Nhóm sinh viên ngành An toàn Thông tin,Cao Phan Xuân Quí, Đặng Hồng Quang và nhóm nghiên cứu InSecLab đã có công trình nghiên cứu “Strengthening IDS against Evasion Attacks with GAN-based Adversarival Samples in SDN-enabled network” được chấp nhận đăng tại Kỷ yếu Hội nghị khoa học quốc tế "The 15th IEEE-RIVF International Conference on Computing and Communication Technologies" (RIVF2021).
Đây là đề tài Khóa luận tốt nghiệp được thực hiện trong thời gian tham gia nghiên cứu về công nghệ học máy, mạng sinh đối kháng tại Phòng thí nghiệm An toàn thông tin (InSecLab). Trước đó, công trình nghiên cứu này cũng nhận được đánh giá cao tại các cuộc thi như Giải Nhất Lĩnh vực Công nghệ thông tin Cuộc thi Sinh viên nghiên cứu khoa học Euréka 2020, Nghiên cứu trẻ xuất sắc tại Hội nghị VANJ 2020 (Tokyo, Nhật Bản), Bài báo khoa học tại Hội nghị khoa học quốc gia REV-ECIT 2020 (Hà Nội), Hội thảo khoa học An toàn thông tin 2020 của Bộ tư lệnh Tác chiến không gian mạng (Tp. HCM).
Nghiên cứu của nhóm sinh viên trong công bố này tập trung vào việc áp dụng Mạng sinh đối kháng (Generative Adversarial Networks - GANs), để tiến hành các cuộc tấn công hộp đen - phát sinh ra dữ liệu tấn công cố gắng trốn tránh và vượt qua các trình phát hiện xâm nhập, tấn công dựa trên máy học. Các IDS này được mô phỏng trong môi trường mạng khả lập trình (Software-defined Networking - SDN). Kết quả của bài báo cho thấy hiệu quả của việc áp dụng GAN trong việc tạo ra các mẫu lưu lượng mạng tấn công (chứa nhiễu) mới có thể trốn tránh và vượt qua các trình phát hiện ấn côngt. Các mẫu tấn công mới được phát sinh này được dùng làm tài nguyên cho nghiên cứu cải thiện khả năng phát hiện các biến thể tấn công mạng (tấn công có chứa các thông tin nhiễu) xuất hiện sau này trong hệ thống mạng.
Xin chúc mừng sự cố gắng của các bạn đã được ghi nhận, xin chúc mừng nhóm nghiên cứu, thầy cô, anh chị PTN đã hướng dẫn.
Thông tin chi tiết: https://www.facebook.com/inseclab
Hải Băng - Cộng tác viên Truyền thông trường Đại học Công nghệ Thông tin
