Đồ án tốt nghiệp công nghệ kỹ thuật máy tính nghiên cứu phương pháp tấn công dựa trên mạng đối nghịch tạo sinh nhắm vào học liên kết trong điện toán biên cho hệ thống iot

Đồ án nghiên cứu tốt nghiệp công nghệ kỹ thuật máy tính nghiên cứu phương pháp tấn công dựa trên mạng đối nghịch tạo, áp dụng công nghệ tiên tiến, tối ưu giải pháp kỹ thuật cho

• Tác giả: Chung Trieu Long
• Người hướng dẫn: Pgs. Ts. Vo Minh Huan
• Trường học: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Công nghệ Kỹ thuật Máy tính
• Đề tài: Nghiên cứu phương pháp tấn công dựa trên mạng đối nghịch tạo sinh nhằm vào học liên kết trong điện toán biên cho hệ thống IoT
• Loại tài liệu: đồ án tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT
• MỤC LỤC
• DANH MỤC HÌNH ẢNH
• DANH MỤC BẢNG
• CÁC TỪ VIẾT TẮT
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU
• 1.1. TỔNG QUAN
• 1.2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 1.3. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
• 1.3.1. Đối tượng nghiên cứu
• 1.3.2. Phạm vi nghiên cứu
• 1.4. MỤC TIÊU
• 1.5. BỐ CỤC ĐỒ ÁN
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÍ THUYẾT
• 2.1. HỌC TẬP LIÊN KẾT – FEDERATED LEARNING
• 2.1.1. Quá trình học tập liên kết
• 2.2. THƯ VIỆN FLOWER
• 2.2.1. Một framework thống nhất quá trình học liên kết, phân tích và đánh giá
• 2.2.2. Khả năng mở rộng
• 2.2.3. Không phụ thuộc vào framework học máy
• 2.2.4. Hỗ trợ đa dạng thiết bị
• 2.2.5. Hỗ trợ từ lĩnh vực nghiên cứu đến sản xuất
• 2.2.6. Độc lập nền tảng
• 2.2.7. Dễ sử dụng
• 2.3. Board Raspberry Pi 4
• 2.4. TẤN CÔNG ĐẦU ĐỘC
• 2.4.1. Tấn công đầu độc trong học máy và IoT
• 2.4.2. Tấn công chủ động trong học tập liên kết
• 3. CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ VÀ TRIỂN KHAI
• 3.1. THIẾT KẾ THỬ NGHIỆM
• 3.2. THUẬT TOÁN TẤN CÔNG TẠO DỮ LIỆU ĐỘC HẠI
• 3.2.1. Tạo Dữ Liệu Độc Hại bằng GAN
• 3.2.2. Xây Dựng Tấn Công
• 3.3. CÁC BƯỚC TIẾN HÀNH THỬ NGHIỆM
• 4. CHƯƠNG 4: KIỂM TRA KẾT QUẢ VÀ ĐÁNH GIÁ
• 4.1. ĐÁNH GIÁ THỬ NGHIỆM
• 4.1.1. Tập dữ liệu và mục đích đánh giá
• 4.1.2. Hiệu quả của mô hình tạo dữ liệu
• 4.1.3. Hiệu suất của cuộc tấn công đầu độc
• 4.1.4. Khảo sát trên phần cứng
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 5.1. KẾT LUẬN
• 5.2. HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• Tài liệu tham khảo

Tóm tắt

I. Giới thiệu

Nghiên cứu tập trung vào tấn công mạng đối nghịch trong điện toán biên cho IoT, đặc biệt là phương pháp tấn công dựa trên mạng đối nghịch tạo sinh (GAN) nhằm vào học liên kết. Học liên kết (Federated Learning - FL) là một phương pháp học máy phân tán, cho phép đào tạo mô hình trên dữ liệu cục bộ mà không cần chia sẻ dữ liệu thô, đảm bảo quyền riêng tư. Tuy nhiên, các hệ thống FL vẫn dễ bị tấn công, đặc biệt là tấn công đầu độc dữ liệu và tấn công đầu độc mô hình. Nghiên cứu này đề xuất phương pháp PoisonGAN để tạo dữ liệu độc hại và đánh giá hiệu quả của nó trong hệ thống FL sử dụng thiết bị IoT như Raspberry Pi.

1.1. Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu chính của nghiên cứu là phát triển một framework điện toán biên thông minh sử dụng học liên kết để giải quyết các thách thức bảo mật trong IoT. Nghiên cứu tập trung vào tấn công đầu độc trong môi trường edge computing, đặc biệt là việc sử dụng GAN để tạo dữ liệu độc hại nhằm làm suy giảm hiệu suất của mô hình toàn cục trong FL. Hai đóng góp chính là phương pháp Data_Gen để tạo dữ liệu độc hại và mô hình PoisonGAN để thực hiện tấn công đầu độc.

1.2. Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng các phương pháp phân tích - tổng hợp thông tin, mô phỏng, và thử nghiệm phần cứng thực tế. Các thử nghiệm được thực hiện trên hệ thống FL sử dụng thiết bị IoT là Raspberry Pi, với framework FLOWER để hỗ trợ quá trình học liên kết. Phương pháp tấn công đảo nhãn được áp dụng để đánh giá hiệu quả của PoisonGAN.

II. Cơ sở lý thuyết

Nghiên cứu dựa trên các khái niệm cơ bản về học liên kết, mạng đối nghịch tạo sinh (GAN), và tấn công đầu độc. Học liên kết là phương pháp học máy phân tán, cho phép đào tạo mô hình trên dữ liệu cục bộ mà không cần chia sẻ dữ liệu thô. GAN là mạng thần kinh gồm hai phần: Generator (bộ tạo dữ liệu) và Discriminator (bộ phân biệt), được sử dụng để tạo dữ liệu giả mạo. Tấn công đầu độc là phương pháp tấn công trong đó kẻ tấn công thay đổi dữ liệu hoặc mô hình để làm suy giảm hiệu suất của hệ thống.

2.1. Học tập liên kết

Học tập liên kết là phương pháp học máy phân tán, cho phép đào tạo mô hình trên dữ liệu cục bộ mà không cần chia sẻ dữ liệu thô. Quá trình học liên kết bao gồm các bước: khởi tạo mô hình toàn cục, gửi mô hình đến các thiết bị biên, đào tạo mô hình cục bộ, và gửi lại bản cập nhật mô hình cho máy chủ. Phương pháp này đảm bảo quyền riêng tư nhưng vẫn dễ bị tấn công, đặc biệt là tấn công đầu độc.

2.2. Mạng đối nghịch tạo sinh GAN

GAN là mạng thần kinh gồm hai phần: Generator (bộ tạo dữ liệu) và Discriminator (bộ phân biệt). Generator tạo dữ liệu giả mạo, trong khi Discriminator phân biệt dữ liệu thật và giả. GAN được sử dụng rộng rãi trong các nhiệm vụ tạo dữ liệu, đặc biệt là tạo hình ảnh. Trong nghiên cứu này, GAN được sử dụng để tạo dữ liệu độc hại nhằm thực hiện tấn công đầu độc trong hệ thống FL.

III. Thiết kế và triển khai

Nghiên cứu thiết kế một hệ thống FL sử dụng thiết bị IoT là Raspberry Pi và framework FLOWER để hỗ trợ quá trình học liên kết. Phương pháp tấn công đảo nhãn được áp dụng để đánh giá hiệu quả của PoisonGAN. Các bước triển khai bao gồm: thiết lập môi trường thử nghiệm, tạo dữ liệu độc hại bằng GAN, và thực hiện tấn công đầu độc trên hệ thống FL.

3.1. Thiết kế thử nghiệm

Hệ thống thử nghiệm được thiết lập với một số lượng hạn chế các Client (Raspberry Pi) tham gia vào hệ thống FL. Framework FLOWER được sử dụng để hỗ trợ quá trình học liên kết. Phương pháp tấn công đảo nhãn được áp dụng để đánh giá hiệu quả của PoisonGAN.

3.2. Thuật toán tấn công tạo dữ liệu độc hại

Phương pháp Data_Gen được sử dụng để tạo dữ liệu độc hại bằng GAN. PoisonGAN là mô hình tấn công đầu độc được đề xuất, sử dụng dữ liệu độc hại để làm suy giảm hiệu suất của mô hình toàn cục trong FL. Các thử nghiệm được thực hiện để đánh giá hiệu quả của PoisonGAN trong hệ thống FL.

IV. Kiểm tra kết quả và đánh giá

Kết quả thực nghiệm cho thấy PoisonGAN có hiệu quả trong việc làm suy giảm hiệu suất của mô hình toàn cục trong hệ thống FL. Các chỉ số đánh giá bao gồm độ chính xác của mô hình và mức độ lật nhãn. Kết quả cũng cho thấy mức tiêu thụ tài nguyên của hệ thống trong quá trình thực hiện tấn công.

4.1. Đánh giá thử nghiệm

Các thử nghiệm được thực hiện trên hệ thống FL sử dụng thiết bị IoT là Raspberry Pi. Kết quả cho thấy PoisonGAN có hiệu quả trong việc làm suy giảm hiệu suất của mô hình toàn cục. Độ chính xác của mô hình giảm đáng kể sau khi thực hiện tấn công đầu độc.

4.2. Khảo sát trên phần cứng

Kết quả khảo sát cho thấy mức tiêu thụ tài nguyên của hệ thống trong quá trình thực hiện tấn công. Raspberry Pi có khả năng xử lý các tác vụ học liên kết và tấn công đầu độc một cách hiệu quả, mặc dù tài nguyên bị hạn chế.

V. Kết luận và hướng phát triển

Nghiên cứu đã chứng minh hiệu quả của PoisonGAN trong việc thực hiện tấn công đầu độc trên hệ thống FL sử dụng thiết bị IoT. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình tấn công này có thể làm suy giảm hiệu suất của mô hình toàn cục. Hướng phát triển trong tương lai bao gồm cải tiến phương pháp tấn công và mở rộng quy mô thử nghiệm.

5.1. Kết luận

Nghiên cứu đã chứng minh hiệu quả của PoisonGAN trong việc thực hiện tấn công đầu độc trên hệ thống FL sử dụng thiết bị IoT. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình tấn công này có thể làm suy giảm hiệu suất của mô hình toàn cục.

5.2. Hướng phát triển

Hướng phát triển trong tương lai bao gồm cải tiến phương pháp tấn công, mở rộng quy mô thử nghiệm, và nghiên cứu các phương pháp bảo vệ hệ thống FL khỏi các cuộc tấn công đầu độc.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong bối cảnh công nghệ hiện đại, Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (Machine Learning) ngày càng được ứng dụng sâu rộng vào các quy trình công nghiệp và chuyên môn, đặc biệt trong các tác vụ phân loại hình ảnh và mô hình hồi quy. Tuy nhiên, việc huấn luyện các mô hình học sâu đòi hỏi khối lượng dữ liệu rất lớn, thường được thu thập phân tán từ nhiều nguồn độc lập. Phương thức tiếp cận truyền thống xử lý dữ liệu tập trung trên một máy chủ đơn lẻ làm dấy lên những lo ngại nghiêm trọng về bảo mật quyền riêng tư và đối mặt với các rào cản pháp lý như Quy định chung về bảo vệ dữ liệu (GDPR) của Liên minh Châu Âu.

Để giải quyết vấn đề này, Học tập liên kết (Federated Learning - FL) được đề xuất và áp dụng như một khung điện toán biên thông minh cho các hệ thống Mạng lưới vạn vật kết nối Internet (IoT). FL cho phép các thiết bị biên (Client) huấn luyện mô hình cục bộ trên dữ liệu riêng tư và chỉ gửi các tham số mô hình (trọng số, độ lệch) về máy chủ trung tâm (Server) để tổng hợp bằng thuật toán như FedAvg. Mặc dù bảo vệ được dữ liệu gốc không bị rò rỉ, hệ thống học tập liên kết lại bộc lộ các lỗ hổng an ninh mới: máy khách hoàn toàn kiểm soát dữ liệu và mô hình cục bộ, tạo điều kiện cho các tác nhân độc hại can thiệp vào tham số hoặc nhãn dữ liệu để thực hiện tấn công đầu độc dữ liệu (Data Poisoning), đầu độc mô hình (Model Poisoning), tấn công cửa sau (Backdoor) hoặc tấn công Byzantine.

Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu của đề tài được xác định cụ thể bao gồm:

1. Nghiên cứu cơ chế bảo mật và các lỗ hổng của mô hình học tập liên kết trong môi trường điện toán biên cho hệ thống IoT.
2. Thiết kế phương pháp tạo dữ liệu độc hại Data_Gen dựa trên mạng đối nghịch tạo sinh (GAN) mà không cần truy cập trực tiếp vào dữ liệu của các máy khách khác.
3. Xây dựng mô hình tấn công đầu độc PoisonGAN áp dụng chiến lược lật nhãn (Label-flipping) và cơ chế khuếch đại gradient cập nhật.
4. Triển khai thử nghiệm thực tế hệ thống học tập liên kết trên phần cứng biên IoT sử dụng bo mạch Raspberry Pi 4 kết hợp nền tảng Flower Framework.
5. Khảo sát, đo lường và đánh giá hiệu năng tấn công cùng mức độ tiêu hao tài nguyên phần cứng (CPU, RAM, thời gian thực thi) trên thiết bị biên so với môi trường điện toán đám mây.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

• Đối tượng nghiên cứu: Học tập liên kết (Federated Learning), Mạng đối nghịch tạo sinh (Generative Adversarial Networks - GAN), Phương pháp tấn công đầu độc dữ liệu (Data Poisoning), Thư viện Flower, Hệ thống IoT và bo mạch Raspberry Pi 4.
• Phạm vi phương pháp: Sử dụng mô hình GAN để tái tạo dữ liệu và thực hiện tấn công lật nhãn trên bài toán phân loại ảnh thuộc tập dữ liệu chuẩn MNIST (chuyển nhãn lớp số "2" thành lớp số "7").
• Phạm vi thực nghiệm: Mô phỏng hệ thống gồm 33 client, lựa chọn ngẫu nhiên 10 client trong mỗi vòng giao tiếp; thiết lập thử nghiệm trên bo mạch phần cứng Raspberry Pi 4 và đối chứng với môi trường đám mây Kaggle (sử dụng GPU Nvidia T4); tiến hành đánh giá qua 100 vòng huấn luyện liên kết.
• Phạm vi đánh giá: Đo lường độ chính xác của nhiệm vụ chính (Main accuracy), độ chính xác của nhiệm vụ đầu độc (Poison accuracy), cùng các thông số phần cứng bao gồm tỷ lệ chiếm dụng CPU, dung lượng RAM sử dụng và thời gian hoàn thành một vòng huấn luyện.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận xây dựng trên các nền tảng lý thuyết và công nghệ cốt lõi:

• Học tập liên kết (Federated Learning): Mô hình chuyển tính toán về dữ liệu thay vì di chuyển dữ liệu về trung tâm tính toán. Quá trình hoạt động gồm 5 bước lặp: khởi tạo mô hình toàn cục trên máy chủ; phát tán tham số mô hình đến các client tham gia; huấn luyện cục bộ trên dữ liệu riêng tư của từng client; gửi cập nhật tham số/gradient về máy chủ; máy chủ tổng hợp các bản cập nhật thành mô hình toàn cục mới thông qua giải thuật tính trung bình có trọng số FedAvg. Đồng thời, hệ thống áp dụng cơ chế đánh giá liên kết (Federated evaluation) phân tán.
• Thư viện Flower (Flower Framework): Framework mã nguồn mở hỗ trợ học liên kết thống nhất, có khả năng mở rộng quy mô lớn, độc lập với nền tảng phần cứng và framework học máy (hỗ trợ PyTorch, Keras, NumPy), cho phép triển khai đồng thời trên môi trường mô phỏng và các thiết bị biên thực tế không đồng nhất.
• Mạng đối nghịch tạo sinh (GAN): Cấu trúc gồm hai mạng nơ-ron đối nghịch: Bộ tạo (Generator - $G$) chuyển đổi vector nhiễu ngẫu nhiên thành mẫu dữ liệu nhân tạo, và Bộ phân biệt (Discriminator - $D$) đánh giá tính chân thực của mẫu. Hàm mất mát huấn luyện tối ưu hóa theo thế đối kháng Minimax.
• Tấn công đầu độc trong FL: Hình thức tấn công chủ động trong đó kẻ tấn công thay đổi nhãn của mẫu huấn luyện (Label-flipping) hoặc nhúng hành vi độc hại nhằm làm lệch hướng mô hình toàn cầu mà vẫn giữ ẩn danh nhờ cơ chế tổng hợp an toàn và tính chất phân phối dữ liệu không đồng nhất (Non-IID).

Phương pháp nghiên cứu thực tế được triển khai kết hợp:

• Phương pháp phân tích - tổng hợp thông tin: Nghiên cứu tài liệu chuyên khảo về an toàn hệ thống IoT, cơ chế bảo mật trong FL và các dạng tấn công đối nghịch.
• Phương pháp mô phỏng: Xây dựng thuật toán, cấu hình mạng và chạy thử nghiệm quy trình học liên kết trên nền tảng PyTorch và Flower qua môi trường Kaggle và Google Colab.
• Phương pháp thử nghiệm phần cứng thực tế: Triển khai các nút Client trực tiếp lên phần cứng nhúng Raspberry Pi 4, sử dụng thư viện psutil để thu thập dữ liệu giám sát tài nguyên hệ thống.

Nguồn dữ liệu thực nghiệm: Bộ dữ liệu chuẩn MNIST (Modified National Institute of Standards and Technology) gồm 70.000 ảnh chữ số viết tay kích thước 28x28 pixel dạng thang độ xám (grayscale), chia thành 60.000 mẫu huấn luyện và 10.000 mẫu kiểm tra thuộc 10 lớp chữ số từ 0 đến 9.

Phân loại mẫu	Nhãn 0	Nhãn 1	Nhãn 2	Nhãn 3	Nhãn 4	Nhãn 5	Nhãn 6	Nhãn 7	Nhãn 8	Nhãn 9	Tổng cộng
Tập huấn luyện (Train)	5.923	6.742	5.958	6.131	5.842	5.421	5.918	6.265	5.851	5.949	60.000
Tập kiểm tra (Test)	980	1.135	1.032	1.010	982	892	958	1.028	974	1.009	10.000

---

Thiết kế và triển khai

Hệ thống được thiết kế dưới dạng kiến trúc học liên kết phân tán triển khai trên phần cứng IoT, kết nối các bo mạch Raspberry Pi 4 đóng vai trò máy khách (Client) với máy chủ điều phối (Server).

1. Kiến trúc mô hình mạng nơ-ron

Hệ thống sử dụng mạng nơ-ron tích chập (CNN) cho mô hình phân loại toàn cục và cấu trúc mạng GAN phục vụ tạo sinh dữ liệu độc hại:

Thành phần	Cấu trúc lớp	Kích thước ngõ ra / Kích thước đặc trưng	Hàm kích hoạt / Chuẩn hóa
Mô hình phân loại toàn cục & Discriminator	Input: 64x64x1 Conv (1, 64, 4) Conv (64, 64, 4) Conv (64, 64, 4) Conv (64, 128, 3) Conv (128, 128, 3) Conv (128, 128, 3) Average Pooling (2, 2) Fully Connected (11)	64x64x1 32x32x64 16x16x64 8x8x64 8x8x128 8x8x128 4x4x128 11	LeakyReLU, Dropout LeakyReLU, BatchNorm LeakyReLU, BatchNorm LeakyReLU, BatchNorm LeakyReLU, BatchNorm LeakyReLU - Softmax
Bộ tạo Generator	Input: Vector nhiễu 100 Conv, BN, LReLU ConvTranspose, BN, LReLU ConvTranspose, BN, LReLU ConvTranspose	100 4x4x256 16x16x128 32x32x64 64x64x1	LeakyReLU, BatchNorm LeakyReLU, BatchNorm LeakyReLU, BatchNorm Tanh

2. Thuật toán tạo dữ liệu độc hại Data_Gen và mô hình PoisonGAN

• Thuật toán Data_Gen: Trong hệ thống FL, kẻ tấn công không thể xem dữ liệu riêng tư của các client khác. Để giải quyết, kẻ tấn công sao chép trọng số mô hình toàn cục $G_t$ nhận từ Server vào bộ phân biệt $D$ của mạng GAN. Bộ tạo $G$ nhận vector nhiễu ngẫu nhiên $Z_{noise}$ làm đầu vào để sinh ảnh giả $x_{fake}$. Mẫu giả này được đưa qua $D$; nếu $D$ phân loại mẫu vào lớp mục tiêu $y_m$ (lớp 2), mẫu được chấp nhận và gán nhãn mục tiêu tấn công $y_n$ (lớp 7). Toàn bộ các cặp $(x_{fake}, y_n)$ được tập hợp thành tập dữ liệu nhiễm độc $D_{poison}$.
• Thuật toán PoisonGAN: Kẻ tấn công tham gia vào hệ thống như một client thông thường. Sau khi tạo ra $D_{poison}$, kẻ tấn công huấn luyện mô hình cục bộ trên tập dữ liệu này. Nhằm tránh việc gradient độc hại bị suy giảm khi tổng hợp cùng các client lành tính khác, cập nhật mô hình cục bộ $L_{t+1}^p$ được nhân với một hệ số tỷ lệ $S$ ($L_{t+1}^p = S \times L_{t+1}^p$) trước khi gửi về máy chủ trung tâm.

3. Quy trình thực nghiệm và kiểm thử

Quá trình huấn luyện mô phỏng bao gồm 33 client, mỗi vòng chọn ngẫu nhiên 10 client, mỗi client sở hữu xấp xỉ 1.818 mẫu. Client lành tính huấn luyện với 10 epoch, learning rate khởi tạo là 0.05 (giảm 10 lần mỗi 2 epoch). Kẻ tấn công thực hiện huấn luyện 20 epoch. Cuộc tấn công được kích hoạt khi mô hình toàn cục đã hội tụ ổn định (đạt độ chính xác trên 90%) nhằm đảm bảo bộ phân biệt $D$ đã học đủ kiến thức từ mô hình toàn cục để trích xuất đặc trưng chính xác cho bộ tạo $G$.

---

Nội dung chính theo từng chương

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU

Chương 1 trình bày tổng quan về sự phát triển của Trí tuệ nhân tạo, sự cần thiết của nguồn dữ liệu lớn và các hạn chế của mô hình học máy tập trung liên quan đến quyền riêng tư theo quy định GDPR. Tác giả giới thiệu khung học tập liên kết (FL) ứng dụng trong điện toán biên IoT cùng các nguy cơ an ninh mạng tiềm ẩn như tấn công cửa sau, tấn công suy luận và tấn công Byzantine. Trên cơ sở đó, chương xác định rõ mục tiêu nghiên cứu, phương pháp tiếp cận, đối tượng, phạm vi nghiên cứu và bố cục tổng thể gồm 5 chương của đồ án.

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÍ THUYẾT

Chương 2 phân tích chuyên sâu 5 giai đoạn trong một vòng học tập liên kết (khởi tạo, phân phối, huấn luyện cục bộ, gửi cập nhật và tổng hợp FedAvg) cùng quy trình đánh giá liên kết. Tác giả trình bày chi tiết về cấu trúc và ưu điểm của thư viện Flower (khả năng mở rộng tới hàng chục triệu client, tính độc lập nền tảng và framework). Đồng thời, chương làm rõ đặc tính kỹ thuật của phần cứng bo mạch Raspberry Pi 4 và cơ chế các phương pháp tấn công đầu độc dữ liệu, tối ưu xen kẽ và các giả định tấn công trong học tập liên kết.

CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ VÀ TRIỂN KHAI

Chương 3 chi tiết hóa giải pháp kỹ thuật thông qua việc xây dựng thuật toán tạo dữ liệu độc hại Data_Gen và mô hình tấn công PoisonGAN. Tác giả thiết lập hệ thống thử nghiệm trên phần cứng IoT kết nối máy tính cá nhân và bo mạch Raspberry Pi 4. Nội dung chương trình bày chi tiết cấu trúc các lớp mạng CNN cho Discriminator (6 lớp tích chập, 1 lớp Average Pooling, FC 11) và Generator (4 lớp tích chập chuyển vị, đầu ra 64x64x1), hàm mất mát của mạng GAN, quy trình điều chỉnh tốc độ học, kịch bản tấn công lật nhãn lớp 2 thành lớp 7 và chiến lược khuếch đại hệ số tỷ lệ $S$.

CHƯƠNG 4: KIỂM TRA KẾT QUẢ VÀ ĐÁNH GIÁ

Chương 4 công bố các kết quả thực nghiệm đạt được trên bộ dữ liệu MNIST qua 100 vòng giao tiếp. Chương đánh giá khả năng tái tạo ảnh của GAN sau 20, 40 và 80 vòng; đo lường hiệu suất tấn công thông qua độ chính xác của nhiệm vụ đầu độc và nhiệm vụ chính; tiến hành khảo sát, so sánh chi tiết mức độ tiêu thụ phần cứng (tỷ lệ CPU, dung lượng RAM sử dụng tối đa và thời gian thực thi) giữa nút biên Raspberry Pi 4 và môi trường Kaggle GPU Nvidia T4 đối với cả nút nạn nhân (Victim) và nút tấn công (Attacker).

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

Chương 5 đúc kết toàn bộ kết quả của đồ án, khẳng định tính khả thi và hiệu quả của phương pháp tấn công PoisonGAN trên phần cứng biên IoT. Đồng thời, chương chỉ ra các hạn chế về thời gian tính toán và đưa ra 5 định hướng nghiên cứu phát triển tiếp theo nhằm hoàn thiện phương pháp và xây dựng cơ chế phòng thủ cho hệ thống học liên kết.

---

Kết quả và đóng góp

1. Kết quả thực nghiệm chính

• Hiệu quả tái tạo dữ liệu của GAN: Khi số vòng giao tiếp tăng lên, bộ tạo $G$ tái tạo các mẫu ảnh ngày càng sắc nét. Ở vòng thứ 40, hình ảnh chữ số đã định hình ở dạng mờ; đến vòng thứ 80, các đường viền của mẫu chữ số được tạo ra hiển thị rõ nét, chứng minh kẻ tấn công đã mô phỏng thành công phân phối dữ liệu của các máy khách khác mà không cần truy cập trực tiếp.
• Hiệu suất tấn công lật nhãn: Ngay sau khi kẻ tấn công phát động tấn công và gửi gradient khuếch đại lên máy chủ, độ chính xác của nhiệm vụ đầu độc (Poison accuracy - tỷ lệ nhận diện số "2" thành số "7") tăng vọt và chiếm ưu thế. Trong khi đó, độ chính xác của nhiệm vụ chính (Main accuracy) đối với các chữ số còn lại vẫn được duy trì ổn định trên 85%, chứng minh cuộc tấn công có tính chọn lọc cao và không làm sụp đổ toàn bộ mô hình.
• Khảo sát tiêu thụ tài nguyên phần cứng: Kích thước mô hình sau mỗi vòng huấn luyện đạt mức 4.18 MB, phù hợp với dung lượng bộ nhớ của thiết bị IoT.

Thông số đánh giá	Nút Nạn nhân (Victim) - Raspberry Pi 4	Nút Nạn nhân (Victim) - Kaggle (Nvidia T4)	Nút Tấn công (Attacker) - Raspberry Pi 4	Nút Tấn công (Attacker) - Kaggle (Nvidia T4)
Mức sử dụng CPU trung bình	385% / 4 CPUs	106% / 4 CPUs	385% / 4 CPUs	110% / 4 CPUs
Dung lượng RAM tối đa	32% / 4 GB	-	38% / 4 GB	-
Dung lượng RAM trung bình	24% / 4 GB	9,31% / 29 GB	32% / 4 GB	14,37% / 29 GB
Mức sử dụng GPU trung bình	Không trang bị	45%	Không trang bị	53%
Thời gian thực thi 1 vòng	5.784 giây	17 giây	22.503 giây	73 giây

Nhận xét số liệu phần cứng: Quá trình huấn luyện trên nút Attacker tiêu tốn nhiều tài nguyên và thời gian hơn đáng kể so với nút Victim (22.503s so với 5.784s trên Raspberry Pi 4; 73s so với 17s trên Kaggle) do Attacker phải thực thi thêm thuật toán Data_Gen, lặp qua không gian nhiễu và tinh chỉnh mô hình GAN để tạo dữ liệu giả mạo.

2. Giải pháp và đóng góp của đề tài

• Đóng góp về mặt phương pháp: Đề xuất thành công mô hình tấn công đầu độc tổng quát PoisonGAN kết hợp thuật toán Data_Gen, cho phép kẻ tấn công tiến hành tấn công một vòng (one-shot attack) mà không cần giả định phi thực tế về việc biết trước tập dữ liệu xác thực hoặc dữ liệu cục bộ của nạn nhân.
• Đóng góp về mặt thực nghiệm: Triển khai và chứng minh tính khả thi của cuộc tấn công học liên kết trực tiếp trên phần cứng nhúng biên IoT (Raspberry Pi 4), cung cấp bộ số liệu thực nghiệm định lượng chi tiết về mức độ tiêu hao phần cứng khi thực hiện các tác vụ AI phân tán.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

1. Hạn chế của đề tài

• Thời gian thực thi trên thiết bị biên khi đóng vai trò Attacker còn rất lớn (hơn 6,2 giờ cho một vòng huấn luyện trên CPU Raspberry Pi 4) do hạn chế về năng lực tính toán không có GPU chuyên dụng.
• Nghiên cứu mới chỉ tiến hành thử nghiệm trên tập dữ liệu hình ảnh đơn giản (MNIST) với kịch bản chỉ có duy nhất một kẻ tấn công tham gia hệ thống.

2. Hướng nghiên cứu tiếp theo

• Mở rộng khảo sát phương pháp nghiên cứu trên nhiều tập dữ liệu đa dạng hơn, đặc biệt là các tập dữ liệu chuỗi thời gian hoặc dữ liệu phi hình ảnh.
• Tối ưu hóa kiến trúc mô hình học sâu để giảm tải tính toán, thích ứng tốt hơn với năng lực xử lý của phần cứng IoT.
• Khảo sát hiệu năng tấn công trong điều kiện dữ liệu phân phối không đồng nhất (Non-IID) ở mức độ cao.
• Thực nghiệm kịch bản tấn công phức tạp với sự phối hợp của nhiều nút tấn công (Multi-attacker scenario).
• Nghiên cứu và phát triển các cơ chế phòng thủ, thuật toán tổng hợp an toàn mới nhằm phát hiện và loại bỏ các bản cập nhật bất thường từ các máy khách bị xâm nhập.

---

Giá trị tham khảo

Đồ án là tài liệu tham khảo có giá trị chuyên môn cao cho:

• Sinh viên và học viên cao học thuộc các ngành Công nghệ Kỹ thuật Máy tính, Kỹ thuật Viễn thông, Công nghệ Thông tin, Khoa học Dữ liệu và An toàn Thông tin đang thực hiện đề tài tốt nghiệp hoặc nghiên cứu chuyên sâu về Học tập liên kết (Federated Learning) và An ninh mạng IoT.
• Kỹ sư và nhà phát triển hệ thống nhúng/IoT cần tài liệu hướng dẫn cấu hình, tích hợp Flower Framework trên phần cứng thực tế như Raspberry Pi 4.
• Nội dung tham khảo trọng tâm: Cấu trúc chi tiết của thuật toán Data_Gen và PoisonGAN (Chương 3); Phương pháp giám sát, đo lường mức độ chiếm dụng phần cứng biên bằng psutil (Chương 3, 4); Bộ số liệu so sánh thực nghiệm giữa CPU nhúng và GPU đám mây (Chương 4).

---

Câu hỏi thường gặp

1. Thuật toán Data_Gen giải quyết thách thức không thể truy cập dữ liệu của các máy khách khác như thế nào?

Trong học tập liên kết, dữ liệu của mỗi máy khách được lưu trữ cục bộ. Thuật toán Data_Gen vượt qua rào cản này bằng cách sao chép trực tiếp các tham số của mô hình toàn cục ($G_t$) nhận từ máy chủ vào bộ phân biệt ($D$) của mạng GAN. Vì mô hình toàn cục là kết quả tổng hợp kiến thức từ dữ liệu của tất cả client, việc dùng nó làm bộ phân biệt tương đương với việc huấn luyện $D$ trên toàn bộ phân phối dữ liệu mục tiêu, cho phép bộ tạo ($G$) sinh ra các mẫu dữ liệu giả mạo giống với dữ liệu thực tế của các nạn nhân.

2. Mục đích của việc nhân cập nhật cục bộ với hệ số tỷ lệ S trong PoisonGAN là gì?

Trong quá trình tổng hợp FedAvg, cập nhật độc hại từ một client đơn lẻ dễ bị triệt tiêu bởi các bản cập nhật chuẩn xác từ đa số client lành tính khác. PoisonGAN sử dụng hệ số tỷ lệ $S$ để phóng đại gradient của mô hình độc hại trước khi gửi lên máy chủ, đảm bảo các cập nhật nhiễm độc chiếm tỷ trọng chi phối trong mô hình toàn cục mới mà không bị các cơ chế phòng thủ thông thường phát hiện nhờ vào tính ẩn danh của giao thức tổng hợp an toàn.

3. Tại sao cuộc tấn công chỉ được kích hoạt khi mô hình toàn cục đạt độ chính xác trên 90%?

Nếu thực hiện tấn công ngay từ các vòng đầu tiên, mô hình toàn cục chưa học được đầy đủ đặc trưng từ dữ liệu thật, dẫn đến bộ phân biệt $D$ hoạt động kém chính xác. Khi đó, bộ tạo $G$ không thể nhận được tín hiệu gradient chuẩn để tạo ra các mẫu giả mạo tương tự mẫu thật. Việc kích hoạt tấn công khi hệ thống đã đạt độ chính xác 90% giúp đảm bảo chất lượng sinh dữ liệu của GAN và phản ánh đúng hiệu quả của thuật toán.

4. Sự khác biệt về mức độ tiêu hao tài nguyên giữa Client lành tính và Client tấn công trên Raspberry Pi 4 là bao nhiêu?

Trên Raspberry Pi 4, cả hai tiến trình đều chiếm dụng CPU ở mức tối đa (khoảng 385% trên 4 nhân CPU). Tuy nhiên, nút Attacker tiêu thụ lượng RAM trung bình cao hơn (32% so với 24% của Victim) và thời gian thực thi một vòng huấn luyện kéo dài gấp gần 3,9 lần (22.503 giây so với 5.784 giây của Victim) do phải xử lý các vòng lặp sinh mẫu và tối ưu hóa mạng GAN.

5. Cuộc tấn công lật nhãn từ lớp 2 sang lớp 7 có làm suy giảm hiệu năng nhận diện của các lớp còn lại không?

Kết quả thực nghiệm tại Chương 4 chỉ ra rằng cuộc tấn công chủ yếu chuyển đổi kết quả phân loại của lớp mục tiêu số "2" thành số "7" (Poison accuracy tăng vọt), trong khi độ chính xác của nhiệm vụ chính đối với 9 lớp chữ số còn lại (Main accuracy) vẫn duy trì ổn định trên mức 85%. Điều này chứng minh tính chất tấn công nhắm đích chính xác của mô hình PoisonGAN mà không gây phá vỡ toàn bộ cấu trúc phân loại của hệ thống.

---

Kết luận

Đồ án đã nghiên cứu và triển khai thành công mô hình tấn công đầu độc dữ liệu PoisonGAN kết hợp thuật toán tạo sinh Data_Gen nhắm vào hệ thống học tập liên kết trong môi trường điện toán biên IoT. Bằng việc tận dụng các tham số mô hình toàn cục để huấn luyện mạng GAN đối nghịch và áp dụng kỹ thuật khuếch đại gradient, phương pháp đề xuất đã thực hiện hiệu quả tấn công lật nhãn trên tập dữ liệu MNIST mà không cần truy cập trực tiếp vào dữ liệu của các máy khách khác. Kết quả thử nghiệm thực tế trên phần cứng bo mạch Raspberry Pi 4 sử dụng Flower Framework không chỉ chứng minh tính khả thi của cuộc tấn công trên các thiết bị hạn chế tài nguyên mà còn cung cấp cơ sở thực nghiệm quan trọng cho việc phát triển các giải pháp bảo mật và phòng thủ trong tương lai.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU Giới thiệu về tình hình nghiên cứu thực tế, mục tiêu của đề tài cũng như bố cục của đồ án. − CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT Mô tả về các thiết bị, công cụ hỗ trợ, phương pháp nghiên cứu và thiết kế của đề tài. − CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ VÀ TRIỂN KHAI Mô tả kiến trúc tổng quan, quy trình triển khai và các thuật toán được sử dụng trong hệ thống. − CHƯƠNG 4: KIỂM TRA KẾT QUẢ VÀ ĐÁNH GIÁ Trình bày kết quả của quá trình thiết kế và đưa ra nhận xét dựa trên yêu cầu thiết kế.

− CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN Đưa ra những nhận xét về kết quả đạt được dựa trên mục tiêu của đồ án từ đó đưa ra hướng phát triển để giải quyết các vấn đề, hướng mở rộng quy mô đồ án. 5 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÍ THUYẾT 2.1 HỌC TẬP LIÊN KẾT – FEDERATED LEARNING Học tập liên kết chỉ đơn giản là đảo ngược cách tiếp cận của học máy cổ điển. Nó cho phép học máy trên dữ liệu phân tán bằng cách di chuyển quá trình huấn luyện đến dữ liệu, thay vì chuyển dữ liệu đến quá trình huấn luyện. • Học (máy) tập trung: di chuyển dữ liệu vào tính toán.

• Học (máy) liên kết: di chuyển tính toán vào dữ liệu.1 Học tập liên kết trong hệ thống edge computing [23] Bằng cách này, nó cho phép sử dụng máy học (và các phương pháp tiếp cận khoa học dữ liệu khác) trong những lĩnh vực mà trước đây không thể thực hiện được. Giờ đây chúng ta có thể đào tạo các mô hình AI y tế bằng cách kết hợp dữ liệu từ nhiều bệnh viện khác nhau. Chúng ta có thể xây dựng các ứng dụng mới nâng cao quyền riêng tư (chẳng hạn như nhắn tin an toàn) có AI tích hợp tốt hơn so với các lựa chọn thay thế không nâng cao quyền riêng tư. Khi triển khai học tập liên kết, người ta phát hiện ra ngày càng nhiều lĩnh vực có thể được đổi mới vì giờ đây chúng có quyền truy cập vào lượng lớn dữ liệu mà trước đây không thể truy cập được.1 Quá trình học tập liên kết • Quá trình thứ nhất: Khởi tạo mô hình toàn cục Đầu tiên khởi tạo mô hình trên máy chủ.

Điều này hoàn toàn giống với phương pháp học tập trung cổ điển: khởi tạo các tham số mô hình một cách ngẫu nhiên hoặc từ một điểm kiểm tra đã lưu trước đó.2 Khởi tạo mô hình toàn cục [34] • Quá trình thứ hai: Gửi mô hình tới một số client/thiết bị biên được kết nối (nút Client) Tiếp theo, gửi các tham số của mô hình toàn cục đến các nút Client được kết nối (các thiết bị biên như điện thoại thông minh hoặc máy chủ đặt tại các tổ chức). Điều này nhằm đảm bảo rằng mỗi nút tham gia bắt đầu quá trình huấn luyện cục bộ của chúng bằng cách sử dụng cùng các tham số mô hình với nhau. Thông thường chỉ sử dụng một vài nút được kết nối thay vì tất cả các nút. Lý do cho điều này là trong thực tế tất cả các nút Client sẽ không hoàn toàn tham gia vào quá trình huấn luyện do một số lý do liên quan đến kết nối mạng hoặc là quyết định ở phía Client chẳng hạn như tạm ngưng quá trình khi chưa thu thập đủ dữ liệu huấn luyện, không đủ tài nguyên,… 7 Hình 2.3 Gửi mô hình toàn cục [34] • Quá trình thứ ba: Huấn luyện mô hình cục bộ trên dữ liệu của từng Client/thiết bị biên (nút Client) Bây giờ tất cả các nút Client (đã chọn) đều có phiên bản mới nhất của các tham số mô hình toàn cục, chúng sẽ bắt đầu quá trình đào tạo cục bộ.

Họ sử dụng tập dữ liệu cục bộ của riêng mình để đào tạo mô hình cục bộ của riêng họ. Họ không huấn luyện mô hình cho đến khi hội tụ hoàn toàn mà chỉ huấn luyện trong một thời gian ngắn. Điều này có thể chỉ là một vài epoch trên dữ liệu cục bộ hoặc thậm chí chỉ là một vài steps (mini-batchs).4 Đào tạo về dữ liệu cục bộ [34] 8 • Quá trình thứ tư: Gửi lại bản cập nhật mô hình cho máy chủ Sau khi đào tạo cục bộ, mỗi nút máy khách có một phiên bản hơi khác của các tham số mô hình mà chúng nhận được ban đầu. Các tham số đều khác nhau vì mỗi nút máy khách có các mẫu khác nhau trong tập dữ liệu cục bộ của nó.

Sau đó, các nút máy khách sẽ gửi các bản cập nhật mô hình đó trở lại máy chủ. Bản cập nhật mô hình mà họ gửi có thể là tham số mô hình đầy đủ hoặc chỉ là độ dốc được tích lũy trong quá trình đào tạo cục bộ.5 Gửi thông tin cập nhật về mô hình [34] • Quá trình thứ năm: Tổng hợp các cập nhật mô hình thành mô hình toàn cục mới Máy chủ nhận được cập nhật mô hình từ các nút Client đã chọn. Nếu nó chọn 100 nút Client thì hiện tại nó có 100 phiên bản hơi khác nhau của mô hình toàn cục ban đầu, mỗi phiên bản được huấn luyện trên dữ liệu cục bộ của mỗi client. Để có được một mô hình duy nhất, chúng tôi phải kết hợp tất cả các bản cập nhật mô hình mà chúng tôi nhận được từ các nút máy khách.

Quá trình này được gọi là tổng hợp và có nhiều cách khác nhau để thực hiện việc đó. Cách cơ bản nhất để thực hiện điều đó được gọi là tính trung bình liên kết - Federated Averaging (McMahan et al., 2016) thường được viết tắt là FedAvg. FedAvg lấy 100 bản cập nhật mô hình và tính trung bình chúng. Nói chính xác hơn, cần trung bình có trọng số của các bản cập nhật mô hình, được tính theo số lượng mẫu mà mỗi Client sử dụng để đào tạo.

Trọng số rất quan trọng để đảm bảo rằng mỗi mẫu dữ liệu có cùng “tác động” đến mô hình toàn cục thu được. Nếu một Client có 10 mẫu và Client khác 9 có 100 mẫu nếu không tính trung bình có trọng số mỗi mẫu trong số 10 mẫu sẽ ảnh hưởng đến mô hình toàn cục gấp 10 lần so với mỗi mẫu trong số 100 mẫu.6 Cập nhật mô hình tổng hợp [34] • Quá trình lặp lại: Lặp lại các quá trình trên cho đến khi mô hình hội tụ Từ quá trình thứ hai đến quá trình thứ năm được gọi là một vòng học tập liên kết. Các tham số mô hình toàn cục được gửi đến các nút Client tham gia (quá trình thứ hai), các nút Client huấn luyện dữ liệu cục bộ của chúng (quá trình thứ ba), chúng gửi các mô hình đã cập nhật của mình đến máy chủ (quá trình thứ tư) và sau đó máy chủ tổng hợp các bản cập nhật mô hình để có phiên bản mới của mô hình toàn cục (quá trình thứ năm). Trong một vòng duy nhất, mỗi nút Client tham gia vào vòng lặp đó chỉ huấn luyện trong một thời gian ngắn.

Điều này có nghĩa là sau quá trình tổng hợp (quá trình thứ năm), chúng ta có một mô hình đã được huấn luyện trên tất cả dữ liệu của tất cả các nút Client tham gia nhưng chỉ trong một thời gian ngắn. Sau đó, cần phải lặp đi lặp lại quá trình huấn luyện này để cuối cùng đạt được một mô hình được huấn luyện đầy đủ, hoạt động tốt trên dữ liệu của tất cả các nút Client.2 Đánh giá liên kết Tương tự như quá trình huấn luyện, quá trình này cho phép mô hình được đánh giá trên dữ liệu được phân tán mà không cần chuyển dữ liệu đến một điểm trung tâm. Điều này được gọi là đánh giá liên kết - Federated evaluation. Trên thực tế, đánh giá liên kết là một phần không thể thiếu của hầu hết các hệ thống học liên kết.

Nó cung cấp các chỉ số và thông tin quan trọng về hiệu suất của mô hình trên dữ liệu phân tán, giúp cải thiện và tối ưu hóa quá trình huấn luyện và triển khai mô hình. Quá trình đánh giá liên kết cũng giúp xác định hiệu suất của mô hình trên các dữ liệu đa dạng từ nhiều nguồn khác nhau, đảm bảo tính đa dạng và biểu diễn đúng đắn của mô hình trên một loạt các điều kiện và ngữ cảnh khác nhau.2 THƯ VIỆN FLOWER Flower là một thư viện mã nguồn mở dành cho học liên kết, cung cấp các công cụ và giao diện lập trình dễ sử dụng để triển khai các ứng dụng học liên kết. Thư viện Flower được thiết kế để hỗ trợ nhiều loại thiết bị và môi trường, từ các thiết bị di động đến các hệ thống phân tán lớn. Với nhiều ưu điểm vượt trội so với các công cụ khác.

Dưới đây là những lý do chính khiến Flower trở thành lựa chọn lý tưởng cho học liên kết: 2.1 Một framework thống nhất quá trình học liên kết, phân tích và đánh giá Flower cung cấp một giải pháp thống nhất cho học liên kết, giúp tích hợp một cách liền mạch các công cụ phân tích và đánh giá. Cách tiếp cận toàn diện này cho phép quản lý và tối ưu hóa hiệu quả toàn bộ vòng đời của học liên kết, từ giai đoạn huấn luyện mô hình ban đầu đến giai đoạn đánh giá cuối cùng.2 Khả năng mở rộng Một trong những điểm mạnh quan trọng của Flower là khả năng mở rộng. Flower được xây dựng để hỗ trợ các hệ thống thực tế với số lượng lớn khách hàng. Các nhà nghiên cứu đã sử dụng Flower để thực hiện các công việc với hàng chục triệu khách hàng.

Trên thực tế có rất nhiều tổ chức lớn trên thế giới sử dụng FLOWER cho mục đích nghiên cứu và học tập.7 chỉ ra rằng đã có rất nhiều tổ chức lớn trên thế giới sử dụng FLOWER.7 Một trong những tổ chức lớn trên thế giới sử dụng FLOWER 2.3 Không phụ thuộc vào framework học máy Flower tương thích với hầu hết các khung học máy hiện có và đang phát triển. Dù bạn yêu thích Keras, PyTorch, hay sử dụng Raw NumPy, Flower đều hỗ trợ tốt và tương thích tốt.4 Hỗ trợ đa dạng thiết bị Flower cho phép nghiên cứu trên tất cả các loại máy chủ và thiết bị, bao gồm cả di động. Các nền tảng như AWS, GCP, Azure, Android, iOS, Raspberry Pi, và Nvidia Jetson đều tương thích với Flower. Trong một nghiên cứu gần đây, các nhà nghiên cứu đã khám phá khả năng huấn luyện học liên kết trên các thiết bị di động và thiết bị nhúng bằng cách sử dụng thư viện Flower.

Nghiên cứu cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc hỗ trợ huấn luyện trên nhiều thiết bị và cách Flower có thể được sử dụng để đánh giá và tối ưu hóa các thuật toán học liên kết [38].