TAILIEUCHUNG - Một tiếp cận máy học để phân lớp các kiểu tấn công trong hệ thống phát hiện xâm nhập mạng

Chức năng chính của hệ thống phát hiện xâm nhập mạng (Intrusion Detection System: IDS) là để bảo vệ hệ thống, phân tích và dự báo hành vi truy cập mạng của người sử dụng. Những hành vi này được xem xét là bình thường hoặc một cuộc tấn công. Các IDS ngoài việc xác định một hành vi là bình thường hoặc một cuộc tấn công dựa trên các mẫu đã lưu trữ, còn có khả năng học để nhận dạng các cuộc tấn công mới. Với mỗi kiểu tấn công cụ thể là DoS, Probe, R2L hoặc U2R, tập dữ liệu mẫu có các tính chất đặc thù. Bài viết này đề cập đến việc tìm kiếm kỹ thuật máy học tối ưu phù hợp với mỗi kiểu tấn công dựa trên các thuật toán máy học đã biết như: cây quyết định, K láng giềng gần nhất, máy vectơ hỗ trợ (SVM), mạng nơron nhân tạo. | Kỷ yếu Hội nghị Khoa học Quốc gia lần thứ IX Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin FAIR 9 Cần Thơ ngày 4-5 8 2016 DOI MỘT TIẾP CẬN MÁY HỌC ĐỂ PHÂN LỚP CÁC KIỂU TẤN CÔNG TRONG HỆ THỐNG PHÁT HIỆN XÂM NHẬP MẠNG Hoàng Ngọc Thanh1 3 Trần Văn Lăng2 Hoàng Tùng4 1 Trường Đại học Lạc Hồng 2 Viện Cơ học và Tin học ứng dụng VAST 3 Khoa Công nghệ thông tin Trường Đại học Bà Rịa - Vũng Tàu 4 Trung tâm Tin học Trường Đại học Nguyễn Tất Thành thanhhn@ langtv@ htung@ TÓM TẮT Chức năng chính của hệ thống phát hiện xâm nhập mạng Intrusion Detection System IDS là để bảo vệ hệ thống phân tích và dự báo hành vi truy cập mạng của người sử dụng. Những hành vi này được xem xét là bình thường hoặc một cuộc tấn công. Các IDS ngoài việc xác định một hành vi là bình thường hoặc một cuộc tấn công dựa trên các mẫu đã lưu trữ còn có khả năng học để nhận dạng các cuộc tấn công mới. Với mỗi kiểu tấn công cụ thể là DoS Probe R2L hoặc U2R tập dữ liệu mẫu có các tính chất đặc thù. Bài viết này đề cập đến việc tìm kiếm kỹ thuật máy học tối ưu phù hợp với mỗi kiểu tấn công dựa trên các thuật toán máy học đã biết như cây quyết định K láng giềng gần nhất máy vectơ hỗ trợ SVM mạng nơron nhân tạo Từ đó xây dựng một bộ phân lớp lai đa tầng trên cơ sở sử dụng các kỹ thuật máy học tối ưu phù hợp với mỗi kiểu tấn công ở mỗi tầng. Kết quả thí nghiệm trên tập dữ liệu KDD99 sử dụng đánh giá chéo 5-fold cho thấy bộ phân lớp lai đa tầng kết hợp các kỹ thuật máy học cây quyết định mạng nơron nhân tạo và SVM có độ chính xác dự báo cao nhất khi phân lớp các truy cập bình thường và khi phân lớp các kiểu tấn công. Từ khóa Máy học IDS an ninh mạng. I. GIỚI THIỆU Trong cuộc sống hiện đại internet là một trong những yếu tố quan trọng thúc đẩy sự phát triển của các tổ chức doanh nghiệp. Tuy nhiên có khá nhiều rủi ro khi sử dụng internet xuất phát từ các cuộc tấn công mạng. Vì vậy các hệ thống phát hiện xâm nhập Intrusion Detection System - IDS khác

TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.