Luận Án Tiến Sĩ Phát Triển Một Số Mạng Nơ-Ron Học Sâu Cho Bài Toán Phát Hiện Tấn Công Mạng

Developing deep neural networks for network attack detection​

Luận án đề xuất ba mô hình học biểu diễn ẩn dựa trên AEs là Multi-Distribution Variational AutoEncoder (MVAE), Multi-Distribution AutoEncoder (MAE) và Multi-Distribution Denoising AutoEncoder (MDAE). Các mô hình đề xuất này ánh xạ dữ liệu lưu lượng mạng bình thường và dữ liệu tấn công mạng, bao gồm cả các tấn công mạng đã biết và các tấn công mạng chưa biết đến hai vùng riêng biệt. Kết quả là, không gian biểu diễn mới của dữ liệu lưu lượng mạng làm các thuật toán phân loại đơn giản hoạt động có hiệu quả hơn trong nhiệm vụ phân loại dữ liệu bình thường và tấn công mạng. Nói cách khác, dữ liệu thông thường và dữ liệu tấn công mạng trong không gian biểu diễn mới dễ phân tách hơn so với dữ liệu gốc, do đó nó làm cho hệ thống phát hiện tấn công mạng tốt hơn để phát hiện cả các tấn công mạng đã biết và các tấn công mạng chưa biết.

• Luận án tiến sĩ toán học
• Chuyên ngành Cơ sở toán học cho tin học
• Người hướng dẫn khoa học: PGS. TS. Nguyễn Quang Uy
  
• Tác giả: Vũ Thị Ly
• Số trang: 128
• Kiểu file: PDF
• Ngôn ngữ: Tiếng Anh
• Học viện Kỹ thuật Quân sự 2021

Link Download
http://luanvan.moet.edu.vn/?page=1.13&view=37530
https://drive.google.com/uc?id=1ovaaitoaFh3QLpgNixpA3hGc6_SzBXi_
https://drive.google.com/drive/folders/1yLBzZ1rSQoNjmWeJTM6cEZ3WGQHg04L1