no-2

Nâng cao hiệu quả an ninh mạng dựa trên một số kỹ thuật giảm chiều dữ liệu

Tác giả:
Hoàng Thị Phượng
Trang:
100
Lượt xem:
665
Số trong tạp chí:
1/1
Lượt tải:
400
Bài báo này tập trung nghiên cứu đề xuất mô hình phát hiện xâm nhập mạng áp dụng các kỹ thuật học máy cơ bản với mục đích tăng cường việc phát hiện xâm nhập mạng sớm (mô hình phát hiện hành vi tấn công nhanh chóng) để tăng hiệu suất cho việc ngăn chặn các cuộc tấn công mạng. Hệ thống đó vẫn phải đảm bảo về mặt kỹ thuật là đưa ra được những thông báo có tính chính xác cao. Nghiên cứu sử dụng một số kỹ thuật giảm chiều dữ liệu để phát hiện xâm nhập bất thường mạng do bị tấn công kiểu Distributed Denial of Service (DDoS). Mô hình đề xuất này với mục đích nhằm làm giảm thời gian tính toán giúp phát hiện sớm tấn công. Kết quả cho thấy hệ thống đề xuất đạt kết quả tốt nhất trên cả ba bộ dữ liệu là việc kết hợp giữa giải thuật KNN và kỹ thuật giảm chiều dữ liệu Feature Importance. Sau khi tính toán và trả về số lượng đặc trưng quan trọng trong việc phát hiện tấn công bởi kỹ thuật Importance thì hiệu năng của giải thuật KNN được cải thiện. Vì chỉ giữ lại các đặc trưng quan trọng, số chiều dữ...
Bài báo này tập trung nghiên cứu đề xuất mô hình phát hiện xâm nhập mạng áp dụng các kỹ thuật học máy cơ bản với mục đích tăng cường việc phát hiện xâm nhập mạng sớm (mô hình phát hiện hành vi tấn công nhanh chóng) để tăng hiệu suất cho việc ngăn chặn các cuộc tấn công mạng. Hệ thống đó vẫn phải đảm bảo về mặt kỹ thuật là đưa ra được những thông báo có tính chính xác cao. Nghiên cứu sử dụng một số kỹ thuật giảm chiều dữ liệu để phát hiện xâm nhập bất thường mạng do bị tấn công kiểu Distributed Denial of Service (DDoS). Mô hình đề xuất này với mục đích nhằm làm giảm thời gian tính toán giúp phát hiện sớm tấn công. Kết quả cho thấy hệ thống đề xuất đạt kết quả tốt nhất trên cả ba bộ dữ liệu là việc kết hợp giữa giải thuật KNN và kỹ thuật giảm chiều dữ liệu Feature Importance. Sau khi tính toán và trả về số lượng đặc trưng quan trọng trong việc phát hiện tấn công bởi kỹ thuật Importance thì hiệu năng của giải thuật KNN được cải thiện. Vì chỉ giữ lại các đặc trưng quan trọng, số chiều dữ liệu càng giảm thì khả năng tính toán của KNN càng nhanh. Vì vậy, tuy độ chính xác có giảm nhẹ nhưng thời gian tính toán thì giảm đi rất nhiều. Điều này là có thể chấp nhận được.
Tin liên quan
Kháng kháng sinh của Streptococcus agalactiae gây bệnh trên cá rô phi (Oreochromis sp.) ở miền bắc Việt Nam
Trương Thị Mỹ Hạnh, Nguyễn Thị Hạnh, Lê Thị Mây, Trương Thị Thành Vinh, Đặng Thị Lụa
Tập 53, Số 2A, 06/2024
Nghiên cứu xây dựng thiết bị y tế hỗ trợ theo dõi từ xa cho bệnh nhân tim mạch
Trần Thị Hiền, Đào Thị Hằng, Phạm Văn Phi
Tập 53, Số 2A, 06/2024
Phân bố của loài Epinephelus epistictus (Temminck and Schlegel, 1843) (Perciformes: Epinephelidae) ở vùng ven biển Bắc Trung Bộ, Việt N
Hoàng Ngọc Thảo, Lê Trần Ngọc Trúc, Hoàng Ngọc Thảo Anh, Trần Thị Khánh Linh, Lê Thị Quý, Trịnh Thị Thu
Tập 53, Số 2A, 06/2024
Một thuật toán hữu ích để khai thác tập hữu ích cao
Nguyễn Thi Thanh Thủy
Tập 53, Số 2A, 06/2024
Tìm kiếm cộng đồng mạng dựa trên cải tiến toạ độ của đỉnh
Lại Văn Trung, Nguyễn Thị Thanh Giang
Tập 53, Số 2A, 06/2024
Ảnh hưởng của oxit kim loại hiếm đến cấu trúc và tính chất điện của varistor dựa trên ZnO-Bi2O3: phân tích, so sánh giữa Y2O3 và CeO2
Nguyễn Trung Huy, Tráng Nguyen, Cao Thị Hồng, Nguyễn Thị Xuyên, Võ Thị Kiều Anh, Nguyễn Quang Dương, Nguyễn Tuấn Anh, Lê Đăng Quang, Đỗ Quang Thẩm
Tập 53, Số 2A, 06/2024

Tạp chí khoa học Trường Đại học Vinh

Vinh University journal of science (VUJS)

ISSN: 1859 - 2228

Cơ quan chủ quản: Trường Đại học Vinh

  • Địa chỉ: 182 Lê Duẩn - Thành Phố Vinh - tỉnh Nghệ An
  • Điện thoại: (0238)3855.452 - Fax: (0238)3855.269
  • Email: vinhuni@vinhuni.edu.vn
  • Website: https://vinhuni.edu.vn

 

Giấy phép xuất bản tạp chí: 163/GP-BTTTT do Bộ Thông tin và Truyền thông cấp ngày 10/5/2023

Giấy phép truy cập mở: Creative Commons CC BY NC 4.0

 

LIÊN HỆ

Tổng biên tập: PGS.TS. Trần Bá Tiến 
Email: tientb@vinhuni.edu.vn

Phó Tổng biên tập: TS. Phan Văn Tiến
Email: vantienkxd@vinhuni.edu.vn

Thư ký tòa soạn: TS. Đỗ Mai Trang
Email: domaitrang@vinhuni.edu.vn

Ban thư ký và trị sự: ThS. Lê Tuấn Dũng, ThS. Phan Thế Hoa, ThS. Phạm Thị Quỳnh Nga, ThS. Trần Thị Thái

  • Địa chỉ Toà soạn: Tầng 4, Tòa nhà Điều hành, Số 182 Lê Duẩn, TP. Vinh, Nghệ An, Việt Nam
  • Điện thoại: (0238)3.856.700 | Hotline: 0973.856.700
  • Email: editors@vujs.vn
  • Website: https://vujs.vn

img