Một tiếp cận máy học để phân lớp các kiểu tấn công trong hệ thống phát hiện xâm nhập mạng

Chức năng chính của hệ thống phát hiện xâm nhập mạng (Intrusion Detection System: IDS) là để bảo vệ hệ thống, phân tích và dự báo hành vi truy cập mạng của người sử dụng. Những hành vi này được xem xét là bình thường hoặc một cuộc tấn công. Các IDS ngoài việc xác định một hành vi là bình thường hoặc một cuộc tấn công dựa trên các mẫu đã lưu trữ, còn có khả năng học để nhận dạng các cuộc tấn công mới. Với mỗi kiểu tấn công cụ thể là DoS, Probe, R2L hoặc U2R, tập dữ liệu mẫu có các tính chất đặc thù. Bài viết này đề cập đến việc tìm kiếm kỹ thuật máy học tối ưu phù hợp với mỗi kiểu tấn công dựa trên các thuật toán máy học đã biết như: cây quyết định, K láng giềng gần nhất, máy vectơ hỗ trợ (SVM), mạng nơron nhân tạo.

Từ khóa: Tiếp cận máy học, Hệ thống phát hiện xâm nhập mạng, Phát hiện xâm nhập mạng, Phân lớp các kiểu tấn công mạng, Mạng nơron nhân tạo