Hệ Thống Phát Hiện Xâm Nhập Bền Vững Sử Dụng Học Tập Liên Kết và Mạng Sinh Đối Kháng

• Tác giả: Nguyễn Lê Quốc Đạt
• Người hướng dẫn: ThS. Phan Thế Duy
• Trường học: Đại học Quốc gia Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kỹ sư ngành An toàn thông tin
• Đề tài: Hệ thống phát hiện xâm nhập bền vững sử dụng học tập liên kết và mạng sinh đối kháng
• Loại tài liệu: khóa luận
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• MỤC LỤC
• DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT
• DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ
• DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU
• MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Giới thiệu đề bài
• 1.2. Tính ứng dụng
• 1.3. Tính khoa học
• 1.4. Những thách thức
• 1.5. Mục tiêu, đối tượng, và phạm vi nghiên cứu
• 1.5.1. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.5.2. Đối tượng nghiên cứu
• 1.5.3. Phạm vi nghiên cứu
• 1.6. Cấu trúc Khoá luận
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT & NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN
• 2.1. Tấn công trốn tránh
• 2.1.1. Tổng quan về tấn công trốn tránh
• 2.1.2. Phương pháp tấn công
• 2.2. Mạng sinh đối kháng (GAN)
• 2.2.1. Cấu trúc mô hình GAN
• 2.3. Tổng quan về Transformer
• 2.3.1. Phương pháp hoạt động
• 2.4. Tổng quan về Federated Learning
• 2.4.1. Phương pháp hoạt động
• 2.5. Hệ thống phát hiện xâm nhập (IDS)
• 2.5.1. Tổng quan về IDS
• 2.5.2. Một số thuật toán học máy
• 2.6. Explainable Artificial Intelligence (XAI)
• 2.6.1. Giải thích cục bộ (Local Explainability)
• 2.6.2. Giải thích toàn cục (Global Explainability)
• 2.6.3. Các phương pháp giải thích mô hình IDS
• 2.7. Những nghiên cứu liên quan
• 2.7.1. Mạng sinh đối kháng có khả năng tạo mẫu trốn tránh (Evasion Generative Adversarial Network)
• 2.7.2. Kiến trúc Transformer-based GAN
• 2.7.3. Hệ thống phát hiện xâm nhập sử dụng mạng sinh đối kháng dựa trên học cộng tác (Federated GAN for IDS)
• 2.7.4. Mô hình IDS có khả năng giải thích (X-IDS)
• 2.7.5. Mô hình Transformer liên kết
• 3. CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH & PHƯƠNG PHÁP ĐỀ XUẤT
• 3.1. Ngữ cảnh đặt ra
• 3.2. Phương pháp đề xuất
• 3.2.1. Tích hợp Transformer vào EVAGAN. Mô hình học cộng tác Fed-Transformer-EVAGAN
• 3.3. Kiến trúc & Cách hoạt động của mô hình
• 3.3.1. Mô hình Transformer-EVAGAN
• 3.3.2. Mô hình Fed-Transformer-EVAGAN
• 4. CHƯƠNG 4: THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ
• 4.1. Thiết lập thực nghiệm
• 4.1.1. Thiết kế thực nghiệm
• 4.1.2. Dữ liệu thực nghiệm
• 4.2. Phương pháp thực nghiệm
• 4.2.1. Kịch bản thực nghiệm
• 4.2.2. Cấu hình thực nghiệm
• 4.2.3. Tiêu chí đánh giá
• 4.3. Kết quả thực nghiệm
• 4.4. Thảo luận kết quả thực nghiệm
• 4.5. Hướng phát triển
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng quan về Hệ Thống Phát Hiện Xâm Nhập Bền Vững

Hệ thống phát hiện xâm nhập (IDS) đóng vai trò quan trọng trong việc bảo vệ an ninh mạng. Với sự phát triển của công nghệ, các phương pháp truyền thống không còn đủ hiệu quả để đối phó với các cuộc tấn công ngày càng tinh vi. Việc áp dụng các công nghệ mới như học tập liên kết và mạng sinh đối kháng (GAN) hứa hẹn sẽ cải thiện khả năng phát hiện và phân loại các lưu lượng tấn công. Nghiên cứu này sẽ trình bày tổng quan về các phương pháp hiện tại và tầm quan trọng của việc phát triển hệ thống IDS bền vững.

1.1. Tính ứng dụng của Hệ Thống Phát Hiện Xâm Nhập

Hệ thống IDS không chỉ giúp phát hiện các cuộc tấn công mà còn cung cấp thông tin quan trọng để cải thiện an ninh mạng. Việc áp dụng các mô hình học máy và học sâu giúp tăng cường khả năng phát hiện và phản ứng với các mối đe dọa. Các nghiên cứu gần đây cho thấy rằng việc tích hợp mạng sinh đối kháng vào IDS có thể tạo ra các mẫu dữ liệu phong phú hơn, từ đó cải thiện độ chính xác của hệ thống.

1.2. Các thách thức trong việc phát triển IDS

Một trong những thách thức lớn nhất trong việc phát triển IDS là khả năng phát hiện các lưu lượng tấn công trốn tránh. Các mô hình hiện tại thường gặp khó khăn trong việc phân loại chính xác giữa lưu lượng bình thường và lưu lượng độc hại. Điều này chủ yếu do sự thiếu hụt và mất cân bằng dữ liệu trong quá trình huấn luyện mô hình.

II. Vấn đề và Thách thức trong Hệ Thống Phát Hiện Xâm Nhập

Các hệ thống phát hiện xâm nhập hiện tại phải đối mặt với nhiều vấn đề nghiêm trọng. Một trong những vấn đề chính là khả năng phát hiện các cuộc tấn công trốn tránh, nơi mà kẻ tấn công cố gắng che giấu hành vi độc hại dưới lớp lưu lượng bình thường. Điều này dẫn đến việc các mô hình IDS không thể phân loại chính xác các hành vi tấn công, gây ra những rủi ro lớn cho an ninh mạng.

2.1. Khó khăn trong việc phát hiện tấn công trốn tránh

Tấn công trốn tránh là một trong những thách thức lớn nhất mà các hệ thống IDS phải đối mặt. Kẻ tấn công có thể thay đổi các đặc điểm của lưu lượng độc hại để làm cho nó trông giống như lưu lượng bình thường. Điều này làm cho các mô hình học máy khó khăn trong việc phát hiện và phân loại chính xác.

2.2. Thiếu hụt dữ liệu trong huấn luyện mô hình

Nhiều mô hình IDS hiện tại gặp khó khăn do thiếu hụt dữ liệu huấn luyện. Việc không có đủ dữ liệu đa dạng có thể dẫn đến việc mô hình không thể học được các đặc điểm quan trọng của lưu lượng tấn công, từ đó làm giảm hiệu suất phát hiện.

III. Phương pháp Học Tập Liên Kết trong IDS

Học tập liên kết (Federated Learning) là một phương pháp mới giúp cải thiện khả năng phát hiện của hệ thống IDS mà không cần phải chia sẻ dữ liệu nhạy cảm. Phương pháp này cho phép các mô hình học từ dữ liệu phân tán mà không cần phải tập trung hóa dữ liệu, từ đó bảo vệ quyền riêng tư của người dùng.

3.1. Lợi ích của Học Tập Liên Kết

Học tập liên kết giúp cải thiện khả năng phát hiện của IDS bằng cách tận dụng dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau mà không cần phải chia sẻ dữ liệu nhạy cảm. Điều này không chỉ bảo vệ quyền riêng tư mà còn giúp tăng cường độ chính xác của mô hình.

3.2. Thách thức trong việc triển khai Học Tập Liên Kết

Mặc dù Học tập liên kết mang lại nhiều lợi ích, nhưng việc triển khai nó cũng gặp phải nhiều thách thức. Một trong những thách thức lớn là đảm bảo rằng các mô hình cục bộ có thể hoạt động hiệu quả trong môi trường phân tán mà không làm giảm hiệu suất.

IV. Mạng Sinh Đối Kháng và Ứng Dụng trong IDS

Mạng sinh đối kháng (GAN) đã được chứng minh là một công cụ mạnh mẽ trong việc tạo ra dữ liệu giả để cải thiện khả năng phát hiện của IDS. Việc sử dụng GAN giúp tạo ra các mẫu dữ liệu phong phú hơn, từ đó cải thiện độ chính xác của các mô hình học máy.

4.1. Cách thức hoạt động của Mạng Sinh Đối Kháng

Mạng sinh đối kháng hoạt động bằng cách tạo ra dữ liệu giả từ các mẫu dữ liệu có sẵn. Điều này giúp tăng cường dữ liệu huấn luyện cho các mô hình IDS, từ đó cải thiện khả năng phát hiện các cuộc tấn công trốn tránh.

4.2. Kết quả nghiên cứu về ứng dụng GAN trong IDS

Nghiên cứu cho thấy rằng việc áp dụng GAN vào hệ thống IDS có thể cải thiện đáng kể hiệu suất phát hiện. Các mô hình được huấn luyện với dữ liệu tăng cường từ GAN cho thấy khả năng phân loại tốt hơn so với các mô hình truyền thống.

V. Kết luận và Tương lai của Hệ Thống IDS

Hệ thống phát hiện xâm nhập bền vững sử dụng học tập liên kết và mạng sinh đối kháng đang mở ra nhiều cơ hội mới trong việc cải thiện an ninh mạng. Tương lai của IDS sẽ phụ thuộc vào khả năng tích hợp các công nghệ mới và phát triển các mô hình mạnh mẽ hơn để đối phó với các mối đe dọa ngày càng tinh vi.

5.1. Hướng phát triển trong nghiên cứu IDS

Nghiên cứu trong lĩnh vực IDS sẽ tiếp tục tập trung vào việc cải thiện khả năng phát hiện và phân loại. Việc áp dụng các công nghệ mới như học tập liên kết và mạng sinh đối kháng sẽ là một trong những hướng đi chính trong tương lai.

5.2. Tầm quan trọng của việc bảo vệ quyền riêng tư

Bảo vệ quyền riêng tư trong quá trình phát triển hệ thống IDS là rất quan trọng. Việc sử dụng các phương pháp như học tập liên kết sẽ giúp đảm bảo rằng dữ liệu nhạy cảm không bị lộ ra ngoài trong quá trình huấn luyện.