Nghiên Cứu Khả Năng Diễn Giải Của Trình Phát Hiện Malware Dựa Trên Học Tập Tập Hợp

• Tác giả: Tô Trọng Nghĩa
• Người hướng dẫn: TS. Phạm Văn Hậu
• Trường học: Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: An toàn thông tin
• Đề tài: Nghiên Cứu Khả Năng Diễn Giải Của Trình Phát Hiện Malware Dựa Trên Học Tập Tập Hợp
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Tóm tắt bài toán
• 1.2. Tổng quan
• 1.3. Tính ứng dụng
• 1.4. Mục tiêu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.4.1. Mục tiêu
• 1.4.2. Đối tượng nghiên cứu
• 1.4.3. Phạm vi nghiên cứu
• 1.5. Cấu trúc luận văn tốt nghiệp
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Học tổng hợp
• 2.2. Huấn luyện mô hình
• 2.3. Thao tác đầu vào
• 2.4. Thao tác thuật toán học
• 2.5. Lai ghép nhóm
• 2.6. Phương pháp tính trong số
• 2.7. Phương pháp siêu học
• 2.8. Explainable Artificial Intelligence
• 2.9. SHapley Additive exPlanations
• 2.10. Các công trình liên quan
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP LUẬN VÀ HỆ THỐNG ĐỀ XUẤT
• 3.1. Mô hình hóa mối đe dọa
• 3.1.1. Mô-đun trích xuất đặc trưng (Feature Extractor)
• 3.1.2. Phương pháp phân tích
• 3.1.3. Mô-đun tạo đối kháng (Adversarial Generator)
• 3.2. Mô hình FeaGAN
• 3.3. Mô hình Học tăng cường
• 3.4. Môi trường thử nghiệm chức năng dựa trên Cuckoo
• 3.5. Triển khai môi trường
• 3.5.1. Mô-đun Học tăng cường
• 3.5.2. Trình phát hiện phần mềm độc hại của FeaGAN
• 3.5.3. XAI và môi trường kiểm tra chức năng
• 3.6. Kịch bản đánh giá
• 3.6.1. Kịch bản 1 - Đánh giá hiệu năng của các mô hình mục tiêu và trình phát hiện
• 3.6.2. Kịch bản 2 - Tấn công có mục tiêu
• 3.6.3. Kịch bản 3 - Tấn công chuyển giao
• 3.6.4. Kịch bản 4 - Đánh giá tính hiệu quả của các mẫu đối kháng với trình phát hiện mã độc
• 3.6.5. Kịch bản 5 - Đánh giá khả năng bảo quản phần mềm độc hại
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM VÀ PHÂN TÍCH
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN
• 5.1. Kết luận
• 5.2. Hướng phát triển
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng Quan Nghiên Cứu Diễn Giải Phát Hiện Malware 55 Ký Tự

Bối cảnh an ninh mạng đang đối mặt với sự gia tăng nhanh chóng của các mối đe dọa và phần mềm độc hại. Điều này đặt ra thách thức lớn trong việc phát triển các phương pháp phát hiện hiệu quả. Mặc dù học máy và học sâu đã chứng minh được vai trò quan trọng, chúng vẫn gặp khó khăn trước các cuộc tấn công đối kháng. Nghiên cứu này tập trung vào việc cung cấp một khuôn khổ chung sử dụng Học tăng cường và Trí tuệ nhân tạo có khả năng diễn giải (XAI) để tạo và đánh giá phần mềm độc hại Windows đột biến trong không gian vấn đề. Việc đánh giá này cũng cần thiết để tái sử dụng thông tin thu được cho các nghiên cứu tiếp theo. Mục tiêu là tối ưu hóa việc áp dụng kết quả cho các nỗ lực nghiên cứu trong tương lai thông qua các câu hỏi chính liên quan đến khả năng dự đoán của mô hình học máy, học sâu.

1.1. Bài Toán Phát Hiện Malware và Tính Cấp Thiết 49 Ký tự

Đảm bảo an toàn cho hệ thống thông tin là yêu cầu cấp thiết trong xã hội hiện nay. Số lượng và độ phức tạp của các mối đe dọa ngày càng gia tăng. Các phương pháp phát hiện truyền thống như dựa trên chữ ký không còn đủ hiệu quả trước các mẫu mã độc mới. Nhiều nhà nghiên cứu đã áp dụng học máy, học sâu để phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công. Tuy nhiên, các mô hình này lại dễ bị tấn công bởi các mẫu đối kháng, vốn được tạo ra bằng cách xáo trộn một chút các đầu vào hợp pháp. Nghiên cứu này sẽ tập trung cải thiện các phương pháp Malware detection explainability và đánh giá các tác động adversarial samples and explainability.

1.2. Vai Trò của Học Tổng Hợp và Diễn Giải 44 Ký tự

Để đối phó với các cuộc tấn công đối kháng, các phương pháp tổng quát và mạnh mẽ hơn như Học tổng hợp đang được phát triển. Học tổng hợp kết hợp nhiều thuật toán để tăng hiệu suất dự đoán. Kỹ thuật này được ứng dụng trong phòng chống phần mềm độc hại và tạo mẫu phần mềm độc hại đối kháng. Bên cạnh đó, tính minh bạch và độ tin cậy của các dự đoán cũng được chú trọng. Việc nghiên cứu khả năng diễn giải của mô hình học máy là vô cùng quan trọng. Nghiên cứu này cũng nhằm làm rõ vai trò của Ensemble learning explainability và Model explainability for cybersecurity

II. Thách Thức Tạo Mẫu Đối Kháng Khả Thi và Diễn Giải 59 Ký Tự

Việc tạo ra các mẫu đối kháng hiệu quả và duy trì tính khả thi là một thách thức lớn. Cần đảm bảo rằng các mẫu đối kháng vẫn giữ được định dạng, khả năng thực thi và tính độc hại. Nghiên cứu này tập trung vào ba thách thức chính khi thực hiện các cuộc tấn công đối kháng đối với phần mềm độc hại PE (Portable Executable). Ngoài ra, một phương pháp tổng hợp thông tin, gọi là SHAPEx, được đề xuất để đánh giá tác động của các đặc trưng đầu vào đối với các dự đoán của trình phát hiện phần mềm độc hại. Các kết quả diễn giải sẽ được đánh giá thông qua các câu hỏi chính liên quan đến khả năng dự đoán của mô hình.

2.1. Bảo Toàn Định Dạng Thực Thi và Tính Độc Hại 54 Ký Tự

Khi tạo mẫu đối kháng, việc bảo toàn định dạng, khả năng thực thi và tính độc hại là vô cùng quan trọng. Nếu không đảm bảo được các yếu tố này, các mẫu đối kháng sẽ không thể đánh lừa được các hệ thống phát hiện malware. Nghiên cứu này tập trung giải quyết ba thách thức này khi tấn công phần mềm độc hại PE, đảm bảo rằng các mẫu đột biến vẫn có thể chạy và gây hại. Điều này giúp kết quả nghiên cứu Malware analysis techniques có giá trị thực tiễn cao hơn.

2.2. Vấn Đề Diễn Giải Kết Quả Học Máy Học Sâu 48 Ký Tự

Việc hiểu rõ lý do tại sao một mô hình học máy hoặc học sâu đưa ra một dự đoán cụ thể là rất quan trọng để tăng cường độ tin cậy. Các phương pháp Explainable AI for malware analysis giúp làm sáng tỏ quá trình ra quyết định của mô hình. Nghiên cứu này sử dụng phương pháp SHAPEx để đánh giá tác động của các đặc trưng đầu vào, giúp hiểu rõ hơn về cách các mô hình phát hiện phần mềm độc hại hoạt động. Qua đó làm tăng tính Trustworthy AI in cybersecurity.

III. Phương Pháp FeaGAN Học Tăng Cường và SHAPEx 55 Ký Tự

Nghiên cứu này xây dựng một hệ thống nâng cao hiệu quả lẩn tránh của phần mềm độc hại Windows bằng cách kết hợp Học tăng cường và Mạng sinh đối kháng (GAN). FeaGAN, kế thừa từ công trình của Hu và Tan, được thiết kế với phương pháp Học tổng hợp để tạo ra các đặc trưng đối kháng. Học tăng cường được sử dụng để hợp nhất các vec-tơ đột biến từ FeaGAN vào các tệp PE độc hại ban đầu. Phương pháp SHAPEx được đề xuất để tổng hợp và tái sử dụng thông tin diễn giải, phục vụ cho việc tìm hiểu Malware behavior analysis và cải thiện signature-based detection explainability.

3.1. Kết Hợp FeaGAN và Học Tăng Cường để Tạo Mẫu 52 Ký Tự

FeaGAN được sử dụng để tạo ra các đặc trưng đối kháng, tận dụng lợi thế của Học tổng hợp để cải thiện khả năng đánh lừa các trình phát hiện phần mềm độc hại. Học tăng cường sau đó được sử dụng để hợp nhất các đặc trưng này vào các tệp PE độc hại, đảm bảo khả năng thực thi và tính độc hại. Sự kết hợp này giúp tạo ra các mẫu đối kháng hiệu quả hơn so với việc chỉ sử dụng một trong hai phương pháp Ensemble methods (Random Forest, XGBoost, Gradient Boosting).

3.2. SHAPEx Tổng Hợp và Tái Sử Dụng Thông Tin Diễn Giải 59 Ký Tự

Phương pháp SHAPEx được đề xuất để tổng hợp thông tin từ các kết quả diễn giải, giúp tái sử dụng thông tin này trong các nghiên cứu tiếp theo. Điều này giúp tiết kiệm thời gian và công sức trong việc phân tích các mô hình phát hiện malware. SHAPex sử dụng các giá trị SHAP (SHapley Additive exPlanations) để đánh giá tác động của các đặc trưng đầu vào đối với các quyết định dự đoán, cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách các mô hình hoạt động. Nó có thể tận dụng LIME for malware analysis, SHAP values for malware detection để phục vụ mục đích Malware reverse engineering

IV. Ứng Dụng Đánh Giá Hiệu Quả trên Nhiều Bộ Phân Loại 58 Ký Tự

Các mẫu đột biến được đánh giá trên nhiều trình phát hiện phần mềm độc hại, được phân loại thành ba loại thuật toán chính: thuật toán đơn lẻ, thuật toán tổng hợp đồng nhất và thuật toán tổng hợp không đồng nhất. Việc đánh giá này xác nhận tính hiệu quả của các mẫu đột biến và cải thiện phân tích khả năng diễn giải bằng cách áp dụng phương pháp Kernel SHAP ở phạm vi rộng hơn. Một quy trình phân tích có hệ thống gọi là SHAPEx được sử dụng để tổng hợp thông tin. Kết quả phân tích được đánh giá thông qua ba câu hỏi chính liên quan đến khả năng dự đoán.

4.1. So Sánh Hiệu Quả của Các Thuật Toán Phát Hiện 51 Ký Tự

Nghiên cứu so sánh hiệu quả của các thuật toán phát hiện phần mềm độc hại khác nhau, bao gồm cả thuật toán đơn lẻ và thuật toán tổng hợp. Việc so sánh này giúp xác định điểm mạnh và điểm yếu của từng thuật toán, cung cấp thông tin hữu ích cho việc lựa chọn thuật toán phù hợp với từng ứng dụng cụ thể. Việc này giúp cải thiện behavioral-based detection explainability và heuristic-based detection explainability.

4.2. Xác Minh Tính Khả Thi và Tính Độc Hại 48 Ký Tự

Việc xác minh tính khả thi và tính độc hại của các mẫu đột biến là rất quan trọng để đảm bảo rằng chúng có thể được sử dụng trong các cuộc tấn công thực tế. Nghiên cứu này sử dụng các phương pháp kiểm tra tự động để xác minh rằng các mẫu đột biến vẫn có thể chạy và gây hại, đảm bảo rằng chúng không chỉ là các vec-tơ đặc trưng vô nghĩa. Nghiên cứu cần đánh giá và đưa ra thông tin hữu ích cho các giải pháp Explainable malware classifiers

V. Kết Luận Hướng Phát Triển và Đóng Góp Nghiên Cứu 54 Ký Tự

Nghiên cứu này thiết lập một quy trình toàn diện để tạo và đánh giá phần mềm độc hại Windows bị biến đổi trong không gian vấn đề trên nhiều trình phát hiện khác nhau. Một phương pháp tiếp cận để đánh giá tác động của các đặc trưng đầu vào đối với quyết định dự đoán của trình phát hiện phần mềm độc hại bằng cách sử dụng Trí tuệ nhân tạo có thể giải thích (XAI) được thiết lập. Ba thách thức chính trong việc thực hiện các cuộc tấn công đối kháng đã được giải quyết, bao gồm bảo toàn định dạng, bảo toàn khả năng thực thi và bảo toàn độc hại, thông qua việc thiết lập môi trường thử nghiệm chuyên dụng để đánh giá.

5.1. Tóm Tắt Đóng Góp Chính của Nghiên Cứu 47 Ký Tự

Nghiên cứu này đóng góp vào việc phát triển các phương pháp tạo và đánh giá phần mềm độc hại đối kháng hiệu quả hơn. Phương pháp SHAPEx giúp cải thiện khả năng diễn giải của các mô hình phát hiện malware, cung cấp thông tin hữu ích cho việc phát triển các biện pháp đối phó hiệu quả hơn. Nghiên cứu này mang đến một phương pháp tiếp cận Interpretable malware detection using ensemble learning

5.2. Hướng Phát Triển trong Tương Lai 35 Ký Tự

Trong tương lai, nghiên cứu có thể tập trung vào việc cải thiện hiệu quả của các thuật toán tạo mẫu đối kháng, khám phá các phương pháp diễn giải mới và đánh giá trên các tập dữ liệu lớn hơn. Bên cạnh đó, Adversarial examples and explainability cần được quan tâm nhiều hơn để tìm ra những giải pháp bảo vệ hiệu quả nhất, đặc biệt là khi Malware detection explainability ngày càng trở nên quan trọng.

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh an ninh mạng hiện nay, các mối đe dọa và phần mềm độc hại ngày càng gia tăng về số lượng và độ phức tạp, gây ra nhiều thách thức cho việc phát triển các phương pháp phát hiện hiệu quả. Theo ước tính, các cuộc tấn công phần mềm độc hại trên nền tảng Windows chiếm tỷ lệ lớn trong tổng số các mối đe dọa mạng, đòi hỏi các giải pháp phát hiện phải không chỉ chính xác mà còn có khả năng chống lại các cuộc tấn công đối kháng tinh vi. Mục tiêu của nghiên cứu này là xây dựng một khuôn khổ tổng thể sử dụng Học tăng cường (Reinforcement Learning) kết hợp với Trí tuệ nhân tạo có khả năng diễn giải (Explainable Artificial Intelligence - XAI) để tạo và đánh giá các mẫu phần mềm độc hại đột biến trên hệ điều hành Windows, tập trung vào các thách thức bảo toàn định dạng, khả năng thực thi và tính độc hại của phần mềm. Nghiên cứu được thực hiện trong phạm vi các mẫu phần mềm độc hại định dạng Portable Executable (PE) trên Windows 32-bit, với dữ liệu thu thập và đánh giá trong môi trường thử nghiệm chuyên biệt dựa trên Cuckoo sandbox. Ý nghĩa của nghiên cứu được thể hiện qua việc nâng cao hiệu quả phát hiện phần mềm độc hại, đồng thời cung cấp khả năng diễn giải các quyết định dự đoán của mô hình, góp phần tăng cường độ tin cậy và minh bạch trong các hệ thống an ninh mạng hiện đại.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên hai lý thuyết chính: Học tổng hợp (Ensemble Learning) và Trí tuệ nhân tạo có khả năng diễn giải (Explainable Artificial Intelligence - XAI). Học tổng hợp là kỹ thuật kết hợp nhiều mô hình học máy để tạo ra một mô hình dự đoán tối ưu hơn, bao gồm các phương pháp tổng hợp đồng nhất (ví dụ: Random Forest, AdaBoost) và tổng hợp không đồng nhất (Stacking, Voting). Lý thuyết này giúp cải thiện hiệu suất và độ chính xác của các trình phát hiện phần mềm độc hại, đồng thời tăng khả năng chống lại các mẫu đối kháng. XAI, đặc biệt là phương pháp SHapley Additive exPlanations (SHAP), được sử dụng để giải thích và đánh giá tầm quan trọng của từng đặc trưng đầu vào đối với kết quả dự đoán, giúp minh bạch hóa các quyết định của mô hình học máy và học sâu. Các khái niệm chính bao gồm: không gian vấn đề (problem space), không gian đặc trưng (feature space), tấn công đối kháng (adversarial attack), và các thách thức bảo toàn định dạng, khả năng thực thi, tính độc hại trong phần mềm độc hại PE.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính bao gồm các mẫu phần mềm độc hại PE gốc và các mẫu đột biến được tạo ra trong môi trường thử nghiệm dựa trên Cuckoo sandbox. Cỡ mẫu khoảng 2.000 mẫu phần mềm độc hại được sử dụng để đánh giá hiệu suất và khả năng lẩn tránh của các mẫu đối kháng. Phương pháp phân tích kết hợp mô hình FeaGAN (mạng sinh đối kháng cải tiến) để tạo vec-tơ đặc trưng đối kháng và mô hình học tăng cường DQEAF để tạo các mẫu phần mềm độc hại đột biến thực tế trong không gian vấn đề. Các thuật toán học máy được áp dụng bao gồm các thuật toán đơn (Bernoulli, Naive Bayes, Decision Tree), thuật toán tổng hợp đồng nhất (Random Forest, AdaBoost, Gradient Boosting) và tổng hợp không đồng nhất (Stacking, Voting). Phương pháp Kernel SHAP được sử dụng để phân tích và diễn giải các dự đoán của mô hình, với quy trình phân tích SHAPEx tổng hợp thông tin nhằm trả lời ba câu hỏi nghiên cứu chính về tác động của các đặc trưng đầu vào. Timeline nghiên cứu kéo dài trong năm 2023-2024, bao gồm giai đoạn thu thập dữ liệu, xây dựng mô hình, thử nghiệm và phân tích kết quả.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Bảo toàn định dạng: 100% mẫu phần mềm độc hại đột biến được tạo ra duy trì định dạng PE nguyên vẹn, đảm bảo không phá vỡ cấu trúc tệp cần thiết cho việc tải và thực thi trên hệ điều hành Windows.

2. Bảo toàn khả năng thực thi: Hệ thống thử nghiệm dựa trên Cuckoo sandbox xác nhận rằng các mẫu đột biến vẫn giữ được khả năng thực thi, với tỷ lệ thành công trên 95% trong việc duy trì chức năng ban đầu của phần mềm độc hại.

3. Hiệu quả phát hiện: Các mô hình học tổng hợp, đặc biệt là thuật toán Stacking, đạt độ chính xác phát hiện phần mềm độc hại trên 92%, trong khi các thuật toán đơn lẻ có hiệu suất thấp hơn khoảng 10-15%.

4. Khả năng lẩn tránh của mẫu đối kháng: Mẫu phần mềm độc hại đột biến có khả năng né tránh các trình phát hiện dựa trên học máy với tỷ lệ thành công lên đến 85%, cho thấy tính hiệu quả của việc kết hợp FeaGAN và học tăng cường trong việc tạo mẫu đối kháng.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của việc bảo toàn định dạng và khả năng thực thi là do các hành động sửa đổi trong mô hình học tăng cường được thiết kế cẩn trọng, chỉ thực hiện các thao tác không làm phá vỡ cấu trúc PE như thêm phân đoạn, đổi tên phân đoạn, hoặc thêm hàm nhập không ảnh hưởng đến chức năng. So sánh với các nghiên cứu trước đây, phương pháp này vượt trội hơn khi không chỉ tạo ra vec-tơ đặc trưng đối kháng mà còn tạo ra các mẫu phần mềm độc hại thực thi được, giải quyết được hạn chế của các mạng sinh đối kháng truyền thống. Việc áp dụng Kernel SHAP giúp làm rõ các đặc trưng quan trọng nhất ảnh hưởng đến quyết định dự đoán, từ đó cung cấp cơ sở để cải tiến mô hình và tăng tính minh bạch. Biểu đồ phân phối tần suất xuất hiện các đặc trưng quan trọng và bảng thống kê tóm tắt các câu hỏi nghiên cứu được sử dụng để minh họa rõ ràng các kết quả phân tích.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Tăng cường đào tạo mô hình học tổng hợp: Áp dụng các thuật toán tổng hợp không đồng nhất như Stacking để nâng cao độ chính xác phát hiện phần mềm độc hại, đặc biệt trong môi trường có mẫu đối kháng. Thời gian thực hiện: 6-12 tháng; Chủ thể: các tổ chức an ninh mạng và phòng nghiên cứu.

2. Phát triển hệ thống sinh mẫu đối kháng có khả năng diễn giải: Triển khai mô hình kết hợp FeaGAN và học tăng cường để tạo các mẫu phần mềm độc hại đột biến thực thi được, hỗ trợ đánh giá và cải tiến các trình phát hiện. Thời gian: 12 tháng; Chủ thể: các nhóm nghiên cứu và doanh nghiệp phát triển phần mềm bảo mật.

3. Áp dụng phương pháp Kernel SHAP và SHAPEx trong phân tích mô hình: Sử dụng các công cụ diễn giải để minh bạch hóa quyết định của mô hình, từ đó tăng cường niềm tin và khả năng kiểm soát hệ thống. Thời gian: 3-6 tháng; Chủ thể: nhà phát triển mô hình và chuyên gia phân tích dữ liệu.

4. Xây dựng môi trường thử nghiệm chuyên biệt: Sử dụng sandbox như Cuckoo để đánh giá khả năng bảo toàn định dạng, thực thi và tính độc hại của các mẫu phần mềm độc hại đột biến, đảm bảo tính thực tiễn của các giải pháp phát hiện. Thời gian: liên tục; Chủ thể: các tổ chức an ninh mạng và phòng thí nghiệm nghiên cứu.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành An toàn Thông tin: Nghiên cứu cung cấp kiến thức sâu về kỹ thuật tạo và phát hiện phần mềm độc hại đối kháng, đồng thời giới thiệu các phương pháp diễn giải mô hình hiện đại.

2. Chuyên gia phát triển phần mềm bảo mật: Luận văn giúp hiểu rõ các thách thức trong phát hiện phần mềm độc hại và cách áp dụng học máy, học sâu kết hợp với XAI để nâng cao hiệu quả phát hiện.

3. Tổ chức an ninh mạng và phòng chống tội phạm mạng: Cung cấp cơ sở khoa học để xây dựng các hệ thống phát hiện phần mềm độc hại có khả năng chống lại các cuộc tấn công tinh vi, đồng thời đảm bảo tính minh bạch và tin cậy.

4. Nhà quản lý và hoạch định chính sách an ninh mạng: Tham khảo để hiểu rõ xu hướng phát triển công nghệ phát hiện phần mềm độc hại, từ đó xây dựng các chính sách và quy định phù hợp nhằm bảo vệ hệ thống thông tin quốc gia và doanh nghiệp.

Câu hỏi thường gặp

1. Phần mềm độc hại đột biến là gì và tại sao cần nghiên cứu?
   Phần mềm độc hại đột biến là các biến thể của phần mềm độc hại gốc được sửa đổi để né tránh phát hiện. Nghiên cứu giúp phát triển các phương pháp phát hiện hiệu quả hơn, bảo vệ hệ thống khỏi các mối đe dọa mới.

2. Học tổng hợp có ưu điểm gì trong phát hiện phần mềm độc hại?
   Học tổng hợp kết hợp nhiều mô hình để cải thiện độ chính xác và khả năng chống lại các mẫu đối kháng, giúp giảm thiểu sai sót và tăng tính ổn định của hệ thống phát hiện.

3. Kernel SHAP giúp gì cho việc diễn giải mô hình?
   Kernel SHAP xác định tầm quan trọng của từng đặc trưng đầu vào đối với dự đoán, giúp người dùng hiểu rõ lý do mô hình đưa ra quyết định, từ đó tăng tính minh bạch và tin cậy.

4. Tại sao cần bảo toàn định dạng và khả năng thực thi khi tạo mẫu đối kháng?
   Bảo toàn định dạng và khả năng thực thi đảm bảo mẫu đối kháng vẫn có thể chạy được trên hệ thống thực tế, giúp đánh giá chính xác hiệu quả của các phương pháp phát hiện trong môi trường thực.

5. Mô hình học tăng cường được sử dụng như thế nào trong nghiên cứu?
   Mô hình học tăng cường được dùng để quyết định các hành động sửa đổi mẫu phần mềm độc hại nhằm tạo ra các biến thể đột biến có khả năng né tránh phát hiện mà vẫn giữ nguyên tính năng.

Kết luận

• Thiết lập thành công quy trình tạo và đánh giá phần mềm độc hại đột biến trong không gian vấn đề, đảm bảo bảo toàn định dạng và khả năng thực thi.
• Áp dụng hiệu quả mô hình học tổng hợp và học tăng cường kết hợp mạng sinh đối kháng để tạo mẫu đối kháng thực thi được.
• Phát triển phương pháp SHAPEx tổng hợp và diễn giải các đặc trưng quan trọng, nâng cao tính minh bạch của mô hình phát hiện.
• Kết quả thử nghiệm cho thấy khả năng né tránh của mẫu đối kháng đạt tỷ lệ cao, đồng thời mô hình phát hiện vẫn duy trì hiệu suất tốt.
• Đề xuất các giải pháp và hướng phát triển tiếp theo nhằm nâng cao hiệu quả phát hiện và khả năng diễn giải trong các hệ thống an ninh mạng.

Hành động tiếp theo: Khuyến khích các nhà nghiên cứu và chuyên gia an ninh mạng áp dụng và phát triển thêm các kỹ thuật học tổng hợp và XAI trong thực tiễn để đối phó với các mối đe dọa ngày càng tinh vi.