Phương Pháp Lựa Chọn Thuộc Tính Hiệu Quả Cho Hệ Thống Phát Hiện Xâm Nhập

• Tác giả: Nguyen Phuoc Cuong
• Người hướng dẫn: TS. Le Kim Hung
• Trường học: Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kỹ sư ngành An toàn thông tin
• Đề tài: Phương Pháp Lựa Chọn Thuộc Tính Hiệu Quả Cho Hệ Thống Phát Hiện Xâm Nhập
• Loại tài liệu: Khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TQ dG ti na
• 1.1. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.1.1. Đối tượng nghiên cứu
• 1.1.2. Phạm vi nghiên cứu
• 2. CHƯƠNG 2: Tổng quan về hệ thống phát hiện xâm nhập
• 2.1. Tổng quan về Hệ thống IDS ứng dụng cơ sở Máy học
• 2.2. Các kỹ thuật chọn lọc thuộc tính
• 2.3. Tiêu chí đánh giá tính hiệu quả của các thuật toán kiểm chứng
• 2.4. Các công trình liên quan
• 3. CHƯƠNG 3: NOIDUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP
• 3.1. Tổng quan giải pháp
• 3.2. Hướng phát triển của công trình nghiên cứu
• 3.3. Tìm hiểu, phân tích về các thuật toán chọn lọc nói chung
• 3.4. Áp dụng thuật toán vào mô hình tổng thể
• 3.5. Thuật toán chọn lọc thuộc tính
• 3.6. Đánh giá mô hình trước các cuộc tấn công
• 3.7. Xây dựng mô hình giả lập tấn công
• 3.8. Huấn luyện mô hình để phát hiện cuộc tấn công
• 3.9. Mở rộng với các mô hình học sâu để phát hiện cuộc tấn công
• 3.10. Phương pháp đánh giá kết quả thực nghiệm
• 3.11. THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ
• 3.11.1. Môi trường thực hiện
• 3.11.2. Các tập dữ liệu sử dụng
• 3.11.2.1. Tập dữ liệu KDD
• 3.11.2.2. Tập dữ liệu UNSW - NBI5
• 3.11.2.3. Tập dữ liệu CIC —IDS (2017)
• 3.11.3. Kết quả nghiên cứu
• 4. Kết quả huấn luyện mô hình học sâu
• 4.1. Kết quả huấn luyện mô hình so sánh với nghiên cứu khác
• 4.2. So sánh kết quả với hệ thống tấn công mẫu đối kháng
• Phụ lục A: Các công bố khoa học
• DANH MỤC HÌNH ẢNH
• DANH MỤC BẢNG
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
• TÓM TẮT KHÓA LUẬN

I. Tổng Quan Về Phương Pháp Lựa Chọn Thuộc Tính Hiệu Quả

Phương pháp lựa chọn thuộc tính hiệu quả cho hệ thống phát hiện xâm nhập (IDS) là một yếu tố quan trọng trong việc nâng cao độ chính xác và giảm thiểu thời gian huấn luyện. Việc lựa chọn thuộc tính không chỉ giúp cải thiện hiệu suất của mô hình mà còn giảm thiểu các thuộc tính không cần thiết, từ đó tối ưu hóa quá trình xử lý dữ liệu. Nghiên cứu này sẽ đi sâu vào các phương pháp hiện có và cách áp dụng chúng trong bối cảnh phát hiện xâm nhập.

1.1. Định Nghĩa và Vai Trò Của Lựa Chọn Thuộc Tính

Lựa chọn thuộc tính là quá trình xác định các thuộc tính quan trọng nhất trong dữ liệu để cải thiện hiệu suất của mô hình. Điều này giúp giảm thiểu độ phức tạp và tăng tốc độ xử lý, đồng thời nâng cao độ chính xác của hệ thống phát hiện xâm nhập.

1.2. Tại Sao Cần Phương Pháp Lựa Chọn Hiệu Quả

Trong bối cảnh dữ liệu lớn, việc lựa chọn thuộc tính hiệu quả giúp giảm thiểu thời gian huấn luyện và tăng cường khả năng phát hiện các cuộc tấn công mạng. Các thuộc tính không liên quan có thể gây nhiễu và làm giảm hiệu suất của mô hình.

II. Vấn Đề và Thách Thức Trong Lựa Chọn Thuộc Tính

Mặc dù có nhiều phương pháp lựa chọn thuộc tính, nhưng vẫn tồn tại nhiều thách thức trong việc áp dụng chúng cho hệ thống phát hiện xâm nhập. Các vấn đề như độ phức tạp của dữ liệu, sự đa dạng của các cuộc tấn công và tỷ lệ báo động giả cao là những yếu tố cần được xem xét.

2.1. Độ Phức Tạp Của Dữ Liệu

Dữ liệu trong các hệ thống IDS thường rất phức tạp và đa dạng, điều này làm cho việc lựa chọn thuộc tính trở nên khó khăn. Các thuộc tính không liên quan có thể làm giảm hiệu suất của mô hình.

2.2. Tỷ Lệ Báo Động Giả Cao

Một trong những thách thức lớn nhất là tỷ lệ báo động giả cao, điều này có thể dẫn đến sự mất niềm tin vào hệ thống. Việc lựa chọn thuộc tính hiệu quả có thể giúp giảm thiểu vấn đề này.

III. Phương Pháp Lựa Chọn Thuộc Tính Hiệu Quả

Có nhiều phương pháp lựa chọn thuộc tính hiệu quả đã được nghiên cứu và áp dụng trong các hệ thống phát hiện xâm nhập. Các phương pháp này bao gồm Filter, Wrapper và Embedded, mỗi phương pháp có những ưu điểm và nhược điểm riêng.

3.1. Phương Pháp Filter

Phương pháp Filter sử dụng các tiêu chí thống kê để đánh giá và chọn lọc thuộc tính. Phương pháp này nhanh chóng và hiệu quả nhưng có thể không tối ưu cho tất cả các loại dữ liệu.

3.2. Phương Pháp Wrapper

Phương pháp Wrapper đánh giá các thuộc tính dựa trên hiệu suất của mô hình. Mặc dù chính xác hơn, nhưng phương pháp này thường tốn nhiều thời gian và tài nguyên.

3.3. Phương Pháp Embedded

Phương pháp Embedded kết hợp quá trình lựa chọn thuộc tính với quá trình huấn luyện mô hình. Phương pháp này giúp tối ưu hóa cả hai quá trình nhưng có thể phức tạp hơn trong việc triển khai.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Phương Pháp Lựa Chọn Thuộc Tính

Việc áp dụng các phương pháp lựa chọn thuộc tính hiệu quả trong thực tiễn đã cho thấy những kết quả khả quan. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc lựa chọn thuộc tính đúng cách có thể cải thiện đáng kể độ chính xác của hệ thống phát hiện xâm nhập.

4.1. Kết Quả Nghiên Cứu Trên Dữ Liệu KDD

Nghiên cứu trên bộ dữ liệu KDD cho thấy rằng việc áp dụng phương pháp lựa chọn thuộc tính đã giúp cải thiện độ chính xác lên đến 95%.

4.2. Ứng Dụng Trong Các Tình Huống Thực Tế

Các hệ thống IDS hiện nay đã áp dụng các phương pháp lựa chọn thuộc tính để phát hiện các cuộc tấn công mạng phức tạp, từ đó nâng cao khả năng bảo vệ hệ thống.

V. Kết Luận và Tương Lai Của Phương Pháp Lựa Chọn Thuộc Tính

Phương pháp lựa chọn thuộc tính hiệu quả cho hệ thống phát hiện xâm nhập là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng và cần thiết. Tương lai của nghiên cứu này sẽ tập trung vào việc phát triển các thuật toán mới và cải tiến các phương pháp hiện có để đáp ứng tốt hơn với các thách thức trong an ninh mạng.

5.1. Hướng Phát Triển Mới

Nghiên cứu sẽ tiếp tục tìm kiếm các phương pháp mới để cải thiện độ chính xác và giảm thiểu thời gian huấn luyện cho các hệ thống IDS.

5.2. Tích Hợp Công Nghệ Mới

Việc tích hợp các công nghệ mới như học sâu và trí tuệ nhân tạo vào các phương pháp lựa chọn thuộc tính sẽ mở ra nhiều cơ hội mới cho việc phát hiện xâm nhập.