XÂY DỰNG HỆ THỐNG PHÁT HIỆN TẤN CÔNG MẠNG ÁP DỤNG CÁC KỸ THUẬT HỌC SÂU PHÂN HỆ 1

Abstract

Đề tài “Xây dựng hệ thống phát hiện tấn công mạng áp dụng các kỹ thuật học sâu” nhằm đối phó với sự gia tăng nhanh chóng về số lượng và độ tinh vi của các cuộc tấn công mạng. Nghiên cứu tập trung chuyên sâu vào việc cải thiện khả năng phát hiện các mẫu thiểu số trong dữ liệu mất cân bằng bằng cách sử dụng mô hình CNN kết hợp với các kỹ thuật hỗ trợ như: thuật toán tối ưu (SGD, Adam), các hàm mất mát (Cross Entropy, Focal Loss), cân bằng trọng số lớp (Class Weight) và tăng cường dữ liệu bằng SMOTE trên bộ dữ liệu UNSW-NB15 sau khi tiền xử lý toàn bộ. Sau quá trình tiền xử lý và huấn luyện, các mô hình đã được đánh giá bằng các thang đo như Accuracy, Precision, Recall và F1-score với sự tập trung vào chỉ số Macro Avg. Kết quả thực nghiệm cho thấy kỹ thuật SMOTE giúp tăng đáng kể hiệu quả phát hiện các mẫu thiểu số. 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 Phần kết luận – đánh giá: Nhận xét đánh giá những kết quả đạt được, ưu khuyết điểm của những giải thuật và kỹ thuật đã kết hợp, đồng thời đưa ra hướng phát triển của đề tài trong tương lai. Từ khóa: Cyber attack, IDS, UNSW_NB15.ABSTRACT