HỆ THỐNG PHÁT HIỆN NGĂN CHẶN PHẦN MỀM TROJAN TRUY CẬP TỪ XA. PHÂN HỆ : HỆ THỐNG QUAN SÁT VÀ ĐIỀU KHIỂN MÁY TỪ XA

Abstract

Đề tài “Hệ thống phát hiện và ngăn chặn phần mềm Trojan truy cập từ xa – Phân hệ: Hệ thống quan sát và điều khiển máy từ xa” tập trung nghiên cứu và xây dựng một hệ thống hỗ trợ giám sát, phân tích lưu lượng mạng và quản trị máy chủ từ xa thông qua giao diện web. Trong bối cảnh các mối đe dọa an ninh mạng ngày càng gia tăng, đặc biệt là sự xuất hiện của các phần mềm độc hại dạng RAT, việc phát hiện sớm các hành vi bất thường trong lưu lượng mạng trở thành một yêu cầu cấp thiết. Hệ thống được thiết kế theo mô hình Client – Server – Agent, trong đó các máy Agent thực hiện thu thập dữ liệu lưu lượng mạng thông qua kỹ thuật bắt gói tin mạng và chuyển đổi thành các luồng mạng dựa trên bộ tham số 5-tuple. Dữ liệu sau khi xử lý được gửi về máy chủ trung tâm để lưu trữ, phân tích thông qua các module máy học và hiển thị thông qua ứng dụng web Client. Bên cạnh đó, hệ thống còn tích hợp các chức năng quản trị máy chủ từ xa như thực thi lệnh, quản lý dịch vụ, quản lý tường lửa, giúp người quản trị có thể điều khiển hệ thống một cách trực quan và thuận tiện.Về mặt công nghệ, đề tài sử dụng ngôn ngữ Python kết hợp với các thư viện như Scapy, Pandas và NumPy để thu thập và xử lý dữ liệu lưu lượng mạng; Flask được sử dụng để xây dựng hệ thống backend và cung cấp API; PostgreSQL đảm nhiệm vai trò lưu trữ dữ liệu. Ngoài ra, phần giao diện web được xây dựng nhằm hỗ trợ hiển thị thông tin và tương tác với người dùng theo thời gian gần thực.Kết quả đạt được cho thấy hệ thống có khả năng thu thập, xử lý và hiển thị dữ liệu lưu lượng mạng một cách hiệu quả, đồng thời cung cấp các công cụ quản trị máy chủ từ xa đáp ứng các nhu cầu cơ bản. Tuy nhiên, hệ thống hiện vẫn đang ở mức thử nghiệm, chưa tối ưu cho môi trường triển khai quy mô lớn và chưa tích hợp đầy đủ các mô hình phát hiện thông minh. Trong tương lai, đề tài có thể được mở rộng theo hướng tích hợp các thuật toán học máy để nâng cao khả năng phát hiện xâm nhập, cải thiện hiệu năng xử lý dữ liệu và tăng cường các cơ chế bảo mật nhằm đáp ứng yêu cầu thực tế trong môi trường doanh nghiệp. This thesis presents the design and development of a system for detecting and mitigating Remote Access Trojan (RAT) threats, with a focus on a subsystem for network monitoring and remote server control. In recent years, the rapid growth of network infrastructures has been accompanied by increasingly sophisticated cyber threats, particularly malware such as RATs that enable unauthorized remote access and control. Therefore, early detection of abnormal network behavior is essential for ensuring system security. The proposed system adopts a Client–Server–Agent architecture, where agent nodes capture network packets and transform them into network flows based on the standard five-tuple parameters. The processed data is then transmitted to a central server for storage, analysis, and visualization through a webbased interface. In addition to traffic monitoring, the system provides remote server management functionalities, including command execution, service management, firewall configuration, enabling administrators to efficiently control and monitor servers. The system is implemented using Python with supporting libraries such as Scapy, Pandas, and NumPy for data collection and processing, while Flask is used for backend development and API services. PostgreSQL is employed for data storage, and a web interface is developed to provide real-time monitoring and interaction. Experimental results demonstrate that the system can effectively collect, process, and visualize network traffic data, while providing essential remote administration features. However, the system is currently limited to a testing environment and lacks advanced detection capabilities. Future work will focus on integrating machine learning techniques to enhance threat detection accuracy, improving system scalability, and strengthening security mechanisms for real-world deployment.