Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật: Ứng dụng thuật toán One-class SVM trong phát hiện botnet trên các thiết bị IoT

Ứng dụng thuật toán One-Class SVM trong phát hiện botnet trên các thiết bị IoT

Tác giả: Trần Đình Tân

Lĩnh vực: Hệ thống Thông tin

Nội dung tài liệu:

Luận văn này tập trung nghiên cứu về việc ứng dụng thuật toán One-Class SVM để phát hiện mã độc botnet trên các thiết bị IoT. Xu hướng phát triển mạnh mẽ của Internet of Things (IoT) kéo theo sự gia tăng các lỗ hổng bảo mật, đe dọa an toàn cho người dùng. Các mã độc botnet trên thiết bị IoT ngày càng trở nên tinh vi và khó phát hiện. Nghiên cứu này đề xuất xây dựng và thử nghiệm một mô hình phát hiện botnet trên thiết bị IoT dựa trên thuật toán One-Class SVM, một phương pháp học máy hiệu quả khi có sự chênh lệch lớn về số lượng giữa các lớp dữ liệu (mã độc và dữ liệu sạch).

Luận văn đi sâu vào phân tích tổng quan về mã độc IoT botnet, các phương pháp phát hiện mã độc hiện có, cũng như các thuật toán học máy liên quan. Từ đó, đề xuất mô hình phát hiện botnet và tiến hành thử nghiệm để đánh giá hiệu quả của phương pháp đề xuất.

Mục lục chi tiết:

• Lời cam đoan
• Lời cảm ơn
• Mục lục
• Danh mục các ký hiệu, các chữ viết tắt
• Danh mục các bảng
• Danh mục các hình
• Mở đầu
• Chương 1: Tổng quan mã độc IoT Botnet và các biện pháp phát hiện
• Chương 2: Xây dựng mô hình phát hiện IoT Botnet
• Chương 3: Thử nghiệm và đánh giá
• Kết luận
• Danh mục các tài liệu tham khảo