Luận án tiến sĩ máy tính nghiên cứu xây dựng hệ thống v sandbox trong phân tích và phát hiện mã độc iot botnet

Luận án tiến sĩ kỹ thuật nghiên cứu máy tính nghiên cứu xây dựng hệ thống v sandbox trong phân tích và phát hiện mã độc iot botnet, phân tích chuyên sâu, xây dựng mô hình lý

Chuyên ngành

Hệ thống thông tin

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

luận án tiến sĩ

2022

138
3
0

Phí lưu trữ

35 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

1. MỞ ĐẦU

1.1. Tính cấp thiết của luận án

1.2. Mục tiêu nghiên cứu của luận án

1.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

1.3.1. Đối tượng nghiên cứu

1.3.2. Phạm vi nghiên cứu

1.4. Nội dung và phương pháp nghiên cứu

1.4.1. Nội dung nghiên cứu

1.4.2. Phương pháp nghiên cứu

1.4.2.1. Nghiên cứu lý thuyết
1.4.2.2. Nghiên cứu thực nghiệm

1.5. Các đóng góp chính của luận án

1.6. Bố cục của luận án

2. TỔNG QUAN VỀ THIẾT BỊ IOT VÀ MÃ ĐỘC IOT BOTNET

2.1. Tổng quan về thiết bị IoT

2.1.1. Khái niệm thiết bị IoT

2.1.2. Phân loại thiết bị IoT

2.1.3. Các vấn đề bảo mật tồn tại trên thiết bị IoT hạn chế tài nguyên

2.2. Tổng quan về mã độc IoT Botnet

2.2.1. Khái niệm mã độc IoT Botnet

2.2.2. Đặc điểm của mã độc IoT Botnet. Quy trình phát hiện mã độc IoT Botnet

2.3. Thu thập dữ liệu

2.3.1. Tiền xử lý dữ liệu

2.3.1.1. Tiền xử lý dữ liệu luồng mạng
2.3.1.2. Tiền xử lý dữ liệu lời gọi hệ thống
2.3.1.3. Tiền xử lý dữ liệu tương tác với tài nguyên của hệ thống

2.4. Phân tích và phát hiện

2.4.1. Ứng dụng học máy trong phát hiện mã độc IoT Botnet

2.4.2. Ứng dụng học sâu trong phát hiện mã độc IoT Botnet

2.5. Kết luận Chương 2

3. ĐẶC TRƯNG ĐỒ THỊ LỜI GỌI HỆ THỐNG CÓ HƯỚNG TRONG PHÁT HIỆN MÃ ĐỘC IOT BOTNET

3.1. Phát biểu bài toán

3.2. Lựa chọn nguồn dữ liệu động phục vụ tiền xử lý và phân tích

3.3. Bài toán xây dựng đặc trưng từ lời gọi hệ thống

3.4. Sơ đồ và ý tưởng phương pháp đề xuất

3.5. Đồ thị lời gọi hệ thống có hướng DSCG

3.5.1. Khái niệm đồ thị lời gọi hệ thống có hướng DSCG

3.5.2. Xây dựng đồ thị lời gọi hệ thống có hướng DSCG

3.5.3. Tiền xử lý dữ liệu đồ thị DSCG

3.6. Thực nghiệm và đánh giá

3.6.1. Bộ dữ liệu thực nghiệm

3.6.2. Triển khai thử nghiệm

3.6.3. Các chỉ số đánh giá

3.6.4. Kết quả thử nghiệm và đánh giá

3.7. Kết luận Chương 3

4. MÔ HÌNH HỌC MÁY CỘNG TÁC PHÁT HIỆN SỚM MÃ ĐỘC IOT BOTNET

4.1. Phát biểu bài toán

4.2. Vấn đề phát hiện sớm mã độc IoT Botnet

4.3. Mô hình học máy cộng tác trong phát hiện sớm mã độc

4.4. Khảo sát và đánh giá các nghiên cứu liên quan

4.5. Mô hình học máy cộng tác trong phát hiện mã độc

4.6. Các mô hình phát hiện sớm trong nghiên cứu mã độc

4.7. Bài toán phát hiện sớm mã độc IoT Botnet

4.8. Mô hình đề xuất

4.8.1. Kiến trúc tổng quan

4.8.2. Môi trường Sandbox (SC)

4.8.3. Tiền xử lý dữ liệu (PPDC)

4.8.4. Chuẩn hóa dữ liệu tiền xử lý (DNC)

4.8.5. Trích chọn đặc trưng phù hợp

4.8.6. Bộ phân lớp học máy (MLC)

4.8.7. Hàm hợp nhất (FC)

4.9. Thực nghiệm và đánh giá

4.9.1. Tập mẫu thực nghiệm

4.9.2. Triển khai thử nghiệm

4.9.3. Kết quả thử nghiệm

4.9.4. Đánh giá kết quả thử nghiệm

4.10. Kết luận Chương 4

DANH MỤC CÔNG TRÌNH CỦA TÁC GIẢ

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Giới thiệu và tính cấp thiết

Luận án tập trung vào việc xây dựng hệ thống V-Sandbox để phân tích và phát hiện mã độc IoT Botnet. Với sự phát triển nhanh chóng của IoT, các thiết bị kết nối Internet ngày càng trở nên phổ biến, nhưng đi kèm với đó là các nguy cơ bảo mật nghiêm trọng. Mã độc IoT Botnet đã trở thành mối đe dọa lớn, đặc biệt là trên các thiết bị hạn chế tài nguyên như IP Camera, Router, và Smart Hub. Luận án nhấn mạnh sự cần thiết của việc nghiên cứu và phát triển các giải pháp bảo mật hiệu quả để chống lại các cuộc tấn công này.

1.1. Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu chính của luận án là xây dựng hệ thống V-Sandbox để thu thập dữ liệu hành vi của mã độc IoT Botnet và phát triển mô hình học máy để phát hiện chúng. Hệ thống này nhằm nâng cao độ chính xác và giảm độ phức tạp trong quá trình phân tích động. Các mục tiêu cụ thể bao gồm: xây dựng môi trường Sandbox, phát triển mô hình học máy, và tích hợp hai thành phần này thành một hệ thống hoàn chỉnh.

1.2. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu chính là các tệp thực thi ELF trên các thiết bị IoT hạn chế tài nguyên. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào việc phát hiện mã độc IoT Botnet thông qua phương pháp phân tích động, đặc biệt là trên các thiết bị như IP CameraRouter.

II. Xây dựng hệ thống V Sandbox

Luận án đề xuất hệ thống V-Sandbox để thu thập dữ liệu hành vi của mã độc IoT Botnet. Hệ thống này mô phỏng môi trường thực tế, cho phép mã độc thực thi và thu thập các dữ liệu liên quan như lời gọi hệ thống, tương tác mạng, và sử dụng tài nguyên. V-Sandbox được thiết kế để hoạt động tự động, mã nguồn mở, và dễ dàng triển khai trên các thiết bị IoT hạn chế tài nguyên.

2.1. Kiến trúc hệ thống

Hệ thống V-Sandbox bao gồm các thành phần chính như môi trường Sandbox, cơ sở dữ liệu thư viện liên kết động, và khối sinh báo cáo tự động. Mỗi thành phần được thiết kế để đảm bảo thu thập đầy đủ dữ liệu hành vi của mã độc, từ đó hỗ trợ quá trình phân tích và phát hiện.

2.2. Thử nghiệm và đánh giá

Hệ thống V-Sandbox đã được thử nghiệm trên các bộ dữ liệu thực tế, bao gồm các tệp ELF lành tính và mã độc. Kết quả thử nghiệm cho thấy hệ thống có khả năng thu thập dữ liệu hiệu quả và hỗ trợ tốt cho quá trình phân tích mã độc. So sánh với các hệ thống Sandbox khác, V-Sandbox cho thấy ưu điểm về độ chính xác và hiệu suất.

III. Đặc trưng đồ thị lời gọi hệ thống

Luận án đề xuất phương pháp sử dụng đồ thị lời gọi hệ thống có hướng (DSCG) để phân tích và phát hiện mã độc IoT Botnet. DSCG là một cách tiếp cận mới, giúp cấu trúc hóa các lời gọi hệ thống một cách tuần tự, từ đó dễ dàng áp dụng các thuật toán học máy để phát hiện mã độc. Phương pháp này có độ phức tạp thấp và hiệu quả cao trong việc phân tích dữ liệu hành vi.

3.1. Xây dựng đồ thị DSCG

Quá trình xây dựng DSCG bao gồm việc thu thập các lời gọi hệ thống từ V-Sandbox, sau đó cấu trúc hóa chúng thành đồ thị có hướng. Đồ thị này phản ánh mối quan hệ tuần tự giữa các lời gọi hệ thống, giúp phân tích hành vi của mã độc một cách chi tiết.

3.2. Thử nghiệm và đánh giá

Phương pháp DSCG đã được thử nghiệm trên các bộ dữ liệu mã độc và lành tính. Kết quả cho thấy DSCG có khả năng phân biệt rõ ràng giữa mã độc và tệp lành tính, đồng thời hỗ trợ tốt cho các thuật toán học máy trong việc phát hiện mã độc.

IV. Mô hình học máy phát hiện mã độc

Luận án đề xuất một mô hình học máy cộng tác để phát hiện sớm mã độc IoT Botnet. Mô hình này kết hợp nhiều nguồn dữ liệu đặc trưng, bao gồm DSCG, dữ liệu mạng, và sử dụng tài nguyên, để nâng cao độ chính xác trong phát hiện mã độc. Mô hình được thiết kế để giảm thiểu tỉ lệ âm tính giả và yêu cầu tối thiểu lượng dữ liệu cần thu thập.

4.1. Kiến trúc mô hình

Mô hình học máy bao gồm các thành phần như môi trường Sandbox, khối tiền xử lý dữ liệu, và bộ phân lớp học máy. Mỗi thành phần được thiết kế để xử lý và phân tích các đặc trưng khác nhau, từ đó đưa ra kết quả phát hiện mã độc chính xác.

4.2. Thử nghiệm và đánh giá

Mô hình học máy đã được thử nghiệm trên các bộ dữ liệu lớn, bao gồm cả mã độc và tệp lành tính. Kết quả thử nghiệm cho thấy mô hình có độ chính xác cao và khả năng phát hiện sớm mã độc hiệu quả. So sánh với các nghiên cứu liên quan, mô hình đề xuất cho thấy ưu điểm vượt trội về hiệu suất và độ tin cậy.

01/03/2025
Luận án tiến sĩ máy tính nghiên cứu xây dựng hệ thống v sandbox trong phân tích và phát hiện mã độc iot botnet

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: Luận án trình bày hai nội dung chính gồm tổng quan về thiết bị IoT và mã độc IoT Botnet. Trong nội dung tổng quan về thiết bị IoT, luận án trình bày khái niệm, đặc điểm, phân loại, sự tiến hóa, các vấn đề bảo mật và các kiểu tấn công phổ biến với thiết bị IoT. Tiếp theo, luận án trình bày khái niệm, đặc điểm và các phương pháp phát hiện mã độc IoT Botnet. Đồng thời, luận án cũng đánh giá đặc điểm của mã độc 6 IoT Botnet so với mã độc Botnet truyền thống.

Từ những nội dung đánh giá kể trên, luận án xác định vấn đề nghiên cứu đặt ra với bài toán phát hiện mã độc IoT Botnet. Chương 2: Luận án trình bày phương pháp luận về xây dựng môi trường môi trường V-Sandbox đảm bảo các điều kiện để có thể thu thập đầy đủ dữ liệu hành vi của mã độc IoT Botnet. Môi trường sandbox được xây dựng hoạt động hoàn toàn tự động, mã nguồn mở và cài đặt dễ dàng, có tính thực tiễn. Chương này gồm 3 phần.

Phần thứ nhất trình bày tổng quan về mô hình đề xuất. Phần thứ hai mô tả chi tiết các thành phần của mô hình. Phần thứ ba trình bày nội dung thử nghiệm và đánh giá hiệu quả của mô hình đề xuất, đồng thời so sánh với các nghiên cứu liên quan. Chương 3: Luận án trình bày phương pháp luận về giải pháp đề xuất đặc trưng từ đồ thị DSCG phục vụ nâng nâng cao độ chính xác trong phát hiện mã độc IoT Botnet.

Chương này gồm 3 phần. Phần thứ nhất trình bày tổng quan về quy trình hoạt động của phương pháp đề xuất. Phần thứ hai giới thiệu về cách thức xây dựng đặc trưng đồ thị DSCG từ dữ liệu thu thập được của V-Sandbox. Cuối cùng là đánh giá tính hiệu quả của phương pháp đề xuất dựa trên tiêu chí về độ chính xác, đồng thời so sánh với các nghiên cứu đã có.

Chương 4: Luận án trình bày phương pháp luận về mô hình học máy mới, có khả năng kết hợp nhiều nguồn đặc trưng khác nhau để có thể phát hiện sớm và độ chính xác cao trong vấn đề nhận diện mã độc IoT Botnet. Chương này gồm 3 phần chính. Phần thứ nhất, luận án trình bày tổng quan về quy trình hoạt động của mô hình đề xuất. Phần thứ hai trình bày về cách thức xây dựng các thành phần của mô hình đề xuất.

Cuối cùng là đánh giá tính hiệu quả của phương pháp đề xuất dựa trên tiêu chí về độ chính xác và thời gian phát hiện, đồng thời so sánh với các nghiên cứu đã có. Cuối cùng, luận án được kết luận, cùng với đó là các định hướng nghiên cứu trong tương lai. TỔNG QUAN VỀ THIẾT BỊ IOT VÀ MÃ ĐỘC IOT BOTNET 1. Tổng quan về thiết bị IoT 1.

Khái niệm thiết bị IoT Khái niệm thuật ngữ “Internet of Things” (IoT) đã được nhiều nhà nghiên cứu đưa ra ý kiến của mình trong từng lĩnh vực chuyên biệt. Tuy nhiên, tất cả đều thống nhất việc sử dụng thuật ngữ này lần đầu vào năm 1999 do Kevin Ashton. Theo Kevin Ashton [11], “Internet of Things” là “tập hợp các cảm biến và bộ điều khiển nhúng trong các thiết bị được liên kết thông qua mạng có dây và không dây”. Tại thời điểm này, các thiết bị “IoT” được sử dụng để chỉ các thiết bị nhúng được điều khiển bởi con người thông qua mạng có dây hoặc không dây.

Đến năm 2015, Madakam [12] đưa ra cách hiểu IoT là “một mạng lưới mang tính mở và toàn diện kết nối các đối tượng thông minh có khả năng tự động tổ chức, chia sẻ thông tin, dữ liệu và tài nguyên, phản ứng và hành động khi đối mặt với các tình huống và thay đổi của môi trường”. Madakam nhấn mạnh về đặc điểm “thông minh” của các thiết bị IoT bao gồm: Tự tổ chức hoạt động; Chia sẻ thông tin, dữ liệu và tài nguyên; Có khả năng phản ứng lại với các thay đổi của môi trường xung quanh. Theo sự phát triển của công nghệ hiện đại, IoT đã phát triển từ sự hội tụ của công nghệ kết nối không dây, công nghệ vi cơ điện tử và sự phát triển của Internet. Sau khi xem xét các định nghĩa của các tổ chức khác nhau, ITU (International Telecommunication Union) đã định nghĩa IoT như sau: “Internet of Things là một cơ sở hạ tầng toàn cầu cho xã hội thông tin, cho phép các dịch vụ tiên tiến hoạt động bằng cách kết nối các vật thể (vật lý và ảo) dựa trên các công nghệ thông tin truyền thông tương thích hiện có và đang phát triển” [13].

Theo khái niệm này, vạn vật (Things) là đối tượng của thế giới thực (vật chất tồn tại) hoặc của thế giới thông tin (thực thể ảo), có khả năng được định danh, tích hợp vào mạng thông tin và truyền thông. Bên cạnh đó, ITU cũng xác định thiết bị IoT là “thiết bị có khả năng kết nối và có thể tích hợp cảm biến, cơ cấu truyền động, chức năng thu thập, lưu trữ và xử lý dữ liệu”. Các thiết bị IoT thu thập các loại thông tin khác nhau và cung cấp cho các mạng thông tin và truyền thông để xử lý, làm giàu thêm thông tin thu được. Một số thiết bị IoT cũng thực hiện các hoạt động dựa trên thông tin nhận được từ mạng thông tin và truyền thông.

8 Với kết quả nghiên cứu của mình, nghiên cứu sinh nhận thấy vẫn chưa có một khái niệm thống nhất chung về thiết bị IoT. Tuy nhiên, các khái niệm đã có đều cơ bản chỉ ra đặc điểm nổi bật nhất của loại thiết bị này là khả năng kết nối vào Internet. Vì vậy, nghiên cứu sinh đưa ra khái niệm thiết bị IoT được sử dụng trong luận án này như sau: Khái niệm 1. Thiết bị IoT là các thiết bị có khả năng kết nối, chia sẻ dữ liệu, tài nguyên dựa trên trên các công nghệ thông tin truyền thông tương thích hiện có và đang phát triển, tự phản ứng với thay đổi của môi thường để đạt được một mục tiêu nhất định.

Sự tăng trưởng nhanh chóng về số lượng thiết bị IoT so với các thiết bị kết nối Internet truyền thống như máy tính điện tử được chứng minh thông qua số liệu thống kê của IoT Analytics [14], được minh họa tại Hình 1. Qua số liệu dự báo thống kê cho thấy, từ năm 2018 đến năm 2025 số lượng thiết bị truyền thống tăng lên không nhiều (chỉ khoảng 18%) từ 10,8 tỉ lên 12,7 tỉ. Trong khi đó, thiết bị IoT tăng hơn 200% từ 7 tỉ lên 21,5 tỉ thiết bị kết nối vào Internet. Không chỉ tăng nhanh về số lượng, chủng loại thiết bị IoT cũng tăng lên nhanh chóng theo mục đích sử dụng.

Thiết bị IoT xuất hiện trong nhiều lĩnh vực như nhà thông minh, chăm sóc sức khỏe, tự động hóa quá trình sản xuất công nghiệp, vận chuyển hàng hóa,… Tuy nhiên, khi số lượng của nó tăng lên, các thiết bị IoT bị hạn chế về tài nguyên ngày càng lộ ra nhiều lỗ hổng bảo mật hơn [3, 15]. Vì vậy, các thiết bị này đã trở thành mục tiêu ưa thích của các kẻ tấn công. Số lượng các thiết bị được kích hoạt toàn cầu (đơn vị tỉ thiết bị) 35.0 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 Thiết bị IoT Thiết bị truyền thống Hình 1.1 Số lượng các thiết bị được kích hoạt trên toàn cầu 9 1. Phân loại thiết bị IoT Dựa trên chức năng hoạt động, các thiết bị IoT có thể được phân thành các loại chính sau [13]: - Thiết bị mang dữ liệu: là thiết bị được tích hợp vào các thực thể vật lý để hỗ trợ kết nối các thực thể này vào hệ thống mạng phục vụ quá trình truyền dữ liệu.

- Thiết bị thu thập dữ liệu: là thiết bị đọc/ghi có khả năng tương tác với thực thể vật lý. Sự tương tác có thể xảy ra gián tiếp thông qua các thiết bị mang dữ liệu hoặc trực tiếp thông qua các chất mang dữ liệu gắn liền với những thực thể vật lý. - Thiết bị cảm biến và chấp hành (truyền động): Thiết bị cảm biến và chấp hành có thể phát hiện hoặc đo lường thông tin liên quan đến môi trường xung quanh và chuyển đổi nó thành tín hiệu điện tử, kỹ thuật số. Nó cũng có thể chuyển đổi tín hiệu điện tử, kỹ thuật số từ các mạng thông tin thành hoạt động chấp hành như đóng mở công tắc, kích hoạt kịch bản hành động,… - Thiết bị đa chức năng: là thiết bị được tích hợp khả năng xử lý dữ liệu, giao tiếp với các thiết bị IoT khác và giao tiếp với các mạng truyền thông thông qua các công nghệ có dây hoặc không dây.2 Phân loại thiết bị IoT dựa trên chức năng hoạt động [13] Bên cạnh đó, Gartner [16] chia hệ sinh thái các thiết bị IoT thành 5 lớp khác nhau bao gồm: - Lớp 1 đại diện cho mọi thiết bị IoT của người dùng cuối như máy tính, điện thoại, cảm biến môi trường, đồ gia dụng thông minh,… - Lớp 2 đại diện cho thiết bị hạ tầng mạng và truyền thông.

- Lớp 3 đại diện cho thiết bị tiền xử lý và lưu trữ dữ liệu. 10 - Lớp 4 đại diện cho thiết bị triển khai các ứng dụng và dịch vụ IoT. - Lớp 5 đại diện cho thiết bị phân tích dữ liệu. Ngày nay, tất cả các ứng dụng hệ thống, ứng dụng web, lưu trữ và cơ sở dữ liệu đều có thể được cấu hình trong hệ thống điện toán đám mây (Cloud system), Rahman [17] chọn cách đơn giản hóa và kết hợp Lớp 3 và Lớp 4 thành một lớp duy nhất như trong Hình 1.3 Phân lớp các thiết bị IoT [17] Theo cách phân loại của Bencheton [9], thiết bị IoT được chia làm 2 loại chính gồm thiết bị hạn chế tài nguyên (constrained resource) và hiệu năng cao (high-capacity resource).

Theo đó, thiết bị hạn chế tài nguyên được hiểu là các thiết bị với bộ vi xử lý (CPU), bộ nhớ (RAM, ROM, Flash,…) và tiêu thụ năng lượng điện hạn chế [18]. Thường được sử dụng làm cảm biến, thiết bị thông minh đeo được, thiết bị nhúng, thiết bị gia dụng thông minh,… Với mục tiêu nghiên cứu như đã trình bày ở trên, luận án sử dụng khái niệm thiết bị IoT hạn chế tài nguyên như sau: Khái niệm 1.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Luận án tiến sĩ với tiêu đề "Xây Dựng Hệ Thống V Sandbox Phân Tích Mã Độc IoT Botnet" tập trung vào việc phát triển một hệ thống sandbox nhằm phân tích và phát hiện mã độc trong các botnet IoT. Tài liệu này không chỉ cung cấp cái nhìn sâu sắc về các phương pháp phân tích mã độc mà còn nêu bật tầm quan trọng của việc bảo vệ các thiết bị IoT trước những mối đe dọa ngày càng gia tăng. Độc giả sẽ được trang bị kiến thức về cách thức hoạt động của mã độc trong môi trường IoT, cũng như các kỹ thuật phân tích hiệu quả để phát hiện và ngăn chặn chúng.

Để mở rộng thêm kiến thức về lĩnh vực này, bạn có thể tham khảo tài liệu "Luận văn thạc sĩ phát hiện sớm mã độc iot botnet trên các thiết bị iot", nơi cung cấp thông tin chi tiết về các phương pháp phát hiện mã độc trong môi trường IoT. Ngoài ra, tài liệu "Luận văn thạc sĩ khoa học máy tính điều khiển truy cập trong hệ thống internet vạn vật sử dụng công nghệ blockchain" sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về việc bảo mật và kiểm soát truy cập trong hệ thống IoT. Cuối cùng, báo cáo "Báo cáo internet of thingsiot và ứng dụng" sẽ cung cấp cái nhìn tổng quan về các ứng dụng của IoT, từ đó giúp bạn nắm bắt được bối cảnh rộng lớn hơn của công nghệ này. Những tài liệu này sẽ là nguồn tài nguyên quý giá cho những ai muốn tìm hiểu sâu hơn về bảo mật IoT và mã độc.