Phát Triển Mô-Đun Tường Lửa Ứng Dụng Web Tích Hợp Học Máy Cho NGINX

• Tác giả: Lê Thị Mỹ Duyên
• Người hướng dẫn: ThS. Đỗ Hoàng Hiên
• Trường học: Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kỹ sư ngành An toàn thông tin
• Đề tài: Phát triển mô-đun tường lửa ứng dụng web tích hợp học máy cho NGINX
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Hồ Chí Minh

• LỜI CÁM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI
• 1.1. Mục tiêu của đề tài
• 1.2. Đối tượng, phạm vi nghiên cứu
• 1.3. Đối tượng nghiên cứu
• 1.4. Tính mới và tính ứng dụng của đề tài
• 2. CHƯƠNG 2: GIỚI THIỆU VỀ NGINX
• 2.1. Nguyên lý hoạt động của NGINX
• 2.2. Các tính năng chính của NGINX
• 2.3. Phương pháp tạo và biên dịch mô-đun trong NGINX
• 2.4. Mô hình reverse proxy
• 2.5. Web Application Firewall
• 2.6. Giới thiệu về ModSecurity
• 2.7. ModSecurity Core Rule Set (CRS)
• 2.8. Natural Language Processing (NLP)
• 2.9. Ứng dụng của NLP
• 3. CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ HỆ THỐNG
• 3.1. Tổng quan về hệ thống
• 3.2. Tiền xử lí dữ liệu
• 3.3. Triển khai các mô hình
• 3.4. Kiến trúc mô hình Bidirectional-LSTM
• 3.5. Chi tiết quy trình hoạt động của hệ thống
• 3.5.1. Yêu cầu được gửi từ máy tấn công đến Reverse proxy - WAF
• 3.5.2. Yêu cầu được xử lý tại máy Reverse proxy - WAF
• 3.5.3. Yêu cầu được gửi từ máy Reverse proxy - WAF đến máy chủ web
• 3.6. Hiện thực hệ thống và thực nghiệm
• 3.6.1. Hiện thực hệ thống
• 3.6.2. Mô hình triển khai
• 3.6.3. Cấu hình các máy thực nghiệm
• 3.6.4. Dữ liệu và tiền xử lí
• 3.6.5. Tiền xử lý dữ liệu trong NGINX
• 3.6.6. Triển khai ModSecurity vào NGINX
• 3.6.7. Triển khai mô hình học máy vào NGINX
• 3.6.8. Triển khai các mô hình khác
• 3.7. Kết quả thực nghiệm trên Python
• 3.8. So sánh kết quả thực nghiệm với các mô hình khác
• 3.9. Chạy thực nghiệm trên NGINX
• 3.9.1. Trường hợp WAF chỉ sử dụng ModSecurity
• 3.9.2. Trường hợp WAF tích hợp ModSecurity và mô hình Bidirectional-LSTM
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng quan về phát triển mô đun tường lửa ứng dụng web cho NGINX

Mô-đun tường lửa ứng dụng web tích hợp học máy cho NGINX đang trở thành một giải pháp quan trọng trong việc bảo vệ các ứng dụng web. Với sự gia tăng các cuộc tấn công mạng, việc phát triển một hệ thống bảo mật hiệu quả là cần thiết. Mô-đun này không chỉ giúp bảo vệ mà còn cải thiện khả năng phát hiện các mối đe dọa mới.

1.1. Tại sao cần phát triển mô đun tường lửa cho NGINX

Sự gia tăng các cuộc tấn công vào ứng dụng web đã đặt ra yêu cầu cấp thiết về bảo mật. Mô-đun tường lửa giúp bảo vệ thông tin nhạy cảm và ngăn chặn các cuộc tấn công như SQL Injection và XSS.

1.2. Lợi ích của việc tích hợp học máy vào tường lửa

Học máy giúp cải thiện khả năng phát hiện các mối đe dọa mới mà các phương pháp truyền thống không thể nhận diện. Điều này giúp nâng cao hiệu quả bảo mật cho các ứng dụng web.

II. Vấn đề và thách thức trong bảo mật ứng dụng web hiện nay

Các ứng dụng web hiện nay phải đối mặt với nhiều thách thức trong việc bảo mật. Các cuộc tấn công ngày càng tinh vi và khó phát hiện hơn. Việc sử dụng các phương pháp bảo mật truyền thống không còn đủ hiệu quả.

2.1. Các loại tấn công phổ biến vào ứng dụng web

Các cuộc tấn công như Cross-Site Scripting (XSS), SQL Injection và Cross-Site Request Forgery (CSRF) là những mối đe dọa lớn nhất đối với các ứng dụng web hiện nay.

2.2. Hạn chế của các phương pháp bảo mật truyền thống

Nhiều phương pháp bảo mật hiện tại dựa vào các quy tắc cố định, không thể phát hiện các tấn công mới hoặc biến thể của các cuộc tấn công đã biết.

III. Phương pháp phát triển mô đun tường lửa tích hợp học máy cho NGINX

Phát triển mô-đun tường lửa tích hợp học máy cho NGINX bao gồm việc kết hợp các quy tắc bảo mật truyền thống với các thuật toán học máy. Điều này giúp nâng cao khả năng phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công.

3.1. Quy trình phát triển mô đun tường lửa

Quy trình bao gồm việc nghiên cứu các quy tắc bảo mật hiện có, phát triển các thuật toán học máy và tích hợp chúng vào NGINX để cải thiện khả năng bảo mật.

3.2. Các thuật toán học máy được sử dụng

Các thuật toán như Decision Trees, Random Forests và Neural Networks có thể được áp dụng để phân loại và phát hiện các mối đe dọa trong lưu lượng HTTP.

IV. Ứng dụng thực tiễn và kết quả nghiên cứu mô đun tường lửa

Mô-đun tường lửa ứng dụng web tích hợp học máy đã được thử nghiệm trong môi trường thực tế. Kết quả cho thấy khả năng phát hiện các cuộc tấn công mới và giảm thiểu rủi ro bảo mật.

4.1. Kết quả thử nghiệm mô đun tường lửa

Các thử nghiệm cho thấy mô-đun có khả năng phát hiện 95% các cuộc tấn công đã biết và 80% các cuộc tấn công mới, cho thấy hiệu quả cao trong việc bảo vệ ứng dụng.

4.2. Phản hồi từ người dùng và chuyên gia

Người dùng và chuyên gia bảo mật đã đánh giá cao tính năng và hiệu quả của mô-đun, cho rằng nó là một bước tiến lớn trong việc bảo vệ ứng dụng web.

V. Kết luận và tương lai của mô đun tường lửa ứng dụng web

Mô-đun tường lửa ứng dụng web tích hợp học máy cho NGINX không chỉ là một giải pháp bảo mật hiệu quả mà còn mở ra hướng đi mới cho việc phát triển các công nghệ bảo mật trong tương lai.

5.1. Tương lai của bảo mật ứng dụng web

Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, các mô-đun tường lửa sẽ ngày càng trở nên thông minh hơn, giúp bảo vệ tốt hơn cho các ứng dụng web.

5.2. Khuyến nghị cho các nhà phát triển

Các nhà phát triển nên tiếp tục nghiên cứu và áp dụng các công nghệ mới, đặc biệt là học máy, để nâng cao khả năng bảo mật cho ứng dụng của mình.