33 research outputs found

    HỆ THỐNG PHÁT HIỆN TẤN CÔNG BOTNET SỬ DỤNG WEB PROXY VÀ CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK

    Get PDF
    Botnets are increasingly becoming the most dangerous threats in the field of network security, and many different approaches to detecting attacks from botnets have been studied. Whatever approach is used, the evolution of the botnet\u27s nature and the set of defined rules for detecting botnets can affect the performance of botnet detection systems. In this paper, we propose a general family of architectures that uses a convolutional neural network group to transform the raw characteristics provided by network flow recording and analysis tools into higher-level features, then conducts a (binary) class to assess whether a flow corresponds to a botnet attack. We experimented on the CTU-13 dataset using different configurations of the convolutional neural network to evaluate the potential of deep learning on the botnet detection problem. In particular, we propose a botnet detection system that uses a web proxy. This technique can be helpful in implementing a low-cost, but highly effective botnet detection system.Botnet đang ngày càng trở thành những mối đe dọa nguy hiểm nhất trong lĩnh vực an ninh mạng, nhiều hướng tiếp cận khác nhau để phát hiện tấn công bằng botnet đã được nghiên cứu. Tuy nhiên, dù bất kì hướng tiếp cận nào được sử dụng, sự tiến hóa về bản chất của botnet cùng tập các quy luật được định nghĩa sẵn để phát hiện ra botnet có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của hệ thống phát hiện botnet. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một họ kiến trúc tổng quát sử dụng thuộc nhóm Convolutional Neural Network để biến đổi từ đặc trưng thô do các công cụ ghi nhận và phân tích network flow cung cấp thành đặc trưng cấp cao hơn, từ đó tiến hành phân lớp (nhị phân) để đánh giá một flow tương ứng với tình trạng bị botnet tấn công hay không. Chúng tôi thử nghiệm trên tập CTU-13 với các cấu hình khác nhau của convolutional neural network để đánh giá tiềm năng dùng deep learning với convolutional neural network vào bài toán phát hiện botnet. Đặc biệt là đề xuất hệ thống phát hiện Botnet sử dụng Web proxy. Đây là một kỹ thuật giúp triển khai hệ thống phát hiện botnet với chi phí thấp mang lại hiệu quả cao

    Tác động của mặn và ngập theo kịch bản biến đổi khí hậu đến tiềm năng thích nghi đất đai vùng ven biển Đồng bằng sông Cửu Long

    Get PDF
    Sản xuất nông nghiệp là một định hướng quan trọng của vùng Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL), nơi được xem là vùng nông nghiệp trọng điểm của cả nước, đồng thời cũng được xem là nơi bị ảnh hưởng lớn nhất của biến đổi khí hậu, nhất là khu vực ven biển. Với nhiều yếu tố tác động về tự nhiên, kinh tế - xã hội, các kiểu sử dụng đất vùng ven biển của vùng ĐBSCL luôn có xu hướng chuyển đổi để ổn định, gia tăng sinh kế cho người dân và thích ứng với sự thay đổi của điều kiện tự nhiên, đặc biệt là trong bối cảnh biến đổi khí hậu đang diễn ra. Từ các kết quả thu thập được về điều kiện tự nhiên, hiện trạng sử dụng đất, định hướng sử dụng đất và kịch bản biến đổi khí hậu (nước biển dâng và xâm nhập mặn) cho ĐBSCL, nghiên cứu đã đánh giá tiềm năng thích nghi cho 10 kiểu sử dụng đất đai chính của vùng ĐBSCL (03 vụ lúa, 02 vụ lúa, 01 vụ lúa, lúa - màu, lúa - tôm, chuyên tôm, tôm - rừng, chuyên mía, chuyên màu, chuyên cây ăn trái) bằng phương pháp đánh giá thích nghi đất đai FAO (1976). Kết quả cho thấy rằng, tiềm năng thích nghi đất đai cho 8 tỉnh ven biển ĐBSCL được xác định thành 09 vùng thích nghi về mặt tự nhiên trong điều kiện hiện tại và dưới tác động của biến đổi khí hậu (2030 và 2050), xác định được các vùng tranh chấp giữa mặn ngọt ảnh hưởng đến sự thay đổi sử dụng đất đai như Kiên Giang, Cà Mau, Bạc Liêu, Sóc Trăng, Trà Vinh và Bến Tre. Kết quả này là một định hướng quan trọng trong việc định hướng sử dụng đất nông nghiệp, xác định các biện pháp thích ứng và giảm thiểu các tác động của biến đổi khí hậu trong tương lai
    corecore