Nghiên cứu phương pháp cải thiện khả năng phát hiện tấn công mạng dựa trên học máy

• Tác giả: Nguyen Dang Chau
• Người hướng dẫn: ThS. Đỗ Thị Thu Hiền
• Trường học: Đại học Công nghệ Thông tin - Đại học Quốc gia TP.HCM
• Chuyên ngành: Kỹ sư ngành An toàn thông tin
• Đề tài: Nâng cao khả năng phát hiện tấn công mạng bằng phương pháp học máy
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: TP.HCM

• LỜI CẢM ƠN
• LỜI ĐẦU TIÊN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Đặt vấn đề
• 1.2. Tổng quan các công trình nghiên cứu liên quan
• 1.3. Mục tiêu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.4. Cấu trúc Khóa luận tốt nghiệp
• 2. CHƯƠNG 2: KIẾN THỨC NỀN TẢNG
• 2.1. Hệ thống phát hiện xâm nhập IDS
• 2.2. Phương pháp phát hiện xâm nhập
• 2.2.1. Machine Learning, Deep Learning
• 2.2.2. Phân biệt Machine Learning và Deep Learning
• 2.2.3. Mạng sinh đối kháng (Generative Adversarial Networks)
• 2.3. Các mô hình phát hiện xâm nhập
• 2.3.1. Mô hình Stacked-LSTM
• 2.3.2. Mô hình CNN-LSTM
• 2.3.3. Mô hình Resnet50
• 2.3.4. Mô hình InceptionV3
• 2.3.5. Mô hình InceptionResnetV2
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP KHÁNG MẪU ĐỐI KHÁNG
• 3.1. Các phương pháp tạo mẫu đối kháng
• 3.1.1. Tạo mẫu đối kháng sử dụng WCGAN
• 3.1.2. Tạo mẫu đối kháng sử dụng các mô hình chuyển giao
• 3.2. Tạo mô hình kháng mẫu đối kháng
• 3.2.1. Tạo nhóm mô hình phát hiện
• 3.2.2. Phương pháp phát hiện
• 3.2.3. Thiết kế hệ thống phát hiện
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM
• 4.1. Môi trường thực nghiệm
• 4.2. Dataset và Tiền xử lý dữ liệu
• 4.2.1. Đối với các mô hình AE, RNN, Machine Learning
• 4.2.2. Đối với các mô hình CNN
• 4.3. Hàm loss, các thông số đánh giá hiệu suất và tỷ lệ tấn công thành công
• 4.4. Kết quả thực nghiệm
• 4.4.1. Đánh giá độ chính xác của các mẫu đối kháng dùng trốn tính
• 4.4.2. Hiệu suất của các mô hình phát hiện xâm nhập sử dụng phân loại multiclass
• 4.4.2.1. Thực nghiệm với bộ NF-CSE-CIC-IDS2018
• 4.4.2.2. Thực nghiệm với các mẫu đối kháng
• 4.4.3. Hiệu suất của các mô hình phát hiện xâm nhập sử dụng phân loại binary
• 4.4.3.1. Thực nghiệm với bộ NF-CSE-CIC-IDS2018
• 4.4.3.2. Thực nghiệm với các mẫu đối kháng
• 4.4.4. Hiệu suất của các mô hình học máy gốc được tích hợp trong mô hình của tác giả
• 4.4.5. Hiệu suất của các mô hình phát hiện xâm nhập và mô hình tác giả để xuất sử dụng phân loại binary
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 5.1. Kết luận
• 5.2. Hướng phát triển
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• DANH SÁCH HÌNH VẼ
• DANH SÁCH BẢNG
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
• DANH MỤC TỪ TẠM DỊCH
• TÓM TẮT KHÓA LUẬN

I. Tổng quan về nâng cao khả năng phát hiện tấn công mạng

Trong bối cảnh an ninh mạng ngày càng trở nên phức tạp, việc nâng cao khả năng phát hiện tấn công mạng là một nhiệm vụ cấp thiết. Các phương pháp học máy đã được áp dụng để cải thiện hiệu quả phát hiện tấn công, giúp các hệ thống an ninh mạng trở nên thông minh hơn. Việc sử dụng các mô hình học máy không chỉ giúp phát hiện các mẫu tấn công mới mà còn tăng cường khả năng chống lại các cuộc tấn công tinh vi.

1.1. Tầm quan trọng của việc phát hiện tấn công mạng

Phát hiện tấn công mạng là một phần quan trọng trong chiến lược bảo mật thông tin. Các cuộc tấn công ngày càng tinh vi, đòi hỏi các hệ thống phát hiện phải có khả năng nhận diện nhanh chóng và chính xác. Việc áp dụng học máy trong phát hiện tấn công giúp cải thiện đáng kể khả năng này.

1.2. Các công nghệ học máy trong an ninh mạng

Các công nghệ học máy như mạng nơ-ron sâu, học sâu và các thuật toán phân loại đã được áp dụng rộng rãi trong lĩnh vực an ninh mạng. Những công nghệ này giúp phân tích dữ liệu lớn và phát hiện các mẫu tấn công một cách hiệu quả hơn.

II. Thách thức trong việc phát hiện tấn công mạng hiện nay

Mặc dù có nhiều tiến bộ trong việc phát hiện tấn công mạng, nhưng vẫn tồn tại nhiều thách thức. Các cuộc tấn công ngày càng tinh vi và khó phát hiện hơn, đặc biệt là các cuộc tấn công đối kháng. Những thách thức này đòi hỏi các nhà nghiên cứu và chuyên gia an ninh mạng phải liên tục cải tiến các phương pháp phát hiện.

2.1. Các cuộc tấn công đối kháng và ảnh hưởng của chúng

Các cuộc tấn công đối kháng là những cuộc tấn công được thiết kế để đánh lừa các hệ thống phát hiện. Chúng có thể gây ra thiệt hại nghiêm trọng cho các hệ thống an ninh mạng, làm giảm hiệu quả phát hiện và tăng nguy cơ bị tấn công.

2.2. Khó khăn trong việc thu thập và phân tích dữ liệu

Việc thu thập và phân tích dữ liệu mạng là một thách thức lớn. Dữ liệu lớn và đa dạng từ các nguồn khác nhau cần được xử lý một cách hiệu quả để phát hiện các mẫu tấn công. Điều này đòi hỏi các công nghệ tiên tiến và phương pháp phân tích mạnh mẽ.

III. Phương pháp học máy trong phát hiện tấn công mạng

Các phương pháp học máy đã được chứng minh là hiệu quả trong việc phát hiện tấn công mạng. Những phương pháp này không chỉ giúp phát hiện các mẫu tấn công mà còn cải thiện khả năng chống lại các cuộc tấn công đối kháng. Việc áp dụng các mô hình học máy giúp tăng cường khả năng phát hiện và giảm thiểu rủi ro.

3.1. Mô hình học máy phổ biến trong phát hiện tấn công

Các mô hình như SVM, Random Forest, và mạng nơ-ron sâu đã được sử dụng rộng rãi trong phát hiện tấn công mạng. Những mô hình này có khả năng học từ dữ liệu và cải thiện độ chính xác theo thời gian.

3.2. Ứng dụng của học sâu trong phát hiện tấn công

Học sâu đã mở ra nhiều cơ hội mới trong việc phát hiện tấn công mạng. Các mô hình học sâu có khả năng xử lý dữ liệu phức tạp và phát hiện các mẫu tấn công mà các phương pháp truyền thống không thể nhận diện.

IV. Kết quả nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc áp dụng các phương pháp học máy trong phát hiện tấn công mạng mang lại nhiều kết quả tích cực. Các mô hình học máy đã cải thiện đáng kể khả năng phát hiện và giảm thiểu rủi ro từ các cuộc tấn công. Những ứng dụng thực tiễn của các mô hình này đã được triển khai trong nhiều tổ chức và doanh nghiệp.

4.1. Kết quả thực nghiệm từ các mô hình học máy

Các thử nghiệm cho thấy rằng các mô hình học máy có thể phát hiện các cuộc tấn công với độ chính xác cao. Những kết quả này chứng minh rằng việc áp dụng học máy là một giải pháp hiệu quả cho vấn đề an ninh mạng.

4.2. Ứng dụng trong các tổ chức và doanh nghiệp

Nhiều tổ chức và doanh nghiệp đã áp dụng các mô hình học máy để cải thiện khả năng phát hiện tấn công mạng. Những ứng dụng này không chỉ giúp bảo vệ thông tin mà còn nâng cao hiệu quả hoạt động của các hệ thống an ninh.

V. Kết luận và hướng phát triển tương lai

Việc nâng cao khả năng phát hiện tấn công mạng bằng phương pháp học máy là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng. Các thách thức hiện tại đòi hỏi sự đổi mới và cải tiến liên tục trong các phương pháp phát hiện. Hướng phát triển tương lai sẽ tập trung vào việc cải thiện độ chính xác và khả năng chống lại các cuộc tấn công đối kháng.

5.1. Tương lai của học máy trong an ninh mạng

Học máy sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong việc phát hiện tấn công mạng. Các nghiên cứu mới sẽ tập trung vào việc phát triển các mô hình mạnh mẽ hơn và cải thiện khả năng phát hiện.

5.2. Đề xuất các giải pháp cải tiến

Các giải pháp cải tiến sẽ bao gồm việc phát triển các thuật toán mới và tối ưu hóa các mô hình hiện có. Điều này sẽ giúp nâng cao khả năng phát hiện và bảo vệ các hệ thống an ninh mạng khỏi các cuộc tấn công tinh vi.