Luận văn thạc sĩ: Nghiên cứu phương pháp lai trong phát hiện mã độc botnet trên thiết bị IoT

Mã độc IoT là phần mềm độc hại được thiết kế để tấn công các thiết bị IoT. Chúng có thể lây nhiễm và chiếm quyền điều khiển thiết bị, thực hiện các hành động như đánh cắp thông tin hoặc xây dựng mạng botnet. Các loại mã độc này thường lợi dụng các lỗ hổng bảo mật trong thiết bị, như mật khẩu yếu hoặc phần mềm không được cập nhật. Sự gia tăng của các thiết bị IoT đã tạo ra một môi trường thuận lợi cho sự phát triển của mã độc. Các cuộc tấn công từ chối dịch vụ phân tán (DDoS) là một trong những hình thức tấn công phổ biến nhất mà mã độc IoT thực hiện. Điều này cho thấy sự cần thiết phải có các phương pháp phát hiện và ngăn chặn hiệu quả để bảo vệ các thiết bị IoT khỏi các cuộc tấn công này.

Mã độc IoT có thể được phân loại thành nhiều loại khác nhau dựa trên cách thức hoạt động và mục tiêu tấn công. Các loại mã độc phổ biến bao gồm Worm, Trojan, Rootkit, Spyware, và Botnet. Mỗi loại mã độc có những đặc điểm riêng, từ khả năng tự nhân bản cho đến việc thu thập thông tin mà người dùng không biết. Đặc biệt, Botnet là loại mã độc cho phép kẻ tấn công điều khiển nhiều thiết bị cùng lúc, tạo ra một mạng lưới khổng lồ để thực hiện các cuộc tấn công quy mô lớn. Việc hiểu rõ các loại mã độc này là rất quan trọng để phát triển các giải pháp bảo mật hiệu quả cho các thiết bị IoT.

Đặc trưng tĩnh là những thông tin có thể thu thập được từ mã độc mà không cần thực thi nó. Việc xây dựng các đặc trưng tĩnh bao gồm việc phân tích mã nguồn, cấu trúc tệp, và các thông tin khác liên quan đến mã độc. Các đặc trưng này giúp nhận diện mã độc ngay từ giai đoạn đầu, trước khi nó có cơ hội gây hại. Một số đặc trưng tĩnh quan trọng bao gồm các hàm, biến, và các thư viện mà mã độc sử dụng. Việc lựa chọn các đặc trưng tĩnh phù hợp là rất quan trọng để đảm bảo tính chính xác trong quá trình phát hiện. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc sử dụng các đặc trưng tĩnh có thể giúp phát hiện mã độc một cách hiệu quả, đặc biệt là trong môi trường IoT với nhiều thiết bị khác nhau.

Đặc trưng động liên quan đến hành vi của mã độc khi nó được thực thi. Việc xây dựng các đặc trưng động bao gồm việc theo dõi các hoạt động của mã độc trong môi trường thực tế, như việc gửi dữ liệu ra ngoài, thực hiện các lệnh không mong muốn, hoặc tương tác với các thiết bị khác. Các đặc trưng động giúp phát hiện mã độc dựa trên hành vi thực tế của nó, điều này rất quan trọng trong việc phát hiện các cuộc tấn công từ chối dịch vụ phân tán (DDoS). Việc kết hợp các đặc trưng động với các đặc trưng tĩnh tạo ra một phương pháp phát hiện mạnh mẽ hơn, giúp giảm thiểu số lượng báo động giả và tăng cường khả năng phát hiện mã độc IoT Botnet.

Xây dựng tập dữ liệu là bước đầu tiên trong quá trình thử nghiệm và đánh giá. Tập dữ liệu cần phải bao gồm các mẫu mã độc IoT Botnet và các mẫu lành tính để đảm bảo tính chính xác trong quá trình phát hiện. Việc thu thập các mẫu mã độc có thể được thực hiện thông qua các phương pháp như phân tích mã nguồn, theo dõi hành vi của mã độc trong môi trường thực tế, hoặc sử dụng các công cụ phân tích mã độc. Tập dữ liệu cần phải được phân loại rõ ràng để dễ dàng trong việc đánh giá hiệu quả của phương pháp phát hiện. Một tập dữ liệu đa dạng và phong phú sẽ giúp tăng cường khả năng phát hiện và giảm thiểu số lượng báo động giả.

Kết quả thực nghiệm sẽ cho thấy hiệu quả của phương pháp lai trong việc phát hiện mã độc IoT Botnet. Các độ đo như độ chính xác, độ nhạy, và độ đặc hiệu sẽ được sử dụng để đánh giá hiệu quả của phương pháp. Kết quả thực nghiệm cần phải được phân tích kỹ lưỡng để đưa ra các nhận định chính xác về khả năng phát hiện của phương pháp. Việc so sánh với các phương pháp phát hiện khác cũng là một phần quan trọng trong quá trình đánh giá. Kết quả thực nghiệm không chỉ giúp xác định hiệu quả của phương pháp mà còn cung cấp thông tin quý giá cho việc cải thiện và phát triển các giải pháp bảo mật cho các thiết bị IoT.