Bài viết đề xuất một phương pháp mới là trích chọn đặc trưng để phân loại tấn công mạng máy tính dựa vào đặc trưng của gói tin bằng cách sử dụng mạng học sâu. Ngoài ra, bài viết chỉ ra những đặc trưng quan trọng trong bộ dữ liệu Bot-IoT có thể thiết lập dưới dạng ma trận để mạng nơron tích chập phân loại và nâng cao độ chính xác phát hiện cuộc tấn công mạng. | Kỷ yếu Hội nghị Khoa học công nghệ Quốc gia lần thứ XV về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin FAIR Hà Nội ngày 03-04 11 2022 DOI TRÍCH CHỌN ĐẶC TRƯNG CHO MẠNG NƠRON TÍCH CHẬP TRONG BÀI TOÁN NHẬN DIỆN TẤN CÔNG MẠNG Nguyễn Năng Hùng Vân1 Đỗ Phúc Hảo2 Phạm Minh Tuấn3 1 3 Trường Đại học Bách khoa Đại học Đà Nẵng 2 Trường Đại học Kiến trúc Đà Nẵng nguyenvan@ haodp@ pmtuan@ TÓM TẮT Ngày nay với sự phát triển không ngừng của thiết bị thông minh và mạng máy tính đã dẫn đến những cuộc tấn công mạng ngày càng trở nên phổ biến và tinh vi hơn. Các tin tặc đã sử dụng nhiều kỹ thuật tấn công mạng khác nhau để truy cập trái phép vào hệ thống máy tính và thiết bị có kết nối mạng IoT để đánh cắp thông tin hoặc mã hóa thông tin quan trọng và đòi tiền chuộc. Do đó vấn đề an ninh mạng đã trở nên cấp thiết và tác động rất lớn tới hiệu quả hoạt động của mạng máy tính và thiết bị IoT. Một trong những biện pháp phổ biến nhất hiện nay để bảo đảm an toàn cho các hệ thống mạng là hệ thống phát hiện xâm nhập trái phép Intrustion Detector System . Tuy nhiên các biện pháp này tỏ ra không hiệu quả độ tin cậy không cao và không có khả năng tự cập nhật để phát hiện các xâm nhập mới hơn một cách linh hoạt. Một hướng tiếp cận mới ngày càng thể hiện tính ưu việt và khắc phục được các hạn chế trên là ứng dụng kỹ thuật học máy machine learning để phát hiện tấn công mạng. Bài báo này đề xuất một phương pháp mới là trích chọn đặc trưng để phân loại tấn công mạng máy tính dựa vào đặc trưng của gói tin bằng cách sử dụng mạng học sâu. Ngoài ra bài báo chỉ ra những đặc trưng quan trọng trong bộ dữ liệu Bot-IoT có thể thiết lập dưới dạng ma trận để mạng nơron tích chập phân loại và nâng cao độ chính xác phát hiện cuộc tấn công mạng. Trước tiên nghiên cứu đề xuất phương pháp tiền xử lý dữ liệu để tối ưu hóa dữ liệu. Bước tiếp theo sử dụng phương pháp trích chọn đặc trưng để tạo các véc-tơ và ma trận đặc trưng. Cuối cùng nghiên cứu sử dụng CNN
