TAILIEUCHUNG - Nghiên cứu ứng dụng một số thuật toán học sâu cho bài toán phát hiện sớm xâm nhập bất thường trong mạng

Bài viết này tập trung nghiên cứu đề xuất xây dựng mô hình đánh giá hiệu quả của các thuật toán Deep Learning gồm Recurrent Neural Network (RNN), Long Short Term Memory (LSTM) và Gated Recurrent Unit (GRU), từ đó biết được mức độ tin cậy của từng bộ dữ liệu trong việc xây dựng mô hình phát hiện bất thường mạng. | TNU Journal of Science and Technology 228 15 3 - 10 A STUDY ON APPLYING SOME DEEP LEARNING ALGORITHMS FOR EARLY NETWORK INTRUSION DETECTION Ho Thi Tuyen Le Hoang Hiep TNU - University of Information and Communication Technology ARTICLE INFO ABSTRACT Received 08 3 2023 This paper proposes and builds a model to evaluate the effectiveness of Deep Learning algorithms including Recurrent Neural Network RNN Revised 21 4 2023 Long Short Term Memory LSTM and Gated Recurrent Unit GRU Published 31 8 2023 thereby determining the reliability of each dataset in building a network instrusion detection model. Because the models have similar structures KEYWORDS the evaluation will ensure objectivity. The results show that the algorithms applied on CICIDS2017 give a higher accuracy rate than the Attack detection CSE-CICIDS2018 and the GRU model gives the best results. The study Cyber attack also shows that Deep Learning algorithms built on RNNs are relatively effective when it comes to detecting network attacks better than basic Network security Machine Learning algorithms which are capable of detecting a number Deep learning of hidden features. both the CICIDS2017 and CSE-CICIDS2018 Network intrusion datasets are more reliable than the older ones. NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG MỘT SỐ THUẬT TOÁN HỌC SÂU CHO BÀI TOÁN PHÁT HIỆN SỚM XÂM NHẬP BẤT THƯỜNG TRONG MẠNG Hồ Thị Tuyến Lê Hoàng Hiệp Trường Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông ĐH Thái Nguyên THÔNG TIN BÀI BÁO TÓM TẮT Ngày nhận bài 08 3 2023 Bài báo này tập trung nghiên cứu đề xuất xây dựng mô hình đánh giá hiệu quả của các thuật toán Deep Learning gồm Recurrent Neural Ngày hoàn thiện 21 4 2023 Network RNN Long Short Term Memory LSTM và Gated Ngày đăng 31 8 2023 Recurrent Unit GRU từ đó biết được mức độ tin cậy của từng bộ dữ liệu trong việc xây dựng mô hình phát hiện bất thường mạng. Do các TỪ KHÓA mô hình đều có cấu trúc tương đồng nhau vì vậy việc đánh giá sẽ đảm bảo tính khách quan. Hơn nữa thông qua việc đánh giá hai bộ dữ .

• Quản trị mạng
• Tấn công mạng
• An ninh mạng
• Xâm nhập mạng
• Thuật toán Deep Learning
• Bộ dữ liệu CICIDS2017
• Thuật toán học máy
• Công nghệ tấn công mạng
• Bài giảng công nghệ tấn công mạng
• Tấn công mật khẩu
• Tấn công mạng Wireless
• Tấn công hạ tầng
• Học phần An ninh mạng
• Đề cương bài giảng An ninh mạng
• Tấn công mạng máy tính
• Kỹ thuật tấn công mạng máy tính
• Mô hình tấn công mạng
• Kiến thức tấn công mạng
• Tấn công mạng máy tính của tổ chức
• Bước tấn công mạng máy tính
• Thiết lập chỗ đứng trong mạng tổ chức
• Điều tra mạng nội bộ tổ chức
• Công cụ tấn công mạng máy tính
• Mục đích tấn công mạng tổ chức
• Các phương thức tấn công mạng
• Bài giảng Các phương thức tấn công mạng
• Loại hình tấn công mạng
• An toàn thông tin mạng
• Vụ tấn công mạng
• Kỹ thuật tấn công mạng LAN
• Giải pháp đảm bảo an toàn mạng LAN
• Báo cáo thực tập Công nghệ thông tin
• Tấn công mạng cục bộ
• Giải pháp phòng chống tấn công mạng
• Mạng cục bộ
• Kỹ thuật tấn công mạng
• Mạng máy tính
• Bảo mật mạng
• Tội phạm công nghệ cao
• Phòng chống tấn công mạng
• Hoạt động tấn công mạng
• Tấn công qua trung gian Proxy
• Tấn công lỗ hổng bảo mật web
• Tội phạm gian lận thẻ ngân hàng
• Các kiểu tấn công trên mạng
• Luận văn tốt nghiệp Công nghệ thông tin
• Mạng không dây
• Tấn công mạng không dây
• Bảo mật mạng không dây
• Demo tấn công vào mạng không dây
• Phương pháp phát hiện tấn công
• Mạng điều hành giám sát công nghiệp
• Mô hình tuyến tính
• Hệ thống điều khiển
• Tấn công lén lút
• Tấn công hình học
• Tấn công độ lệch
• Truyền dữ liệu
• Các phương pháp tấn công mạng
• Phương pháp ngăn chặn tấn công mạng
• Tấn công trên mạng
• Phòng chống tấn công trên mạng
• Mạng thông tin di động
• Bảo vệ an ninh an toàn thông tin
• Hình thức tấn công mạng
• Tạp chí Khoa học và Công nghệ
• Mạng ngang hàng
• Bảng băm phân tán
• Tấn công từ chối dịch vụ
• Tấn công mạo nhận
• Tấn công che khuất
• Tấn công nhiễm độc bảng định tuyến
• Bài thuyết trình An ninh mạng
• Dịch vụ phân tán
• Tấn công từ chối dịch vụ phân tán
• Mô hình tấn công DDOS
• Mô hình bảo vệ tấn công DDOS
• Chống tấn công DDOS
• Công nghệ mạng không dây (WLAN)
• Giáo trình Công nghệ mạng không dây
• Quản trị mạng máy tính
• Tấn công mạng WLAN
• Tấn công ngắt kết nối
• Tấn công yêu cầu xác thực lại
• Đề cương môn Điều tra tấn công
• Điều tra tấn công
• Thu thập dữ liệu
• Điều tra tấn công hệ thống mạng
• Điều tra tấn công web
• Tấn công DOS DDOS
• Các dạng tấn công Dos
• Tấn công Smurf
• Chiến lược bảo vệ quản trị mạng
• Phương pháp quản trị mạng
• Bảo mật thông tin
• An toàn thông tin
• Tấn công truy nhập
• Sự tiêu tốn băng thông mạng
• Tấn công DDOS
• Tấn công băng thông
• Giảm tải băng thông
• Băng thông mạng
• Bài giảng Kỹ thuật tấn công
• Kỹ thuật tấn công
• Phòng thủ trên không gian mạng
• Công cụ Hacking
• Liệt kê hệ thống mạng
• Trinh sát mạng
• Bài giảng An toàn bảo mật mạng
• Bài giảng Tấn công mạng máy tính
• Xâm nhập mạng máy tính
• Công cụ phân tích an ninh mạng
• Social Engineering
• Trộm cắp tài khoản
• Công cụ tìm kiếm
• Kỹ thuật tìm kiếm với Google
• Phương pháp Cross Sites Scripting
• Tạp chí khoa học
• Tấn công SYN Flood
• Gói tin giả mạo
• Bài tập môn An toàn mạng máy tính
• Tấn công Heartbleed
• Thực hiện tấn công HeartBleed
• Phòng chống tấn công HeartBleed
• Tính năng Heartbeat trên TLS
• Tấn công ngập lụt trên mạng Manet
• Giải pháp phát hiện tấn công ngập lụt
• Phát hiện tấn công ngập lụt
• Ngập lụt gói HELLO
• Đề xuất tác tử an ninh SMA
• Xây dựng tác tử di động bảo mật SMA