Sử dụng kỹ thuật học sâu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo để nâng cao khả năng phát hiện các cuộc tấn công xâm nhập máy tính qua mạng Internet

Authors

  • Trần Thanh Nam
  • Trường Hùng Chen
  • Nguyễn Văn Linh

Keywords:

An ninh mạng, Kỹ thuật học sâu, Mạng nơ-ron nhân tạo, Trí tuệ nhân tạo

Abstract

Trong thời đại bùng nổ thông tin và truyền thông hiện nay, mạng Internet đóng vai trò không thể thiếu trong cuộc sống hiện đại, vấn đề an toàn thông tin khi sử dụng môi trường mạng cần được đặc biệt quan tâm với tình hình các cuộc tấn công mạng ngày càng trở nên tinh vi và tăng dần về quy mô, số lượng. Hiệu quả của các hệ thống bảo vệ tấn công xâm nhập mạng IDS truyền thông hiện tại đã có nhiều hạn chế. Với mục đích cung cấp một giải pháp an ninh mạng với xu hướng mới, bài viết này giới thiệu một hệ thống phát hiện xâm nhập mạng áp dụng phương pháp học sâu dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Network - ANN) và đa lớp (Multi-layers Perceptron- MLP). Các phương pháp đánh giá mô hình cho thấy rằng giải pháp được đề xuất hoạt động hiệu quả.

Published

2023-10-05

How to Cite

Nam, T. T., Chen, T. H., & Linh, N. V. (2023). Sử dụng kỹ thuật học sâu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo để nâng cao khả năng phát hiện các cuộc tấn công xâm nhập máy tính qua mạng Internet. Journal of Science and Development Economics, (20), 44–54. Retrieved from https://jsde.nctu.edu.vn/index.php/jsde/article/view/280