I. Tổng Quan Phát Hiện Xâm Nhập Mạng và Mạng Nơ ron Hiệu Quả
Mạng Internet đã trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống hiện đại. Tuy nhiên, sự phát triển này đi kèm với nguy cơ gia tăng các cuộc tấn công mạng. Các cuộc tấn công này không chỉ tăng về số lượng mà còn phức tạp hơn về kỹ thuật. Giải pháp phát hiện xâm nhập mạng (Network Intrusion Detection) sớm là vô cùng quan trọng để bảo vệ hệ thống. Một trong những phương pháp đầy hứa hẹn là sử dụng mạng nơ-ron (Neural Network). Mạng nơ-ron cung cấp khả năng học hỏi và thích nghi với các mẫu tấn công mới. Các hệ thống IDS (Hệ thống phát hiện xâm nhập) truyền thống dựa trên quy tắc thường gặp khó khăn trong việc phát hiện các tấn công zero-day. Theo [12], các cuộc tấn công mạng gây ra hậu quả nghiêm trọng về kinh tế, xã hội và thậm chí ảnh hưởng đến an ninh chính trị. Vì vậy, việc xây dựng một hệ thống IDS hiệu quả là cần thiết.
1.1. Khái niệm về Tấn Công Mạng và các loại hình tấn công
Tấn công mạng (cyber attack hay intrusion) là một loạt các hoạt động máy tính nguy hiểm đe dọa sự bảo mật và tính toàn vẹn của hệ thống. Các cuộc tấn công mạng có thể phá vỡ hoạt động bình thường của hệ thống, truy cập trái phép hoặc phá hủy thông tin. Các loại tấn công mạng phổ biến bao gồm DoS (Denial of Service), R2L (Remote to Local), U2R (User to Root), và Probe (Surveillance). DoS làm quá tải tài nguyên máy tính, R2L khai thác lỗ hổng để truy cập hệ thống, U2R leo thang đặc quyền, và Probe quét hệ thống để tìm điểm yếu. Mỗi loại tấn công có những đặc điểm và phương pháp riêng.
1.2. Bài toán Phát Hiện Xâm Nhập Mạng Mục tiêu và thách thức
Bài toán phát hiện xâm nhập mạng (Network Intrusion Detection) đặt ra yêu cầu về cơ chế phát hiện sớm các cuộc tấn công. Mục tiêu là ngăn chặn hoặc giảm thiểu thiệt hại do các cuộc tấn công gây ra. Tuy nhiên, việc phát hiện xâm nhập mạng gặp nhiều thách thức. Các cuộc tấn công ngày càng tinh vi và đa dạng, vượt qua khả năng phòng thủ của các hệ thống bảo mật truyền thống. Ngoài ra, các máy tính và hệ thống còn phải đối mặt với nguy cơ vi phạm chính sách an toàn thông tin, dù vô tình hay cố ý. Do đó, cần có các giải pháp hiệu quả để phát hiện và ứng phó với các mối đe dọa an ninh mạng.
1.3. Các cấp độ giám sát và phương pháp phân tích xâm nhập
IDS (Hệ thống phát hiện xâm nhập) có thể giám sát các sự kiện ở 3 cấp độ: mạng, máy trạm và ứng dụng. Chúng phân tích các sự kiện bằng các phương pháp khác nhau, như dựa trên dấu hiệu, dựa trên dị thường, và phân tích trạng thái giao thức. Việc lựa chọn phương pháp giám sát và phân tích phù hợp phụ thuộc vào yêu cầu bảo mật và đặc điểm của hệ thống mạng. Việc kết hợp nhiều phương pháp có thể giúp tăng cường khả năng phát hiện xâm nhập.
II. Vấn Đề Hạn Chế của IDS Truyền Thống và Nhu Cầu Mới
Các hệ thống IDS (Hệ thống phát hiện xâm nhập) truyền thống, đặc biệt là các hệ thống dựa trên quy tắc (signature-based IDS), gặp phải nhiều hạn chế. Chúng phụ thuộc vào việc cập nhật liên tục các dấu hiệu tấn công mới, và dễ bị bỏ qua các tấn công zero-day. Hơn nữa, việc quản lý và duy trì một lượng lớn các quy tắc có thể trở nên phức tạp và tốn kém. Các hệ thống IDS (Hệ thống phát hiện xâm nhập) dựa trên dị thường (Anomaly-based IDS) có thể phát hiện các tấn công mới, nhưng lại có tỷ lệ dương tính giả cao. Nhu cầu hiện nay là một hệ thống IDS (Hệ thống phát hiện xâm nhập) thông minh hơn, có khả năng tự học và thích nghi với các mối đe dọa mới. Các hệ thống chuyên gia (rule-based) linh động khi thêm các luật mới, cơ chế hoạt động không phức tạp nhưng sẽ chậm hơn khi số lượng luật nhiều, người quản trị cần am hiểu về bảo mật.
2.1. Hệ Chuyên Gia Rule based Ưu điểm và nhược điểm
Hệ chuyên gia (rule-based) sử dụng các luật tấn công đã biết để phát hiện xâm nhập. Ưu điểm là khả năng phát hiện chính xác các tấn công đã được định nghĩa luật. Hệ thống dễ dàng thêm các luật mới và có cơ chế hoạt động đơn giản. Tuy nhiên, nhược điểm lớn nhất là không thể phát hiện các tấn công mới chưa có luật. Số lượng luật lớn cũng làm chậm hiệu suất hệ thống. Theo [1], phương pháp này so sánh các đặc trưng của gói tin với tập luật đã có. Tính hiệu quả phụ thuộc nhiều vào khả năng cập nhật luật và trình độ chuyên môn của người quản trị.
2.2. Ứng Dụng Học Máy Khắc phục hạn chế của Rule based
Phương pháp ứng dụng học máy (Machine Learning) ra đời để khắc phục hạn chế của việc phải cập nhật luật liên tục. Hệ thống IDS (Hệ thống phát hiện xâm nhập) sẽ học mô hình phát hiện bất thường dựa trên dữ liệu thu thập được. Ưu điểm là khả năng phát hiện các tấn công mới và tính tự động cao. Tuy nhiên, hiệu quả của phương pháp này phụ thuộc vào chất lượng và số lượng dữ liệu huấn luyện. Các cuộc tấn công như DoS, DDoS, Probe, U2R thường có tần suất khác nhau, gây khó khăn cho việc thu thập dữ liệu cân bằng.
III. Giải Pháp Phát Hiện Xâm Nhập Mạng Bằng Mạng Nơ ron Hiện Đại
Sử dụng mạng nơ-ron (Neural Network) trong phát hiện xâm nhập mạng (Network Intrusion Detection) là một giải pháp đầy hứa hẹn. Mạng nơ-ron (Neural Network) có khả năng học hỏi từ dữ liệu và phát hiện các mẫu phức tạp, giúp cải thiện khả năng phát hiện các tấn công mới và giảm tỷ lệ dương tính giả. Các loại mạng nơ-ron khác nhau, như mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Network - CNN) và mạng nơ-ron hồi quy (Recurrent Neural Network - RNN), có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề khác nhau trong phát hiện xâm nhập mạng. Trong luận văn sử dụng phương pháp học máy mạng nơ-ron để ứng dụng cho bài toán phát hiện xâm nhập (Intrusion Detection). Giải pháp này có thể đưa ra loại hình, tính năng chi tiết của cuộc tấn công.
3.1. Mạng Nơ ron Cơ Chế Hoạt Động và Ưu Điểm trong IDS
Mạng nơ-ron (Neural Network) mô phỏng cách thức hoạt động của bộ não con người. Chúng bao gồm các nơ-ron kết nối với nhau, tạo thành các lớp. Mạng nơ-ron học hỏi bằng cách điều chỉnh trọng số của các kết nối, dựa trên dữ liệu huấn luyện. Ưu điểm của mạng nơ-ron (Neural Network) trong IDS (Hệ thống phát hiện xâm nhập) là khả năng phát hiện các mẫu phức tạp, tính tự động cao, và khả năng thích nghi với các mối đe dọa mới. Hình 2.2 mô tả mô hình mạng nơ-ron trong phát hiện bất thường [1].
3.2. Các Loại Mạng Nơ ron Phù Hợp Cho Phát Hiện Xâm Nhập
Có nhiều loại mạng nơ-ron (Neural Network) phù hợp cho phát hiện xâm nhập mạng (Network Intrusion Detection). Mạng Nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Network - CNN) thích hợp cho việc xử lý dữ liệu dạng lưới, như hình ảnh và lưu lượng mạng. Mạng Nơ-ron hồi quy (Recurrent Neural Network - RNN), đặc biệt là Long Short-Term Memory (LSTM), thích hợp cho việc xử lý dữ liệu chuỗi, như trình tự các sự kiện trong mạng. Việc lựa chọn loại mạng nơ-ron phù hợp phụ thuộc vào đặc điểm của dữ liệu và yêu cầu của bài toán.
3.3. Phương pháp huấn luyện và bộ dữ liệu mẫu
Để phát hiện xâm nhập mạng (Network Intrusion Detection) cần thu thập và tiền xử lý bộ dữ liệu mẫu hiện có. Sau đó, áp dụng giải pháp cải tiến trên dữ liệu đã xử lý, đánh giá kết quả sau khi thực hiện với các kết quả nghiên cứu đã công bố trước đó. Các bước kiểm tra dữ liệu với mô hình mạng nơ-ron đã huấn luyện được thể hiện ở Hình 3.1.
IV. Cải Tiến Chất Lượng IDS với Mạng Nơ ron và Kỹ Thuật Phối Hợp
Để cải thiện chất lượng của hệ thống IDS (Hệ thống phát hiện xâm nhập) sử dụng mạng nơ-ron (Neural Network), có thể áp dụng nhiều kỹ thuật. Một phương pháp là cải tiến bộ dữ liệu huấn luyện bằng cách loại bỏ các bản ghi trùng lặp và các thuộc tính dư thừa. Một phương pháp khác là kết hợp mạng nơ-ron (Neural Network) với hệ chuyên gia (rule-based). Hệ chuyên gia có thể phát hiện các kiểu tấn công ít phổ biến, trong khi mạng nơ-ron (Neural Network) có thể phát hiện các kiểu tấn công có tần suất lớn. Cải thiện bộ dữ liệu huấn luyện giảm bớt sự thiên vị trong cảnh báo.
4.1. Cải Tiến Bộ Dữ Liệu Huấn Luyện Loại Bỏ Trùng Lặp và Dư Thừa
Việc loại bỏ các bản ghi trùng lặp trong bộ dữ liệu huấn luyện giúp giảm bớt sự thiên vị trong cảnh báo. Loại bỏ các thuộc tính dư thừa giúp quá trình huấn luyện nhanh hơn và chính xác hơn. Theo [10], việc loại bỏ thuộc tính dư thừa có thể cải thiện hiệu suất của mạng nơ-ron (Neural Network).
4.2. Kết Hợp Mạng Nơ ron và Hệ Chuyên Gia Tăng Cường Độ Chính Xác
Kết hợp mạng nơ-ron (Neural Network) và hệ chuyên gia (rule-based) là một cách hiệu quả để tăng cường độ chính xác của hệ thống IDS (Hệ thống phát hiện xâm nhập). Hệ chuyên gia có thể phát hiện các kiểu tấn công ít phổ biến, trong khi mạng nơ-ron (Neural Network) có thể phát hiện các kiểu tấn công có tần suất lớn. Như vậy, có thể tận dụng ưu điểm của cả hai phương pháp.
4.3. Giao diện chương trình phát hiện xâm nhập
Hình 3.14 thể hiện giao diện chính chương trình phát hiện xâm nhập sử dụng mạng nơ-ron. Hình 3.15 thể hiện thông số các lớp đầu vào và đầu ra của mạng nơ-ron. Hình 3.16 thể hiện quá trình học của mạng nơ-ron.
V. Ứng Dụng Đánh Giá Hiệu Suất trên Dữ Liệu Thực Tế KDD Cup 99
Để đánh giá hiệu suất của giải pháp phát hiện xâm nhập mạng (Network Intrusion Detection) bằng mạng nơ-ron (Neural Network), có thể sử dụng bộ dữ liệu KDD Cup 99. Đây là một bộ dữ liệu phổ biến trong lĩnh vực phát hiện xâm nhập mạng, chứa các kết nối mạng và các loại tấn công khác nhau. Dữ liệu KDD Cup 1999 có thể tải từ trang web của đại lige California (UCD) [5] http:/Re ics. uci edudatabases(kdäcup99/1dicup99 lon]. Kết quả đánh giá trên bộ dữ liệu này có thể cung cấp thông tin về độ chính xác, tỷ lệ phát hiện, và tỷ lệ dương tính giả của hệ thống.
5.1. Giới Thiệu Bộ Dữ Liệu KDD Cup 99 Đặc Điểm và Thành Phần
Bộ dữ liệu KDD Cup 99 chứa các kết nối mạng và các loại tấn công như DoS, R2L, U2R, và Probe. Mỗi kết nối được mô tả bởi 41 đặc trưng, bao gồm các đặc trưng số và đặc trưng ký tự. Bảng 3.1 mô tả các đặc trưng của bộ dữ liệu KDD Cup 99. Nghiên cứu các hệ thống IDS (Hệ thống phát hiện xâm nhập) sử dụng mô hình hệ chuyên gia (rule-based) như Snort để nắm được rõ nhược điểm để cải tiến hệ thống IDS (Hệ thống phát hiện xâm nhập) sử dụng học máy.
5.2. Tiền Xử Lý Dữ Liệu KDD Cup 99 Chuẩn Hóa và Mã Hóa
Trước khi sử dụng bộ dữ liệu KDD Cup 99 để huấn luyện mạng nơ-ron (Neural Network), cần thực hiện các bước tiền xử lý. Các bước này bao gồm chuẩn hóa dữ liệu số, mã hóa dữ liệu ký tự, và loại bỏ các thuộc tính không liên quan. Bảng 3.3 chuyển các chữ phi số sang chữ số. Mục đích là để đảm bảo dữ liệu phù hợp với yêu cầu của mạng nơ-ron (Neural Network) và cải thiện hiệu suất huấn luyện.
5.3. Kết quả phát hiện xâm nhập và độ chính xác
Hình 3.19 thể hiện kết quả test trên 22544 đồng dữ liệu độc lập với bộ train. Bảng 3.8 thể hiện nhãn dự ra của 3 lớp Normal, DoS, Probe. Bảng 3.9 thể hiện kết quả phát hiện xâm nhập với hiệu mô hình mạng nơ-toa khác nhau.
VI. Kết Luận Mạng Nơ ron Tương Lai của Hệ Thống Phát Hiện Xâm Nhập
Mạng nơ-ron (Neural Network) hứa hẹn là một giải pháp hiệu quả cho phát hiện xâm nhập mạng (Network Intrusion Detection). Mạng nơ-ron (Neural Network) có khả năng học hỏi từ dữ liệu, phát hiện các mẫu phức tạp, và thích nghi với các mối đe dọa mới. Tuy nhiên, để triển khai thành công một hệ thống IDS dựa trên mạng nơ-ron (Neural Network), cần giải quyết các thách thức về dữ liệu, hiệu suất, và khả năng giải thích. Nghiên cứu trong tương lai có thể tập trung vào việc phát triển các kiến trúc mạng nơ-ron mới, các kỹ thuật huấn luyện hiệu quả hơn, và các phương pháp kết hợp mạng nơ-ron (Neural Network) với các công nghệ bảo mật khác.
6.1. Tổng Kết Ưu Điểm và Hạn Chế của Mạng Nơ ron trong IDS
Ưu điểm của mạng nơ-ron (Neural Network) trong IDS (Hệ thống phát hiện xâm nhập) bao gồm khả năng phát hiện các tấn công mới, tính tự động cao, và khả năng thích nghi. Tuy nhiên, hạn chế bao gồm yêu cầu dữ liệu lớn, độ phức tạp cao, và khó giải thích kết quả. Để khắc phục những hạn chế này, cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển các kỹ thuật mới.
6.2. Hướng Nghiên Cứu Tương Lai Các Kiến Trúc và Kỹ Thuật Mới
Hướng nghiên cứu tương lai có thể tập trung vào việc phát triển các kiến trúc mạng nơ-ron (Neural Network) mới, như mạng nơ-ron (Neural Network) dựa trên cơ chế chú ý và mạng nơ-ron (Neural Network) học sâu. Các kỹ thuật huấn luyện hiệu quả hơn, như học tăng cường và học chuyển giao, cũng có thể cải thiện hiệu suất của mạng nơ-ron (Neural Network) trong IDS (Hệ thống phát hiện xâm nhập).
