. Detection cao đi kèm false positive hai chữ số ở 3/4 lớp.

94.8% mean DR16.0% mean FP4 layers
Xem evidence↗
CASE 04SRE / PLATFORM

Mini SRE & Security Platform Lab

Lab hai node được chủ động làm hỏng, phục hồi, harden và ghi lại bằng bằng chứng vận hành thực tế.

2× Ubuntu node Syslog / Prometheus RCA + saved output
6 RCA8 runbooks2 nodes
Xem evidence↗
CASE 05ML / NETWORK

Realtime C2 Detection with GNN

Research prototype mô hình hóa network flow thành dynamic graph cho GraphSAGE/GATv2 và streaming inference nhiều luồng.

PCAP / flows Dynamic graph GraphSAGE / GATv2
3 threads14 features2 GNNs
Xem evidence↗
03

HỌC VẤN / CONTEXT

2022 — PRESENT

Posts and Telecommunications Institute of Technology

Kỹ sư An toàn thông tin · Sinh viên năm cuối

Ho Chi Minh City

PythonFastAPILLM SecurityRAGPyTorchSuricataLinuxDockerPrometheusCI/CD

CUỘC TRÒ CHUYỆN TIẾP THEO

Bạn có một bài toán bảo mật
cần người đào đến tận bằng chứng?

annguyen11012k4@gmail.com github.com/annguyenax ↗