Phát hiện các cuộc tấn công mạng trên Multi-API Gateways trong môi trường Cloud-Native

• Tác giả: Tran Le Khoi
• Người hướng dẫn: TS. Nguyen Ngoc Tu
• Trường học: Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kỹ sư ngành An toàn thông tin
• Đề tài: Phát Hiện Cuộc Tấn Công Mạng Trên Multi-API Gateways Sử Dụng Deep Learning
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• 1. TỔNG QUAN ĐỀ TÀI
• 1.1. Lý do chọn đề tài
• 1.2. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.3. Phạm vi nghiên cứu
• 2. TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ CÁC CÔNG TRÌNH LIÊN QUAN
• 2.1. Nghiên cứu về kiến trúc API gateway và giải pháp bảo mật
• 2.2. Nghiên cứu về mô hình Deep Learning và các đánh giá
• 3. TỔNG QUAN VỀ CÔNG NGHỆ VÀ MÔ HÌNH
• 3.1. Mô hình multi-API gateways
• 3.2. Tổng quan về Microservices
• 3.3. Tổng quan về API gateway Security
• 3.4. Các lỗ hổng bảo mật thường gặp ở API gateway
• 3.5. Tổng quan về Cloud Native
• 3.6. Tổng quan về Computer Cluster
• 3.7. Tổng quan về Deep Learning
• 3.7.1. Tổng quan về mô hình ALBERT
• 3.7.2. Tổng quan về mô hình Recurrent Neural Network
• 3.7.3. Tổng quan về mô hình Long Short-Term Memory
• 3.7.4. Tổng quan về mô hình Convolutional Neural Network
• 3.7.5. Tổng quan về mô hình GRU
• 4. KIẾN TRÚC GIẢI PHÁP
• 4.1. Tổng quan về phương pháp Secure Design
• 4.2. Module Data Input
• 4.3. Module Authorization
• 4.4. Module Session Management
• 4.5. Module Service Discovery
• 4.6. Module Feature Extraction
• 4.7. Module Application Endpoint
• 4.8. Tổng quan về phương pháp Secure Monitor
• 4.9. Module Centralize Monitoring and Loading
• 4.10. Module Deep Learning-based Detection
• 4.11. Module Deep Learning-based Classification
• 5. TRIỂN KHAI VÀ ĐÁNH GIÁ
• 5.1. Môi trường triển khai
• 5.2. Kết quả đạt được
• 5.3. Triển khai Secure Monitor
• 5.4. Triển khai Module Central Load and Monitor
• 5.5. Triển khai Module Deep Learning-based Detection
• 5.6. Triển khai Microservices nằm sau API Gateway
• 5.7. Phương pháp áp dụng
• 5.8. Mô hình triển khai
• 5.9. Kịch bản thực nghiệm 1
• 5.9.1. Đánh giá model ALBERT
• 5.9.2. Đánh giá model GRU với model LSTM
• 5.10. Kịch bản thực nghiệm 2
• 5.10.1. Giới thiệu chung về dataset
• 5.10.2. Cách dataset được trích xuất đặc trưng từ raw data
• 5.10.3. Kịch bản tấn công và kết quả thu được
• 5.11. Kịch bản thực nghiệm 3
• 6. KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA KHÓA LUẬN
• DANH MỤC HÌNH VẼ
• DANH MỤC BẢNG
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
• DANH MỤC TỪ TẠM DỊCH
• TÓM TẮT KHÓA LUẬN

I. Tổng quan về phát hiện cuộc tấn công mạng trên Multi API Gateways

Trong bối cảnh an ninh mạng ngày càng trở nên phức tạp, việc phát hiện các cuộc tấn công mạng trên Multi-API gateways là một thách thức lớn. Multi-API gateways đóng vai trò quan trọng trong việc quản lý và bảo mật lưu lượng dữ liệu giữa các dịch vụ trong môi trường Cloud-Native. Nghiên cứu này sẽ cung cấp cái nhìn tổng quan về các phương pháp phát hiện tấn công mạng, đặc biệt là việc áp dụng Deep Learning để nâng cao khả năng bảo mật.

1.1. Tầm quan trọng của Multi API Gateways trong an ninh mạng

Multi-API gateways là điểm trung gian giữa các ứng dụng và dịch vụ, giúp quản lý lưu lượng và bảo mật thông tin. Việc bảo vệ các cổng này là rất cần thiết để ngăn chặn các cuộc tấn công mạng như DDoS và SQL Injection.

1.2. Các loại tấn công mạng phổ biến trên Multi API Gateways

Các cuộc tấn công như DDoS, SQL Injection và XSS thường nhắm vào Multi-API gateways. Những lỗ hổng này có thể dẫn đến mất mát dữ liệu và thiệt hại nghiêm trọng cho tổ chức.

II. Vấn đề và thách thức trong phát hiện tấn công mạng

Phát hiện tấn công mạng trên Multi-API gateways gặp nhiều thách thức do tính phức tạp của các cuộc tấn công và sự đa dạng của các phương thức tấn công. Việc phát hiện kịp thời và chính xác là rất quan trọng để bảo vệ hệ thống. Nghiên cứu này sẽ phân tích các vấn đề chính trong việc phát hiện tấn công mạng.

2.1. Khó khăn trong việc phát hiện tấn công phức tạp

Các cuộc tấn công ngày càng tinh vi, sử dụng nhiều kỹ thuật khác nhau để đánh lừa hệ thống phát hiện. Điều này đòi hỏi các phương pháp phát hiện phải liên tục được cập nhật và cải tiến.

2.2. Thiếu hụt dữ liệu và thông tin

Việc thiếu hụt dữ liệu lịch sử và thông tin về các cuộc tấn công trước đó làm giảm khả năng phát hiện và ứng phó kịp thời với các mối đe dọa mới.

III. Phương pháp Deep Learning trong phát hiện tấn công mạng

Deep Learning đã trở thành một công cụ mạnh mẽ trong việc phát hiện tấn công mạng. Các mô hình học sâu có khả năng phân tích và nhận diện các mẫu tấn công phức tạp mà các phương pháp truyền thống không thể phát hiện. Nghiên cứu này sẽ trình bày các phương pháp Deep Learning được áp dụng trong phát hiện tấn công mạng.

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

Các mô hình như CNN và RNN đã được chứng minh là hiệu quả trong việc phát hiện các mẫu tấn công. Những mô hình này có khả năng học từ dữ liệu lớn và phát hiện các bất thường trong lưu lượng mạng.

3.2. Lợi ích của việc sử dụng Deep Learning

Deep Learning giúp cải thiện độ chính xác trong việc phát hiện tấn công, giảm thiểu số lượng cảnh báo giả và tăng cường khả năng phản ứng nhanh chóng với các mối đe dọa.

IV. Ứng dụng thực tiễn của Deep Learning trong bảo mật mạng

Việc áp dụng Deep Learning trong bảo mật mạng đã mang lại nhiều kết quả tích cực. Nghiên cứu này sẽ trình bày các ứng dụng thực tiễn của Deep Learning trong việc phát hiện tấn công mạng trên Multi-API gateways.

4.1. Triển khai mô hình Deep Learning trong môi trường thực tế

Các mô hình Deep Learning đã được triển khai thành công trong nhiều tổ chức, giúp phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công mạng hiệu quả hơn.

4.2. Kết quả nghiên cứu và đánh giá hiệu suất

Nghiên cứu cho thấy việc áp dụng Deep Learning đã cải thiện đáng kể khả năng phát hiện tấn công, với tỷ lệ phát hiện lên đến 95% trong các thử nghiệm thực tế.

V. Kết luận và hướng phát triển tương lai

Nghiên cứu này đã chỉ ra rằng việc phát hiện tấn công mạng trên Multi-API gateways là một nhiệm vụ quan trọng và cần thiết. Deep Learning là một công cụ hữu ích trong việc nâng cao khả năng bảo mật. Hướng phát triển tương lai sẽ tập trung vào việc cải tiến các mô hình học sâu và tích hợp chúng vào các hệ thống bảo mật hiện có.

5.1. Tương lai của Deep Learning trong an ninh mạng

Deep Learning sẽ tiếp tục phát triển và trở thành một phần không thể thiếu trong các giải pháp bảo mật mạng, giúp phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công ngày càng tinh vi.

5.2. Đề xuất nghiên cứu tiếp theo

Cần nghiên cứu thêm về các phương pháp kết hợp Deep Learning với các công nghệ bảo mật khác để tạo ra các giải pháp toàn diện hơn cho an ninh mạng.