Hệ thống phát hiện tấn công DDoS trong môi trường Cloud Native sử dụng phương pháp học sâu tích hợp eBPF

• Tác giả: Vũ Quang Hưng
• Người hướng dẫn: PGS.TS Nguyễn Tài Hưng
• Trường học: Đại học Bách Khoa Hà Nội
• Chuyên ngành: Điện tử
• Đề tài: Hệ thống phát hiện tấn công DDoS trong môi trường Cloud Native sử dụng eBPF
• Loại tài liệu: báo cáo đồ án tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Hà Nội

• LỜI MỞ ĐẦU
• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Tổng quan chung
• 1.2. Đặt vấn đề
• 1.3. Các mô hình điện toán đám mây
• 1.3.1. Điện toán đám mây – Cloud Computing
• 1.3.2. Các loại dịch vụ điện toán đám mây
• 1.3.3. Lợi ích của việc tích hợp Cloud trong quá trình phát triển sản phẩm
• 1.4. Công nghệ ảo hóa
• 1.4.1. Lịch sử phát triển của công nghệ ảo hóa
• 1.4.2. Khái niệm về Hypervisor
• 1.4.3. Giới thiệu về máy ảo Container
• 1.5. Hệ thống phát hiện xâm nhập
• 1.5.1. Tấn công mạng
• 1.5.2. Hệ thống phát hiện xâm nhập
• 1.5.3. Kiến trúc cơ bản của một hệ thống phát hiện xâm nhập
• 1.6. Kỹ thuật Deep Learning chống tấn công DDoS
• 1.6.1. Khái niệm về trí tuệ nhân tạo
• 1.6.2. Khái niệm về Deep Learning
• 1.6.3. Ứng dụng Deep Learning trong việc phòng chống tấn công DDoS
• 1.6.4. Tổng quan về LUCID
• 1.6.5. Bộ lọc gói Berkeley (eBPF)
• 1.6.6. Kiểm thử hệ thống sử dụng Grafana K6
• 1.6.7. Kết luận và đặt câu hỏi nghiên cứu
• 2. PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN
• 2.1. Xây dựng Testbed Deep Learning IDS
• 2.1.1. Testbed Deep Learning IDS
• 2.1.2. Mô hình thực tế
• 2.1.3. Cài đặt và cấu hình cho Testbed
• 2.2. Container hóa Model AI và Web Server, triển khai hệ thống phát hiện xâm nhập
• 2.3. Cài đặt phần mềm kiểm thử Grafana k6
• 2.4. Công cụ thu thập dữ liệu cho testbed
• 3. ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG
• 3.1. Đánh giá hiệu năng của mô hình học sâu
• 3.1.1. Thông số đánh giá và siêu tham số
• 3.1.2. Tiến hành đo đạc để lựa chọn bộ siêu tham số
• 3.2. Đánh giá lượng tài nguyên tiêu thụ cho hệ thống phát hiện xâm nhập trong môi trường điện toán đám mây
• 3.2.1. CPU của mô hình Deep Learning tiêu thụ
• 3.2.2. RAM của mô hình Deep Learning tiêu thụ
• 3.2.3. CPU của Ứng dụng tiêu thụ
• 3.2.4. RAM của Ứng dụng tiêu thụ
• 4. KẾT LUẬN
• 4.1. Kết luận chung
• 4.2. Định hướng phát triển trong tương lai
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng quan về hệ thống phát hiện tấn công DDoS trong Cloud Native

Hệ thống phát hiện tấn công DDoS trong môi trường Cloud Native đang trở thành một chủ đề nóng trong lĩnh vực an ninh mạng. Với sự gia tăng của các cuộc tấn công từ chối dịch vụ, việc phát triển các giải pháp hiệu quả để phát hiện và ngăn chặn các mối đe dọa này là rất cần thiết. Công nghệ eBPF (Extended Berkeley Packet Filter) đã mở ra những khả năng mới trong việc phân tích lưu lượng mạng và phát hiện các hành vi bất thường. Bài viết này sẽ đi sâu vào các khía cạnh quan trọng của hệ thống phát hiện tấn công DDoS, từ lý thuyết đến ứng dụng thực tiễn.

1.1. Khái niệm về tấn công DDoS và tầm quan trọng của phát hiện

Tấn công DDoS (Distributed Denial of Service) là một trong những hình thức tấn công mạng phổ biến nhất hiện nay. Những cuộc tấn công này nhằm làm gián đoạn dịch vụ của một hệ thống bằng cách làm ngập lưu lượng truy cập. Việc phát hiện sớm các cuộc tấn công này là rất quan trọng để bảo vệ hệ thống và đảm bảo tính liên tục của dịch vụ.

1.2. Công nghệ eBPF và vai trò trong phát hiện tấn công

Công nghệ eBPF cho phép thực thi mã trong nhân Linux mà không cần thay đổi mã nguồn. Điều này giúp tăng tốc độ xử lý gói tin và cải thiện khả năng phát hiện các hành vi bất thường trong lưu lượng mạng. Việc tích hợp eBPF vào hệ thống phát hiện tấn công DDoS mang lại nhiều lợi ích về hiệu suất và độ chính xác.

II. Thách thức trong việc phát hiện tấn công DDoS trong môi trường Cloud Native

Mặc dù có nhiều tiến bộ trong công nghệ phát hiện tấn công, nhưng vẫn tồn tại nhiều thách thức trong việc triển khai các hệ thống này trong môi trường Cloud Native. Các vấn đề như độ phức tạp của lưu lượng mạng, sự thay đổi liên tục của các mô hình tấn công, và yêu cầu về tài nguyên đều ảnh hưởng đến hiệu quả của hệ thống phát hiện.

2.1. Độ phức tạp của lưu lượng mạng trong Cloud Native

Môi trường Cloud Native thường có lưu lượng mạng phức tạp với nhiều loại dịch vụ và ứng dụng khác nhau. Điều này làm cho việc phân tích và phát hiện các cuộc tấn công trở nên khó khăn hơn, đòi hỏi các giải pháp phải có khả năng xử lý và phân tích dữ liệu lớn trong thời gian thực.

2.2. Sự thay đổi liên tục của các mô hình tấn công

Các cuộc tấn công DDoS ngày càng trở nên tinh vi và khó phát hiện hơn. Các hacker thường xuyên thay đổi phương thức tấn công để tránh bị phát hiện, điều này đặt ra thách thức lớn cho các hệ thống phát hiện. Cần có các phương pháp học sâu để nhận diện và ứng phó kịp thời với các mô hình tấn công mới.

III. Phương pháp phát hiện tấn công DDoS sử dụng eBPF và học sâu

Phương pháp phát hiện tấn công DDoS kết hợp giữa eBPF và học sâu đã cho thấy hiệu quả cao trong việc nhận diện các hành vi bất thường. Việc sử dụng eBPF giúp tăng tốc độ xử lý và giảm độ trễ, trong khi học sâu cung cấp khả năng tự động hóa trong việc phân tích dữ liệu.

3.1. Cách thức hoạt động của eBPF trong phát hiện tấn công

eBPF cho phép chạy mã tùy chỉnh trong nhân Linux, giúp theo dõi và phân tích lưu lượng mạng một cách hiệu quả. Điều này cho phép phát hiện các mẫu tấn công DDoS ngay khi chúng xảy ra, từ đó giảm thiểu thiệt hại cho hệ thống.

3.2. Ứng dụng học sâu trong phát hiện tấn công DDoS

Học sâu giúp tự động hóa quá trình phân tích dữ liệu và nhận diện các mẫu tấn công. Các mô hình học sâu có thể học từ dữ liệu lịch sử để phát hiện các hành vi bất thường, từ đó cải thiện khả năng phát hiện và giảm thiểu số lượng cảnh báo giả.

IV. Ứng dụng thực tiễn của hệ thống phát hiện tấn công DDoS

Hệ thống phát hiện tấn công DDoS sử dụng eBPF và học sâu đã được triển khai thành công trong nhiều tổ chức. Các ứng dụng này không chỉ giúp bảo vệ hệ thống mà còn cải thiện hiệu suất và độ tin cậy của dịch vụ.

4.1. Các trường hợp thành công trong phát hiện tấn công

Nhiều tổ chức đã áp dụng hệ thống phát hiện tấn công DDoS và ghi nhận sự cải thiện rõ rệt trong khả năng phát hiện và ứng phó với các cuộc tấn công. Các trường hợp này cho thấy tính khả thi và hiệu quả của việc sử dụng eBPF và học sâu trong an ninh mạng.

4.2. Lợi ích của việc triển khai hệ thống phát hiện

Việc triển khai hệ thống phát hiện tấn công DDoS không chỉ giúp bảo vệ hệ thống mà còn giảm thiểu chi phí liên quan đến việc khắc phục sự cố. Các tổ chức có thể duy trì dịch vụ liên tục và nâng cao trải nghiệm người dùng.

V. Kết luận và tương lai của hệ thống phát hiện tấn công DDoS

Hệ thống phát hiện tấn công DDoS trong môi trường Cloud Native sử dụng eBPF và học sâu đang mở ra nhiều cơ hội mới trong lĩnh vực an ninh mạng. Tương lai của công nghệ này hứa hẹn sẽ mang lại những giải pháp hiệu quả hơn trong việc bảo vệ hệ thống khỏi các cuộc tấn công.

5.1. Tương lai của công nghệ eBPF trong an ninh mạng

Công nghệ eBPF có tiềm năng lớn trong việc phát triển các giải pháp an ninh mạng. Với khả năng mở rộng và linh hoạt, eBPF có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ phát hiện tấn công đến giám sát hiệu suất hệ thống.

5.2. Định hướng nghiên cứu trong lĩnh vực phát hiện tấn công

Nghiên cứu trong lĩnh vực phát hiện tấn công DDoS cần tiếp tục được đẩy mạnh, đặc biệt là trong việc phát triển các mô hình học sâu mới và cải thiện khả năng phát hiện. Việc kết hợp giữa các công nghệ hiện đại sẽ giúp nâng cao hiệu quả và độ chính xác của hệ thống.