XÂY DỰNG HỆ THỐNG PHÁT HIỆN TẤN CÔNG MẠNG ÁP DỤNG CÁC KỸ THUẬT HỌC SÂU

Abstract

Đề tài "Xây dựng hệ thống phát hiện tấn công mạng áp dụng các kỹ thuật học sâu" được xây dựng nhằm giải quyết sự gia tăng về số lượng và mức độ tinh vi của các cuộc tấn công mạng. Đề tài luận văn tập trung vào việc xây dựng hệ thống phát hiện tấn công mạng ứng dụng các kỹ thuật học sâu có giám sát như Multilayer Perceptron (MLP), CNN, LSTM và CNN-BiLSTM. Với mục đích huấn luyện các mô hình với hiệu quả tốt nhất, bộ dữ liệu được sử dụng trong việc huấn luyện và đánh giá các mô hình là UNSW-NB15, được tạo ra bằng cách kết hợp toàn bộ dữ liệu gốc lại với nhau. Sau quá trình tiền xử lý và huấn luyện, các mô hình đã được đánh giá bằng các chỉ số như Accuracy, Precision, Recall và F1-score. Kết quả thực nghiệm cho thấy các mô hình đều có khả năng phân loại tấn công mạng tốt, trong đó mô hình CNN-BiLSTM mang lại hiệu suất tổng thể cao nhất. Sau đó các mô hình này được ứng dụng vào hệ thống giúp phát hiện các cuộc tấn công mạng. Nội dung đề tài bao gồm ba phần: Phần giới thiệu: Tìm hiểu về tấn công mạng và các vấn đề liên quan, xác định mục tiêu và phạm vi nghiên cứu của đề tài. Phần nội dung: Mô tả bài toán, giới thiệu về các cơ sở lý thuyết, đề xuất giải pháp phù hợp với mô tả và quá trình thực nghiệm kiểm tra. Bao gồm 4 phần: • Phần 1: Mô tả bài toán • Phần 2: Cơ sở lý thuyết • Phần 3: Đề xuất giải pháp • Phần 4: Thực nghiệm kiểm tra Phần kết luận – đánh giá: Nhận xét đánh giá những kết quả đạt được, ưu khuyết điểm của những giải thuật, hệ thống, đồng thời đưa ra hướng phát triển của đề tài trong tương lai. Từ khóa: Cyber attack, IDS, UNSW_NB15.