GIẢI PHÁP PHÁT HIỆN TẤN CÔNG ỨNG DỤNG WEB SỬ DỤNG KỸ THUẬT HỌC SÂU

Abstract

Các ứng dụng web ngày càng trở thành mục tiêu của nhiều hình thức tấn công như SQL Injection, XSS và tấn công từ chối dịch vụ, .... Luận văn này đề xuất một giải pháp phát hiện tấn công ứng dụng web dựa trên học sâu. Mô hình được huấn luyện trên tập dữ liệu WebIDS23 với nhiều dạng tấn công, áp dụng các bước tiền xử lý, cân bằng dữ liệu và sử dụng kiến trúc CNN, LSTM, GRU, .... Kết quả cho thấy mô hình đạt độ chính xác cao, phân loại hiệu quả và giảm tỷ lệ báo động giả, góp phần nâng cao khả năng bảo mật cho hệ thống web.