Khóa Luận Nghiên Cứu Tính Toán Lưới và Ứng Dụng Giải Bài Toán An Toàn Thông Tin

Khóa luận nghiên cứu tính toán lưới và ứng dụng trong an toàn thông tin, cung cấp giải pháp hiệu quả cho các bài toán bảo mật hiện nay.

• Tác giả: Nguyễn Văn Biền
• Người hướng dẫn: PGS-TS Trịnh Nhật Tiến
• Trường học: Đại học Quốc gia Hà Nội
• Chuyên ngành: Công nghệ thông tin
• Đề tài: Nghiên Cứu Tính Toán Lưới và Ứng Dụng Trong An Toàn Thông Tin
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2010
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• MỞ ĐẦU
• 1. TỔNG QUAN VỀ TÍNH TOÁN LƯỚI
• 1.1. GIỚI THIỆU TÍNH TOÁN LƯỚI
• 1.2. Các nghiên cứu về tính toán lưới
• 1.3. Các tổ chức tham gia phát triển tính toán lưới
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Nghiên Cứu Tính Toán Lưới Trong An Toàn Thông Tin

Nghiên cứu về tính toán lưới đã trở thành một lĩnh vực quan trọng trong ngành công nghệ thông tin, đặc biệt trong bối cảnh an toàn thông tin ngày càng được chú trọng. Tính toán lưới cho phép kết nối và chia sẻ tài nguyên từ nhiều nguồn khác nhau, tạo ra một môi trường tính toán mạnh mẽ và linh hoạt. Điều này không chỉ giúp tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên mà còn nâng cao khả năng bảo mật thông tin. Các nghiên cứu hiện tại đang tập trung vào việc phát triển các mô hình và phương pháp mới nhằm cải thiện hiệu quả của hệ thống bảo mật mạng.

1.1. Khái Niệm Tính Toán Lưới và An Toàn Thông Tin

Tính toán lưới là một hệ thống cho phép chia sẻ tài nguyên tính toán từ nhiều nguồn khác nhau. Trong khi đó, an toàn thông tin liên quan đến việc bảo vệ dữ liệu và hệ thống khỏi các mối đe dọa. Sự kết hợp giữa hai lĩnh vực này tạo ra những thách thức và cơ hội mới cho các nhà nghiên cứu.

1.2. Lịch Sử Phát Triển Tính Toán Lưới

Từ những năm 1990, khái niệm về tính toán lưới đã bắt đầu hình thành. Các dự án như SETI@home đã mở đường cho việc sử dụng tài nguyên tính toán chưa được khai thác. Sự phát triển này đã dẫn đến việc hình thành các tiêu chuẩn và công cụ hỗ trợ cho tính toán lưới, giúp cải thiện bảo mật mạng.

II. Vấn Đề và Thách Thức Trong Nghiên Cứu Tính Toán Lưới

Mặc dù tính toán lưới mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng tồn tại nhiều thách thức cần giải quyết. Các vấn đề như sự đa dạng của tài nguyên, chính sách quản lý khác nhau giữa các tổ chức, và vấn đề bảo mật thông tin là những yếu tố quan trọng cần được xem xét. Việc phát triển một hệ thống lưới hiệu quả đòi hỏi sự hợp tác chặt chẽ giữa các tổ chức và cá nhân trong việc chia sẻ tài nguyên và thông tin.

2.1. Sự Đa Dạng và Không Đồng Nhất Của Tài Nguyên

Tài nguyên trong tính toán lưới có thể đến từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm phần cứng và phần mềm. Sự không đồng nhất này gây khó khăn trong việc quản lý và khai thác hiệu quả các tài nguyên, đòi hỏi các giải pháp đồng bộ hóa và tiêu chuẩn hóa.

2.2. Vấn Đề An Ninh và Bảo Mật Thông Tin

Môi trường lưới phức tạp với nhiều tổ chức tham gia tạo ra nhiều rủi ro về an toàn thông tin. Việc bảo vệ dữ liệu và tài nguyên khỏi các mối đe dọa bên ngoài là một thách thức lớn, đòi hỏi các biện pháp bảo mật mạnh mẽ và hiệu quả.

III. Phương Pháp Nghiên Cứu Tính Toán Lưới Trong An Toàn Thông Tin

Để giải quyết các vấn đề trong tính toán lưới, nhiều phương pháp nghiên cứu đã được đề xuất. Các phương pháp này bao gồm việc phát triển các mô hình mới, sử dụng các công cụ tính toán hiện đại, và áp dụng các thuật toán tối ưu hóa. Những nghiên cứu này không chỉ giúp cải thiện hiệu quả của hệ thống mà còn nâng cao khả năng bảo mật thông tin.

3.1. Mô Hình Tính Toán Lưới Hiện Đại

Các mô hình tính toán lưới hiện đại được thiết kế để tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên và nâng cao hiệu quả tính toán. Những mô hình này thường sử dụng các thuật toán phức tạp để phân tích và xử lý dữ liệu một cách nhanh chóng và chính xác.

3.2. Ứng Dụng Các Công Cụ Tính Toán Mới

Việc sử dụng các công cụ tính toán mới như Globus Toolkit và Condor đã giúp cải thiện khả năng quản lý tài nguyên trong tính toán lưới. Những công cụ này cung cấp các giải pháp linh hoạt cho việc chia sẻ và bảo vệ tài nguyên, đồng thời nâng cao an toàn thông tin.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Tính Toán Lưới Trong An Toàn Thông Tin

Nghiên cứu về tính toán lưới đã dẫn đến nhiều ứng dụng thực tiễn trong lĩnh vực an toàn thông tin. Các hệ thống phát hiện xâm nhập, phân tích dữ liệu lớn, và bảo mật mạng là những ví dụ điển hình cho việc áp dụng công nghệ này. Những ứng dụng này không chỉ giúp bảo vệ thông tin mà còn nâng cao hiệu quả hoạt động của các tổ chức.

4.1. Hệ Thống Phát Hiện Xâm Nhập Dựa Trên Tính Toán Lưới

Hệ thống phát hiện xâm nhập (IDS) sử dụng tính toán lưới để phân tích và phát hiện các mối đe dọa trong thời gian thực. Việc áp dụng công nghệ này giúp nâng cao khả năng bảo mật và giảm thiểu rủi ro cho các tổ chức.

4.2. Phân Tích Dữ Liệu Lớn Trong An Toàn Thông Tin

Sử dụng tính toán lưới để phân tích dữ liệu lớn giúp các tổ chức phát hiện các mẫu và xu hướng trong dữ liệu, từ đó đưa ra các biện pháp bảo mật hiệu quả hơn. Điều này đặc biệt quan trọng trong việc bảo vệ thông tin nhạy cảm.

V. Kết Luận và Tương Lai Của Tính Toán Lưới Trong An Toàn Thông Tin

Tính toán lưới đang trở thành một phần không thể thiếu trong việc nâng cao an toàn thông tin. Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, tương lai của tính toán lưới hứa hẹn sẽ mang lại nhiều giải pháp mới cho các vấn đề bảo mật. Việc nghiên cứu và phát triển các công nghệ mới sẽ giúp tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên và nâng cao khả năng bảo vệ thông tin.

5.1. Xu Hướng Phát Triển Tương Lai

Trong tương lai, tính toán lưới sẽ tiếp tục phát triển với nhiều ứng dụng mới trong lĩnh vực an toàn thông tin. Các công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo và học máy sẽ được tích hợp để nâng cao khả năng bảo mật.

5.2. Tầm Quan Trọng Của Nghiên Cứu Liên Ngành

Nghiên cứu liên ngành giữa tính toán lưới và an toàn thông tin sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển các giải pháp bảo mật hiệu quả. Sự hợp tác giữa các nhà nghiên cứu và tổ chức sẽ giúp tạo ra những bước tiến mới trong lĩnh vực này.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Khóa luận tốt nghiệp đại học hệ chính quy ngành Công nghệ Thông tin của tác giả Nguyễn Văn Biền, thực hiện năm 2010 tại Trường Đại học Công nghệ – Đại học Quốc gia Hà Nội dưới sự hướng dẫn của PGS.TS. Trịnh Nhật Tiến và ThS. Lương Việt Nguyên, tập trung vào đề tài "Nghiên cứu tính toán lưới và áp dụng giải bài toán trong an toàn thông tin".

Về lý do chọn đề tài và bối cảnh thực tiễn, tác giả chỉ ra rằng thực tế phát triển khoa học công nghệ đặt ra các bài toán ngày càng phức tạp, đòi hỏi năng lực xử lý vượt xa khả năng của các máy tính đơn lẻ. Để giải quyết nhu cầu này, các tổ chức thường đứng trước hai lựa chọn: đầu tư mua sắm thêm trang thiết bị phần cứng mới (máy chủ, máy trạm, siêu máy tính, cụm máy tính - cluster) hoặc phân bố lại tài nguyên sẵn có và thuê ngoài tài nguyên. Lựa chọn đầu tư mới có hạn chế lớn là chi phí tốn kém, trang thiết bị tăng theo cấp số nhân với độ phức tạp của bài toán. Trong khi đó, các nghiên cứu thực tế cho thấy các máy tính để bàn thông thường chỉ khai thác từ 5% đến 10% năng lực CPU, còn các máy chủ hay siêu máy tính cũng chỉ sử dụng tối đa khoảng 20% công suất, dẫn đến sự lãng phí rất lớn nguồn tài nguyên tính toán nhàn rỗi. Tính toán lưới (Grid Computing) ra đời như một giải pháp tối ưu nhằm liên kết và khai thác triệt để các nguồn tài nguyên phân tán này.

Tại Việt Nam vào thời điểm năm 2010, tính toán lưới là lĩnh vực còn rất mới mẻ, chủ yếu được xem xét trong các viện nghiên cứu chuyên môn hoặc các đề tài khoa học mà chưa được phổ biến rộng rãi trong chương trình đào tạo đại học. Một số đơn vị bắt đầu nghiên cứu và triển khai công nghệ này gồm có Trung tâm của Trường Đại học Khoa học Tự nhiên (ĐHQG Hà Nội), Trung tâm tính toán hiệu năng cao của Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội, và Trung tâm của Trường Đại học Khoa học Tự nhiên (ĐHQG TP. Hồ Chí Minh).

Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu của khóa luận được xác định cụ thể:

1. Nghiên cứu, hệ thống hóa các khái niệm, cơ sở lý thuyết, kiến trúc hạ tầng và các công cụ phát triển tính toán lưới trên thế giới.
2. Tìm hiểu quy trình và các bước kỹ thuật nhằm lưới hóa ứng dụng từ các chương trình sẵn có.
3. Nghiên cứu áp dụng công nghệ tính toán lưới để giải quyết hai bài toán cụ thể trong an toàn thông tin: bài toán tìm kiếm số nguyên tố Mersenne phục vụ mật mã học và ứng dụng trong hệ thống phát hiện xâm nhập mạng (IDS).

Đối tượng nghiên cứu của đề tài là công nghệ tính toán lưới, kiến trúc phân tầng, các middleware tiêu chuẩn và mô hình ứng dụng lưới vào bảo mật. Phạm vi nghiên cứu về mặt không gian bao quát các chuẩn công nghệ lưới quốc tế và tình hình nghiên cứu tại Việt Nam giai đoạn 2010; phạm vi kỹ thuật tập trung vào thuật toán kiểm tra tính nguyên tố Lucas-Lehmer và mô hình hệ thống phát hiện xâm nhập G-IDS tích hợp công cụ Globus Toolkit và CoMo.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận xây dựng trên các khung lý thuyết, tiêu chuẩn và công cụ công nghệ thông tin đã được công nhận trên thế giới:

• Khung lý thuyết về tính toán lưới dựa trên định nghĩa nền tảng của Ian Foster trong bài báo "What is Grid?": Grid là một hệ thống tính toán song song, phân tán cho phép chia sẻ, lựa chọn, kết hợp các tài nguyên phân tán theo địa lý thuộc nhiều tổ chức khác nhau, dựa trên tính sẵn sàng, khả năng, chi phí và yêu cầu chất lượng dịch vụ (QoS) của người dùng, từ đó hình thành nên các "tổ chức ảo" (Virtual Organization - VO).
• Khung kiến trúc và chuẩn hóa dịch vụ lưới: Kiến trúc dịch vụ lưới mở (OGSA - Open Grid Service Architecture) và Hạ tầng dịch vụ lưới mở (OGSI - Open Grid Service Infrastructure) do Diễn đàn Lưới Toàn cầu (GGF - Global Grid Forum) và tổ chức OASIS xây dựng.
• Lý thuyết số và mật mã học: Cơ sở lý thuyết về số nguyên tố, số hoàn thiện chẵn ($k = 2^{n-1}(2^n - 1)$), số nguyên tố Mersenne ($M_p = 2^p - 1$), thuật toán kiểm tra tính nguyên tố tất định AKS, các thuật toán kiểm tra xác suất (Fermat, Miller-Rabin, Solovay-Strassen), và định lý kiểm tra tính nguyên tố Lucas-Lehmer.

Phương pháp nghiên cứu thực tế được tác giả áp dụng bao gồm:

• Phương pháp phân tích và tổng hợp lý thuyết: Thu thập, phân loại và so sánh các mô hình tính toán (mạng Web, hệ thống tính toán phân tán CORBA/J2EE/DCOM, mạng ngang hàng P2P, tính toán hiệu năng cao HPC) và các bộ công cụ middleware tiêu biểu như Globus Toolkit, Legion, Condor, Nimrod, Unicore.
• Phương pháp mô hình hóa kiến trúc: Phân tích kiến trúc phân tầng lưới tổng quát 5 tầng của Ian Foster và cấu trúc vận hành hệ thống lưới do hãng IBM đề xuất.
• Phương pháp phân tích ứng dụng thực tế: Khảo sát quy trình 6 bước lưới hóa ứng dụng; phân tích thuật toán kiểm tra số nguyên tố lớn trong hệ thống PrimNET, dự án GIMPS; thiết kế mô hình luồng dữ liệu của hệ thống G-IDS dựa trên việc tích hợp Globus Toolkit và công cụ giám sát luồng CoMo.

Nguồn dữ liệu của nghiên cứu được trích xuất từ các tài liệu khoa học, bài báo chuyên ngành của Ian Foster, các báo cáo kỹ thuật từ dự án mã nguồn mở Globus Toolkit (phiên bản GT 5.0.1 phát hành tháng 3/2010), dự án SETI@home, DISTRIBUTED.NET, dự án BKGrid 2005 của Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội, cùng các tài liệu lưu trữ về các số nguyên tố Mersenne.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan về tính toán lưới

Chương này tập trung trình bày nguồn gốc lịch sử, khái niệm, đặc điểm và phân loại của tính toán lưới, đồng thời so sánh với các mô hình tính toán liên quan. Tác giả chỉ ra rằng ý tưởng chia sẻ năng lực tính toán như một tiện ích (utility) tương tự lưới điện hay mạng cấp nước đã xuất hiện từ năm 1965 trên hệ điều hành Multics, trước khi thuật ngữ "siêu tính toán" chính thức ra đời năm 1990. Các dự án tiền đề như DISTRIBUTED.NET (thập niên 1970) và SETI@home (1997-1999) đã mở đường cho việc thu thập tài nguyên CPU nhàn rỗi. Năm 1997, công ty Entropia bắt đầu cung cấp các dịch vụ lưới thương mại đầu tiên.

Tác giả phân tích bốn thách thức căn bản mà công nghệ lưới giải quyết:

• Sự đa dạng và không đồng nhất của tài nguyên (phần cứng, hệ điều hành, cơ sở dữ liệu, mạng).
• Sự đa dạng về chính sách quản lý tài nguyên của các tổ chức tham gia.
• Tính phân tán địa lý của tài nguyên.
• Vấn đề an toàn, bảo mật thông tin trong môi trường cộng tác mở.

Dựa trên công bố của Ian Foster, hệ thống lưới được xác định qua 3 đặc điểm: kết hợp chia sẻ tài nguyên không quản lý tập trung; sử dụng các giao thức và giao diện chuẩn mở; và cung cấp chất lượng dịch vụ (QoS) cao.

Mô hình tính toán	Cơ chế chia sẻ tài nguyên	Mức độ kiểm soát an ninh	Ứng dụng tiêu biểu
Tính toán lưới (Grid)	Kết hợp tài nguyên phân tán, không đồng nhất qua tổ chức ảo (VO)	Rất cao (chứng thực đa phương, ủy quyền, SSO)	Dự báo thời tiết, mô hình hóa tài chính, tạo nếp protein, IPG của NASA
Tính toán phân tán (CORBA, J2EE, DCOM)	Phân tán đối tượng hoặc thành phần dịch vụ cục bộ	Trung bình, khó tương tác liên nền tảng	Ứng dụng doanh nghiệp nội bộ
Mạng ngang hàng (P2P)	Chia sẻ trực tiếp giữa các nút biên không có quản trị trung tâm	Thấp, kiểm soát tài nguyên đơn giản	Chia sẻ tệp tin (Napster, Kazaa, Gnutella), SETI@home
Tính toán hiệu năng cao (HPC)	Tập trung nhiều CPU/cụm máy tính song song vật lý	Tập trung, kiểm soát nội bộ	Siêu máy tính xử lý tính toán khoa học chuyên sâu

Về công cụ, chương 1 giới thiệu các middleware tiêu biểu: Globus Toolkit (phát triển bởi Globus Alliance, bản GT 5.0.1 ra mắt tháng 3/2010), Legion (Đại học Virginia phát triển năm 1997, thương mại hóa qua Avaki năm 1998), Condor và biến thể Condor-G, Nimrod và biến thể Nimrod-G, cùng dự án Unicore với dự án tương tác GRIP (2002).

Hệ thống lưới được phân thành 3 loại chính:

• Lưới tính toán (Computation Grid): Chia nhỏ các tác vụ tính toán lớn để chạy song song trên các nút nhằm giảm thời gian xử lý.
• Lưới dữ liệu (Data Grid): Cung cấp hạ tầng phân tán để lưu trữ, truy xuất và khai phá khối lượng dữ liệu khổng lồ một cách trong suốt.
• Lưới kết hợp (Scavenging Grid): Tận dụng năng lực xử lý rảnh rỗi từ các máy tính cá nhân để thực hiện các tác vụ tính toán khi người dùng không sử dụng.

Chương kết luận với 6 nhóm lợi ích lớn: khai thác tài nguyên nhàn rỗi, xử lý song song, hỗ trợ hợp tác toàn cầu, chia sẻ đa dạng loại tài nguyên (băng thông, phần mềm, thiết bị chuyên dụng), tăng tính tin cậy và nâng cao khả năng quản trị hạ tầng thông tin.

Chương 2: Cơ sở hạ tầng lưới

Chương 2 mô tả chi tiết về các thành phần tài nguyên, kiến trúc phân tầng, mô hình vận hành và phương pháp luận chuyển đổi ứng dụng lên lưới.

Các tài nguyên trong lưới gồm có: tài nguyên tính toán (chu kỳ CPU), tài nguyên lưu trữ (bộ nhớ trong, ổ đĩa phân tán), phương tiện liên lạc (băng thông mạng, đường truyền Internet), phần mềm bản quyền chia sẻ và các thiết bị khoa học đặc biệt (như kính viễn vọng vô tuyến).

Kiến trúc lưới tổng quát của Ian Foster được chia thành 5 tầng từ thấp đến cao:

1. Tầng thiết bị (Fabric): Cung cấp các tài nguyên vật lý và logic như bộ vi xử lý, bộ nhớ, thiết bị lưu trữ, tài nguyên mạng và hệ thống tệp.
2. Tầng kết nối (Connectivity): Định nghĩa các giao thức truyền thông (tương đồng TCP/IP) và giao thức bảo mật. Cơ chế bảo mật lưới bao gồm: chứng thực một lần (Single Sign-On - SSO), cơ chế ủy quyền (Delegation), tích hợp giải pháp bảo mật địa phương và chứng thực đa phương (Mutual Authorization).
3. Tầng tài nguyên (Resource): Bao gồm các giao thức thông tin (lấy trạng thái tài nguyên) và giao thức quản lý (đàm phán, cấp quyền truy cập tài nguyên).
4. Tầng kết hợp (Collective): Quản lý tài nguyên ở mức toàn hệ thống, cung cấp các dịch vụ thư mục, môi giới lập lịch, chẩn đoán lỗi, nhân bản dữ liệu, công cụ hỗ trợ lập trình và dịch vụ cộng tác (CAVERNsoft, Access Grid).
5. Tầng ứng dụng (Application): Chứa các ứng dụng người dùng, giao tiếp với các tầng dưới thông qua giao diện lập trình ứng dụng (API) và bộ công cụ phát triển (SDK), giúp trừu tượng hóa toàn bộ phần cứng thành một máy tính ảo trong suốt đối với người sử dụng.

Về cấu trúc hệ thống lưới do IBM đề xuất, mô hình vận hành dựa trên 7 thành phần chính:

• Cổng giao tiếp (Portal): Giao diện dòng lệnh hoặc giao diện web cho người dùng.
• Hệ thống bảo mật (GSI - Grid Security System): Kiểm tra định danh, chứng thực quyền hạn và mã hóa truyền thông.
• Dịch vụ thông tin giám sát và khám phá (MDS - Monitoring and Discovery Service, hoặc GIS): Cập nhật trạng thái các tài nguyên phân tán.
• Bộ môi giới (Broker): Tương tác với MDS để chọn tài nguyên phù hợp với yêu cầu bài toán.
• Bộ lập lịch (Scheduler): Điều phối công việc tại từng tài nguyên.
• Bộ truy cập lưu trữ phụ (GASS - Grid Access to Secondary Storage): Chuyển tải dữ liệu và chương trình đến nút thực thi.
• Bộ quản lý cấp phát tài nguyên lưới (GRAM - Grid Resource Allocation Manager): Kích hoạt ứng dụng, theo dõi tiến trình và trả kết quả về hệ thống chính.

Quy trình lưới hóa ứng dụng được trình bày qua 6 bước, chia thành 3 giai đoạn:

• Giai đoạn thực hiện: Bước 1 (Xử lý công việc theo lô đơn lẻ), Bước 2 (Xử lý theo lô đồng thời) và Bước 3 dạng đơn giản (Xử lý theo lô song song).
• Giai đoạn thích ứng: Bước 3 dạng phức tạp, Bước 4 (Chuyển thành dịch vụ) và Bước 5 (Dịch vụ song song có trạng thái, gọi từ xa). Tác giả lưu ý phần lớn các ứng dụng thông thường chỉ cần đạt đến Bước 5 (dẫn chứng kinh nghiệm triển khai phần mềm khai phá dữ liệu Weka trên lưới BKGrid năm 2005).
• Giai đoạn khai thác: Bước 6 (Chương trình song song phụ thuộc chặt - tightly coupled). Bước này đòi hỏi phải thiết kế ứng dụng song song ngay từ đầu chứ không thể áp dụng cho các phần mềm sẵn có vì chi phí tái cấu trúc quá cao.

Chương 3: Áp dụng tính toán lưới giải bài toán trong an toàn thông tin

Nội dung chương 3 chia thành hai hướng ứng dụng chuyên sâu:

Hướng thứ nhất là bài toán tìm số nguyên tố Mersenne phục vụ mật mã học:

• Tác giả nêu định nghĩa số nguyên tố, các tính chất cơ bản và vai trò của các số nguyên tố cực lớn trong việc xây dựng khóa mã hóa dữ liệu.
• Phân tích các phương pháp kiểm tra tính nguyên tố: phương pháp đơn giản (chia thử, sàng Eratosthenes); thuật toán ngẫu nhiên/xác suất như Fermat, Solovay-Strassen (xác suất nhận diện nhầm hợp số nhỏ hơn 1/2) và Miller-Rabin (xác suất nhận diện nhầm nhỏ hơn 1/4); thuật toán tất định AKS do Manindra Agrawal, Nitin Saxena và Neeraj Kayal công bố năm 2002 chạy trong thời gian $O((\log n)^{12})$ nhưng thực tế chậm hơn thuật toán xác suất; và các phương pháp lý thuyết số như Proth và Lucas-Lehmer.
• Số nguyên tố Mersenne có dạng $M_p = 2^p - 1$ với $p$ là số nguyên tố. Tác giả điểm lại lịch sử từ Hudalricus Regius (1563 chứng minh $2^{11}-1 = 2047$ là hợp số), Pietro Cataldi (1603), Pierre de Fermat (1640), Leonhard Euler (1738) đến giáo sĩ Marin Mersenne với công bố năm 1644 trong cuốn Cogitata Physica-Mathematica.
• Mối liên hệ với số hoàn thiện chẵn: Theo định lý Euclid-Euler, một số chẵn $k$ là số hoàn thiện khi và chỉ khi $k = 2^{p-1}(2^p - 1)$ với $2^p - 1$ là số nguyên tố Mersenne.
• Định lý Lucas-Lehmer: Với số nguyên tố lẻ $p$, số Mersenne $2^p - 1$ là số nguyên tố khi và chỉ khi $2^p - 1$ chia hết cho $S_{p-1}$, trong đó dãy số được xác định theo hệ thức truy hồi: $S_1 = 4$ và $S_{n+1} = (S_n^2 - 2) \pmod{2^p - 1}$. Thuật toán kiểm tra điều kiện $S = 0$ tại bước $p-1$.
• Ứng dụng trên lưới: Việc kiểm tra các số Mersenne có số mũ $p$ khổng lồ đòi hỏi năng lực tính toán cực lớn, được phân chia thành các công việc độc lập thông qua phần mềm PrimNET và mạng lưới tình nguyện GIMPS (The Great Internet Mersenne Prime Search).

Hướng thứ hai là ứng dụng tính toán lưới trong hệ thống phát hiện xâm nhập (G-IDS):

• Phân tích bài toán bảo mật luồng thông tin mạng có lưu lượng lớn và môi trường mạng di động không dây AD HOC.
• Đề xuất kiến trúc hệ thống G-IDS dựa trên việc tích hợp bộ công cụ Globus Toolkit và giải pháp giám sát luồng mạng CoMo (Continuous Monitoring).
• Phân tách luồng xử lý: CoMo chịu trách nhiệm bắt gói tin, trích xuất dữ liệu lưu lượng và đẩy vào cụm G-IDS Cluster; tại đây, hệ thống lưới phân bổ dữ liệu song song cho các nút để phân tích hành vi và nhận diện dấu vết xâm nhập theo thời gian thực, khắc phục tình trạng quá tải cục bộ của các trạm giám sát IDS truyền thống.

Kết quả và đóng góp

Khóa luận đã tổng hợp và đạt được các kết quả cụ thể dựa trên số liệu và nội dung công bố:

• Hệ thống hóa hoàn chỉnh mô hình lý thuyết tính toán lưới theo chuẩn của Ian Foster (5 tầng kiến trúc) và mô hình chức năng của IBM (7 thành phần cơ bản gồm Portal, GSI, MDS, Broker, Scheduler, GASS, GRAM).
• Khái quát hóa quy trình 6 bước lưới hóa ứng dụng và phân tích kinh nghiệm thực tiễn từ việc triển khai phần mềm Weka trên hệ thống BKGrid (2005) tại Đại học Bách Khoa Hà Nội.
• Phân tích chi tiết thuật toán kiểm tra số nguyên tố Lucas-Lehmer, chứng minh tính phù hợp của giải thuật chia nhỏ khối lượng tính toán trên lưới qua mô hình PrimNET và dự án phân tán toàn cầu GIMPS.
• Xây dựng mô hình kiến trúc phát hiện xâm nhập G-IDS phân tán, kết hợp công cụ Globus Toolkit (phiên bản GT 5.0.1) với hệ thống CoMo nhằm xử lý các luồng dữ liệu mạng lớn và môi trường AD HOC.

Các giải pháp và kiến nghị được tác giả đề xuất:

• Khuyến nghị các cơ quan, viện nghiên cứu tận dụng nguồn máy tính cá nhân (hiện lãng phí từ 90% đến 95% tài nguyên CPU) và máy chủ nội bộ (lãng phí khoảng 80% công suất) để thiết lập các hệ thống Scavenging Grid hoặc Computation Grid, giảm thiểu gánh nặng ngân sách đầu tư phần cứng mới.
• Trong quá trình phát triển ứng dụng, các đơn vị nên ưu tiên chiến lược lưới hóa các phần mềm sẵn có qua 5 bước đầu tiên nhằm tiết kiệm chi phí, chỉ áp dụng bước 6 đối với các phần mềm được thiết kế kiến trúc song song chặt chẽ ngay từ giai đoạn ban đầu.
• Đề xuất tiếp tục nghiên cứu, ứng dụng middleware mã nguồn mở Globus Toolkit vào các đề tài an toàn mạng và bảo mật phân tán tại Việt Nam.

Về đóng góp học thuật, khóa luận là một trong những tài liệu nghiên cứu chuyên đề ban đầu tại Trường Đại học Công nghệ – ĐHQG Hà Nội kết nối lý thuyết tính toán lưới với các bài toán mật mã học và bảo mật mạng diện rộng vào năm 2010.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận tự nêu rõ những hạn chế do điều kiện thời gian thực hiện có hạn và năng lực bản thân tác giả:

• Nội dung khóa luận tập trung phần lớn vào việc trình bày những kiến thức cơ bản, hệ thống hóa cơ sở lý thuyết, phân tích mô hình kiến trúc và khảo sát ứng dụng, chưa triển khai thực nghiệm đo đạc hiệu năng (benchmarking) trên một hệ thống lưới vật lý độc lập có quy mô lớn.
• Mô hình G-IDS kết hợp giữa Globus Toolkit và CoMo dừng lại ở mức đề xuất giải pháp kiến trúc và luồng xử lý dữ liệu lý thuyết cho mạng AD HOC, chưa có số liệu kiểm thử thực tế về độ trễ xử lý gói tin hoặc tỷ lệ phát hiện cảnh báo sai.

Hướng nghiên cứu mở rộng dựa trên phạm vi đề tài:

• Cài đặt, cấu hình và kiểm thử thực nghiệm mô hình G-IDS trên một cụm lưới thử nghiệm cục bộ có sử dụng Globus Toolkit và nền tảng CoMo.
• Thử nghiệm việc lưới hóa một ứng dụng thuật toán mật mã cụ thể theo quy trình 6 bước để đánh giá định lượng tốc độ xử lý so với môi trường tính toán đơn lẻ.

Giá trị tham khảo

Tài liệu này hữu ích cho sinh viên, học viên cao học và cán bộ nghiên cứu thuộc ngành Công nghệ Thông tin, Khoa học Máy tính, Hệ thống Thông tin và An toàn Thông tin.

Các phần nội dung có giá trị tham khảo cụ thể bao gồm:

• Mục phân tích kiến trúc 5 tầng của Ian Foster và 7 thành phần của IBM tại Chương 2 là tài liệu học tập chuẩn xác cho các học phần Hệ phân tán, Điện toán đám mây và Điện toán lưới.
• Mô hình 6 bước lưới hóa ứng dụng là tài liệu kỹ thuật hữu ích cho các kỹ sư phần mềm muốn chuyển đổi các ứng dụng xử lý dữ liệu tuần tự sang mô hình dịch vụ tính toán song song.
• Chương 3 cung cấp cơ sở lý thuyết số, các phép thử tính nguyên tố (Fermat, Miller-Rabin, Solovay-Strassen, AKS, Lucas-Lehmer) và mô hình xử lý phân tán cho những đề tài liên quan đến lý thuyết mật mã và an ninh mạng.

Câu hỏi thường gặp

1. Ian Foster định nghĩa tính toán lưới (Grid Computing) như thế nào trong bài báo "What is Grid?" Theo Ian Foster, Grid là một loại hệ thống tính toán song song, phân tán cho phép chia sẻ, lựa chọn, kết hợp các tài nguyên phân tán theo địa lý, thuộc nhiều tổ chức khác nhau dựa trên tính sẵn sàng, khả năng, chi phí của chúng và yêu cầu về chất lượng dịch vụ (QoS) của người dùng để giải quyết các bài toán, ứng dụng có quy mô lớn trong khoa học, kỹ thuật và thương mại, từ đó hình thành nên các "tổ chức ảo" (Virtual Organization - VO).

2. Tác giả dẫn chứng số liệu nào về sự lãng phí tài nguyên máy tính làm cơ sở cho sự ra đời của tính toán lưới? Theo các nghiên cứu được trích dẫn trong văn bản, các máy tính để bàn cá nhân thông thường chỉ sử dụng từ 5% đến 10% năng lực tính toán của CPU, trong khi các hệ thống máy chủ và siêu máy tính cũng chỉ khai thác khoảng 20% năng lực xử lý, để trống một khối lượng tài nguyên nhàn rỗi rất lớn.

3. Bảy thành phần chức năng cơ bản trong kiến trúc hệ thống lưới do IBM đề xuất là gì? Cấu trúc do IBM đề xuất bao gồm 7 thành phần: Cổng giao tiếp (Portal), Hệ thống bảo mật (GSI), Thành phần lưu trữ thông tin hệ thống (MDS/GIS), Thành phần giao tiếp (Broker), Bộ lập lịch (Scheduler), Quản lý truy cập bộ lưu trữ phụ (GASS), và Bộ quản lý cấp phát tài nguyên lưới (GRAM).

4. Quy trình lưới hóa một ứng dụng gồm những bước nào và bước nào thường khó áp dụng cho ứng dụng sẵn có? Quy trình gồm 6 bước: Bước 1 (Xử lý công việc theo lô), Bước 2 (Xử lý theo lô đồng thời), Bước 3 (Xử lý theo lô song song), Bước 4 (Dịch vụ), Bước 5 (Dịch vụ song song), và Bước 6 (Chương trình song song phụ thuộc chặt). Trong đó, Bước 6 thường không áp dụng được cho các ứng dụng sẵn có do chi phí thiết kế lại quá cao; ứng dụng thông thường chỉ cần đạt đến Bước 5 là đủ điều kiện trở thành ứng dụng lưới.

5. Điều kiện cần và đủ của định lý Lucas-Lehmer để kiểm tra số nguyên tố Mersenne là gì? Với $p$ là số nguyên tố lẻ, số Mersenne $2^p - 1$ là một số nguyên tố khi và chỉ khi $2^p - 1$ chia hết cho số hạng $S_{p-1}$ của dãy số được định nghĩa theo hệ thức truy hồi: $S_1 = 4$ và $S_{n+1} = (S_n^2 - 2) \pmod{2^p - 1}$.

Kết luận

Khóa luận của tác giả Nguyễn Văn Biền đã hệ thống hóa bức tranh toàn cảnh về công nghệ tính toán lưới năm 2010, từ nguồn gốc phát triển, kiến trúc 5 tầng chuẩn hóa đến cấu trúc vận hành chức năng và phương pháp luận 6 bước lưới hóa ứng dụng. Công trình đồng thời làm rõ khả năng áp dụng của tính toán phân tán trong việc giải quyết bài toán tìm kiếm số nguyên tố Mersenne kích thước lớn qua thuật toán Lucas-Lehmer và đề xuất mô hình hệ thống phát hiện xâm nhập G-IDS tích hợp công cụ Globus Toolkit và CoMo. Mặc dù dừng lại ở mức độ nghiên cứu tổng quan lý thuyết và thiết kế mô hình giải pháp mà chưa triển khai kiểm thử thực nghiệm trên hệ thống vật lý độc lập, khóa luận vẫn là tài liệu học thuật có giá trị tham khảo tốt cho việc nghiên cứu hệ thống phân tán và bảo mật thông tin.

Trích đoạn nội dung tài liệu

MỞ ĐẦU Cho đến nay tính toán lưới là một lĩnh vực mới mẻ và hấp dẫn trong ngành công nghệ thông tin. Với khả năng tận dụng các nguồn tài nguyên nhàn rỗi môi trường tính toán lưới có thể đem lại cách giải quyết tối ưu cho những bài toán lớn cả về mặt kinh tế lẫn thời gian thực hiện mà hiện nay các hệ thống siêu máy tính cũng như các cluster vẫn còn gặp một số khó khăn khi giải quyết. Mặc dù tính toán lưới đã đạt được một số kết quả nhất định nhưng các viện nghiên cứu và nhiều người quan tâm đến lĩnh vực công nghệ thông tin vẫn tập trung nghiện cứu để hướng tới một hệ thống lưới hoàn chỉnh trên phạm vi toàn cầu. Tại Việt Nam công nghệ này có thể nói là vẫn còn khá mới mẻ, nó chỉ được biết tới trong các đề tài nghiên cứu khoa học, trong các viện chuyên môn mà chưa được xem xét nghiên cứu kỹ tại các trường đại học.

Hiện nay đang có một số trung tâm nghiên cứu và bắt đầu triển khai công nghệ này như: Trung tâm của trường Đại học Khoa học Tự Nhiên – Đại học Quốc Gia Hà Nội, Trung tâm tính toán hiệu năng cao của đại học Bách Khoa Hà Nội, trung tâm của trường đại học Khoa học Tự Nhiên – Đại học Quốc Gia TP. Hồ Chí Minh. Dù đã cố gắng tập trung cho khóa luận, nhưng do thời gian có hạn, cùng sự hạn chế của bản thân nên khóa luận này tập trung trình bày những kiến thức cơ bản nhất về công nghệ tính toán lưới, đồng thời khóa luận cũng trình bày một ứng dụng của tính toán lưới trong việc giải quyết bài toán trong an toàn thông tin. Em xin được gửi lời cảm ơn chân thành nhất tới PGS.

TS Trịnh Nhật Tiến, cùng ThS Lương Việt Nguyên đã tạo điều kiện và hướng dẫn em nhiệt tình để hoàn thành bài khóa luận này. Cũng nhân đây con xin gửi lời cảm ơn đến gia đình và bạn bè đã luôn quan tâm và động viên trong suốt quá trình hoàn thành khóa luận. TỔNG QUAN VỀ TÍNH TOÁN LƯỚI 1. GIỚI THIỆU TÍNH TOÁN LƯỚI 1.

Nguồn gốc tính toán lưới Cũng giống như các công nghệ tính toán khác, tính toán lưới xuất phát từ nhu cấu tính toán của con người. Thực tiễn ngày càng đặt ra những bài toán phức tạp hơn và do vậy các tổ chức cũng cần phải có năng lực tính toán mạnh mẽ hơn. Các tổ chức giải quyết vấn đề này bằng hai cách:
Đầu tư thêm trang thiết bị, cơ sở hạ tầng tính toán (mua thêm máy chủ, máy trạm, siêu máy tính, cluster…). Tuy nhiên cách làm này có một nhược điểm là tốn kém tiền của, số trang thiết bị sẽ tỉ lệ thuận với độ phức tạp của bài toán.

Có một cách làm khác hiệu quả hơn đó là phân bố lại tài nguyên hợp lý trong tổ chức hoặc thuê thêm các nguồn tài nguyên từ bên ngoài (tất nhiên là việc thuê này sẽ có chi phí ít hơn nhiều so với việc đầu tư mới trang thiết bị). Cách giải quyết thứ hai này chính là mục tiêu và là nguồn gốc yêu cầu cho sự hình thành của tính toán lưới. Các nhà khoa học tại Argone National Labs thuộc đại học Chicago (Mỹ) là những người đầu tiên đề xuất ý tưởng về tính toán lưới. Cũng như nhiều ý tưởng cách mạng khác trong tin học như World Wide Web, siêu máy tính … tính toán lưới được hình thành bởi nhu cầu thực tế là mong muốn đạt tới giới hạn của khả năng tính toán.

Khái niệm tính toán lưới Hiện nay tồn tại khá nhiều định nghĩa khác nhau về tính toán lưới và vẫn chưa có được một định nghĩa nào được coi là chuẩn. Khóa luận trình bày định nghĩa về tính toán lưới của Ian Foster, đây là định nghĩa sớm và chuẩn nhất về tính toán lưới, định nghĩa này được ông đưa ra trong một bài báo được mang tên “What is Grid ?”. “Grid là một loại hệ thống tính toán song song, phân tán cho phép chia sẻ, lựa chọn, kết hợp các tài nguyên phân tán theo địa lý, thuộc nhiều tổ chức khác nhau dựa trên tính sẵn sàng, khả năng, chi phí của chúng và yêu cầu về chất lượng dịch vụ (QoS) của người dùng để giải quyết các bài toán, ứng dụng có quy mô lớn trong khoa học, kỹ thuật và thương mại. Từ đó hình thành nên các “tổ chức ảo” (Virtual Organization (VO)), các liên minh tạm thời giữa các tổ chức và tập đoàn, liên kết với nhau để chia sẻ tài nguyên và / hoặc kỹ năng nhằm đáp ứng tốt hơn các cơ hội kinh doanh hoặc các dự án có nhu cầu lớn về tính toán và dữ liệu, toàn bộ việc liên minh này dựa trên các mạng máy tính” Ta cũng có thể hiểu rằng: tính toán lưới là một cơ sở hạ tầng tin học cụ thể báo gồn vả phần cứng và phần mềm cho phép người sử dụng khai thác các tài nguyên trên các máy trạm hay máy chủ với tốc độ cao với độ tin cậy, giá thành chấp nhận được và hệ thống có xu hướng trong suốt với người dùng.

Tính toán lưới chính là bước phát triển tiếp theo của tính toán phân tán. Mục đích là tạo ra một máy tính ảo với người sử dụng, nó có khả năng tính toán lớn, thậm chí trên cả một siêu máy tính. Ý tưởng về tính toán lưới rất có ý nghĩa thực tế. Bởi lẽ, hiện nay theo các nghiên cứu thì các máy tính cá nhân thường chỉ sử dụng từ 5-10% năng lực tính toán còn các máy chủ, siêu máy tính cũng chỉ sử dụng đến 20% năng lực tính toán, đây là sự phí phạm một nguồn tài nguyên tính toán rất lớn.

Việc tận dụng hiệu quả các nguồn tài nguyên này có thể mạng lại một sức mạnh tính toán khổng lồ. Tính toán lưới sẽ là một giải pháp hữu hiệu khi mà mục đích sử dụng của nó tập trung vào sử dụng tốt hơn và có hiệu quả hơn các nguồn tài nguyên nhằm chia sẻ các ứng dụng và tăng cường sự hợp tác trong các dự án. Thuật ngữ “lưới” ở đây xuất phát từ lưới điện (electricity grid), ngụ ý rằng bất cứ một thiết bị tương thích nào đều có thể gắn vào trong lưới và được xếp ở một mức tài nguyên nào đó mà không cần quan tâm đến nguồn gốc của tài nguyên đó. Trong tương lai, tính toán lưới có thể cung cấp cho người sử dụng các dịch vụ đóng vai trò như là dịch vụ cơ sở hạ tầng mà chúng ta có thể sử dụng hàng ngày như: điện, nước, giao thông, … 9.

Các nghiên cứu về tính toán lưới đã và đang được tiến hành là nhằm tạo ra một cơ sở hạ tầng lưới, cho phép dễ dàng chia sẻ và quản lý các tài nguyên đa dạng và phân tán trong môi trường lưới. Các thách thức mà công nghệ lưới hướng tới giải quyết bao gồm:
Sự đa dạng và không đồng nhất của các tài nguyên Tài nguyên ở đây được hiểu theo nghĩa tổng quát, đó có thể là các tài nguyên phần cứng: tài nguyên tính toán, tài nguyên lưu trữ, các thiết bị đặc biệt khác, …; các tài nguyên phần mềm: các CSDL, các phần mềm đặc biệt bản quyền đắt giá, các đường truyền mạng,. Các tài nguyên này có thể khác nhau về mặt kiến trúc, giao diện, khả năng xử lý,…Việc tạo ra một giao diện thống nhất cho phép khai thác và sử dụng hiệu quả các nguồn tài nguyên này là hoàn toàn không dễ dàng.
Sự đa dạng về chính sách quản lý tài nguyên Các tài nguyên không chỉ phụ thuộc về một tổ chức mà thuộc về nhiều tổ chức cùng tham gia vào lưới.

Các tổ chức này phải tuân thủ một số quy định chung khi tham gia vào lưới còn nhìn chung là hoạt động độc lập tức là các tài nguyên này đều có quyền tự trị. Các tổ chức khác nhau thường có chính sách sử dụng hay cho thuê tài nguyên của họ khác nhau, do vậy cũng gây khó khăn cho việc quản lý.
Sự phân tán của các tài nguyên Dễ nhận thấy rằng các tài nguyên khi tham gia vào lưới là không tập trung, có thể ở nhiều tổ chức nhiều vùng lãnh thổ khác nhau, miễn là các tài nguyên này có thể kết nối được với nhau vì vậy phải có cơ chế quản lý sự phân tán tài nguyên trong lưới.
Vấn đề an toàn, bảo mật thông tin Môi trường lưới là một môi trường rất phức tạp, tuy rằng khi các tổ chức cá nhân cùng tham gia vào một mạng lưới thì sẽ có các quy định áp dụng cho họ nhưng cũng cần phải quan tâm đến việc bảo vệ an toàn thông tin cho các tổ chức khi tham gia vào lưới, đây phải là một ưu tiên hàng đầu cho những người xây dựng hệ thống lưới.

Trong bài báo “What Is Grid ?” Ian Foster cũng đã đưa ra ba đặc điểm của một hệ thống tính toán lưới: 1/. Kết hợp chia sẻ các nguồn tài nguyên không được quản lý tập trung Grid tích hợp và phối hợp các tài nguyên, người dùng thuộc nhiều vùng quản lý khác nhau, nhiều đơn vị khác nhau trong một tổ chức và nhiều tổ chức khác nhau. Công nghệ Grid tập trung giải quyết một số vấn đề bảo vệ tài nguyên, chính sách quản trị, chi phí, thành viên, …nảy sinh trong quá trình chia sẻ và sử dụng tài nguyên. Sử dụng các giao diện và giao thức chuẩn mang tính mở Tính toán lưới sử dụng các chuẩn mở để chia sẻ qua mạng những tài nguyên phức tạp (trên các nền tảng kiến trúc phần mềm, phần cứng và ngôn ngữ lập trình khác nhau), nằm tại những điểm khác nhau tùy vào khu vực hành chính.

Nói cách khác nó “ảo hóa” các tài nguyên tính toán. Tính toán lưới thường bị nhầm với tính toán phân cụm, tuy nhiên có sự khác nhau giữa hai kiểu tính toán này: cụm tính toán là một tập đơn các nút tính toán tập trung trên một khu vực địa lý nhất định. Lưới tính toán gồm nhiều cụm tính toán và những tài nguyên khác (như mạng, các thiết bị lưu trữ). Cung cấp các dịch vụ có chất lượng cao Tính toán lưới tạo ra một mô hình để giải quyết các bài toán tính toán lớn bằng cách sử dụng những tài nguyên rỗi (CPU, thiết bị lưu trữ) của một loạt các máy tính riêng rẽ, thường là máy để bàn.

Hệ thống này được coi là một cụm “máy ảo”, nhúng trong một môi trường liên lạc phân tán. Tính toán lưới tập trung vào khả năng hỗ trợ tính toán giữa các khu vực hành chính, điều này làm cho mô hình này khác biệt so với mô hình cụm tính toán và tính toán phân tán truyền thống.