Mục tiêu nghiên cứu của đề tài "Ứng dụng Representation Learning phát hiện tấn công Phishing" nhằm nghiên cứu và thu thập bộ dữ liệu liên quan tới tấn công phishing để nhằm phát hiện ra Phishing. Từ đó xây dựng mô hình dự báo / cảnh báo tấn công Phishing thông qua dữ liệu huấn luyện. | HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG - Trần Huỳnh Tiến ỨNG DỤNG REPRESENTATION LEARNING PHÁT HIỆN TẤN CÔNG PHISHING Chuyên ngành Hệ thống thông tin Mã số TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ - NĂM 2023 Luận văn được hoàn thành tại HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG Người hướng dẫn khoa học TS. NGUYỄN HỒNG SƠN Phản biện 1 - Phản biện 2 - Luận văn sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm luận văn thạc sĩ tại Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông Vào lúc giờ ngày tháng năm 2023. Có thể tìm hiểu luận văn tại - Thư viện của Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông. 1 PHẦN MỞ ĐẦU 1. Lý do chọn đề tài Tấn công lừa đảo Phishing là hình thức tấn công phi kỹ thuật được tội phạm mạng sử dụng nhiều nhằm đánh cắp dữ liệu bí mật từ máy tính hay một mạng máy tính của người dùng sau đó sử dụng dữ liệu cho nhiều mục đích khác nhau như lấy cắp tiền của nạn nhân hoặc bán lại dữ liệu đã đánh cắp. Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo máy học trong những năm gần đây rất có tiềm năng áp dụng để phát hiện tấn công Phishing với độ chính xác cao. Trong đó mô hình dựa vào máy học có thể phát huy nhiều ưu điểm cho bài toán này. Xuất phát từ thực tế đó đề cương luận văn tập trung nghiên cứu Ứng dụng representation learning phát hiện tấn công Phishing 2. Tổng quan về vấn đề nghiên cứu Nghiên cứu các tài liệu liên quan đến đề tài học viên nhận thấy độ chính xác và thời gian phát hiện tấn công giả mạo là hai yếu tố quan trong. Trong đề tài này sẽ tập trung 2 vào hai yếu tố trên để tăng hiệu quả khả năng phát hiện xâm nhập với thời gian phù hợp nhất. 3. Mục đích nghiên cứu Mục tiêu chính Xây dựng mô hình máy học sử dụng phương pháp representation learning để phát hiện tấn công phishing nhằm nâng cao độ chính xác của phát hiện. 4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu chính là tấn công Phishing và phương pháp representation learning nghiên cứu các mô hình dự báo áp dụng vào phương pháp representation learning. 5. Phạm vi nghiên cứu Xây dựng mô hình mô phỏng máy học sử dụng .
