test

Bài viết

Deep Learning Techniques to Detect Botnet

DOI: 10.54654/isj.v1i15.846
Từ khóabotnethọc sâuBoTShark-SABoTSharkCNN

Tóm tắt

Tóm tắt— Thời gian qua, thế giới chứng kiến sự bùng nổ một cách mạnh mẽ chưa từng có của Deep Learning. Bên cạnh sự phát triển của Công nghệ thông tin, các mối đe doạ về an ninh, an toàn cũng ngày càng tăng lên, một trong những mối đe doạ đó chính là mạng Botnet. Mạng Botnet ngày càng phức tạp và khó phát hiện, các kỹ thuật truyền thống không còn phát huy được nhiều tác dụng, vì vậy một trong những vấn đề cấp thiết hiện nay đó là tìm ra được một giải pháp thật hiệu quả trong phát hiện mạng Botnet [2]. Dựa trên những đặc điểm của học sâu như: khả năng mở rộng hiệu suất, thời gian thực hiện, khả năng diễn giải… do đó, trong bài báo này, tác giả đề xuất sử dụng kỹ thuật học sâu để phát hiện mạng Botnet.

Lượt tải theo tháng

061207/2208/2209/2210/2211/2212/2201/2302/2303/2304/2305/2306/2307/2308/2309/2310/2311/2312/2301/2402/2404/2405/2406/2407/2408/2409/2410/2411/2412/2403/2504/2505/2506/2507/2508/2509/2510/2511/2501/2602/2603/2604/2605/26

Di chuột vào cột để xem số lượt tải.

Cách trích dẫn

Doan Trung Son, Nguyen Thi Khanh Tram, Pham Minh Hieu (2022). Deep Learning Techniques to Detect Botnet. Tạp chí Khoa học và Công nghệ trong lĩnh vực An toàn thông tin, 1(15), 85-91. https://doi.org/10.54654/isj.v1i15.846

Tài liệu tham khảo

  1. 1.Đoàn Xuân Dũng, "Tóm tắt văn bản sử dụng các kỹ thuật trong Deep Learning", Luận văn ThS. Máy tính: 84801, 2018: 30-40.
  2. 2.Hoàng Xuân Dậu, Nguyễn Trọng Hưng và Ninh Thị Thu Trang "Phát hiện botnet dựa trênhọc máy sử dụng dữ liệu truy vấn DNS: Phân tích ảnh hưởng của các đặc trưng huấn luyện", Hội thảo quốc gia lần thứ XXII Công nghệ thông tin và truyền thông. Thái Bình, 28- 29/6/2019: 20-30; 100-120.
  3. 3.Trần Thị Hằng, “Nghiên cứu tìm hiểu thực trạng về an ninh mạng và biện pháp khắc phục”. Đại học Dân lập Hải Phòng, 2016:30-40.
  4. 4.Abu Rajab, M., Zarfoss, J., Monrose, F., &Terzis, A “A multifaceted approach to understanding the botnet phenomenon.” Hội thảo ACM SIGCOMM lần thứ 6 về Internet Measurement, 08/2006: 41- 52.
  5. 5.Banday, M. Tariq, Jameel A. Qadri, and Nisar A. Shah, “Study of Botnets and their threats to Internet
  6. 6.Security”, University of Kashmir, 06/05/2009: 9-24.
  7. 7.Kronotis, Nickolaos “Towards the development of realistic botnet dataset in the internet of things for network forensic analytics: Bot-iot dataset”. Future Generation Computer Systems, University of New South Wales Canberra, Australia, 2019: 779-796.
  8. 8.LeCun, Yann, Yoshua Bengio, and Geoffrey Hinton, “Deep Learning”, Nature, 2015: 436-444.
  9. 9.Nogueira, António, Paulo Salvador, and Fábio Blessa, "A botnet detection system based on neural networks", Hội thảo quốc tế về điện tử truyền thông lần thứ 5, Piscataway, New Jersey, 2010: 57-62.
  10. 10.Wang, Jing, and Ioannis Ch Paschalidis, "Botnet detection based on anomaly and community detection", IEEE Transactions on Control of Network Systems, 2016 4(2): 50-60, 2016.

Bài viết liên quan