Trong bài báo này, nhóm tác giả trình bày một cách tổng quan các vấn đề liên quan đến khái niệm, phân loại, cách xác định thủ công và xác định tự động các tin giả. Đặc biệt, nhóm tác giả đã trình bày hai kỹ thuật được ứng dụng rộng rãi hiện nay đó là kỹ thuật học máy và kỹ thuật học sâu. Hai kỹ thuật này đều dựa trên phân tích nội dung bản tin và bước đầu đã mang lại những kết quả tích cực. Tuy nhiên, đây là bài báo mang tính chất nghiên cứu tổng quan nên nhóm tác giả chỉ dừng ở mức tổng hợp, phân tích, nhận định và trình bày lại những kết quả nghiên cứu đã có trước đó. Đóng góp chính trong bài báo này là chỉ ra được những thách thức và hướng nghiên cứu sắp đến cho tiếng Việt trong lĩnh vực phát hiện tin giả., Tóm tắt tiếng anh, In this paper, the authors present an overview of issues related to the concept, classification, manual detection and automatic detection of fake news. In particular, the authors present two widely applied techniques today: Traditional machine learning and deep learning. These two techniques are based on content analysis and initially offered positive results. However, this article is of an overview research, therefore we only stop at the level of synthesizing, analyzing, commenting and presenting previous research results. Our main contribution in this paper is to point out the challenges and upcoming research directions for Vietnamese in the field of fake news detection.