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

Luận án tiến sĩ kỹ thuật phân tích ngành máy tính nghiên cứu xây dựng hệ thống vsandbox trong phân tích và phát hiện mã độc iot botnet, xây dựng cơ sở lý luận, kiểm chứng thực

Chuyên ngành

Hệ thống thông tin

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

luận án tiến sĩ

2022

139
8
0

Phí lưu trữ

35 Point

Tóm tắt

I. Luận Án Tiến Sĩ

Luận án tiến sĩ với tiêu đề 'Nghiên cứu xây dựng hệ thống V-Sandbox trong phân tích và phát hiện mã độc IoT Botnet' là một công trình nghiên cứu độc lập của tác giả Lê Hải Việt, dưới sự hướng dẫn của TS. Ngô Quốc Dũng và GS. Vũ Đức Thi. Luận án tập trung vào việc giải quyết các vấn đề liên quan đến an ninh mạngbảo mật IoT, đặc biệt là phát hiện và phân tích mã độc trên các thiết bị IoT hạn chế tài nguyên. Nghiên cứu này được thực hiện tại Học viện Khoa học và Công nghệ thuộc Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam, với mục tiêu chính là xây dựng một hệ thống tự động để thu thập dữ liệu hành vi và phát hiện mã độc IoT Botnet.

1.1. Tính cấp thiết của luận án

Sự phát triển nhanh chóng của IoT đã mang lại nhiều tiện ích, nhưng cũng kéo theo các vấn đề về an ninh mạng. Theo thống kê, hơn 50 tỷ thiết bị IoT đã được kết nối vào năm 2020, và nhiều thiết bị trong số này có lỗ hổng bảo mật nghiêm trọng. Mã độc IoT Botnet đã trở thành mối đe dọa lớn, với các cuộc tấn công từ chối dịch vụ (DDoS) quy mô lớn được ghi nhận. Việc nghiên cứu và xây dựng hệ thống phát hiện mã độc là cấp thiết để bảo vệ các thiết bị IoT hạn chế tài nguyên.

1.2. Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu chính của luận án là xây dựng hệ thống V-Sandbox để thu thập dữ liệu hành vi và phát hiện mã độc IoT Botnet dựa trên mô hình học máy. Các mục tiêu cụ thể bao gồm: xây dựng môi trường sandbox, đề xuất đặc trưng từ đồ thị lời gọi hệ thống, và phát triển mô hình học máy để phát hiện sớm mã độc.

II. Hệ Thống VSandbox

Hệ thống VSandbox là một môi trường mô phỏng được thiết kế để thu thập dữ liệu hành vi của mã độc IoT Botnet. Hệ thống này bao gồm các thành phần chính như môi trường sandbox, cơ sở dữ liệu thư viện liên kết động, và các công cụ tiền xử lý dữ liệu. VSandbox được xây dựng để đảm bảo mã độc có thể thực thi đầy đủ vòng đời của nó, từ đó thu thập được các dữ liệu hành vi cần thiết.

2.1. Kiến trúc hệ thống

Hệ thống VSandbox bao gồm các thành phần chính như: môi trường sandbox (SE), khối tiền xử lý dữ liệu (RDP), và cơ sở dữ liệu thư viện liên kết động. Môi trường sandbox được thiết kế để mô phỏng các điều kiện thực tế, cho phép mã độc thực thi và thu thập dữ liệu hành vi một cách tự động.

2.2. Thử nghiệm và đánh giá

Hệ thống VSandbox đã được thử nghiệm trên các bộ dữ liệu mã độc IoT Botnet và so sánh với các sandbox khác như LiSa và Cuckoo. Kết quả cho thấy VSandbox có hiệu quả cao trong việc thu thập dữ liệu và phát hiện mã độc, với độ chính xác và tỉ lệ âm tính giả thấp.

III. Phân Tích Mã Độc IoT Botnet

Luận án tập trung vào việc phân tích mã độc IoT Botnet thông qua các phương pháp phân tích động. Đặc biệt, nghiên cứu đề xuất sử dụng đồ thị lời gọi hệ thống có hướng (DSCG) để cấu trúc hóa các lời gọi hệ thống thu được từ môi trường sandbox. Phương pháp này giúp nâng cao độ chính xác trong việc phát hiện mã độc.

3.1. Đồ thị lời gọi hệ thống có hướng DSCG

DSCG là một đặc trưng mới được đề xuất trong luận án, giúp cấu trúc hóa các lời gọi hệ thống của mã độc. Đồ thị này được xây dựng từ dữ liệu thu thập được trong môi trường sandbox, và được sử dụng làm đầu vào cho các mô hình học máy để phát hiện mã độc.

3.2. Ứng dụng học máy

Luận án đề xuất sử dụng các mô hình học máy như SVM, Random Forest, và KNN để phân tích và phát hiện mã độc dựa trên đặc trưng DSCG. Các mô hình này được huấn luyện trên bộ dữ liệu lớn và đạt được độ chính xác cao trong việc phát hiện mã độc IoT Botnet.

IV. Bảo Mật IoT và Ứng Dụng Thực Tiễn

Luận án không chỉ tập trung vào việc phát hiện mã độc mà còn đề cập đến các giải pháp bảo mật IoT để ngăn chặn các cuộc tấn công từ Botnet IoT. Hệ thống VSandbox và các mô hình học máy được đề xuất có thể được ứng dụng trong thực tế để bảo vệ các thiết bị IoT hạn chế tài nguyên.

4.1. Giải pháp bảo mật IoT

Luận án đề xuất các giải pháp bảo mật để ngăn chặn mã độc IoT Botnet, bao gồm việc cập nhật firmware thường xuyên, sử dụng các công cụ phân tích mã độc, và triển khai hệ thống VSandbox để giám sát và phát hiện mã độc.

4.2. Ứng dụng thực tiễn

Hệ thống VSandbox và các mô hình học máy được đề xuất có thể được triển khai trong các mạng IoT để giám sát và phát hiện mã độc. Điều này giúp nâng cao an ninh mạng và bảo vệ các thiết bị IoT khỏi các cuộc tấn công từ Botnet IoT.

01/03/2025
Luận án tiến sĩ ngành máy tính nghiên cứu xây dựng hệ thống vsandbox 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 "Xây Dựng Hệ Thống VSandbox Phân Tích & Phát Hiện Mã Độc IoT Botnet" tập trung vào việc phát triển một hệ thống phân tích và phát hiện mã độc trong môi trường Internet of Things (IoT), đặc biệt là các botnet. Tài liệu này không chỉ cung cấp cái nhìn sâu sắc về các phương pháp hiện tại trong việc phát hiện mã độc mà còn đề xuất các giải pháp mới nhằm nâng cao hiệu quả bảo mật cho các thiết bị IoT. Độc giả sẽ tìm thấy những thông tin quý giá về cách thức hoạt động của mã độc, cũng như các kỹ thuật phân tích tiên tiến giúp phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công.

Để mở rộng thêm kiến thức về lĩnh vực này, bạn có thể tham khảo tài liệu Luận văn thạc sĩ nghiên cứu phương pháp phát hiện mã độc trên máy người dùng sử dụng kỹ thuật mitre attck, nơi trình bày các kỹ thuật phát hiện mã độc hiệu quả. Ngoài ra, tài liệu Tiểu luận nghiên cứu phương pháp phát sinh mẫu mã độc đối kháng chống lại trình phát hiện mã độc tổng hợp sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về các phương pháp mã độc có khả năng né tránh phát hiện. Cuối cùng, tài liệu Luận văn thạc sĩ công nghệ thông tin phân loại mã độc android dựa trên quyền hạn lời gọi hàm hệ thống và danh sách thư viện cung cấp cái nhìn sâu sắc về phân loại mã độc trong môi trường di động, một khía cạnh quan trọng trong bảo mật IoT. Những tài liệu này sẽ giúp bạn có cái nhìn toàn diện hơn về các thách thức và giải pháp trong lĩnh vực bảo mật mã độc.