Ở các cửa hàng bán lẻ,íchhợpảnhvàomãfsoft mã QR thường được in thành nhiều bản và đóng khung tại những vị trí thu hút sự chú ý, giúp mọi người tiện thanh toán. Tuy nhiên nhiều trường hợp, kẻ gian lợi dụng kẽ hở này để dán đè QR, đánh tráo địa chỉ nhận tiền. Nếu không kiểm tra kỹ thông tin giao dịch, người mua dễ dàng trở thành nạn nhân của lừa đảo.
Trước tình trạng này, các kỹ sư lập trình nghĩ ra cách tích hợp bức ảnh bất kỳ vào QR code, giúp chủ cửa hàng tạo mã thanh toán có đặc điểm nhận dạng riêng, khiến kẻ xấu gặp nhiều khó khăn hơn khi muốn trục lợi bằng cách trộn lẫn QR giả. Phương pháp được chia sẻ rộng rãi trên các diễn đàn công nghệ tại Việt Nam và nhanh chóng được nhiều người tìm hiểu, áp dụng.
Ông Nguyễn Hữu Tuấn Anh, kỹ sư công nghệ thông tin, cho biết cá nhân có kỹ năng lập trình sẽ chỉ mất vài phút để lồng ghép ảnh vào mã QR. Hiện một số đơn vị trong và ngoài nước cũng lên ý tưởng phát triển app với tính năng tương tự, hỗ trợ người dùng phổ thông tự làm QR code với mức độ cá nhân hóa cao.
"Các ô đen, trắng trên mã QR thực chất là các đơn vị thông tin (bits) được mã hóa. Sau khi giải mã, lập trình viên sẽ đẩy chúng lên các thư viện mã nguồn mở để 'chèn' thêm ảnh", ông giải thích.
Theo ông Tuấn Anh, bước đầu tiên là tạo mã QR thông thường bằng các nền tảng liên kết ngân hàng. Sau đó, kỹ sư sẽ dùng thư viện mã nguồn mở, ví dụ OpenCv, để biến đổi QR thành cách chuỗi dữ liệu mã hóa. Cuối cùng, chuỗi được gửi tới một thư viện khác, bổ sung ảnh và chuyển thành mã QR mới. Sản phẩm đầu ra là mã đã lồng ghép cùng bức ảnh của riêng cửa hàng.
"Vì giữ nguyên chuỗi dữ liệu mã hóa, những QR code mới này vẫn quét được bằng app trên điện thoại. Người dùng có thể sử dụng để thanh toán mà không gặp trở ngại nào", ông Tuấn Anh nói. Bên cạnh mã địa chỉ tài khoản, các QR code chứa đường dẫn tới website cũng được kết hợp ảnh bằng phương pháp tương tự.
Còn theo ông Nguyễn Duy Minh, kỹ sư AI, một cách khác để tăng mức độ nhận diện cho các mã QR là dùng trí tuệ nhân tạo. Cụ thể, người dùng sẽ viết, tùy chỉnh câu lệnh dưới dạng văn bản để AI thực hiện theo yêu cầu. Phương pháp này gần giống việc kỹ sư ra lệnh (prompt engineer) giao tiếp với công cụ AI tạo ảnh như Dall-E, Midjourney hay Bing Image.
"AI sẽ biến những chi tiết của QR code thành sự vật, đồng thời sắp xếp chúng cạnh nhau một cách hợp lý để bức ảnh trở nên có ý nghĩa. Ví dụ, hình vuông ứng với khung cửa sổ, các chấm và đường ngang được biến tấu thành đồ vật trong cửa hàng", ông nói.
Ông Minh cho biết quá trình biến mã QR thành các bức ảnh thông qua AI có độ phức tạp cao. Kỹ sư phải cân đối giữa thông điệp của ảnh và tính chính xác của mã. Hiện tại, thị trường không có nhiều ứng dụng hỗ trợ sẵn tính năng này.
Về mức độ bảo mật của mã QR tích hợp ảnh, ông Vũ Ngọc Sơn, Giám đốc công nghệ tại công ty an ninh mạng NCS, đánh giá phương pháp này khiến kẻ xấu gặp trở ngại khi muốn lừa đảo, nhưng chưa hoàn toàn ngăn chặn được. Nguyên nhân là ngoại trừ hình ảnh mang tính nhận diện của riêng cửa hàng, bản thân mã QR không chứa thông tin hoặc công cụ để xác thực, do đó không thể chống làm giả một cách tuyệt đối.
"Khi thanh toán hoặc sử dụng nội dung ẩn trong QR code, người dùng vẫn nên xác nhận lại thông tin với bên cung cấp mã để hạn chế tối đa rủi ro", ông nói.
Hoàng Giang