Luận văn thạc sĩ về kỹ thuật phát hiện tấn công deface trong khoa học máy tính

• Tác giả: Nguyễn Trọng Đức
• Người hướng dẫn: TS. Phan Trọng Nhân
• Trường học: Đại học Quốc gia TP. HCM
• Chuyên ngành: Khoa học máy tính
• Đề tài: Phát Triển Kỹ Thuật Phát Hiện Tấn Công Deface
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
• 1.1. Tổng quan
• 1.2. Nhiệm vụ luận văn
• 2. MỤC TIÊU, GIỚI HẠN, ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNGPHÁP NGHIÊN CỨU TRONG ĐỀ TÀI
• 2.1. Mục tiêu nghiên cứu
• 2.2. Giới hạn nghiên cứu
• 2.3. Đối tượng nghiên cứu
• 2.4. Phương pháp nghiên cứu
• 3. KẾ HOẠCH TRIỂN KHAI
• 4. NỘI DUNG CỦA ĐỀ ÁN THẠC SĨ
• 4.1. Tổng quan đề tài
• 4.2. Một vài khái niệm liên quan
• 4.3. Cấu trúc website và sự liên quan tới deface
• 4.4. Mô hình máy học
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Giới thiệu đề tài

Nghiên cứu về tấn công deface đã trở thành một vấn đề cấp bách trong lĩnh vực an ninh mạng. Tấn công deface xảy ra khi kẻ tấn công xâm nhập vào một trang web và thay đổi nội dung hiển thị, gây ra thiệt hại về uy tín và tài chính cho tổ chức. Đề tài này tập trung vào việc phát triển một kỹ thuật phát hiện tấn công deface trong thời gian thực, nhằm thông báo cho người quản trị và khôi phục lại trang web về trạng thái ban đầu. Việc phát hiện sớm các hành vi tấn công là rất quan trọng để giảm thiểu thiệt hại. Theo thống kê, Việt Nam là một trong những quốc gia có tỷ lệ tấn công mạng cao, do đó, nghiên cứu này có thể đóng góp vào việc nâng cao bảo mật thông tin trong môi trường mạng.

1.1. Tầm quan trọng của việc phát hiện tấn công

Việc phát hiện kịp thời các tấn công deface giúp bảo vệ danh tiếng của tổ chức và ngăn chặn các thiệt hại tài chính. Các cuộc tấn công này không chỉ ảnh hưởng đến hình ảnh của doanh nghiệp mà còn có thể dẫn đến việc mất mát dữ liệu quan trọng. Do đó, việc phát triển các kỹ thuật phát hiện hiệu quả là cần thiết. Nghiên cứu này sẽ cung cấp một giải pháp giám sát liên tục, giúp phân biệt giữa hành vi bình thường và hành vi tấn công, từ đó đưa ra các biện pháp xử lý kịp thời.

II. Mục tiêu và phương pháp nghiên cứu

Mục tiêu chính của nghiên cứu là phát triển một kỹ thuật có khả năng phát hiện tấn công deface trong thời gian thực. Kỹ thuật này sẽ phân tích các thay đổi trong mã HTML của trang web, từ đó xác định hành vi nào là tấn công và hành vi nào là bình thường. Phương pháp nghiên cứu bao gồm việc sử dụng các thuật toán phân tích dữ liệu và mô hình máy học để phát hiện các thay đổi bất thường. Kỹ thuật sẽ được triển khai trên server của trang web, giúp giám sát liên tục và tự động khôi phục lại trang web khi có dấu hiệu tấn công. Việc áp dụng các phương pháp này sẽ giúp nâng cao khả năng phát hiện và giảm thiểu thiệt hại từ các cuộc tấn công.

2.1. Phương pháp phân tích dữ liệu

Phương pháp phân tích dữ liệu sẽ được sử dụng để thu thập và phân tích các thông tin từ các cuộc tấn công deface mô phỏng. Dữ liệu này sẽ giúp xác định các mẫu hành vi tấn công và từ đó phát triển các thuật toán phát hiện. Việc phân tích các thẻ HTML và DOM sẽ cho phép xác định các thay đổi không mong muốn, từ đó đưa ra các biện pháp khôi phục kịp thời. Kỹ thuật này không chỉ giúp phát hiện tấn công mà còn cung cấp thông tin cho người quản trị để họ có thể thực hiện các biện pháp bảo vệ cần thiết.

III. Kết quả và ứng dụng thực tiễn

Kết quả nghiên cứu cho thấy kỹ thuật phát hiện tấn công deface có khả năng phát hiện các thay đổi trong thời gian thực với độ chính xác cao. Kỹ thuật này đã được thử nghiệm trên nhiều trang web khác nhau và cho thấy hiệu quả trong việc phát hiện và khôi phục lại trang web. Việc áp dụng kỹ thuật này không chỉ giúp bảo vệ các trang web khỏi các cuộc tấn công mà còn nâng cao nhận thức về an ninh mạng trong cộng đồng. Các tổ chức có thể áp dụng kỹ thuật này để bảo vệ thông tin và tài sản của mình, đồng thời giảm thiểu rủi ro từ các cuộc tấn công mạng.

3.1. Ứng dụng trong thực tiễn

Kỹ thuật phát hiện tấn công deface có thể được áp dụng rộng rãi trong các tổ chức, doanh nghiệp và cơ quan chính phủ. Việc triển khai hệ thống giám sát này sẽ giúp các tổ chức bảo vệ thông tin và tài sản của mình khỏi các cuộc tấn công mạng. Ngoài ra, nghiên cứu này cũng có thể được sử dụng như một tài liệu tham khảo cho các nghiên cứu tiếp theo trong lĩnh vực bảo mật thông tin và khoa học máy tính. Điều này không chỉ giúp nâng cao khả năng bảo vệ mà còn góp phần vào việc xây dựng một môi trường mạng an toàn hơn cho tất cả người dùng.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh Internet và World Wide Web ngày càng trở nên phổ biến và thiết yếu trong đời sống hiện đại, các trang web đóng vai trò quan trọng trong việc chia sẻ thông tin, quảng bá thương hiệu và phục vụ nhu cầu giải trí. Tuy nhiên, sự phát triển này cũng kéo theo sự gia tăng các hành vi tấn công mạng, trong đó tấn công deface là một trong những mối đe dọa nghiêm trọng nhất đối với an ninh mạng. Tấn công deface là hành vi xâm nhập và thay đổi giao diện hoặc nội dung của trang web nhằm mục đích phá hoại hình ảnh, gây mất uy tín hoặc chiếm đoạt thông tin. Theo báo cáo của ngành, Việt Nam nằm trong danh sách các quốc gia chịu nhiều cuộc tấn công mạng, trong đó deface chiếm tỷ lệ đáng kể.

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là phát triển một kỹ thuật phát hiện tấn công deface trong thời gian thực, có khả năng phân biệt hành vi tấn công và hành vi bình thường, đồng thời cung cấp giải pháp phục hồi trang web về trạng thái ban đầu nhằm giảm thiểu thiệt hại. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào các website có lưu lượng truy cập vừa phải, có tính năng cho phép người dùng thay đổi nội dung như đăng bình luận hoặc cập nhật ảnh đại diện, trong khoảng thời gian từ tháng 12/2022 đến tháng 6/2023 tại Việt Nam.

Ý nghĩa của nghiên cứu được thể hiện qua việc nâng cao hiệu quả giám sát và bảo vệ website, góp phần đảm bảo an toàn thông tin quốc gia, giảm thiểu thiệt hại tài chính và uy tín cho các tổ chức, doanh nghiệp. Kỹ thuật phát hiện deface được đề xuất có thể ứng dụng rộng rãi trong các hệ thống quản trị web, đặc biệt trong bối cảnh các cuộc tấn công ngày càng tinh vi và đa dạng.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên ba lý thuyết và mô hình nghiên cứu chính:

1. Mô hình phân loại máy học (Machine Learning Classification): Sử dụng các thuật toán như Support Vector Machine (SVM), Random Forest và Gradient Boosting để phân loại các thành phần HTML của website thành hai nhóm: tĩnh (static) và động (dynamic). Việc phân loại này giúp xác định các thành phần có thể thay đổi bình thường và các thành phần cần giám sát chặt chẽ để phát hiện tấn công.

2. Phân tích Document Object Model (DOM): DOM là cấu trúc cây của các phần tử HTML trên trang web. Phân tích DOM giúp phát hiện các thay đổi bất thường trong các thuộc tính như src, href của các thẻ ,