NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN SỚM XÂM NHẬP BẤT THƯỜNG MẠNG DDOS DỰA TRÊN CÁC THUẬT TOÁN HỌC MÁY
| Autor: | Lê Hoàng Hiệp, Lê Xuân Hiếu, Hồ Thị Tuyến, Dương Thị Quy |
|---|---|
| Rok vydání: | 2022 |
| Zdroj: | TNU Journal of Science and Technology. 227:136-143 |
| ISSN: | 2615-9562 2734-9098 |
| DOI: | 10.34238/tnu-jst.6248 |
| Popis: | Bài báo này tập trung nghiên cứu đề xuất xây dựng hệ thống hoạt động như một cảm biến có thể được cài đặt ở bất kỳ đâu trên mạng và thực hiện phân loại lưu lượng truy cập trực tuyến. Hệ thống đề xuất sử dụng các kỹ thuật về học máy cơ bản để phát hiện xâm nhập bất thường mạng và các kỹ thuật giảm chiều dữ liệu để loại bỏ các đặc trưng không có nhiều ý nghĩa trong việc phát hiện bất thường. Mục tiêu chính của hệ thống đề xuất là giảm thời gian tính toán giúp phát hiện sớm tấn công nhưng vẫn đảm bảo độ chính xác của việc phát hiện bất thường. Qua kết quả đạt được cho thấy mô hình sử dụng thuật toán KNN kết hợp với kỹ thuật trích chọn đặc trưng cho độ chính xác tương đối ổn định với tất cả các bộ dữ liệu (thấp nhất là 99,15% trên bộ NSL-KDD, cao nhất là 99,73% tại bộ dữ liệu mô phỏng) với thời gian thực thi nhanh (do dữ liệu được giảm chiều khiến cho việc tính toán nhanh hơn). |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|