Phát triển một số mô hình phát hiện bất thường mạng dựa trên học sâu và tổng hợp dữ liệu
➤ Gửi thông báo lỗi ⚠️ Báo cáo tài liệu vi phạmNội dung chi tiết: Phát triển một số mô hình phát hiện bất thường mạng dựa trên học sâu và tổng hợp dữ liệu
Phát triển một số mô hình phát hiện bất thường mạng dựa trên học sâu và tổng hợp dữ liệu
HỌC VIỆN CÔNG NGHẸ BUt CHÍNH MÉN THÒNGBÙI CÔNG THÀNHPHÁT TR1ẺN MỘT SÓ MÔ HÌNH PHÁT HIỆN BÁT THƯỜNG MẠNG DựA TRÊN HỌC SÂU VA TÓNG HỢP Dữ LIỆULUẬN ÁN TI Phát triển một số mô hình phát hiện bất thường mạng dựa trên học sâu và tổng hợp dữ liệu IẾN Sĩ KỸ Till ẠTHÀ NỘI - 2021HỌC VIẸN CÔNG NGHẸ Bưu CHÍNH VIỀN THÔNGBÙI C ÒNG THÀNHPHÁT TRTÉN MỘT SÓ MÔ HÌNH PHÁT HĨỆN BẤT THƯỜNG MẠNG DỤ A TRÊN HỌC SÂU VÀ TÔNG HỘP DỮ LTỆư’CUI ’YÊN NGÀNH: HỆ THÕNG TUÔNG TIN MÀ SÔ: : 9.48.01.04LUẬN ÁN I IÉN SìNGƯỜI HƯỚNG DẰN KHOA HỌC:1PGS.TS. HOÀNG MINH2PGS. TS. NG Phát triển một số mô hình phát hiện bất thường mạng dựa trên học sâu và tổng hợp dữ liệu UYỀN QUANG UYHÀ NỘI - 2021iTÓM TẮTSự phát triển nhanh ciìa mạng máy l ính và ToT (san (Lậy gọi là mạng) Cỉí về (lịch vụ và hạ t ầng dã kéo theo nhữngPhát triển một số mô hình phát hiện bất thường mạng dựa trên học sâu và tổng hợp dữ liệu
ihãcli thức rất lờn trong van (lề bao (lam an ninh mạng. Tim kiếm giải pháp phát hiện các tắn cõng mạng là nhiệm vụ trọng tâm cho bảo vệ an ninh mạng,HỌC VIỆN CÔNG NGHẸ BUt CHÍNH MÉN THÒNGBÙI CÔNG THÀNHPHÁT TR1ẺN MỘT SÓ MÔ HÌNH PHÁT HIỆN BÁT THƯỜNG MẠNG DựA TRÊN HỌC SÂU VA TÓNG HỢP Dữ LIỆULUẬN ÁN TI Phát triển một số mô hình phát hiện bất thường mạng dựa trên học sâu và tổng hợp dữ liệu vực nghiên cứu đe tìm ra các giải pháp hiệu quà trong phân lách giữa trạng thái bình thường và bầt thường mạng. Học máy được biết như phương pháp chu yến cho xây dựng các thuật toán phát hiện bắt thường. Các mô hình học máy dược huân luyện chi với dữ liệu bình thường hay còn gọi là các bộ phân đơn l Phát triển một số mô hình phát hiện bất thường mạng dựa trên học sâu và tổng hợp dữ liệu óp (One-class Classification - occ) được cho là sự lựa chọn phù hợp và dang cho thấy các kết qua phát hiện bắt thường rất hiệu quà. Những năm gan đây,Phát triển một số mô hình phát hiện bất thường mạng dựa trên học sâu và tổng hợp dữ liệu
phát triển các kỳ thuật học sâu (deep learning) dã mạng lại nhiều thành lựu trong các lĩnh vực. học sâu dựa trên kiên trúc AuloEncoders (AE) dược cônHỌC VIỆN CÔNG NGHẸ BUt CHÍNH MÉN THÒNGBÙI CÔNG THÀNHPHÁT TR1ẺN MỘT SÓ MÔ HÌNH PHÁT HIỆN BÁT THƯỜNG MẠNG DựA TRÊN HỌC SÂU VA TÓNG HỢP Dữ LIỆULUẬN ÁN TI Phát triển một số mô hình phát hiện bất thường mạng dựa trên học sâu và tổng hợp dữ liệu AiiloEncoder).Mặc (1ÌI vạy. các phương pháp NAD cần ph;ii lien lục dược nghiên cứu cái lieu đe có the đáp ứng tốt hơn khi mà các nguy cơ đe doạ an ninh mạng ngày càng tăng. Them vào dó. các phương pháp NAD dơn lẻ dựa Iren occ nhìn chung dang phai dối mại vơi một số thách ihiìc khác như: mói phương p Phát triển một số mô hình phát hiện bất thường mạng dựa trên học sâu và tổng hợp dữ liệu háp dơn dược cho là chi hiệu quả trẽn một điêu kiện mỏi trường mạng cụ the; các phương pháp occ vần cần sự hố trợ ( lìa chuyên gia de dưa ra ngưỡng qiPhát triển một số mô hình phát hiện bất thường mạng dựa trên học sâu và tổng hợp dữ liệu
ivet (lịnh, day lã yên Cầu đối với một mỏ hình phát hiện tấn cõng khi được tricn khai trong thực te.Luận án hướng tới mục tiêu nghiên cứu cải tiến phưHỌC VIỆN CÔNG NGHẸ BUt CHÍNH MÉN THÒNGBÙI CÔNG THÀNHPHÁT TR1ẺN MỘT SÓ MÔ HÌNH PHÁT HIỆN BÁT THƯỜNG MẠNG DựA TRÊN HỌC SÂU VA TÓNG HỢP Dữ LIỆULUẬN ÁN TI Phát triển một số mô hình phát hiện bất thường mạng dựa trên học sâu và tổng hợp dữ liệu ực hiện gồm. (i) Dã đề xuất (lược giai pháp cho cải tiến một số hạn chế của phương pháp học sâu NAD tiêu biểu, các thuật toán cải tiến cho phép xây (lựng mõ hình NAD hiệu quả hơn trong (liều kiện (lữ liệu của đối tượng quan sát có tính phân cụm cao, tồn tại ỏ dạng nhiều cụm; có the phát hiện hiệu qu Phát triển một số mô hình phát hiện bất thường mạng dựa trên học sâu và tổng hợp dữ liệu à hơn dối vơi nhóm tan công mạng mà mô hình tiêu biêu dựa trẽn học sâu AutoEncoder gặp khó. (ii) Luận án dã dề xuất được mô hình khung tổng hợp dữ liệPhát triển một số mô hình phát hiện bất thường mạng dựa trên học sâu và tổng hợp dữ liệu
u, có ten OFuseAD. cho bài toán phát hiện bất thương. Mô hình dạt được từ kết quà cài tiến lý thuyết Dempster-Shafer, giải quyết các thách thức trong HỌC VIỆN CÔNG NGHẸ BUt CHÍNH MÉN THÒNGBÙI CÔNG THÀNHPHÁT TR1ẺN MỘT SÓ MÔ HÌNH PHÁT HIỆN BÁT THƯỜNG MẠNG DựA TRÊN HỌC SÂU VA TÓNG HỢP Dữ LIỆULUẬN ÁN TI Phát triển một số mô hình phát hiện bất thường mạng dựa trên học sâu và tổng hợp dữ liệu hình OFuseAD trẽn mươi tập dừ liệu phó biên trong lĩnh vực an ninh mạng cho thấy mõ hình hoạt dộng khả thi. cho hiệu quả phát hiộn bat thương hiộu quả. ổn dinh hơn so vơi các phương pháp dơn occ trong đa số tập dừ liệu (9/10 tập dử liệu thực nghiệm). Ngoài ra. mõ hình OFuseAD có the hoạt dộng mà khô Phát triển một số mô hình phát hiện bất thường mạng dựa trên học sâu và tổng hợp dữ liệu ng cần sự can thiệp cuả chuyên gia trong thiết lập ngưởng quyết dinh.Các vấn dề trên dà dược luận án nghiên cứu. giai quyết. Các dóng góp của luận ánPhát triển một số mô hình phát hiện bất thường mạng dựa trên học sâu và tổng hợp dữ liệu
dã dược công bố trong các công trình khoa học có uy tín. Trong hiên biết của nghiên cứu sinh, (lóng góp cùa luận án mơi và không trùng vơi các kết quàHỌC VIỆN CÔNG NGHẸ BUt CHÍNH MÉN THÒNGBÙI CÔNG THÀNHPHÁT TR1ẺN MỘT SÓ MÔ HÌNH PHÁT HIỆN BÁT THƯỜNG MẠNG DựA TRÊN HỌC SÂU VA TÓNG HỢP Dữ LIỆULUẬN ÁN TI Phát triển một số mô hình phát hiện bất thường mạng dựa trên học sâu và tổng hợp dữ liệu giá (híói sự hướng dẫn ( lìa các thầy hướng (lan khoa học. T.uậii án sừ dụng các trích dẫn thõng tin từ nhiều nguồn khác nhau và có nguồn gốc rỏ ràng. Những (lóng góp I rong luận án dã dược (ông 1)0 trong các bài báo cùa tác giả và chưa được công bố trẽn bắt kỳ cõng trình khoa học nào khác.Hà Nội, n Phát triển một số mô hình phát hiện bất thường mạng dựa trên học sâu và tổng hợp dữ liệu gày...tháng...nam 2021LỜI CẢM ƠNThực hiện luận án Tiến sĩ (lòi hói nghiên cứu sinh phải lập trung cao (lộ, trong thời gian (lài. Kềl qua nghiên cửu (Phát triển một số mô hình phát hiện bất thường mạng dựa trên học sâu và tổng hợp dữ liệu
lìa NCS là sự góp sức rất lún lừ các thầy hướng dần khoa học. cơ sở đào tạo, cơ quan cõng tác. đồng nghiệp và đặc biẹl là gia (lình. Tôi muốn bày tó lHỌC VIỆN CÔNG NGHẸ BUt CHÍNH MÉN THÒNGBÙI CÔNG THÀNHPHÁT TR1ẺN MỘT SÓ MÔ HÌNH PHÁT HIỆN BÁT THƯỜNG MẠNG DựA TRÊN HỌC SÂU VA TÓNG HỢP Dữ LIỆULUẬN ÁN TI Phát triển một số mô hình phát hiện bất thường mạng dựa trên học sâu và tổng hợp dữ liệu h hướng dan. trang bị kiên thức khoa học và phương pháp nghiên cửu (le tôi hoàn thành nội (lung nghiên cứu luận án. Tôi xin câm ơn TS. Cao Văn Lợi ve nhưng góp ý rát hừn ích. giúp tỏi thêm động lực trong nghiên cứu.Nghiên cứu sinh xin bày tó lòng biết ơn chân thành tói Học viện Công nghẹ Bưu chính V Phát triển một số mô hình phát hiện bất thường mạng dựa trên học sâu và tổng hợp dữ liệu iền thông, Khoa Sau đại học, các thầy cô giáo đã giúp đỡ tôi trong suốt quá trình tham gia học tập. Nghiên cứu sinh xin bày tó lòng biết ơn đốn BTL ThPhát triển một số mô hình phát hiện bất thường mạng dựa trên học sâu và tổng hợp dữ liệu
ông tin liên lạc. các Thú trương và (lỗng chí tại Trung tâm Kỹ thuật thõng tin cõng nghệ cao đà giúp đờ, tạo điều kiện thời gian cho tôi.Cuối cùng, ngHỌC VIỆN CÔNG NGHẸ BUt CHÍNH MÉN THÒNGBÙI CÔNG THÀNHPHÁT TR1ẺN MỘT SÓ MÔ HÌNH PHÁT HIỆN BÁT THƯỜNG MẠNG DựA TRÊN HỌC SÂU VA TÓNG HỢP Dữ LIỆULUẬN ÁN TI Phát triển một số mô hình phát hiện bất thường mạng dựa trên học sâu và tổng hợp dữ liệu ộng vicn, chain sóc gia đình và các con đe tỏi yen tăm nghiên cứu hoàn thành luận án.NCS. Bùi Cõng TbànbHỌC VIỆN CÔNG NGHẸ BUt CHÍNH MÉN THÒNGBÙI CÔNG THÀNHPHÁT TR1ẺN MỘT SÓ MÔ HÌNH PHÁT HIỆN BÁT THƯỜNG MẠNG DựA TRÊN HỌC SÂU VA TÓNG HỢP Dữ LIỆULUẬN ÁN TIGọi ngay
Chat zalo
Facebook