I. Giới thiệu đề tài
Trong bối cảnh công nghệ thông tin ngày càng phát triển, ứng dụng web trở thành một phần không thể thiếu trong đời sống hàng ngày. Tuy nhiên, sự phát triển này cũng kéo theo các vấn đề về bảo mật ứng dụng. Những lỗ hổng bảo mật có thể gây ra thiệt hại nghiêm trọng cho cả cá nhân và tổ chức. Đề tài này nhằm phát triển một công cụ học máy để tìm kiếm lỗ hổng bảo mật trong mã nguồn ứng dụng web, giúp nâng cao hiệu quả kiểm tra và phát hiện lỗ hổng. Như đã được nêu trong tài liệu, "Nhu cầu về các công cụ, kĩ thuật hỗ trợ việc kiểm tra và phát hiện lỗ hổng ngày càng tăng". Điều này cho thấy rằng việc ứng dụng công nghệ mới vào lĩnh vực này là rất cần thiết.
II. Mục tiêu và phạm vi đề tài
Mục tiêu chính của đề tài là nghiên cứu và phát triển một công cụ sử dụng học máy để tìm kiếm lỗ hổng bảo mật trong ứng dụng web. Cụ thể, đề tài sẽ tập trung vào việc: 1) Biểu diễn thông tin mã nguồn thành các vector đặc trưng, 2) Chuẩn hóa quá trình tìm kiếm lỗi bảo mật như một bài toán phân loại của học máy. Phạm vi nghiên cứu sẽ giới hạn ở các ứng dụng phát triển bằng ngôn ngữ PHP, một trong những ngôn ngữ phổ biến nhất trong phát triển web. Điều này giúp đảm bảo tính khả thi và ứng dụng thực tiễn của đề tài.
III. Kiến thức và công nghệ nền tảng
Để thực hiện đề tài, cần nắm vững kiến thức về Code Property Graph và các phương pháp học máy như Support Vector Machine và Random Forest. Các công nghệ này sẽ được áp dụng để phân tích mã nguồn và phát hiện các lỗ hổng bảo mật. Tài liệu đã chỉ ra rằng, "Việc ứng dụng học máy để xây dựng các mô hình nhận diện và phát hiện lỗ hổng trong mã nguồn có thể giúp cải thiện đáng kể thời gian và hỗ trợ hiệu quả cho quá trình tìm kiếm". Điều này nhấn mạnh vai trò quan trọng của công nghệ trong việc nâng cao an ninh mạng.
IV. Phương pháp đề xuất
Phương pháp được đề xuất bao gồm việc thu thập dữ liệu từ mã nguồn, xử lý và biểu diễn thông tin thành cấu trúc đồ thị. Sau đó, các đặc trưng sẽ được trích xuất và mô hình học máy sẽ được huấn luyện để dự đoán tính an toàn của mã nguồn. Việc này sẽ giúp phát hiện các lỗ hổng bảo mật một cách tự động và hiệu quả hơn. Mô hình sẽ được kiểm tra và đánh giá dựa trên bộ dữ liệu công khai chứa thông tin về các lỗ hổng bảo mật đã được gắn nhãn.
V. Hiện thực công cụ
Công cụ sẽ được hiện thực hóa với giao diện người dùng thân thiện và dễ sử dụng. Các công cụ hỗ trợ sẽ được tích hợp để giúp người dùng dễ dàng kiểm tra và phân tích mã nguồn. Kết quả đạt được sẽ được trình bày rõ ràng, giúp người dùng hiểu rõ về các lỗ hổng bảo mật có trong mã nguồn của ứng dụng. Như đã nêu, "Công cụ được hiện thực với giao diện người dùng thân thiện, dễ sử dụng", điều này sẽ góp phần nâng cao trải nghiệm của người dùng trong việc bảo mật ứng dụng.
