Phương Pháp Học Liên Kết Trong Dịch Vụ Săn Tìm Mối Đe Dọa Trong Mạng Khả Lập Trình

LỜI CẢM ƠN

1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU BÀI TOÁN VÀ CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN

1.1. Giới thiệu bài toán. Các nghiên cứu liên quan

1.2. Bảo mật mạng khả lập trình

1.3. Dịch vụ cộng tác săn tìm mối đe dọa dựa trên học liên kết và kiến trúc dịch vụ vi mô

1.4. Giải pháp đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu trong học liên kết

1.5. Giải pháp giảm thiểu chi phí và thời gian truyền thông liên lạc trong học liên kết

1.6. Tính ứng dụng trong thực tế

1.7. Những thách thức. Mục tiêu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu

1.8. Cấu trúc khoá luận tốt nghiệp

2. CHƯƠNG 2: HỌC MÁY VÀ MẠNG KHẢ LẬP TRÌNH

2.1. Học máy và các bước xây dựng một mô hình học máy

2.2. Học liên kết (Federated Learning)

2.2.1. Quá trình huấn luyện trong học liên kết

2.2.2. Tính ứng dụng trong thực tế

2.2.3. Lợi ích và khó khăn của phương pháp học liên kết

2.3. Quyền riêng tư khác biệt (Differential Privacy)

2.4. Săn tìm mối đe dọa (Threat-hunting)

2.4.1. Phân tích Kill Chain

2.4.2. Phân tích xâm nhập với mô hình kim cương (Diamond Model)

2.4.3. Mô hình săn tìm mối đe dọa

2.5. Mạng khả lập trình (Software-defined Networking)

2.5.1. Sự khác biệt giữa mạng khả lập trình và mạng truyền thống

2.5.2. Kiến trúc của mạng khả lập trình

2.5.3. Nguyên tắc hoạt động của mạng khả lập trình

2.5.4. Lợi ích và khó khăn của giải pháp mạng khả lập trình

2.5.5. Giao thức OpenFlow

2.6. Điện toán biên di động (Mobile Edge Computing)

2.6.1. Sự khác biệt giữa điện toán biên và điện toán đám mây

2.6.2. Tính ứng dụng trong thực tế

2.6.3. Lợi ích và khó khăn của điện toán biên di động

2.7. Dịch vụ vi mô (Microservices)

2.7.1. Mô tả kiến trúc của dịch vụ vi mô

2.7.2. Lợi ích và khó khăn của kiến trúc dịch vụ vi mô

3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1. Dịch vụ săn tìm mối đe dọa dựa trên học sâu liên kết nhiều tầng trong mạng khả lập trình

3.2. Mô hình học sâu liên kết nhiều tầng

3.2.1. Tổng quan về mô hình học sâu liên kết nhiều tầng

3.2.2. Luồng hoạt động của mô hình khi có sử dụng kỹ thuật quyền riêng tư khác biệt

3.3. Thuật toán huấn luyện học sâu liên kết có sử dụng kỹ thuật quyền riêng tư khác biệt

3.4. Mô hình học sâu đề xuất cho dịch vụ săn tìm mối đe dọa

3.4.1. Deep Neural Network (DNN)

3.4.2. Long Short Term Memory (LSTM)

3.4.3. Mô hình mạng khả lập trình

4. CHƯƠNG 4: THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ

4.1. Môi trường thực nghiệm

4.2. Xây dựng hệ thống học liên kết nhiều tầng

4.3. Xây dựng mạng khả lập trình

4.4. Kịch bản thực nghiệm

4.5. Giới thiệu tập dữ liệu

4.6. Tiền xử lý tập dữ liệu

4.7. Tiêu chí đánh giá

4.8. Kết quả thực nghiệm

4.8.1. Mô hình LSTM

4.8.2. Đánh giá chi phí truyền thông liên lạc

4.9. Triển khai dịch vụ săn tìm mối đe dọa trong mạng khả lập trình từ mô hình học sâu liên kết nhiều tầng

5. CHƯƠNG 5: THUẬN LỢI VÀ KHÓ KHĂN

5.1. Thuận lợi và khó khăn

TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng Quan Về Phương Pháp Học Liên Kết Trong Dịch Vụ Săn Tìm Mối Đe Dọa

Phương pháp học liên kết (Federated Learning) đã trở thành một giải pháp quan trọng trong việc phát hiện các mối đe dọa trong mạng khả lập trình. Với khả năng bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, phương pháp này cho phép các tổ chức huấn luyện mô hình mà không cần chia sẻ dữ liệu nhạy cảm. Điều này không chỉ giúp tăng cường an ninh mạng mà còn giảm thiểu chi phí và thời gian truyền thông. Nghiên cứu này sẽ đi sâu vào các ứng dụng và thách thức của phương pháp học liên kết trong lĩnh vực an ninh mạng.

1.1. Khái Niệm Về Học Liên Kết Trong An Ninh Mạng

Học liên kết là một phương pháp cho phép các thiết bị huấn luyện mô hình cục bộ mà không cần chia sẻ dữ liệu cá nhân. Điều này giúp bảo vệ quyền riêng tư và giảm thiểu rủi ro bị tấn công dữ liệu.

1.2. Lợi Ích Của Phương Pháp Học Liên Kết

Phương pháp này không chỉ bảo vệ dữ liệu mà còn tối ưu hóa quá trình huấn luyện mô hình, giúp tăng tốc độ phát hiện mối đe dọa trong mạng khả lập trình.

II. Những Thách Thức Trong Việc Áp Dụng Học Liên Kết

Mặc dù phương pháp học liên kết mang lại nhiều lợi ích, nhưng vẫn tồn tại một số thách thức cần giải quyết. Các vấn đề như độ trễ trong việc cập nhật mô hình, bảo mật thông tin và khả năng hội tụ của mô hình toàn cục là những yếu tố quan trọng cần được xem xét.

2.1. Độ Trễ Trong Cập Nhật Mô Hình

Việc chờ đợi các thiết bị cập nhật mô hình cục bộ có thể gây ra độ trễ lớn, ảnh hưởng đến hiệu suất của hệ thống.

2.2. Rủi Ro Bảo Mật Thông Tin

Dù không chia sẻ dữ liệu, nhưng mô hình cục bộ vẫn có thể bị phân tích để rò rỉ thông tin nhạy cảm, đòi hỏi các biện pháp bảo mật bổ sung.

III. Giải Pháp Đảm Bảo Quyền Riêng Tư Dữ Liệu Trong Học Liên Kết

Kỹ thuật quyền riêng tư khác biệt (Differential Privacy) là một giải pháp hiệu quả để bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu trong quá trình huấn luyện mô hình học liên kết. Kỹ thuật này cung cấp một cách tiếp cận toán học để đảm bảo rằng thông tin cá nhân không bị rò rỉ.

3.1. Nguyên Tắc Của Quyền Riêng Tư Khác Biệt

Kỹ thuật này hoạt động bằng cách thêm nhiễu vào dữ liệu, giúp bảo vệ thông tin cá nhân trong quá trình huấn luyện mô hình.

3.2. Ứng Dụng Quyền Riêng Tư Khác Biệt Trong Học Liên Kết

Việc áp dụng kỹ thuật này trong học liên kết giúp tăng cường bảo mật và đảm bảo rằng dữ liệu cá nhân của người dùng không bị lộ ra ngoài.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Học Liên Kết Trong An Ninh Mạng

Phương pháp học liên kết đã được áp dụng thành công trong nhiều lĩnh vực, từ chăm sóc sức khỏe đến tài chính. Các nghiên cứu cho thấy rằng việc sử dụng học liên kết có thể cải thiện đáng kể khả năng phát hiện mối đe dọa trong mạng khả lập trình.

4.1. Học Liên Kết Trong Chăm Sóc Sức Khỏe

Nghiên cứu cho thấy rằng học liên kết có thể giúp phát hiện các mối đe dọa trong hệ thống chăm sóc sức khỏe mà không làm lộ thông tin bệnh nhân.

4.2. Học Liên Kết Trong Tài Chính

Trong lĩnh vực tài chính, học liên kết giúp phát hiện gian lận mà không cần chia sẻ dữ liệu nhạy cảm giữa các tổ chức.

V. Kết Luận Về Tương Lai Của Học Liên Kết Trong An Ninh Mạng

Phương pháp học liên kết hứa hẹn sẽ tiếp tục phát triển và trở thành một phần quan trọng trong chiến lược an ninh mạng. Với sự gia tăng của các mối đe dọa, việc áp dụng học liên kết sẽ giúp các tổ chức bảo vệ dữ liệu và phát hiện mối đe dọa hiệu quả hơn.

5.1. Triển Vọng Phát Triển Của Học Liên Kết

Sự phát triển của công nghệ sẽ tiếp tục thúc đẩy việc áp dụng học liên kết trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

5.2. Tương Lai Của An Ninh Mạng

Với sự gia tăng của các mối đe dọa, học liên kết sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc bảo vệ an ninh mạng trong tương lai.

Phương Pháp Học Liên Kết Cho Dịch Vụ Săn Tìm Mối Đe Dọa Trong Mạng Khả Lập Trình