Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật: Ứng dụng Representation Learning phát hiện tấn công Botnet

Mục tiêu chính của nghiên cứu "Ứng dụng Representation Learning phát hiện tấn công Botnet" nhằm xây dựng mô hình máy học sử dụng phương pháp representation learning để phát hiện tấn công botnet nhằm nâng cao độ chính xác của phát hiện.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật: Ứng dụng Representation Learning phát hiện tấn công Botnet HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG --------------------------------------- Kiều Công MinhỨNG DỤNG REPRESENTATION LEARNING PHÁT HIỆN TẤN CÔNG BOTNET LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT (Theo định hướng ứng dụng) THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH - 2023 HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG --------------------------------------- Kiều Công MinhỨNG DỤNG REPRESENTATION LEARNING PHÁT HIỆN TẤN CÔNG BOTNET CHUYÊN NGÀNH: HỆ THỐNG THÔNG TIN MÃ SỐ: 8.48.01.04 LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT (Theo định hướng ứng dụng) NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. NGUYỄN HỒNG SƠN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH - 2023 i LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan rằng luận văn: “Ứng dụng Representation Learning phát hiệntấn công Botnet” là công trình nghiên cứu của chính tôi. Tôi cam đoan các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chưatừng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác. Không có sản phẩm/nghiên cứu nào của người khác được sử dụng trong luậnvăn này mà không được trích dẫn theo đúng quy định. TP. Hồ Chí Minh, ngày 28 tháng 02 năm 2023 Học viên thực hiện luận văn Kiều Công Minh ii LỜI CẢM ƠN Trong suốt quá trình học tập và nghiên cứu thực hiện luận văn, ngoài nỗ lựccủa bản thân, tôi đã nhận được sự hướng dẫn nhiệt tình quý báu của quý Thầy Cô,cùng với sự động viên và ủng hộ của gia đình, bạn bè và đồng nghiệp. Với lòng kínhtrọng và biết ơn sâu sắc, tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành tới: Ban Giám Đốc, Phòngđào tạo sau đại học và quý Thầy Cô đã tạo mọi điều kiện thuận lợi giúp tôi hoànthành luận văn. Tôi xin chân thành cảm ơn Thầy TS. Nguyễn Hồng Sơn, người thầy kính yêuđã hết lòng giúp đỡ, hướng dẫn, động viên, tạo điều kiện cho tôi trong suốt quá trìnhthực hiện và hoàn thành luận văn. Tôi xin chân thành cảm ơn gia đình, bạn bè, đồng nghiệp trong cơ quan đãđộng viên, hỗ trợ tôi trong lúc khó khăn để tôi có thể học tập và hoàn thành luận văn.Mặc dù đã có nhiều cố gắng, nỗ lực, nhưng do thời gian và kinh nghiệm nghiên cứukhoa học còn hạn chế nên không thể tránh khỏi những thiếu sót. Tôi rất mong nhậnđược sự góp ý của quý Thầy Cô cùng bạn bè đồng nghiệp để kiến thức của tôi ngàymột hoàn thiện hơn. Xin chân thành cảm ơn! TP. Hồ Chí Minh, ngày 28 tháng 02 năm 2023 Học viên thực hiện luận văn Kiều Công Minh iii DANH SÁCH HÌNH VẼHình 1.1. Ví dụ về botnet ......................................................................................... 11Hình 1.2. Sơ đồ cách thức tấn công của Botnet ....................................................... 12Hình 1.3. Mô hình client – server ............................................................................ 13Hình 1.4. Mô hình peer-to-peer ................................................................................ 14Hình 1.5. Vòng đời của Botnet ................................................................................ 15Hình 1.6. Mạng nơ-ron với hai lớp hidden .............................................................. 21Hình 1.7. Mối liên hệ giữa AI, Machine Learning và Deep Learning ...................... 22Hình 1.8. Các kỹ thuật Representation Learning ...................................................... 24Hình 1.9. Kết quả so sánh hai phương pháp với các độ đo ....................................... 31Hình 1.10. So sánh các phương pháp phát hiện ....................................................... 31Hình 2.1. Thiết kế chi tiết mô hình ........................................................................... 33Hình 2.2. Khởi tạo thư mục làm việc và lưu trữ dữ liệu ........................................... 36Hình 2.3. Tải xuống các bản chụp của bộ dữ liệu CTU-13 ...................................... 37Hình 2.4. Import các thư viện cần thiết ..................................................................... 37Hình 2.5. Chuyển dữ liệu dạng binetflow sang csv và lưu trữ vào thư mục đã tạo trướcđó ............................................................................................................................... 38Hình 2.6. Những thuộc tính của bản chụp 8 và các dòng dữ liệu đầu tiên ............... 38Hình 2.7. Biểu đồ tương quan số lượng giữa 3 nhãn tro ...