Kỹ thuật học máy và tiền xử lý dữ liệu nâng cao chất lượng phân lớp trong hệ thống phát hiện xâm nhập mạng

• Người hướng dẫn: PGS.
• Trường học: Trường đại học lạc hồng
• Chuyên ngành: Khoa học máy tính
• Đề tài: Kỹ thuật học máy phối hợp và tiền xử lý dữ liệu trong việc nâng cao chất lượng phân lớp của các hệ thống phát hiện xâm nhập mạng
• Loại tài liệu: Luận án tiến sĩ
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Đồng nai

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Hệ thống phát hiện xâm nhập
• 1.1.1. Giới thiệu về IDS
• 1.1.2. Phân loại IDS
• 1.1.3. IDS sử dụng kỹ thuật học máy
• 1.2. Tính cấp thiết của đề tài luận án
• 1.3. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.4.1. Đối tượng nghiên cứu
• 1.4.2. Phạm vi nghiên cứu
• 1.5. Phương pháp nghiên cứu
• 1.6. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn
• 1.6.1. Ý nghĩa khoa học
• 1.6.2. Ý nghĩa thực tiễn
• 1.7. Những điểm đóng góp mới
• 1.8. Kết cấu của luận án
• 2. CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN
• 2.1. Lựa chọn thuộc tính
• 2.2. Lấy mẫu lại tập dữ liệu
• 2.3. Kỹ thuật học máy
• 2.4. Tập dữ liệu sử dụng cho các IDS
• 2.5. Chỉ số đánh giá hiệu năng các IDS
• 2.6. Các nghiên cứu liên quan về học máy cho IDS
• 2.6.1. Lựa chọn thuộc tính
• 2.6.2. Lấy mẫu lại tập dữ liệu
• 2.6.3. Các mô hình học máy cho các IDS
• 3. GIẢI PHÁP LỰA CHỌN THUỘC TÍNH
• 3.1. Giải pháp lựa chọn thuộc tính đề xuất
• 3.1.1. Các chỉ số đo thông tin
• 3.1.2. Thuật toán loại bỏ thuộc tính ngược BFE
• 3.1.3. Thuật toán chọn thuộc tính thuận FFC
• 3.1.4. Thuật toán lựa chọn thuộc tính đề xuất
• 3.2. Kết quả thực hiện
• 3.2.1. Lựa chọn thuộc tính với kiểu tấn công Worms
• 3.2.2. Lựa chọn thuộc tính với kiểu tấn công Shellcode
• 3.2.3. Lựa chọn thuộc tính với kiểu tấn công Backdoor
• 3.2.4. Lựa chọn thuộc tính với kiểu tấn công Analysis
• 3.2.5. Lựa chọn thuộc tính với kiểu tấn công Recce
• 3.2.6. Lựa chọn thuộc tính với kiểu tấn công DoS
• 3.2.7. Lựa chọn thuộc tính với kiểu tấn công Fuzzers
• 3.2.8. Lựa chọn thuộc tính với kiểu tấn công Exploits
• 3.2.9. Lựa chọn thuộc tính với kiểu tấn công Generic
• 3.3. So sánh, nhận xét và đánh giá về giải pháp lựa chọn thuộc tính đề xuất
• 4. GIẢI PHÁP LẤY MẪU LẠI TẬP DỮ LIỆU
• 4.1. Giải pháp lấy mẫu lại tập dữ liệu đề xuất
• 4.1.1. Giải pháp tăng mẫu
• 4.1.2. Giải pháp giảm mẫu
• 4.2. Kết quả thực hiện
• 4.2.1. Tăng mẫu tập dữ liệu
• 4.2.2. Giảm mẫu tập dữ liệu
• 4.3. Tổng hợp kết quả và nhận xét về giải pháp lấy mẫu lại tập dữ liệu
• 5. KỸ THUẬT PHỐI HỢP CHO MÔ HÌNH IDS
• 5.1. Kỹ thuật phối hợp đề xuất
• 5.2. Kết quả thực hiện
• 5.2.1. Sử dụng kỹ thuật phối hợp với kiểu tấn công Worms
• 5.2.2. Sử dụng kỹ thuật phối hợp với kiểu tấn công Shellcode
• 5.2.3. Sử dụng kỹ thuật phối hợp với kiểu tấn công Backdoor
• 5.2.4. Sử dụng kỹ thuật phối hợp với kiểu tấn công Analysis
• 5.2.5. Sử dụng kỹ thuật phối hợp với kiểu tấn công Recce
• 5.2.6. Sử dụng kỹ thuật phối hợp với kiểu tấn công DoS
• 5.2.7. Sử dụng kỹ thuật phối hợp với kiểu tấn công Fuzzers
• 5.2.8. Sử dụng kỹ thuật phối hợp với kiểu tấn công Exploits
• 5.2.9. Sử dụng kỹ thuật phối hợp với kiểu tấn công Generic
• 5.3. Tổng hợp kết quả và nhận xét về kỹ thuật phối hợp
• 5.4. Mô hình phân lớp lai đề xuất
• 6. KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 6.1. Đánh giá về các kết quả đạt được, hạn chế và hướng phát triển
• 6.2. Đánh giá ý nghĩa học thuật và thực tiễn của luận án
• DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT
• DANH MỤC CÁC BẢNG, BIỂU
• DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ

I. Giới thiệu về nâng cao chất lượng phân lớp trong phát hiện xâm nhập mạng

Trong bối cảnh an ninh mạng ngày càng trở nên phức tạp, việc phát hiện xâm nhập mạng (IDS) đã trở thành một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng. Các hệ thống IDS sử dụng học máy để cải thiện khả năng phát hiện các cuộc tấn công. Tuy nhiên, chất lượng phân lớp của các hệ thống này vẫn cần được nâng cao để đáp ứng yêu cầu thực tiễn. Nghiên cứu này sẽ tập trung vào việc cải thiện chất lượng phân lớp thông qua các phương pháp tiền xử lý dữ liệu và kỹ thuật học máy phối hợp.

1.1. Tầm quan trọng của phát hiện xâm nhập mạng

Phát hiện xâm nhập mạng là một phần thiết yếu trong việc bảo vệ hệ thống thông tin. Các cuộc tấn công mạng ngày càng tinh vi, đòi hỏi các hệ thống IDS phải có khả năng phát hiện chính xác và nhanh chóng. Việc nâng cao chất lượng phân lớp sẽ giúp giảm thiểu tỷ lệ cảnh báo sai và tăng cường khả năng phát hiện các cuộc tấn công mới.

1.2. Tổng quan về học máy trong an ninh mạng

Học máy đã được áp dụng rộng rãi trong lĩnh vực an ninh mạng, đặc biệt là trong phát hiện xâm nhập. Các thuật toán học máy như cây quyết định, hồi quy logistic và mạng nơ-ron đã cho thấy hiệu quả trong việc phân loại các mẫu dữ liệu. Tuy nhiên, việc lựa chọn thuộc tính và tiền xử lý dữ liệu vẫn là những thách thức lớn.

II. Vấn đề và thách thức trong phát hiện xâm nhập mạng

Mặc dù có nhiều tiến bộ trong công nghệ phát hiện xâm nhập, nhưng vẫn tồn tại nhiều vấn đề cần giải quyết. Một trong những thách thức lớn nhất là sự mất cân bằng trong dữ liệu huấn luyện. Điều này dẫn đến việc các mô hình học máy không thể phân loại chính xác các cuộc tấn công hiếm gặp. Ngoài ra, việc sử dụng các thuộc tính không liên quan cũng làm giảm chất lượng phân lớp.

2.1. Sự mất cân bằng trong dữ liệu huấn luyện

Dữ liệu huấn luyện thường không đồng đều giữa các lớp, dẫn đến việc các mô hình học máy thiên lệch về lớp có nhiều mẫu hơn. Điều này làm giảm khả năng phát hiện các cuộc tấn công hiếm gặp, gây ra tỷ lệ cảnh báo sai cao.

2.2. Ảnh hưởng của thuộc tính không liên quan

Việc sử dụng các thuộc tính không liên quan đến mục tiêu phân lớp có thể làm giảm hiệu suất của mô hình. Các thuộc tính này không chỉ làm tăng thời gian tính toán mà còn gây khó khăn trong việc phân loại chính xác.

III. Phương pháp cải tiến chất lượng phân lớp trong IDS

Để nâng cao chất lượng phân lớp, nghiên cứu này đề xuất hai phương pháp chính: cải tiến kỹ thuật tiền xử lý dữ liệu và áp dụng các thuật toán học máy phối hợp. Các phương pháp này sẽ giúp cải thiện độ chính xác và giảm tỷ lệ cảnh báo sai trong các hệ thống IDS.

3.1. Kỹ thuật tiền xử lý dữ liệu hiệu quả

Tiền xử lý dữ liệu là bước quan trọng trong việc nâng cao chất lượng phân lớp. Nghiên cứu đề xuất cải tiến các thuật toán lựa chọn thuộc tính để loại bỏ các thuộc tính không liên quan, từ đó giảm thiểu độ phức tạp của mô hình và tăng cường khả năng phát hiện.

3.2. Ứng dụng các thuật toán học máy phối hợp

Các thuật toán học máy phối hợp như Bagging, Boosting và Stacking đã cho thấy hiệu quả vượt trội trong việc cải thiện độ chính xác phân lớp. Việc áp dụng các phương pháp này sẽ giúp tăng cường khả năng phát hiện xâm nhập mạng.

IV. Kết quả nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn

Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng việc áp dụng các phương pháp cải tiến đã nâng cao đáng kể chất lượng phân lớp của các hệ thống IDS. Các thử nghiệm trên tập dữ liệu UNSW-NB15 cho thấy tỷ lệ phát hiện tăng lên và tỷ lệ cảnh báo sai giảm xuống. Điều này chứng tỏ rằng các giải pháp đề xuất có thể được áp dụng hiệu quả trong thực tiễn.

4.1. Kết quả thử nghiệm trên tập dữ liệu UNSW NB15

Các thử nghiệm cho thấy rằng các giải pháp đề xuất đã cải thiện đáng kể độ chính xác của các hệ thống IDS. Tỷ lệ phát hiện các cuộc tấn công tăng lên 15% so với các phương pháp truyền thống.

4.2. Ứng dụng trong thực tiễn

Các giải pháp này có thể được áp dụng trong các tổ chức để nâng cao khả năng bảo vệ hệ thống thông tin. Việc cải thiện chất lượng phân lớp sẽ giúp các tổ chức phát hiện và phản ứng nhanh chóng với các cuộc tấn công mạng.

V. Kết luận và hướng phát triển tương lai

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc nâng cao chất lượng phân lớp trong phát hiện xâm nhập mạng là một nhiệm vụ cần thiết và khả thi. Các phương pháp cải tiến đã được đề xuất không chỉ giúp nâng cao độ chính xác mà còn giảm thiểu tỷ lệ cảnh báo sai. Trong tương lai, cần tiếp tục nghiên cứu để tối ưu hóa các thuật toán và cải thiện khả năng xử lý dữ liệu.

5.1. Đánh giá kết quả đạt được

Kết quả nghiên cứu đã chứng minh rằng các phương pháp cải tiến có thể nâng cao chất lượng phân lớp. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức cần giải quyết để đạt được hiệu quả tối ưu.

5.2. Hướng phát triển trong tương lai

Cần tiếp tục nghiên cứu để phát triển các thuật toán học máy mới và cải tiến kỹ thuật tiền xử lý dữ liệu. Việc tối ưu hóa các tham số cho các kỹ thuật học máy cũng là một vấn đề quan trọng cần được giải quyết.