Bảo vệ quyền riêng tư trong học cộng tác cho hệ thống phát hiện xâm nhập

• Tác giả: Huynh Nhat Hao
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Gia Tuấn Anh
• Trường học: Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kỹ sư ngành an toàn thông tin
• Đề tài: Bảo vệ quyền riêng tư trong học cộng tác cho hệ thống phát hiện xâm nhập
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Giới thiệu bài toán
• 1.2. Học máy và tính cần thiết của dữ liệu
• 1.3. Học cộng tác và đảm bảo quyền riêng tư trong học cộng tác
• 1.4. Hệ thống phát hiện xâm nhập dựa trên mô hình học cộng tác
• 1.5. Các nghiên cứu liên quan
• 1.5.1. Học cộng tác
• 1.5.2. Các giải pháp đảm bảo riêng tư trong học cộng tác
• 1.5.3. Hệ thống phát hiện xâm nhập dựa trên học cộng tác
• 1.6. Tính ứng dụng
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Mã hóa
• 2.1.1. Mã hóa bất đối xứng
• 2.1.2. Partially Homomorphic Encryption
• 2.1.3. Somewhat Homomorphic Encryption
• 2.1.4. Fully Homomorphic Encryption
• 2.2. Quá trình huấn luyện trong học cộng tác
• 2.2.1. Tổng hợp mô hình
• 2.2.2. Hệ thống học cộng tác
• 2.2.3. Quyền riêng tư khác biệt
• 2.3. Định nghĩa toán học
• 2.4. Hệ thống phát hiện xâm nhập
• 2.4.1. IDS dựa trên dấu hiệu
• 2.4.2. IDS dựa trên dị thường
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP ĐỀ XUẤT
• 3.1. Phương pháp học cộng tác
• 3.1.1. Mô hình FL tổng quan
• 3.1.2. Luồng hoạt động mô hình có sử dụng DP
• 3.2. Các mô hình đề xuất cho IDS
• 3.2.1. Long Short Term Memory networks
• 3.2.2. Fully connected network
• 4. CHƯƠNG 4: THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ
• 4.1. Môi trường thí nghiệm
• 4.1.1. Xây dựng hệ thống học cộng tác
• 4.1.2. TenSEAL - thư viện mã hóa đồng cấu
• 4.1.3. Opacus - thư viện Differential Privacy
• 4.2. Kịch bản thí nghiệm
• 4.3. Tiền xử lý tập dữ liệu
• 4.4. Tiêu chí đánh giá
• 4.5. Kết quả thí nghiệm
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN
• 5.1. Kết luận
• 5.2. Hướng phát triển
• Danh mục từ viết tắt
• Danh mục từ tạm dịch
• Danh sách hình vẽ
• Danh sách bảng
• Bibliography

I. Tổng quan về bảo vệ quyền riêng tư trong học cộng tác

Bảo vệ quyền riêng tư trong học cộng tác là một vấn đề quan trọng trong bối cảnh an ninh mạng hiện nay. Hệ thống phát hiện xâm nhập (IDS) ngày càng trở nên cần thiết để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm. Học cộng tác cho phép các tổ chức hợp tác mà không cần chia sẻ dữ liệu riêng tư. Tuy nhiên, việc này cũng đặt ra nhiều thách thức về bảo mật thông tin.

1.1. Khái niệm về học cộng tác và quyền riêng tư

Học cộng tác là phương pháp cho phép nhiều bên tham gia đào tạo mô hình mà không cần chia sẻ dữ liệu. Quyền riêng tư trong học cộng tác đảm bảo rằng thông tin nhạy cảm không bị tiết lộ trong quá trình huấn luyện.

1.2. Tầm quan trọng của bảo vệ quyền riêng tư

Bảo vệ quyền riêng tư là cần thiết để duy trì lòng tin của người dùng. Việc tiết lộ thông tin nhạy cảm có thể dẫn đến các cuộc tấn công mạng và rò rỉ dữ liệu, ảnh hưởng đến uy tín của tổ chức.

II. Thách thức trong việc bảo vệ quyền riêng tư trong học cộng tác

Mặc dù học cộng tác mang lại nhiều lợi ích, nhưng vẫn tồn tại nhiều thách thức trong việc bảo vệ quyền riêng tư. Các cuộc tấn công dịch ngược có thể tiết lộ dữ liệu nhạy cảm từ các tham số mô hình. Điều này đặt ra yêu cầu cấp thiết về các giải pháp bảo mật hiệu quả.

2.1. Các cuộc tấn công dịch ngược dữ liệu

Các cuộc tấn công dịch ngược có thể khai thác thông tin từ các tham số mô hình để tái tạo dữ liệu gốc. Điều này cho thấy sự cần thiết phải có các biện pháp bảo vệ mạnh mẽ hơn.

2.2. Rủi ro từ việc chia sẻ tham số mô hình

Việc chia sẻ tham số mô hình giữa các bên tham gia có thể dẫn đến việc tiết lộ thông tin nhạy cảm. Các tổ chức cần phải cân nhắc kỹ lưỡng trước khi quyết định chia sẻ thông tin.

III. Phương pháp bảo vệ quyền riêng tư trong học cộng tác

Để bảo vệ quyền riêng tư trong học cộng tác, nhiều phương pháp đã được đề xuất. Mã hóa đồng cấu và differential privacy là hai trong số những giải pháp tiềm năng nhất. Những phương pháp này giúp bảo vệ dữ liệu trong quá trình huấn luyện mà không làm giảm hiệu suất của mô hình.

3.1. Mã hóa đồng cấu trong học cộng tác

Mã hóa đồng cấu cho phép thực hiện các phép toán trên dữ liệu đã được mã hóa mà không cần giải mã. Điều này giúp bảo vệ quyền riêng tư trong quá trình huấn luyện mô hình.

3.2. Differential privacy và ứng dụng của nó

Differential privacy là kỹ thuật thêm nhiễu vào dữ liệu để bảo vệ quyền riêng tư. Kỹ thuật này giúp đảm bảo rằng thông tin cá nhân không bị tiết lộ trong quá trình phân tích dữ liệu.

IV. Ứng dụng thực tiễn của học cộng tác trong bảo vệ quyền riêng tư

Học cộng tác đã được áp dụng trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là trong y tế và tài chính. Các tổ chức có thể hợp tác để phát triển mô hình mà không cần chia sẻ dữ liệu nhạy cảm. Điều này không chỉ bảo vệ quyền riêng tư mà còn nâng cao hiệu quả của các mô hình học máy.

4.1. Ứng dụng trong lĩnh vực y tế

Trong y tế, học cộng tác cho phép các bệnh viện hợp tác để phát triển mô hình chẩn đoán mà không cần tiết lộ thông tin bệnh nhân. Điều này giúp bảo vệ quyền riêng tư và nâng cao chất lượng dịch vụ.

4.2. Ứng dụng trong lĩnh vực tài chính

Trong lĩnh vực tài chính, học cộng tác giúp các ngân hàng phát triển mô hình phát hiện gian lận mà không cần chia sẻ dữ liệu nhạy cảm. Điều này giúp bảo vệ thông tin khách hàng và tăng cường an ninh mạng.

V. Kết luận và tương lai của bảo vệ quyền riêng tư trong học cộng tác

Bảo vệ quyền riêng tư trong học cộng tác là một thách thức lớn nhưng cũng là cơ hội để phát triển các giải pháp bảo mật mới. Tương lai của học cộng tác sẽ phụ thuộc vào khả năng phát triển các phương pháp bảo vệ quyền riêng tư hiệu quả hơn. Các nghiên cứu tiếp theo cần tập trung vào việc cải thiện tính bảo mật và hiệu suất của các mô hình học máy.

5.1. Hướng nghiên cứu tương lai

Các nghiên cứu trong tương lai cần tập trung vào việc phát triển các phương pháp bảo vệ quyền riêng tư mới, đồng thời cải thiện hiệu suất của các mô hình học máy.

5.2. Tầm quan trọng của hợp tác giữa các tổ chức

Hợp tác giữa các tổ chức là rất quan trọng để phát triển các mô hình học máy hiệu quả. Việc chia sẻ kiến thức và kinh nghiệm sẽ giúp nâng cao khả năng bảo vệ quyền riêng tư trong học cộng tác.