Tóm tắt Luận văn Thạc sĩ: 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 nghiên cứu về việc ứng dụng thuật toán One-Class SVM để phát hiện Botnet trên các thiết bị IoT. Với sự phát triển mạnh mẽ của Internet of Things (IoT), các lỗ hổng bảo mật ngày càng gia tăng, đe dọa an toàn của các thiết bị. Các cuộc tấn công mạng vào thiết bị IoT có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng. Luận văn tập trung vào việc xây dựng và thử nghiệm mô hình phát hiện Botnet trên các thiết bị IoT dân dụng, sử dụng thuật toán One-Class SVM. Nghiên cứu bao gồm tổng quan về mã độc IoT Botnet, các phương pháp phát hiện, cùng với các khái niệm cơ bản về học máy và thuật toán SVM. Mô hình được đề xuất bao gồm hai pha: huấn luyện và kiểm thử.

Mục lục chi tiết:

• CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ MÃ ĐỘC IOT BOTNET VÀ CÁC BIỆN PHÁP PHÁT HIỆN
• 1.1. Tổng quan về mã độc IoT Botnet
• 1.1.1. Tổng quan về thiết bị IoT dân dụng
• 1.1.2. Tổng quan về mã độc Botnet trên thiết bị IoT dân dụng
• 1.2. Tổng quan các phương pháp phát hiện mã độc
• 1.2.1. Phân tích tĩnh
• 1.2.2. Phân tích động
• 1.2.3. Phân tích lai
• 1.3. Tổng quan về học máy
• 1.3.1. Các khái niệm cơ bản
• 1.3.1.1. Khái niệm học máy
• 1.3.1.2. Phân loại các thuật toán học máy
• 1.3.1.3. Hàm mất mát và tham số mô hình
• 1.3.1.4. Mô hình các thuật toán học máy
• 1.3.2. Support vector machines
• 1.4. Kết luận chương
• CHƯƠNG 2: XÂY DỰNG MÔ HÌNH PHÁT HIỆN MÃ ĐỘC IOT BOTNET
• 2.1. Mô hình tổng quan
• CHƯƠNG 3: THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ