PGS.TS. Kok-Seng Wong

• An toàn thông tin
• Bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu
• Trí tuệ nhân tạo đáng tin cậy
• Tấn công và phòng chống backdoor
• Học liên kết (Federated Learning)

• Giới thiệu lập trình
• Lập trình hướng đối tượng
• Thiết kế thuật toán
• Tư duy tính toán và thuật toán

• Thinh Dao, Kok-Seng Wong, Khoa D. Doan, “Clean-Label Physical Backdoor Attacks with Data Distillation,” the 40th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI’26), 2026.

• Kok-Seng Wong, Manh Nguyen-Duc, Khiem Le-Huy, Long Ho-Tuan, Cuong Do-Danh, Danh Le-Phuoc, “An Empirical Study of Federated Learning on IoT-Edge Devices: Resource Allocation and Heterogeneity,” IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (ISSN: 2162-2388), 2025.

• Senura Hansaja Wanasekara, Van-Dinh Nguyen, Kok-Seng Wong, M-Duong Nguyen, Symeon Chatzinotas, Octavia A Dobre, “SC-GIR: Goal-oriented Semantic Communication via Invariant Representation Learning for Image Transmission,” IEEE Transactions on Mobile Computing (ISSN:1536-1233), 2025.

• Quang H. Nguyen, Nguyen Ngoc-Hieu, The-Anh Ta, Thanh Nguyen-Tang, Kok-Seng Wong, Hoang Thanh-Tung, Khoa D. Doan, “Wicked Oddities: Selectively Poisoning for Effective Clean-Label Backdoor Attacks,” the 13th International Conference on Learning Representations (ICLR’25), 2025.

• Toan D. Gian, Tien Dac Lai, Thien Van Luong, Kok-Seng Wong, and Van-Dinh Nguyen. HPE-Li: WiFi-enabled Lightweight Dual Selective Kernel Convolution for Human Pose Estimation. European Conference on Computer Vision (ECCV 2024), Milan, Italy.

• Le Huy Khiem, Long Tuan Ho, Cuong Do, Danh Le-Phuoc, and Kok-Seng Wong, “Efficiently Assemble Normalization Layers and Regularization for Federated Domain Generalization,” the IEEE / CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference (CVPR’24), Seattle, 2024, pp. 6027-6036.

• Duy Hoang, Nguyen Hung-Quang, Saurav Manchanda, Minlong Peng, Kok-Seng Wong, and Khoa Doan. Fooling the textual fooler via randomizing latent representations. In Lun-Wei Ku, Andre Martins, and Vivek Srikumar, editors, Findings of the Association for Computational Linguistics (ACL 2024), pages 14403–14421, Bangkok, Thailand.

• Tran Van Tuan, Pham Huy Hieu, and Kok-Seng Wong, “Personalized privacy-preserving framework for cross-silo federated learning,” IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing (ISSN: 2168-6750), 2024.

• Thuy Dung Nguyen, Tuan Nguyen, Phi Le Nguyen, Hieu H. Pham, Khoa D. Doan, and Kok-Seng Wong, “Backdoor Attacks and Defences in Federated Learning: Survey, Challenges and Future Research Directions,” Engineering Applications of Artificial Intelligence (ISSN: 1873-6769), Vol. 127, Part A, 2024. 01.

• Nguyen, N. H., Nguyen, T. A., Nguyen, T., Hoang, V. T., Le, D. D., & Wong, K. S, “Towards Efficient Communication Federated Recommendation System via Low-rank Training,” the ACM Web Conference (TheWebConf’24), Singapore, 2024, pp.3940-3951.

• Quang H. Nguyen, Yingjie Lao, Tung Pham, Kok-Seng Wong, and Khoa D. Doan, “Understanding the Robustness of Randomized Feature Defense Against Query-Based Adversarial Attacks,” the 12th International Conference on Learning Representations (ICLR’24), 2024.

• Nguyen Anh Tu, Assanali Abu, Nartay Aikyn, Nursultan Makhanov, Min-Ho Lee, Khiem Le-Huy, and Kok-Seng Wong, “FedFSLAR: A Federated Learning Framework for Few-Shot Action Recognition,” Proceedings of the IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV) Workshops, 2024, pp. 270-279.

• Thuy Dung Nguyen, Tuan Nguyen, Anh Tran, Khoa D. Doan, and Kok-Seng Wong, “IBA: Towards Irreversible Backdoor Attacks in Federated Learning,” the 37th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2023), New Orleans, USA.

• Quan Nguyen, Hieu H Pham, Kok-Seng Wong, Phi Le Nguyen, Truong Thao Nguyen, Minh N Do, “FedDCT: Federated Learning of Large Convolutional Neural Networks on Resource Constrained Devices using Divide and Co-Training”, IEEE Transactions on Network and Service Management (ISSN: 1932-4537), 2023. 9.

Giải thưởng nổi bật:

• 2022: Giải Giảng viên Xuất sắc của Năm, VinUniversity

• 2021: Giải Xuất sắc về Giảng dạy, VinUniversity

• Học giả thỉnh giảng tại Phòng thí nghiệm trọng điểm về Mạng và Công nghệ Chuyển mạch, Đại học Bưu chính Viễn thông Bắc Kinh (2015, 2016, 2018)

• Giải Portfolio Xuất sắc (CQI), Đại học Soongsil (2014, 2016)

• Giáo sư thỉnh giảng tại Nhóm Nghiên cứu CRISES, Đại học Rovira i Virgili (2012)

• Giải Giảng dạy Xuất sắc, Đại học Soongsil (2009)

• Giấy khen (Đánh giá giảng dạy), Đại học Multimedia (2004–2008)

Các dự án được tài trợ nổi bật:

• Green Serverless Computing for Resource-Efficient AI Training, Vai trò: Chủ nhiệm dự án, Trung tâm Thông minh Môi trường, 2024, VinUniversity, Hà Nội, Việt Nam

• Farm2Vet: Ứng phó Kháng kháng sinh tại nông trại, Vai trò: Đồng Chủ nhiệm dự án, The Trinity Challenge on Antimicrobial Resistance, Giải Grand Prize, 2024. Ngân sách: 1 triệu bảng Anh cho giải pháp giảm thiểu tác động của kháng sinh và nhiễm trùng vi khuẩn tại các cộng đồng có thu nhập thấp và trung bình

• Cải thiện Ứng dụng Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên cho các ngôn ngữ ít tài nguyên: Một quốc gia, một trường hợp sử dụng một lần, Vai trò: Đồng Chủ nhiệm dự án, Dự án liên viện, 2024, VinUniversity, Hà Nội, Việt Nam

• Khung Học Liên kết (Federated Learning) Bảo vệ Quyền riêng tư, Đáng tin cậy và Giải thích được, Vai trò: Chủ nhiệm dự án, VinUni-Illinois Smart Health Center, 2022. Ngân sách: 1 triệu USD hỗ trợ sinh viên Tiến sĩ đồng hướng dẫn của VinUniversity và Đại học Illinois tại Urbana-Champaign

• https://www.sail-research.com/
• https://scholar.google.com/citations?user=WQyULhIAAAAJ&hl=en
• https://orcid.org/0000-0002-2029-7644