Luận Văn: Phân Tích Lưu Lượng Internet và Phát Hiện Bất Thường

Luận văn phân tích lưu lượng truy cập Internet: Nghiên cứu chuyên sâu về các mô hình, xu hướng và giải pháp tối ưu hóa hiệu quả mạng lưới.

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận Văn Thạc Sĩ Kỹ Thuật

2015

75
1
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

TÓM TẮT

GIỚI THIỆU

1. CHƯƠNG 1: Bất thường và Phát hiện bất thường

1.1. Phân loại dựa trên các kỹ thuật phát hiện bất thường

1.2. Kỹ thuật phát hiện bất thường dựa trên phân nhóm

1.3. Kỹ thuật phát hiện bất thường bằng thống kê

1.4. Các thông tin kỹ thuật lý thuyết phát hiện bất thường

1.5. Kỹ thuật phát hiện bất thường dựa trên phân tích phổ

1.6. Phát hiện bất thường theo mô hình cân bằng

1.7. Cơ sở dữ liệu và bất thường

1.8. Thuật toán phát hiện

1.9. Khảo sát các khoảng thời gian và các khung thời gian của tính dừng

1.10. Kỹ thuật bắt gói tin

1.11. Tổng quan về bắt gói tin

1.12. Cách thức hoạt động

1.13. Các nghiên cứu liên quan

1.14. Phỏng chừng sniffer

2. CHƯƠNG II: Xây dựng chương trình

2.1. Peap — Mite network adapter

2.2. Làm việc với Winpep

2.3. Thực hiện chương trình

2.4. Tách phần Header

2.5. Phân tích tổng hợp Header

2.6. Hiện thị, thống kê và báo cáo

3. CHƯƠNG III: Thực hiện đánh giá

3.1. Thu thập dữ liệu với các thông tin lưu lượng thực nghiệm

3.2. Áp dụng công thức tính toán của mô hình cân bằng vào dữ liệu chuẩn của MAWI

3.3. Kết quả khi chạy chương trình

3.4. So sánh với kết quả của MAWI

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Phân Tích Lưu Lượng Internet Khái Niệm Vai Trò

Sự bùng nổ của công nghệ thông tin đã tác động sâu sắc đến mọi lĩnh vực của cuộc sống, đặc biệt là sự phát triển của Internet. Rất nhiều dịch vụ trực tuyến, thương mại điện tử và thanh toán trực tuyến đã ra đời. Internet mang đến cách thức mới để truy cập, chia sẻ và khai thác thông tin. Tuy nhiên, vấn đề an toàn và an ninh thông tin mạng trở thành một thách thức lớn. Thông tin trao đổi qua mạng có thể bị truy cập trái phép, đánh cắp hoặc thay đổi nội dung nếu máy tính không được bảo vệ. Việc này không chỉ ảnh hưởng đến lợi ích cá nhân mà còn có thể tác động đến lợi ích quốc gia. Các phương pháp bảo mật hiện nay vẫn còn nhiều hạn chế. Do đó, sự cần thiết cho các hệ thống phát hiện xâm nhập, cho phép phát hiện các phương thức tấn công mới dựa trên phân tích lưu lượng Internet để phát hiện bất thường là vô cùng quan trọng.

Việc phân tích lưu lượng mạng là điều cần thiết để quản lý băng thông, tăng khả năng đáp ứng thông tin, giao dịch với khách hàng và tránh ùn tắc trên mạng. Từ phân tích lưu lượng mạng Internet, ta sẽ phát hiện ra những bất thường trên mạng. Có rất nhiều phương pháp phát hiện bất thường dựa trên các phân tích lưu lượng mạng. Các phương pháp này thường tập trung vào việc phân tích lưu lượng truy cập web, lưu lượng dữ liệu internet, và các giao thức lưu lượng internet để tìm ra các dấu hiệu bất thường. Các công cụ phân tích lưu lượng internet ngày càng được phát triển để hỗ trợ quá trình này. Một trong những mục tiêu quan trọng là phân tích lưu lượng thời gian thực để phản ứng nhanh chóng với các mối đe dọa. Các thuật toán phân tích lưu lượng liên tục được cải tiến để tăng cường hiệu quả và độ chính xác. Việc tạo ra các báo cáo phân tích lưu lượng chi tiết là cần thiết để đưa ra các quyết định informed về an ninh mạng và quản lý mạng.

Theo luận văn gốc, mục tiêu chính của đề tài là tìm hiểu về các phương pháp phân tích lưu lượng internet để phát hiện bất thường, từ đó thử nghiệm cách tiếp cận phát triển chương trình phân tích lưu lượng mạng bằng cách phân tích các gói tin đã bị bắt và đánh giá của các chuyên gia trước đó.

1.1. Tầm quan trọng của việc đo lường lưu lượng internet hiện nay

Trong bối cảnh an ninh lưu lượng internet ngày càng phức tạp, việc đo lường lưu lượng internet trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Nó giúp chúng ta hiểu rõ hơn về cách dữ liệu di chuyển trên mạng, xác định các điểm nghẽn và phát hiện các hoạt động đáng ngờ. Quản lý lưu lượng internet hiệu quả là chìa khóa để đảm bảo hiệu suất mạng tối ưu và bảo vệ khỏi các cuộc tấn công mạng. Các phương pháp nghiên cứu lưu lượng internet phải luôn được cập nhật để theo kịp sự phát triển của các công nghệ mới và các mối đe dọa mới. Việc áp dụng các mô hình và kiến trúc lưu lượng internet phù hợp là cần thiết để xây dựng một hệ thống quản lý mạng an toàn và hiệu quả. Việc dự báo lưu lượng internet cũng là một yếu tố quan trọng, giúp các nhà quản lý mạng chuẩn bị trước cho sự gia tăng đột biến trong lưu lượng và đảm bảo rằng mạng có thể xử lý tải cao một cách hiệu quả.

1.2. Các yếu tố ảnh hưởng đến lưu lượng truy cập web cần quan tâm

Có rất nhiều yếu tố ảnh hưởng đến lưu lượng truy cập web, từ các yếu tố bên ngoài như các chiến dịch marketing và sự kiện truyền thông đến các yếu tố bên trong như hiệu suất trang web và trải nghiệm người dùng. Việc hiểu rõ các yếu tố này là rất quan trọng để tối ưu hóa lưu lượng và đạt được mục tiêu kinh doanh. Các công cụ phân tích lưu lượng mạng có thể giúp bạn xác định các nguồn lưu lượng chính và hiểu rõ hơn về hành vi của người dùng trên trang web của bạn. Dữ liệu này có thể được sử dụng để cải thiện nội dung, thiết kế và chức năng của trang web của bạn, cũng như để nhắm mục tiêu các chiến dịch marketing hiệu quả hơn. Việc theo dõi và phân tích lưu lượng thời gian thực cũng giúp bạn phát hiện các vấn đề kỹ thuật và phản ứng nhanh chóng để giảm thiểu tác động đến người dùng.

II. Thách Thức Trong Phân Tích Lưu Lượng Mạng Vượt Qua Rào Cản

Mặc dù việc phân tích lưu lượng mạng mang lại nhiều lợi ích, nhưng nó cũng đi kèm với nhiều thách thức. Một trong những thách thức lớn nhất là khối lượng dữ liệu khổng lồ cần xử lý. Lưu lượng mạng hiện đại có thể tạo ra hàng terabyte dữ liệu mỗi ngày, khiến cho việc phân tích thủ công trở nên bất khả thi. Do đó, cần phải sử dụng các công cụ và kỹ thuật tự động hóa để xử lý và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả.

Một thách thức khác là sự phức tạp của lưu lượng mạng. Lưu lượng mạng bao gồm nhiều loại giao thức, ứng dụng và thiết bị khác nhau, mỗi loại có đặc điểm và hành vi riêng. Để phân tích lưu lượng mạng một cách hiệu quả, cần phải có kiến thức sâu rộng về các giao thức và ứng dụng này, cũng như khả năng phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Ngoài ra, các kỹ thuật mã hóa và ẩn danh ngày càng được sử dụng rộng rãi, gây khó khăn cho việc phân tích lưu lượng mạng và xác định các hoạt động đáng ngờ. Việc bảo vệ quyền riêng tư của người dùng cũng là một vấn đề quan trọng cần được xem xét khi phân tích lưu lượng mạng. Cần phải đảm bảo rằng các phương pháp phân tích được sử dụng không xâm phạm quyền riêng tư của người dùng và tuân thủ các quy định pháp luật.

Theo tài liệu, thông tin trao đổi qua mạng nếu máy tính không được bảo vệ có thể sẽ bị truy cập trái phép để lấy cắp thông tin và có thể thay đổi các nội dung thông tin. Thông tin bị đánh cắp không chỉ ảnh hưởng đến lợi ích cá nhân mà có thể còn ảnh hưởng đến cả lợi ích quốc gia.

2.1. Vấn đề bảo mật và quyền riêng tư trong phân tích lưu lượng

Việc thu thập và phân tích lưu lượng internet đặt ra các câu hỏi quan trọng về an ninh lưu lượng internet và quyền riêng tư. Cần phải đảm bảo rằng dữ liệu được thu thập một cách hợp pháp và chỉ được sử dụng cho các mục đích hợp pháp. Các biện pháp bảo mật phải được áp dụng để bảo vệ dữ liệu khỏi truy cập trái phép và lạm dụng. Người dùng phải được thông báo về việc thu thập và sử dụng dữ liệu của họ và có quyền kiểm soát cách dữ liệu của họ được sử dụng. Việc tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu, như GDPR, là rất quan trọng để duy trì lòng tin của người dùng và tránh các hậu quả pháp lý.

2.2. Khó khăn trong việc giải mã và phân tích lưu lượng đã mã hóa

Lưu lượng được mã hóa, chẳng hạn như lưu lượng HTTPS, gây ra một thách thức lớn cho các nhà phân tích lưu lượng mạng. Việc giải mã lưu lượng này đòi hỏi các khóa mã hóa, mà thường không có sẵn. Ngay cả khi có thể giải mã lưu lượng, việc phân tích nó vẫn có thể khó khăn do sự phức tạp của các giao thức và ứng dụng được sử dụng. Các kỹ thuật như kiểm tra gói sâu (DPI) có thể được sử dụng để phân tích lưu lượng đã mã hóa, nhưng chúng cũng có thể gây ra các vấn đề về quyền riêng tư và bảo mật. Việc tìm kiếm các phương pháp mới để phân tích lưu lượng đã mã hóa mà không xâm phạm quyền riêng tư là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng.

III. Phương Pháp Phát Hiện Bất Thường Lưu Lượng Internet Mô Hình Cân Bằng

Có rất nhiều phương pháp phát hiện bất thường dựa trên các phân tích lưu lượng mạng. Trong phạm vi của đề tài này sẽ tập trung vào phân tích lưu lượng mạng Internet bằng phương pháp phát hiện bất thường dựa trên mô hình cân bằng. Ưu điểm lớn nhất của phương pháp này so với các phương pháp khác là không đòi hỏi quá trình tạo dữ liệu giúp tiết kiệm thời gian phát hiện với độ chính xác cao hơn so với các phương pháp khác.

Theo luận văn, phương pháp phát hiện bất thường bằng phương pháp thống kê thông qua mô hình cân bằng sẽ được trình bày. Ngoài ra, chương trình thí điểm sẽ được cài đặt và đưa ra các kết quả đạt được trong chương trình thử nghiệm. Sau đó, đánh giá kết quả thu được và đưa ra các đề xuất để cải thiện chương trình.

3.1. Ưu điểm của mô hình cân bằng so với các phương pháp khác

Mô hình cân bằng có một số ưu điểm so với các phương pháp phân tích lưu lượng mạng khác. Một trong những ưu điểm lớn nhất là nó không yêu cầu quá trình học dữ liệu, giúp tiết kiệm thời gian và tài nguyên. Điều này làm cho nó phù hợp cho các môi trường mà dữ liệu huấn luyện không có sẵn hoặc tốn kém để thu thập. Ngoài ra, mô hình cân bằng có thể phát hiện các bất thường mà các phương pháp dựa trên học máy có thể bỏ lỡ, đặc biệt là các bất thường mới hoặc hiếm gặp. Tuy nhiên, mô hình cân bằng cũng có một số hạn chế, chẳng hạn như nó có thể kém hiệu quả hơn trong việc phát hiện các bất thường phức tạp hoặc tinh vi.

3.2. Ứng dụng của mô hình cân bằng trong an ninh lưu lượng internet

Mô hình cân bằng có thể được sử dụng trong nhiều ứng dụng an ninh lưu lượng internet, chẳng hạn như phát hiện xâm nhập, phát hiện tấn công từ chối dịch vụ (DoS) và phát hiện phần mềm độc hại. Nó cũng có thể được sử dụng để giám sát hiệu suất mạng và phát hiện các vấn đề về cấu hình hoặc bảo trì. Trong một môi trường phát hiện xâm nhập, mô hình cân bằng có thể được sử dụng để xác định các hoạt động đáng ngờ, chẳng hạn như lưu lượng truy cập đến các địa chỉ IP không xác định hoặc lưu lượng truy cập sử dụng các giao thức không chuẩn. Trong một môi trường phát hiện tấn công DoS, nó có thể được sử dụng để xác định các đột biến bất thường trong lưu lượng truy cập có thể chỉ ra một cuộc tấn công đang diễn ra.

IV. Xây Dựng Chương Trình Phân Tích Lưu Lượng Mạng Hướng Dẫn Chi Tiết

Luận văn này phát triển một chương trình đơn giản áp dụng cho mô hình cân bằng để phát hiện bất thường. Chương trình sẽ phân tích các gói dữ liệu bằng mô hình cân bằng. Từ đó rút ra những kết luận và đánh giá những ưu điểm, nhược điểm và hiệu quả ứng dụng của mô hình cân bằng so với các phương pháp khác. Chương trình thử nghiệm sẽ được cài đặt và đưa ra các kết quả đạt được. Sau đó, đánh giá kết quả thu được và đưa ra các đề xuất để cải thiện chương trình. Chương trình sẽ phân tích các gói dữ liệu bằng mô hình cân bằng.

4.1. Các bước cơ bản để xây dựng một chương trình phân tích lưu lượng

Xây dựng một chương trình phân tích lưu lượng mạng đòi hỏi một số bước cơ bản. Đầu tiên, cần phải xác định các yêu cầu của chương trình, chẳng hạn như các loại lưu lượng cần phân tích, các loại bất thường cần phát hiện và các báo cáo cần tạo ra. Sau đó, cần phải chọn một ngôn ngữ lập trình và các thư viện phù hợp để phát triển chương trình. Các thư viện như Wireshark và Scapy có thể được sử dụng để bắt và phân tích các gói tin mạng. Tiếp theo, cần phải thiết kế kiến trúc của chương trình, bao gồm các thành phần như bộ thu thập dữ liệu, bộ xử lý dữ liệu và bộ báo cáo. Cuối cùng, cần phải kiểm tra và gỡ lỗi chương trình để đảm bảo rằng nó hoạt động chính xác và hiệu quả.

4.2. Sử dụng WinPcap để thu thập dữ liệu gói tin cho phân tích

WinPcap là một thư viện phổ biến được sử dụng để thu thập dữ liệu gói tin trên hệ điều hành Windows. Nó cung cấp một giao diện lập trình ứng dụng (API) cho phép các chương trình bắt và phân tích các gói tin mạng. WinPcap có thể được sử dụng để thu thập lưu lượng từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như card mạng, tệp tin pcap và các giao diện ảo. Nó cũng cung cấp các tính năng lọc gói tin, cho phép các chương trình chỉ thu thập các gói tin phù hợp với một số tiêu chí nhất định. WinPcap là một công cụ mạnh mẽ và linh hoạt có thể được sử dụng để xây dựng các chương trình phân tích lưu lượng mạng tùy chỉnh.

V. Ứng Dụng Thực Tế Phân Tích Lưu Lượng Kết Quả Đánh Giá

Sau khi xây dựng chương trình, cần thực hiện đánh giá kết quả thu được. Đánh giá kết quả thu được trong chương trình, trong đó bao gồm các đề xuất để cải thiện chương trình. Một số thông tin đầu vào lưu lượng được lấy từ MAWI. Thông tin trung bình được lấy từ bảng và kết quả tính toán áp dụng mô hình cân bằng. Kết quả thu được khi phân tích gói tin với mô hình cân bằng.

5.1. So sánh kết quả phát hiện bất thường với các bộ dữ liệu chuẩn

Để đánh giá hiệu quả của một chương trình phân tích lưu lượng mạng, cần phải so sánh kết quả phát hiện bất thường của nó với các bộ dữ liệu chuẩn. Các bộ dữ liệu chuẩn như DARPA, KDD Cup và NSL-KDD chứa các mẫu lưu lượng bình thường và bất thường, và có thể được sử dụng để đánh giá độ chính xác và độ tin cậy của chương trình. So sánh kết quả của chương trình với kết quả của các phương pháp khác cũng có thể giúp xác định các điểm mạnh và điểm yếu của nó.

5.2. Đánh giá hiệu quả của mô hình cân bằng trong môi trường thực tế

Để đánh giá hiệu quả của mô hình cân bằng trong môi trường thực tế, cần phải triển khai nó trong một mạng lưới thực và giám sát lưu lượng trong một khoảng thời gian. Điều này có thể giúp xác định các vấn đề thực tế có thể không xuất hiện trong các thử nghiệm trong phòng thí nghiệm. Ví dụ, các vấn đề về hiệu suất, khả năng mở rộng và khả năng tương thích có thể chỉ xuất hiện trong một môi trường thực tế. Ngoài ra, cần phải thu thập phản hồi từ người dùng và quản trị viên mạng để hiểu rõ hơn về hiệu quả của mô hình trong việc đáp ứng nhu cầu của họ.

VI. Triển Vọng Tương Lai của Phân Tích Lưu Lượng Internet Xu Hướng Mới

Việc phân tích lưu lượng internet sẽ tiếp tục đóng một vai trò quan trọng trong việc đảm bảo an ninh mạng và quản lý mạng hiệu quả. Tuy nhiên, lĩnh vực này đang phát triển nhanh chóng, và có nhiều xu hướng mới nổi lên. Một trong những xu hướng quan trọng nhất là sự gia tăng của trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML). AI và ML có thể được sử dụng để tự động hóa các tác vụ phân tích lưu lượng, phát hiện các bất thường tinh vi và dự đoán các cuộc tấn công mạng. Một xu hướng khác là sự gia tăng của điện toán đám mây. Điện toán đám mây cung cấp một nền tảng linh hoạt và có khả năng mở rộng để phân tích lưu lượng internet, và cho phép các tổ chức chia sẻ dữ liệu và thông tin tình báo về mối đe dọa một cách dễ dàng hơn.

6.1. Vai trò của trí tuệ nhân tạo trong việc phát hiện bất thường

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang cách mạng hóa lĩnh vực phân tích lưu lượng mạng, đặc biệt là trong việc phát hiện bất thường. Các thuật toán AI, chẳng hạn như học sâu (deep learning), có thể được đào tạo để nhận dạng các mẫu lưu lượng bình thường và bất thường, và có thể phát hiện các cuộc tấn công mạng mà các phương pháp truyền thống có thể bỏ lỡ. AI cũng có thể được sử dụng để tự động hóa các tác vụ phân tích lưu lượng, giải phóng các nhà phân tích bảo mật để tập trung vào các nhiệm vụ phức tạp hơn. Tuy nhiên, việc sử dụng AI trong phân tích lưu lượng internet cũng đặt ra một số thách thức, chẳng hạn như nhu cầu về dữ liệu huấn luyện lớn và chất lượng cao, và nguy cơ của các cuộc tấn công đối kháng.

6.2. Ứng dụng của phân tích lưu lượng trong quản lý và tối ưu hóa mạng

Ngoài việc đảm bảo an ninh mạng, phân tích lưu lượng internet cũng có thể được sử dụng để quản lý và tối ưu hóa mạng. Bằng cách phân tích lưu lượng truy cập, các nhà quản trị mạng có thể xác định các điểm nghẽn, tối ưu hóa băng thông và cải thiện hiệu suất mạng. Ví dụ, phân tích lưu lượng mạng có thể được sử dụng để xác định các ứng dụng chiếm nhiều băng thông nhất và ưu tiên lưu lượng truy cập cho các ứng dụng quan trọng hơn. Nó cũng có thể được sử dụng để phát hiện các vấn đề về cấu hình hoặc bảo trì có thể ảnh hưởng đến hiệu suất mạng. Trong tương lai, phân tích lưu lượng internet sẽ ngày càng trở nên quan trọng trong việc đảm bảo rằng các mạng có thể đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của người dùng và ứng dụng.

11/09/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

chương IL, trong đó bao gồm các để xuất đẻ cải thiện. chương trình. Trang 9 TOM TAT Công nghệ thông tin và Internet phát triển dẫn đến việc trao đổi thông tin trên. ngày một nhiều hơn và có nhiều thông tin quan trọng được truyện đi trên mạng, diểu nảy dit ra nhiéu van dé quan trọng, về an ninh mang va an toàn trong, truyền tin dé ngăn chặn rỏ rí hoặc ngăn chặn truy cập trải phép vào các dữ liệu quan trọng, gây thiệt hại về kinh tế.

Quân lý bảng thông để tăng khả năng đáp ứng thông, ‡m, giao dịch với khách hang và tránh ùn tắc trên mạng. Vi vậy, việc phân tich hzu. tượng mạng Internet là điều cần thiết. Từ việc phân tích lưu lượng mạng Internet, ta sẽ phái hiện ra những bàt thường trên mạng.

Có rất nhiều phương pháp phát hiện bất thường dựa trên các phân tích lưu. thượng mạng. Trong phạm vi của đề tài này sẽ tập trung vào phân tích hưu hượng mạng Tnternel.bằng phương pháp phải tiện bất thường đựa trêu mô hình câu bằng, Tu điểm: lớn nhất của phương pháp nảy so với các phương pháp khác là không đói hỏi qua trình tạo đữ liệu giúp tết kiệm thời gian phát hiện với độ chính xác cao hơn so với các phương pháp khác. Ngoài ra, trong dễ tải này, chúng tôi sẽ phát triển một chương trình đơn giản áp dụng cho.

mô hình cản bằng để phát hiện bắt thưởng. Chương trình sẽ phân tích oác gói đữ liệu bằng mõ hình cân bằng. Từ đó rút ra những kết luận và đánh giá những wu diém, nhược diễm va hiệu quả ứng dụng của mồ hình cân bằng so với các phương pháp khác Trang 7 LOT CAM ON xin chân thành cảm ơn PGS.TS Ngô Hồng Sơn — giảng viên bộ xôn Truyền thông và Mạng may tinh va NCS Lê Hoàn — đã hết sức quan tâm, tận tỉnh giúp đé cũng như chỉ bão, định hướng và tạo mọi điều kiện thuận lợi nhất giúp tôi hoàn thành luận văn của mình Tôi cũng xi cảm ơn các thấy giáo, cô giáo trong tường Đại học Bách Khoa Hà Nội, Viện Đảo tạo Sau đại học, đặc biệt là các thầy cô giáo của Viên Công nghệ thông tin và Truyền thông đã hết lang day bao, truyền đạt những kiến thức kinh nghiệm cho tồi trong suốt thời gian học tập ở bậc Cao học. Cuỗi cùng tôi xin được gửi lời cảm ơn sâu sắc nhất tới gia đình và người thân đã Thiết lòng ứng hộ, khích lệ tỉnh thần và luôn động viên tôi vào nhímg lúc khỏ khăn nhất để tôi có thêm động lực hoàn thành luận van nay.

LỜI CAM ĐUAN 'tôi Lương Quốc Trung xin cam đoan kết quả đạt được trong luận văn [a san phẩm nghiền cửu, tìm hiểu của cá nhân tôi và giảng viên hướng dẫn. Trong toàn bỏ xiội dung của luận văn, những, diễu dược trình bày hoặc là của cả nhân tôi hoặc là được tổng hợp từ nhiều nguồn tải liệu. Tắt cả các tài liệu tham khảo đều có xuất xứ 76 rang và được trích dẫn hợp pháp. Tôi xin hoản toàn chịu trách nhiệm và chịu mọi hình thức kỷ luật theo quy định cho lời cam đoan nủa mình.

l11ả Nội, thang 4 năm 2015 Tác giả Luận văn Thạc sỹ Lương Quốc Trung Trang 6 Bang 1. Một số thông tin đấu vất lưu lượng lấn từ MAI. Thông tin trung bình lấy từ bảng ¡ Bảng 3. Kết quả tính toân úp dụng mô hình cân bằng.

Kết quả thụ được khi phân tích gói tin với mô hình cân bằng. Trang 4 DANH MUc CAC HINA Hinh 1. Cac thành phan chính liên kết với mội kỹ thuật phải hiện bát thường. Hình 2, Các thông số mang đặc tính thông kê của một gói tin trên mạng Link 3.

Quy mé thei gian của tỉnh đừng. 512 byla dữ liệu của mội gói tin Fthernel & dang Hex. Thông tin trên gói tin sau khi phân tích. Ca chế hoạt động cha WinPcap.

Mẫ hình chung của chương (rình xử. Giao diện chính của chương trình. Danh sách card mạng Hình 10. Caplure gói với thời gian nhất định (20 giây) và lin vio Packet.

Phan tich tép tin Packet. Thông tin được ïm ra tệp tin vấn bản. Mắt quan hệ giữa thời gian bạ và ha lượng trưng bình tương ứng. So sánh kết quả phát hiện bất thường trong một số lập từ.

Trang 3 DANH MUc CAC HINA Hinh 1. Cac thành phan chính liên kết với mội kỹ thuật phải hiện bát thường. Hình 2, Các thông số mang đặc tính thông kê của một gói tin trên mạng Link 3. Quy mé thei gian của tỉnh đừng.

512 byla dữ liệu của mội gói tin Fthernel & dang Hex. Thông tin trên gói tin sau khi phân tích. Ca chế hoạt động cha WinPcap. Mẫ hình chung của chương (rình xử.

Giao diện chính của chương trình. Danh sách card mạng Hình 10. Caplure gói với thời gian nhất định (20 giây) và lin vio Packet. Phan tich tép tin Packet.

Thông tin được ïm ra tệp tin vấn bản. Mắt quan hệ giữa thời gian bạ và ha lượng trưng bình tương ứng. So sánh kết quả phát hiện bất thường trong một số lập từ. Trang 3 TOM TAT Công nghệ thông tin và Internet phát triển dẫn đến việc trao đổi thông tin trên.

ngày một nhiều hơn và có nhiều thông tin quan trọng được truyện đi trên mạng, diểu nảy dit ra nhiéu van dé quan trọng, về an ninh mang va an toàn trong, truyền tin dé ngăn chặn rỏ rí hoặc ngăn chặn truy cập trải phép vào các dữ liệu quan trọng, gây thiệt hại về kinh tế. Quân lý bảng thông để tăng khả năng đáp ứng thông, ‡m, giao dịch với khách hang và tránh ùn tắc trên mạng. Vi vậy, việc phân tich hzu. tượng mạng Internet là điều cần thiết.

Từ việc phân tích lưu lượng mạng Internet, ta sẽ phái hiện ra những bàt thường trên mạng. Có rất nhiều phương pháp phát hiện bất thường dựa trên các phân tích lưu. thượng mạng. Trong phạm vi của đề tài này sẽ tập trung vào phân tích hưu hượng mạng Tnternel.bằng phương pháp phải tiện bất thường đựa trêu mô hình câu bằng, Tu điểm: lớn nhất của phương pháp nảy so với các phương pháp khác là không đói hỏi qua trình tạo đữ liệu giúp tết kiệm thời gian phát hiện với độ chính xác cao hơn so với các phương pháp khác.

Ngoài ra, trong dễ tải này, chúng tôi sẽ phát triển một chương trình đơn giản áp dụng cho. mô hình cản bằng để phát hiện bắt thưởng. Chương trình sẽ phân tích oác gói đữ liệu bằng mõ hình cân bằng. Từ đó rút ra những kết luận và đánh giá những wu diém, nhược diễm va hiệu quả ứng dụng của mồ hình cân bằng so với các phương pháp khác Trang 7 GIỚI THIẾU Sự bùng nỗ của công nghệ thông tín có tác động sâu sắc đến mọi lĩnh vực của cuộc sống.

Đặc biệt với sự phát triển của Internet, rất nhiều dịch vụ trực tuyển cũng, như sự phát triển mạnh mẽ của các địch vụ thương mại điện tứ, thanh toán trực tuyến. Tnlemet mang đến cách thức mới để truy cập và clúa sẻ, khai thác thông tím, vỉ vậy vẫn đề an toàn và aa ninh thông tin mạng chính là một thách thức, Thông tín trao dối qua mạng nếu máy tính không được bão vệ cô thể sẽ bị truy cập trải phép để lây cắp thông tin và có thể thay dỗi các nội dung thông tú. Thông tín bị đánh cắp không chỉ anh hung lei ich cả nhân mả có thể còn ánh hưởng đến cá lợi ích quốc gia và cho. thấy những hạn chẻ của các phương pháp bảo mật hiện nay, điều nảy nói lên sự cân.

thiết cho các hệ thống phát hiện xăm nhập cho phép phái. hiện các phương thức lấn công mnới dựa trên phân tích lưu lượng Internet để phát hiện bất thường. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU Mục tiêu chính của dé tai la dé tim hiéu vé cdc phương pháp phân tích lưu lượng intemet đề phát hiện bất thường, từ đỏ thứ nghiệm cách tiếp cận phát triển. chương trình phân tích lưa lượng mạng bằng cách phân lích các gói lin đã bị bắt và đánh p1ả của các chuyên p1a trước do.

Trong phạm vi cửa để tài này, chủng tôi tìm hiểu các phương pháp phân tích. lưu lượng Tatemct trơng đó tập rung phát hiện bất thuờng dựa trên mô hình cân bằng. Ưu điểm lớn nhất của phương pháp này so với các phương pháp khác đó là không đôi hỏi quá trình học dữ liệu giúp tiết kiệm thời gian đưa ra kết quả chính xác. TOM TAT NỘI DUXGŒ Trang 8 GIỚI THIẾU Sự bùng nỗ của công nghệ thông tín có tác động sâu sắc đến mọi lĩnh vực của cuộc sống.

Đặc biệt với sự phát triển của Internet, rất nhiều dịch vụ trực tuyển cũng, như sự phát triển mạnh mẽ của các địch vụ thương mại điện tứ, thanh toán trực tuyến. Tnlemet mang đến cách thức mới để truy cập và clúa sẻ, khai thác thông tím, vỉ vậy vẫn đề an toàn và aa ninh thông tin mạng chính là một thách thức, Thông tín trao dối qua mạng nếu máy tính không được bão vệ cô thể sẽ bị truy cập trải phép để lây cắp thông tin và có thể thay dỗi các nội dung thông tú. Thông tín bị đánh cắp không chỉ anh hung lei ich cả nhân mả có thể còn ánh hưởng đến cá lợi ích quốc gia và cho. thấy những hạn chẻ của các phương pháp bảo mật hiện nay, điều nảy nói lên sự cân.

thiết cho các hệ thống phát hiện xăm nhập cho phép phái. hiện các phương thức lấn công mnới dựa trên phân tích lưu lượng Internet để phát hiện bất thường. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU Mục tiêu chính của dé tai la dé tim hiéu vé cdc phương pháp phân tích lưu lượng intemet đề phát hiện bất thường, từ đỏ thứ nghiệm cách tiếp cận phát triển. chương trình phân tích lưa lượng mạng bằng cách phân lích các gói lin đã bị bắt và đánh p1ả của các chuyên p1a trước do.

Trong phạm vi cửa để tài này, chủng tôi tìm hiểu các phương pháp phân tích. lưu lượng Tatemct trơng đó tập rung phát hiện bất thuờng dựa trên mô hình cân bằng. Ưu điểm lớn nhất của phương pháp này so với các phương pháp khác đó là không đôi hỏi quá trình học dữ liệu giúp tiết kiệm thời gian đưa ra kết quả chính xác. TOM TAT NỘI DUXGŒ Trang 8 ĐANH MỤC CÁC TỪ VIET TAT TU VIET DAY DU ÝNGIĨA.

Density based spatial Một thuật toán phân cam dữ liệu của Martin IDBSCAN lheations ảnh Lster, Llans-Peter Kriegel, Jérg Sander va sp noise Ximowei Ấn đề xuất vào năm 1996, Rock | Robust Clustering |” Thuat toan phân cum đó thuộc một nhóm của using links thuật toán phân cụm phân cấp agglomerative.

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