CLB Wanna.W1n và Phòng thí nghiệm An toàn Thông tin (UIT) trân trọng chúc mừng và tuyên dương học viên Nguyễn Hữu Quyền và sinh viên Ngô Thảo Nguyên.
Hai bạn đã xuất sắc có bài báo khoa học được chấp nhận đăng tại Tạp chí quốc tế Information Fusion (ISI Q1, IF: 14.8 ) – một trong những tạp chí hàng đầu trong lĩnh vực hợp nhất thông tin và trí tuệ nhân tạo ứng dụng.
Tên bài báo:
"FedKD-IDS: A robust intrusion detection system using knowledge distillation-based semi-supervised federated learning and anti-poisoning attack mechanism"
Tác giả:
- Nguyễn Hữu Quyền – Lớp Thạc sĩ An toàn thông tin 2022 - Chính quy (Khoa Mạng máy tính và truyền thông)
- Ngô Thảo Nguyên – Lớp An toàn thông tin 2019 - Chính quy (Khoa Mạng máy tính và truyền thông)
Giảng viên hướng dẫn:
ThS. Phan Thế Duy, TS. Phạm Văn Hậu
Tóm tắt bài báo:
Bài báo giới thiệu FedKD-IDS, một phương pháp phát triển Hệ thống Phát hiện Xâm nhập (IDS) dành cho các thiết bị IoT trong môi trường học liên kết (Federated Learning), sử dụng:
- Kỹ thuật chắt lọc tri thức (Knowledge Distillation) để giải quyết vấn đề phân phối dữ liệu không đồng nhất và thiếu dữ liệu được gán nhãn.
- Cơ chế chống tấn công đầu độc (Anti-Poisoning Mechanism) nhằm bảo vệ hệ thống trước các cuộc tấn công lật nhãn từ máy cộng tác trong hệ thống học liên kết (Federated Learning).
Kết quả thực nghiệm trên tập dữ liệu thực tế N-BaIoT:
- Độ chính xác 79% ngay cả khi 50% máy cộng tác bị đầu độc, so với 19.86% của các phương pháp bán giám sát hiện tại.
- Khả năng loại trừ hơn 85% máy cộng tác độc hại trong quá trình tổng hợp mô hình.
Công trình nghiên cứu không chỉ cung cấp giải pháp mới mà còn mở ra hướng đi đầy triển vọng cho việc bảo mật trong môi trường IoT, nơi mà các hệ thống phân tán và học liên kết đang phát triển mạnh mẽ.
Thông tin về Tạp chí Information Fusion:
Tạp chí Information Fusion đóng vai trò là nền tảng toàn diện để trình bày những tiến bộ trong lĩnh vực hợp nhất thông tin đa cảm biến, đa nguồn và đa quy trình. Tạp chí này hướng đến mục tiêu thúc đẩy sự hợp tác và đổi mới liên ngành trên nhiều lĩnh vực khác nhau. Tạp chí ưu tiên các đóng góp giải quyết ba khía cạnh cốt lõi của lĩnh vực: kiến trúc, thuật toán và ứng dụng, bao gồm cả nền tảng lý thuyết và triển khai thực tế. Tạp chí đề cập đến nhiều chủ đề khác nhau, bao gồm hợp nhất dữ liệu/hình ảnh, hệ thống quyết định, mạng cảm biến phân tán và tối ưu hóa tính toán. Các ứng dụng mở rộng sang các lĩnh vực như phát hiện xâm nhập, rô bốt, chăm sóc sức khỏe, giao thông vận tải và hệ thống tài chính, chú trọng đến các thách thức như hạn chế thời gian thực và môi trường dữ liệu không hoàn hảo. Tạp chí do Elsevier xuất bản.
Mọi thông tin chi tiết xem tại: https://www.facebook.com/share/p/19vkwjudsW/
Đông Xanh - Cộng tác viên truyền thông Trường Đại học Công nghệ Thông tin