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

Ứng dụng Representation Learning Phát Hiện Tấn Công Botnet

Tác giả: Kiều Công Minh

Lĩnh vực: Hệ thống thông tin

Nội dung tài liệu:

Luận văn thạc sĩ này tập trung vào việc ứng dụng các kỹ thuật Representation Learning trong lĩnh vực học máy để phát hiện các cuộc tấn công Botnet. Với sự phát triển nhanh chóng của Internet, các mối đe dọa an ninh mạng, đặc biệt là Botnet, ngày càng gia tăng, gây ra những thiệt hại nghiêm trọng về kinh tế và xã hội. Luận văn đề xuất xây dựng mô hình máy học nhằm nâng cao độ chính xác trong việc phát hiện tấn công Botnet.

Mục lục chi tiết:

• PHẦN MỞ ĐẦU
• 1. Lý do chọn đề tài
• 2. Tổng quan về vấn đề nghiên cứu
• 3. Mục đích nghiên cứu
• 4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 5. Phương pháp nghiên cứu
• CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN TẤN CÔNG BOTNET VÀ REPRESENTATION LEARNING
• 1.1. Tổng quan về tấn công Botnet
• 1.1.1. Botnet là gì?
• 1.1.2. Cấu trúc của Botnet
• 1.1.3. Các loại tấn công Botnet
• 1.2. Các đặc trưng của Botnet
• 1.3. Tổng quan các kỹ thuật phát hiện và cơ chế phòng vệ Botnet
• 1.3.1. Phát hiện dựa trên chữ ký – Signature-based Detection
• 1.3.2. Phát hiện dựa trên điểm bất thường – Aomaly-based Detection
• 1.4. Tổng quan các ứng dụng học máy về phát hiện tấn công Botnet
• 1.5. Mạng nơ-ron và Deep Learning
• 1.5.1. Mạng nơ-ron
• 1.5.2. Deep Learning
• 1.6. Tổng quan về Representation Learning
• 1.7. Các kỹ thuật Representation Learning
• 1.8. Các công trình nghiên cứu liên quan
• 1.8.1. Các công trình nghiên cứu trong nước
• 1.8.1 Các công trình nghiên cứu trên thế giới