Tớm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Phát triển một số mô hình phát hiện bất thường mạng dựa trên học sâu và tổng hợp dữ liệu

Luận án hướng tới mục tiêu nghiên cứu cải tiến phương pháp phát hiện bất thường mạng theo hướng giải quyết một số vấn đề đặt ra trên. Kết quả một số nội dung chính đã được thực hiện gồm. (i) Đã đề xuất được giải pháp cho cải tiến một số hạn chế của phương pháp học sâu NAD tiêu biểu, các thuật toán cải tiến cho phép xây dựng mô hình NAD hiệu quả hơn trong điều kiện dữ liệu của đối tượng quan sát có tính phân cụm cao. Mời các bạn tham khảo!
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Tớm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Phát triển một số mô hình phát hiện bất thường mạng dựa trên học sâu và tổng hợp dữ liệuHỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG BÙI CÔNG THÀNH PHÁT TRIỂN MỘT SỐ MÔ HÌNHPHÁT HIỆN BẤT THƯỜNG MẠNG DỰA TRÊN HỌC SÂU VÀ TỔNG HỢP DỮ LIỆU Chuyên ngành : Hệ thống thông tin Mã số : 9.48.01.04 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT Hà Nội - 2021 Công trình được hoàn thành tại CÁC CÔNG TRÌNH CÓ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông  [CT1] Thanh Cong Bui, Loi Van Cao, Minh Hoang, and Quang Uy Nguyen. A clustering-based shrink autoencoder for detecting anomalies inNgười hướng dẫn khoa học: intrusion detection systems. In 2019 11th International Conference on Knowledge and Systems Engineering (KSE), pp. 1–5. IEEE, (2019).  [CT2] Thanh Cong Bui, Minh Hoang, Quang Uy Nguyen, and Cao Loi Van. Data fusion-based network anomaly detection towards evidencePhản biện 1: theory. 2019 6th NAFOSTED International Conference on Information and Computer- Science (NICS’19). pp. 33–38. IEEE (2019) (The Best PaperPhản biện 2: Award).  [CT3] Bùi Công Thành, Vũ Tuấn Anh, Hoàng Trung Kiên. Ứng dụng lýPhản biện 3: thuyết Dempster Shafer trong xây dựng mô hình suy luận. Tạp chí Nghiên cứu Khoa học và Công nghệ Quân sự, 50(08) 08.2017, 144–157 (2017).  [CT4] Bùi Công Thành, Nguyễn Quang Uy, Hoàng Minh. Một số bộ dữ liệu kiểm thử phổ biến cho phát hiện xâm nhập mạng và đặc tính phân cụm. Tạp chí Khoa học và Công nghệ Việt Nam, Bộ Khoa học và Công nghệ, 62(1) 1.2020:1–7, (2020), (Series B), ISSN 1859-4794.Luận án sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm luận án cấp Học viện  [CT5] Thanh Cong Bui, Loi Van Cao, Minh Hoang, and Quang Uy Nguyen. Double-shrink autoencoder for network anomaly detection. TạpHọp tại: Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông chí Tin học điều khiển, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt NamVào hồi giờ ngày tháng năm 2021 V.36, N.2 (2020).  [CT6] Thanh Cong Bui, Van Loi Cao, Quang Uy Nguyen, and Minh Hoang. One-class Fusion-based Learning Model for Anomaly Detection. Journal of Computer in Industry: Classification, Machine learning, pp. ...-- .... (ISI-SCIE, IF=3.954) (2021) (Under Review).Có thể tìm hiểu luận án tại: - Thư viện Học viện Bưu chính Viễn thông - Thư viện Quốc gia Việt Nam