I. Phương pháp đánh giá tính bền vững
Phương pháp đánh giá tính bền vững là trọng tâm của nghiên cứu này. Nghiên cứu tập trung vào việc đánh giá khả năng của IDS trong việc chống lại các cuộc tấn công đối kháng. Các phương pháp đánh giá dựa trên ma trận Confusion matrix và các thông số như True Positive Rate (TPR), False Positive Rate (FPR), và Overall Accuracy được sử dụng để đo lường hiệu suất của IDS. Các thông số này giúp xác định mức độ chính xác và độ tin cậy của IDS trong việc phát hiện các cuộc tấn công.
1.1. Ma trận Confusion matrix
Ma trận Confusion matrix là công cụ chính để đánh giá hiệu suất của IDS. Ma trận này so sánh các dự đoán của IDS với các nhãn thực tế, bao gồm True Positive (TP), False Positive (FP), True Negative (TN), và False Negative (FN). Các thông số này được sử dụng để tính toán các chỉ số như TPR, FPR, và Precision, giúp đánh giá khả năng phát hiện tấn công của IDS.
1.2. Các thông số đánh giá
Các thông số đánh giá như TPR, FPR, và Overall Accuracy được sử dụng để đo lường hiệu suất của IDS. TPR đo lường tỷ lệ các cuộc tấn công được phát hiện chính xác, trong khi FPR đo lường tỷ lệ các cảnh báo sai. Overall Accuracy cung cấp một cái nhìn tổng quan về độ chính xác của IDS trong việc phân loại các sự kiện.
II. Tính bền vững của IDS
Tính bền vững của IDS là khả năng của hệ thống trong việc duy trì hiệu suất cao ngay cả khi đối mặt với các cuộc tấn công đối kháng. Nghiên cứu này tập trung vào việc tăng cường tính bền vững của IDS thông qua việc sử dụng các mẫu tấn công đối kháng để huấn luyện lại hệ thống. Các phương pháp như Generative Adversarial Network (GAN) được sử dụng để tạo ra các mẫu tấn công đối kháng, giúp IDS trở nên mạnh mẽ hơn.
2.1. Mạng đối kháng tạo sinh GAN
Mạng đối kháng tạo sinh (GAN) là một công cụ mạnh mẽ để tạo ra các mẫu tấn công đối kháng. GAN bao gồm hai mô hình con: trình tạo sinh (Generator) và trình phân biệt (Discriminator). Trình tạo sinh tạo ra các mẫu tấn công đối kháng, trong khi trình phân biệt cố gắng phân biệt giữa các mẫu thật và giả. Quá trình này giúp cải thiện khả năng của IDS trong việc phát hiện các cuộc tấn công.
2.2. Tăng cường tính bền vững
Việc tăng cường tính bền vững của IDS được thực hiện thông qua việc sử dụng các mẫu tấn công đối kháng để huấn luyện lại hệ thống. Các mẫu này giúp IDS học cách nhận diện và phản ứng với các cuộc tấn công phức tạp hơn, từ đó nâng cao tính bền vững của hệ thống.
III. Mạng khả lập trình SDN
Mạng khả lập trình (SDN) là một kiến trúc mạng linh hoạt, cho phép quản lý và điều khiển mạng thông qua phần mềm. Nghiên cứu này tập trung vào việc tích hợp IDS vào SDN để tăng cường khả năng bảo mật của mạng. SDN cung cấp khả năng quản lý tập trung và linh hoạt, giúp IDS có thể phản ứng nhanh chóng với các mối đe dọa mạng.
3.1. Kiến trúc SDN
Kiến trúc SDN bao gồm ba lớp chính: lớp ứng dụng, lớp điều khiển, và lớp cơ sở hạ tầng. Lớp điều khiển là trung tâm của SDN, nơi các quyết định về định tuyến và bảo mật được đưa ra. IDS được tích hợp vào lớp điều khiển để giám sát và phát hiện các cuộc tấn công mạng.
3.2. Quản lý mạng khả lập trình
Quản lý mạng khả lập trình là một lợi thế lớn của SDN. Nó cho phép các nhà quản trị mạng dễ dàng cấu hình và quản lý các thiết bị mạng thông qua phần mềm. IDS được tích hợp vào SDN có thể được cập nhật và điều chỉnh nhanh chóng để đối phó với các mối đe dọa mới.
IV. Phân tích tính bền vững
Phân tích tính bền vững là quá trình đánh giá khả năng của IDS trong việc duy trì hiệu suất cao trong các điều kiện khác nhau. Nghiên cứu này sử dụng các phương pháp như Wasserstein GAN (WGAN) và WGAN-GP để tạo ra các mẫu tấn công đối kháng, giúp IDS trở nên mạnh mẽ hơn. Các kết quả thực nghiệm cho thấy sự cải thiện đáng kể trong khả năng phát hiện tấn công của IDS.
4.1. Biến thể WGAN
Biến thể WGAN là một phiên bản cải tiến của GAN, sử dụng khoảng cách Wasserstein để đo lường sự khác biệt giữa các phân phối. Phương pháp này giúp cải thiện sự ổn định và hiệu suất của GAN trong việc tạo ra các mẫu tấn công đối kháng.
4.2. Biến thể WGAN GP
Biến thể WGAN-GP là một phiên bản cải tiến hơn của WGAN, sử dụng phạt độ dốc để tăng cường sự ổn định của mô hình. Phương pháp này giúp IDS có thể học cách nhận diện và phản ứng với các cuộc tấn công phức tạp hơn, từ đó nâng cao tính bền vững của hệ thống.
