THÔNG TIN NHỮNG ĐÓNG GÓP MỚI VỀ MẶT HỌC THUẬT VÀ LÝ LUẬN CỦA LUẬN ÁN
Tên luận án: Kỹ thuật học máy phối hợp và tiền xử lý dữ liệu trong việc nâng cao chất lượng phân lớp của các hệ thống phát hiện xâm nhập mạng
Chuyên ngành: Khoa học máy tính
Mã số: 9480101
Nghiên cứu sinh: Hoàng Ngọc Thanh
Khóa: 2015
Cơ sở đào tạo: Trường Đại học Lạc Hồng
Người hướng dẫn khoa học: PGS. TS. Trần Văn Lăng
Những đóng góp của luận án về khoa học và thực tiễn:
Về mặt khoa học:
Kết quả nghiên cứu của luận án mang lại có ý nghĩa khoa học, kết quả thực nghiệm trên tập dữ liệu về an ninh mạng UNSW-NB15 cho thấy, so với các nghiên cứu hiện có cho đến nay của nhiều nhà nghiên cứu, các giải pháp đề xuất đã giúp nâng cao chất lượng phân lớp khi xây dựng các IDS, cụ thể là các đề xuất:
(1) Đề xuất 2 thuật toán lựa chọn thuộc tính trên cơ sở cải tiến 2 thuật toán lựa chọn thuộc tính FFC và BFE đã biết.
(2) Cải tiến các kỹ thuật tăng mẫu (oversampling) và giảm mẫu (undersampling) tập dữ liệu huấn luyện.
(3) Xây dựng các bộ phân lớp lai trên cơ sở kết hợp các kỹ thuật tiền xử lý dữ liệu cải tiến nêu trên với kỹ thuật xây dựng bộ phân lớp phối hợp (ensemble classifier).
Về mặt thực tiễn:
Việc nâng cao chất lượng phân lớp của các IDS là yêu cầu cấp thiết trong giai đoạn hiện nay, khi mà lưu lượng truy cập mạng không ngừng gia tăng, cũng như các hình thức tấn công mạng ngày càng đa dạng và phức tạp, gây ra nhiều hậu quả nghiêm trọng ở các mặt kinh tế, xã hội, an ninh – quốc phòng,… Kết quả nghiên cứu của luận án là cơ sở quan trọng giúp các nhà quản trị mạng có được cảnh báo sớm một cách nhanh chóng và hiệu quả để từ đó có giải pháp ứng phó phù hợp, giảm thiểu hậu quả do tấn công mạng gây ra.
