Sở TT&TT Đà Nẵng đã đề nghị Sở Y tế, UBND các quận huyện, UBND các phường xã và Sở Du lịch phối hợp sử dụng các chức năng mới trên ứng dụng quản lý, hỗ trợ F1, F0 cách ly, điều trị tại nhà/ cơ sở du lịch tạo thuận lợi cho người dân, du khách, giảm tải cho cán bộ y tế cơ sở, đồng thời tránh tập trung đông người tại trạm y tế.

Trước đó, trong năm 2021, Đà Nẵng cũng là địa phương triển khai thành công việc cấp trực tuyến giấy đi đường phục vụ phòng chống dịch Covid-19. Cụ thể, với nền tảng cấp giấy đi đường trực tuyến, chỉ trong thời gian rất ngắn, khoảng 2 tuần của tháng 8, các cơ quan chức năng trên địa bàn đã tiếp nhận 68.740 lượt hồ sơ đăng ký cấp giấy của doanh nghiệp, tổ chức; phê duyệt 20.560 lượt hồ sơ, từ chối 43.014 lượt hồ sơ (do không đủ điều kiện).

Theo thống kê của Sở TT&TT Đà Nẵng, tổng cộng đã có 510.815 lượt giấy đi đường được phát hành. Tất cả đều được thực hiện qua môi trường trực tuyến, doanh nghiệp, tổ chức không phải đi lại, chờ đợi, không tốn một tờ giấy. Cán bộ thẩm định, phê duyệt giấy đi đường theo hình thức trực tuyến, giải tỏa được áp lực rất lớn so với phương thức làm trực tiếp. Nguy cơ lây nhiễm cộng đồng gần như bằng không. Với khối lượng công việc này, nếu tiếp nhận và xử lý trực tiếp tại một cửa có lẽ sẽ mất hàng tháng.

Vân Anh

Tổng đài 1022 Đà Nẵng nghe, gọi hơn 10.000 cuộc tư vấn chăm sóc sức khỏe F0

Từ đầu tháng 2/2022 đến nay, các bác sĩ đã thực hiện thành công hơn 8.600 cuộc gọi để thăm hỏi, chăm sóc cho bệnh nhân F0. Qua tổng đài 1022 Đà Nẵng, các bác sĩ cũng tiếp nhận tư vấn cho hơn 1.400 lượt cuộc gọi của F0.

Cùng với đó, Sở Y tế TP.HCM cũng ra văn bản về việc bổ sung phạm vi áp dụng hướng dẫn thí điểm cách ly y tế tại nhà cho các đối tượng F1. Theo đó, Sở Y tế đã gửi tờ trình đến các UBND quận 3, quận 6, quận 7, quận 10, quận 11, Phú Nhuận, huyện Nhà Bè, huyện Cần Giờ.

Theo Sở Y tế, trước đó, Ban chỉ đạo phòng chống Covid-19 TP.HCM đã triển khai áp dụng thí điểm cho 22 quận huyện tại TP.

Trong tình hình số lượng F1 tăng cao, bên cạnh đó các điều kiện yêu cầu của Bộ Y tế để tổ chức cách ly F1 tại nhà rất nghiêm ngặt, do đó, Sở Y tế thống nhất áp dụng thí điểm cách ly y tế tại nhà cho đối tượng F1 trên toàn TP. 

Sở Y tế đề nghị UBND các địa phương phối hợp với các đơn vị liên quan tổ chức triển khai thí điểm cách ly F1 tại nhà theo đúng yêu cầu.

Tính từ ngày 27/4 đến 12h ngày 7/7, TP.HCM có tổng cộng 7.655 ca mắc Covid-19, đã được Bộ Y tế công bố. Trong đó, có 673 trường hợp điều trị khỏi.

Theo báo cáo của Trung tâm Kiểm soát bệnh tật TP.HCM (HCDC), tính từ 6h ngày 4/7 đến 6 ngày 6/7, TP ghi nhận 461 trường hợp dương tính với nCoV. Trong đó, có 108 ca trong khu phong tỏa, 166 ca trong khu cách ly, 2 ca cách ly tại nhà, 7 ca phát hiện khi tầm soát cộng đồng, 105 ca tầm soát sàng lọc tại bệnh viện, 73 ca đang điều tra bổ sung thông tin.

Hiện TP đang điều trị 279 bệnh nhân nặng tại 9 bệnh viện, trong đó có 6 trường hợp cần can thiệp ECMO.

Tú Anh

Xét nghiệm lấy giấy thông hành, nhiều người TP.HCM phát hiện dương tính nCoV

Những người phát hiện nhiễm virus SARS-CoV-2 khi test nhanh sẽ được lấy mẫu xét nghiệm khẳng định RT-PCR.

OSINT “lên đời” nhờ công nghệ hiện đại

OSINT được coi như các thông tin công khai bổ sung mà các nhà phân tích tình báo sử dụng để kết hợp với các thông tin tình báo đã được phân loại để có được bức tranh toàn cảnh tình hình. Nhiều chuyên gia trong cộng đồng tình báo coi chúng như các dạng nguồn tin “có thì tốt” hơn là một nguồn thông tin thiết yếu để đưa ra quyết định.

Thế nhưng sự phát triển của công nghệ đã đưa OSINT lên một tầm cao mới.

Trước hết, phạm vi và cách thức của các nguồn tin mở đã bùng nổ trong thời đại kỹ thuật số. Từ các hồ sơ pháp lý công khai cho tới các nền tảng mạng xã hội cùng với “dark web” (bao gồm các nội dung trên Internet nhưng chỉ có thể truy cập thông qua các phần mềm chuyên biệt), OSINT giờ đây hiện diện ở mọi kênh trực tuyến.

Thứ hai, sự phát triển của công nghệ đã giúp giải quyết 2 vấn đề chính, đưa OSINT trở thành các nguồn dữ liệu quan trọng giúp ra quyết định: đó là tốc độ và quy mô. Trước khi công nghệ tự động phát triển, các dữ liệu OSINT khiến các công cụ phân tích bị quá tải và khó có thể kịp xử lý để “đi trước nguy cơ 1 bước”.

Trí tuệ nhân tạo (A.I) đã tăng đáng kể khối lượng dữ liệu có thể phân tích theo thời gian thực, từ đó giúp các chuyên gia phân tích tình báo tận dụng OSINT như 1 nền tảng để phát hiện các nguy cơ tiềm tàng, xác minh báo cáo, nhận diện chính xác các đối tượng cơ quan tình báo cần quan tâm.

OSINT trong kỷ nguyên kỹ thuật số

OSINT thường được thu thập qua các nguồn công khai hoặc thương mại sẵn có. Ngày nay, nó còn bao gồm các yếu tố như hồ sơ công khai (về con người, doanh nghiệp), các sự kiện cộng đồng hay địa phương, thông tin miền (Domain) và địa chỉ IP, cũng như các hoạt động trên công nghệ blockchain và tiền mã hoá, cùng các hoạt động diễn ra trên “dark web”.

Các nguồn tin công khai mở, đã trở thành nền tảng cung cấp thông tin cho các phương thức thu thập tình báo truyền thống như báo cáo tại hiện trường, nguồn tin do cộng đồng cung cấp, hình ảnh trinh sát vệ tinh, radar…

Trước đây, toàn bộ quy trình xác định mục tiêu tình báo phụ thuộc phần lớn vào các dữ liệu nhạy cảm chỉ chính phủ được biết (ví dụ như chi tiết cuộc gọi hay nội dung thư điện tử có được sau khi toà cho phép), ngày nay đã được hỗ trợ trực tiếp bởi các dữ liệu nguồn mở, gồm cả các mạng lưới phân tích xã hội và dữ liệu dark web hay chi tiết về địa điểm cụ thể.

Do sự gia tăng của các loại nguồn tin và ứng dụng, khối lượng dữ liệu OSINT tăng đến mức khổng lồ, yêu cầu 1 cách tiếp cận phân tích mới để có thể xử lý hiệu quả. Sự phát triển của A.I giúp cơ quan tình báo có thể tận dụng tối đa dữ liệu, thay vì chỉ có thể khai thác được 1 phần nhỏ như trước đây. Về bản chất, A.I đã biến khó khăn về khối lượng dữ liệu trở thành lợi thế và tạo ra mối quan hệ cộng sinh hoàn hảo.

Ứng dụng của A.I trong thu thập và phân tích dữ liệu OSINT

A.I và máy học cùng các công cụ tự động hoá có khả năng quét lượng dữ liệu khổng lồ, xác định hiệu quả các mối liên hệ và nguy cơ để cơ quan tình báo tiến hành các bước tiếp theo. Để đảm bảo ngăn chặn các nguy cơ, quá trình phân tích OSINT yêu cầu phải diễn ra liên tục, 24/7, và A.I giúp đảm bảo tốc độ đánh giá và xác định nguy cơ gần tương đương thời gian thực.

Cách tiếp cận này giúp các chuyên viên phân tích giảm phần lớn thời gian thu thập và xử lý dữ liệu, thay vào đó tập trung thời gian để trích xuất các chi tiết có liên quan. Các giải pháp A.I có khả năng phát hiện các mô hình dữ liệu ở tốc độ nhanh và phạm vi rộng hơn so với các giải pháp tìm kiếm truyền thống do con người thực hiện. Chúng còn có thể phát hiện các nguy cơ tạo ra bởi máy tính khác một cách hiệu quả (ví dụ, A.I phát hiện ra A.I giả dạng).

A.I hạn chế tối đa số lượng lỗi xuất hiện trong quá trình phân tích, thông qua sử dụng 1 quy trình xử lý toàn diện và nhất quán. A.I và máy học không thể thay thế cách phân tích truyền thống của các chuyên gia tình báo, nhưng chúng góp phần bổ sung thêm sức mạnh và làm thay những phần việc khác để các chuyên viên phân tích có thể ưu tiên tập trung đánh giá các thông tin quan trọng nhất.

Với sự phát triển của công nghệ hiện tại, các thông tin trích xuất từ OSINT có thể giúp chính phủ các nước kịp thời đưa ra các chiến lược phù hợp.

OSINT với sự hỗ trợ của A.I có thể được tận dụng để đánh giá tình hình theo thời gian thực trong bất kỳ tình huống nào, tạo ra sự kết nối giữa nơi nguy cơ và cơ hội xuất hiện. Với việc sàng lọc liên tục, các dấu hiệu tiềm ẩn hay rủi ro xuất hiện trong tổ chức hay chuỗi cung ứng sẽ tự động được phát hiện. So với việc kiểm tra định kỳ, việc sàng lọc giờ đây chỉ mất vài giây theo một quy trình thường xuyên, chính xác và kịp thời giúp người có trách nhiệm có thể đưa ra quyết định gần như ngay lập tức.

A.I không thể thay thế các chuyên gia phân tích tình báo, nhưng nó có thể cung cấp nền tảng hiểu biết sâu sắc để giúp họ tập trung thời gian vào các mối đe dọa cấp bách nhất.

Vinh Ngô

Hoạt động tình báo thay đổi thế nào trong cuộc chiến Nga – Ukraine?

Công nghệ đang tạo ra cuộc cách mạng đối với việc thu thập và phân tích thông tin tình báo. Cuộc chiến Nga – Ukraine là minh chứng rõ nhất cho điều đó.