Hệ Thống Phát Hiện Xâm Nhập Dựa Trên Học Liên Kết Phi Tập Trung

LỜI CẢM ƠN

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI

1.1. Lý do chọn đề tài

1.2. Phương pháp nghiên cứu

1.3. Mục tiêu nghiên cứu

2. CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN KIẾN THỨC

2.1. Hệ thống phát hiện xâm nhập (Intrusion Detection System)

2.2. Mô hình học liên kết (Federated Learning)

2.2.1. Các thuật toán tổng hợp

2.2.2. Các vấn đề về tính sẵn sàng của mô hình học liên kết

2.3. Hệ thống tập tin liên hành tinh - InterPlanetary File System

2.4. Mô hình học liên kết phi tập trung (Decentralized Federated Learning)

2.4.1. Tổng quan kiến trúc

2.4.2. Lợi ích và thách thức

2.5. Phương pháp phòng chống Freerider

2.6. Hệ thống chuỗi khối (Blockchain)

2.6.1. Cấu trúc thành phần của Blockchain

2.6.2. Cơ chế hoạt động của Blockchain

2.6.3. Cơ chế đồng thuận

2.6.4. Mạng lưới Hyperledger

2.6.4.1. Giới thiệu về Hyperledger

2.6.4.2. Cấu trúc tổng quát và đặc điểm chính của Hyperledger

2.6.4.3. Một vài nền tảng blockchain chính của Hyperledger

2.6.4.4. Các thành phần trong mạng

2.7. Bộ tự mã hóa Autoencoder

2.7.1. Các thành phần chính

2.7.2. Phương pháp hoạt động

2.7.2.1. Mô hình Gaussian hỗn hợp

2.7.2.2. Các thành phần chính

2.7.2.3. Quá trình hoạt động

2.7.2.4. Ưu nhược điểm

3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN

3.1. Mô hình mối đe dọa

3.1.1. Độ hiểu biết và khả năng của kẻ tấn công

3.1.2. Chiến lược của kẻ tấn công

3.1.2.1. Tấn công sử dụng trọng số mô hình ngẫu nhiên

3.1.2.2. Tấn công sử dụng trọng số mô hình từ vòng đào tạo trước (tiền huấn luyện)

3.2. Kiến trúc tổng quan

3.3. Phương pháp xây dựng mô hình

3.3.1. Mô hình học liên kết phi tập trung

3.3.2. Tổng quan mô hình học liên kết phi tập trung

3.3.3. Chi tiết mô hình đề xuất

3.3.3.1. Thuật toán tổng hợp mô hình toàn cầu (Federated Averaging Plus with momentum - FedAvg+ with momentum)

3.4. Cấu trúc xây dựng mạng Blockchain Hyperledger Fabric

3.4.1. Luồng thực thi cơ bản của Hyperledger Fabric

3.5. Thuật toán phát hiện cá thể free-rider (DAGMM)

3.5.1. Luồng hoạt động chi tiết của DFL-DAGMM

4. CHƯƠNG 4: HIỆN THỰC VÀ ĐÁNH GIÁ, THẢO LUẬN

4.1. Bộ dữ liệu học liên kết phi tập trung

4.1.1. Bộ dữ liệu MOTTset

4.1.2. Bộ dữ liệu NF-ToN-IoI-v2

4.1.3. Chia dữ liệu

4.1.4. Bộ dữ liệu huấn luyện DAGMM

4.1.5. Sinh dữ liệu

4.2. Môi trường thực nghiệm

4.3. Tiêu chí đánh giá

4.3.1. Thông số huấn luyện

4.3.2. Cấu trúc các mô hình học máy

4.3.3. Đánh giá kết quả thực nghiệm

4.3.3.1. Hiệu suất cơ sở của mô hình phát hiện mối đe dọa trong môi trường học liên kết

4.3.3.2. Đánh giá hiệu suất của DFL-DAGMM trong việc nhận diện các cá thể selfish free-riders (free-riders ích kỷ)

4.3.3.3. Đánh giá hiệu suất của DFL-DAGMM trong việc nhận diện các cá thể anonymous free-riders (free-riders ẩn danh)

4.3.3.4. Đánh giá hiệu suất của blockchain

4.4. Thảo luận

4.4.1. Kiến trúc triển khai kết quả thực nghiên cứu

4.4.2. Mô hình đề xuất

4.4.3. Nguyên lý hoạt động

4.4.4. Tiền xử lý lưu lượng mạng

4.4.5. Đào tạo và sử dụng ML-based IDS

5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

5.1. Kết luận

5.2. Hướng phát triển

Danh sách hình vẽ, bảng biểu, danh mục từ viết tắt

I. Tổng quan về Hệ Thống Phát Hiện Xâm Nhập Dựa Trên Học Liên Kết Phi Tập Trung

Hệ thống phát hiện xâm nhập (IDS) là một phần quan trọng trong an ninh mạng, giúp giám sát và phát hiện các hành vi bất thường trong hệ thống. Với sự phát triển của công nghệ, việc áp dụng học liên kết phi tập trung (Federated Learning) vào IDS đã mở ra nhiều cơ hội mới. Phương pháp này không chỉ giúp bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu mà còn nâng cao hiệu suất phát hiện xâm nhập.

1.1. Khái niệm về Hệ Thống Phát Hiện Xâm Nhập

Hệ thống phát hiện xâm nhập (IDS) là công cụ giám sát mạng nhằm phát hiện các hành vi xâm nhập trái phép. IDS có thể phân loại thành hai loại chính: dựa trên chữ ký và dựa trên hành vi.

1.2. Lợi ích của Học Liên Kết Phi Tập Trung trong IDS

Học liên kết phi tập trung cho phép nhiều bên tham gia đào tạo mô hình mà không cần chia sẻ dữ liệu nhạy cảm. Điều này giúp bảo vệ quyền riêng tư và giảm thiểu rủi ro mất mát dữ liệu.

II. Thách Thức trong Hệ Thống Phát Hiện Xâm Nhập Dựa Trên Học Liên Kết

Mặc dù học liên kết phi tập trung mang lại nhiều lợi ích, nhưng vẫn tồn tại một số thách thức lớn. Các vấn đề như tính sẵn sàng của hệ thống và sự xuất hiện của các cá thể free-rider cần được giải quyết để đảm bảo hiệu suất của IDS.

2.1. Vấn đề Tính Sẵn Sàng của Hệ Thống

Hệ thống IDS dựa trên học liên kết phi tập trung có thể gặp khó khăn trong việc duy trì tính sẵn sàng do sự phụ thuộc vào máy chủ trung tâm. Điều này có thể dẫn đến điểm chết duy nhất trong hệ thống.

2.2. Tác động của Free Rider đến Hiệu Suất

Các cá thể free-rider tham gia vào quá trình đào tạo mà không đóng góp tài nguyên, gây ảnh hưởng đến tính công bằng và hiệu suất của mô hình. Việc phát hiện và loại bỏ các cá thể này là rất cần thiết.

III. Phương Pháp Giải Quyết Vấn Đề Free Rider trong Hệ Thống IDS

Để giải quyết vấn đề free-rider, nhiều phương pháp đã được nghiên cứu và áp dụng. Một trong những phương pháp hiệu quả là sử dụng mô hình học máy để phát hiện các hành vi bất thường của các cá thể tham gia.

3.1. Sử Dụng Mô Hình Gaussian Mixture để Phát Hiện Free Rider

Mô hình Gaussian Mixture có thể giúp phân loại các cá thể tham gia dựa trên hành vi của họ. Bằng cách phân tích điểm năng lượng, mô hình này có thể phát hiện các cá thể không đóng góp.

3.2. Tích Hợp Blockchain vào Hệ Thống IDS

Việc tích hợp công nghệ blockchain vào hệ thống IDS giúp đảm bảo tính minh bạch và bảo mật cho các bên tham gia. Blockchain có thể lưu trữ thông tin về các cá thể tham gia một cách an toàn.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn của Hệ Thống Phát Hiện Xâm Nhập Dựa Trên Học Liên Kết

Hệ thống phát hiện xâm nhập dựa trên học liên kết phi tập trung đã được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Các ứng dụng này không chỉ giúp bảo vệ dữ liệu mà còn nâng cao hiệu suất hoạt động của hệ thống.

4.1. Ứng Dụng trong An Ninh Mạng

Hệ thống IDS có thể được áp dụng để bảo vệ các mạng lưới lớn, như mạng IoT, nơi mà việc phát hiện xâm nhập là rất quan trọng để bảo vệ thông tin nhạy cảm.

4.2. Kết Quả Nghiên Cứu và Đánh Giá Hiệu Suất

Nghiên cứu cho thấy rằng việc áp dụng học liên kết phi tập trung có thể cải thiện đáng kể hiệu suất phát hiện xâm nhập so với các phương pháp truyền thống.

V. Kết Luận và Hướng Phát Triển Tương Lai của Hệ Thống IDS

Hệ thống phát hiện xâm nhập dựa trên học liên kết phi tập trung đang mở ra nhiều cơ hội mới trong lĩnh vực an ninh mạng. Tuy nhiên, cần tiếp tục nghiên cứu để khắc phục các thách thức hiện tại và tối ưu hóa hiệu suất.

5.1. Tóm Tắt Kết Quả Nghiên Cứu

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng học liên kết phi tập trung có thể cải thiện hiệu suất của hệ thống IDS, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu.

5.2. Hướng Phát Triển Tương Lai

Trong tương lai, cần nghiên cứu thêm về các phương pháp phát hiện free-rider và tối ưu hóa kiến trúc hạ tầng để nâng cao tính sẵn sàng của hệ thống.

Nghiên Cứu Hệ Thống Phát Hiện Xâm Nhập Dựa Trên Học Liên Kết Phi Tập Trung