Phát Hiện Tấn Công Dựa Trên Học Cộng Tác Trong Mạng Khả Lập Trình

LỜI CẢM ƠN

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI

1.1. Lý do chọn đề tài

1.2. Đối tượng nghiên cứu

1.3. Phạm vi nghiên cứu

1.4. Phương pháp nghiên cứu

1.5. Cấu trúc khóa luận

2. CHƯƠNG 2: CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN

2.1. Phát hiện tấn công mạng IOT dựa trên học cộng tác

2.2. Giải pháp đảm bảo riêng tư của dữ liệu người dùng khi huấn luyện học máy dựa trên học cộng tác

2.3. Kiến trúc điều khiển công nghiệp mới dựa trên Software-Defined Network

2.4. Phát hiện bất thường cho dữ liệu chuỗi thời gian trong công nghệ IoT: Giao tiếp hiệu quả phương pháp học tập liên kết trên thiết bị

3. CHƯƠNG 3: TỔNG QUAN KIẾN THỨC NỀN TẢNG

3.1. Phương pháp học cộng tác (học liên kết) Federated Learning

3.1.1. Giới thiệu học cộng tác (học liên kết) Federated Learning

3.1.2. Ví dụ Gboard, bàn phím Google

3.1.3. Những khó khăn và lợi ích của học liên kết

3.2. Học máy và cách xây dựng một mô hình học máy

3.2.1. Học máy (Machine Learning) là gì?

3.2.2. Cách xây dựng một mô hình học máy

3.3. Hệ thống phát hiện xâm nhập (Intrusion Detection System — IDS)

3.3.1. Hệ thống phát hiện xâm nhập là gì?

3.3.2. Ưu nhược điểm của 2 loại IDS

3.4. Mạng khả lập trình (Software Defined Network — SDN)

3.4.1. Mạng khả lập trình là gì?

3.4.2. Kiến trúc của mạng khả lập trình

3.4.3. Những lợi ích và cách thách thức trong giải pháp SDN

3.5. Khái niệm OpenFlow

3.5.1. Khái niệm OpenFlow

3.5.2. Thành phần của OpenFlow

3.5.3. Trao đổi giữa Controller và Switch

3.5.4. Thiết lập kết nối

3.6. Khái niệm Differential Privacy (Sự riêng tư khác biệt)

3.6.1. Khái niệm Differential Privacy

3.6.2. Các tham số trong DP

3.6.3. Các tham số quan trọng trong DP optimizer trong mô hình máy học

4. CHƯƠNG 4: Ý TƯỞNG, MÔ HÌNH, PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN

4.1. Mô hình IDS dựa trên FL

4.2. Các mô hình ML sử dụng trong FL-IDS

4.3. So sánh hiệu năng của FL-IDS với các cách tiếp cận khác nhau

5. CHƯƠNG 5: THỰC NGHIỆM HỆ THỐNG

5.1. Môi trường triển khai thực nghiệm

5.1.1. Thành phần trong môi trường thực nghiệm

5.1.2. Kịch bản thí nghiệm

5.2. Đặc tả tập dữ liệu

5.2.1. Giới thiệu CICDDOS2019

5.2.2. Tóm tắt tập dữ liệu CICDDOS2019

5.2.3. Tiền xử lý tập dữ liệu

5.3. Kết quả thí nghiệm

5.3.1. Đánh giá mô hình FL

5.3.2. Đánh giá mô hình nội bộ

5.3.3. Đánh giá mô hình tập trung

5.3.4. Đánh giá mô hình DPFL

5.4. Triển khai IDS cho mạng SDN từ mô hình FL

5.4.1. Thuận lợi và khó khăn

5.4.2. Hướng phát triển

DANH MỤC HÌNH

DANH MỤC BẢNG

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

I. Tổng Quan Về Phát Hiện Tấn Công Trong Mạng Khả Lập Trình

Mạng khả lập trình (SDN) đang trở thành nền tảng quan trọng trong việc quản lý và điều phối các thiết bị IoT. Hệ thống phát hiện xâm nhập (IDS) được triển khai để giám sát lưu lượng mạng từ nhiều thiết bị khác nhau. Tuy nhiên, với sự gia tăng của các cuộc tấn công mạng, việc phát hiện các hành vi độc hại trở nên khó khăn hơn. Phương pháp học cộng tác (Federated Learning) đã được đề xuất như một giải pháp tiềm năng để cải thiện khả năng phát hiện tấn công trong môi trường này.

1.1. Khái Niệm Về Mạng Khả Lập Trình

Mạng khả lập trình (SDN) cho phép tách biệt giữa tầng điều khiển và tầng dữ liệu, giúp quản lý lưu lượng mạng hiệu quả hơn. Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh IoT, nơi có nhiều thiết bị kết nối.

1.2. Tầm Quan Trọng Của Hệ Thống Phát Hiện Xâm Nhập

Hệ thống IDS đóng vai trò quan trọng trong việc bảo vệ mạng khỏi các cuộc tấn công. Tuy nhiên, độ chính xác của các hệ thống này thường bị ảnh hưởng bởi sự phức tạp của lưu lượng mạng.

II. Thách Thức Trong Phát Hiện Tấn Công Mạng Khả Lập Trình

Sự gia tăng của các cuộc tấn công mạng tinh vi đã đặt ra nhiều thách thức cho các hệ thống IDS. Đặc biệt, việc phát hiện các hành vi độc hại trong lưu lượng mạng ngày càng trở nên khó khăn do sự đa dạng và phức tạp của dữ liệu. Các phương pháp truyền thống không còn đủ hiệu quả để đối phó với các mối đe dọa mới.

2.1. Các Cuộc Tấn Công Mới Xuất Hiện

Các cuộc tấn công mạng ngày càng trở nên tinh vi, yêu cầu các hệ thống phát hiện phải liên tục cập nhật và cải tiến để nhận diện kịp thời.

2.2. Vấn Đề Về Quyền Riêng Tư Dữ Liệu

Việc thu thập và phân tích dữ liệu từ nhiều thiết bị có thể gây ra rủi ro về quyền riêng tư. Điều này đòi hỏi các giải pháp phải đảm bảo tính riêng tư cho người dùng.

III. Phương Pháp Học Cộng Tác Trong Phát Hiện Tấn Công

Phương pháp học cộng tác (Federated Learning) cho phép huấn luyện mô hình trên các thiết bị mà không cần tập trung dữ liệu. Điều này không chỉ giúp bảo vệ quyền riêng tư mà còn nâng cao độ chính xác của hệ thống phát hiện tấn công. Các mô hình học máy có thể được cải tiến thông qua việc chia sẻ thông tin giữa các thiết bị mà không cần tiết lộ dữ liệu cá nhân.

3.1. Nguyên Lý Hoạt Động Của Học Cộng Tác

Học cộng tác cho phép các thiết bị huấn luyện mô hình cục bộ và chỉ chia sẻ các tham số đã được cập nhật, giúp bảo vệ dữ liệu cá nhân.

3.2. Lợi Ích Của Học Cộng Tác Trong IDS

Phương pháp này không chỉ cải thiện độ chính xác mà còn giảm thiểu tải cho máy chủ, đồng thời đảm bảo tính riêng tư cho dữ liệu người dùng.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Học Cộng Tác Trong Mạng Khả Lập Trình

Việc áp dụng học cộng tác trong các hệ thống IDS đã cho thấy nhiều kết quả khả quan. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng phương pháp này có thể cải thiện đáng kể khả năng phát hiện tấn công, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Các mô hình như VGG-16 đã được sử dụng để nâng cao hiệu suất phát hiện.

4.1. Kết Quả Nghiên Cứu Trên Tập Dữ Liệu

Các thử nghiệm trên tập dữ liệu như CIC-IDS-2018 cho thấy phương pháp học cộng tác có thể nhận diện các cuộc tấn công hiệu quả hơn so với các phương pháp truyền thống.

4.2. Thực Tiễn Ứng Dụng Trong Doanh Nghiệp

Nhiều doanh nghiệp đã bắt đầu áp dụng phương pháp học cộng tác để cải thiện hệ thống bảo mật của họ, đảm bảo an toàn cho dữ liệu người dùng.

V. Kết Luận Và Hướng Phát Triển Tương Lai

Phát hiện tấn công dựa trên học cộng tác trong mạng khả lập trình là một lĩnh vực đầy tiềm năng. Các nghiên cứu hiện tại đã chỉ ra rằng phương pháp này không chỉ cải thiện khả năng phát hiện mà còn bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Trong tương lai, cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển các mô hình học máy mới để đối phó với các mối đe dọa ngày càng tinh vi.

5.1. Tương Lai Của Học Cộng Tác

Học cộng tác có thể trở thành tiêu chuẩn trong phát hiện tấn công mạng, giúp cải thiện đáng kể khả năng bảo mật cho các hệ thống.

5.2. Các Hướng Nghiên Cứu Mới

Cần nghiên cứu thêm về các thuật toán học máy mới và cách tích hợp chúng vào các hệ thống IDS để nâng cao hiệu quả phát hiện.

Trình Phát Hiện Tấn Công Dựa Trên Học Cộng Tác Trong Mạng Khả Lập Trình