Đề án Nghiên cứu bảo mật trong mạng IoT: Các phương pháp phát hiện và phòng chống tấn công đã tiến hành nghiên cứu một cách có hệ thống các nguy cơ bảo mật trong mạng Internet vạn vật (IoT) và các phương pháp phát hiện, phòng chống tấn công hiệu quả, đặc biệt trong bối cảnh hệ thống IoT ngày càng mở rộng và đa dạng. Trọng tâm của đề tài là tìm hiểu, tổng hợp và phân tích các kiểu tấn công phổ biến trong môi trường IoT, từ đó xác định nguyên nhân, cơ chế khai thác và mức độ ảnh hưởng của từng loại tấn công, đồng thời đề xuất mô hình phát hiện và phòng chống tấn công dựa trên học máy (Machine Learning) có khả năng hoạt động hiệu quả trong môi trường hạn chế tài nguyên. Bằng cách áp dụng thuật toán như Random Forest, đề tài hướng tới mục tiêu nâng cao khả năng nhận diện, phân loại và phản ứng với các hành vi tấn công trong thời gian thực, góp phần xây dựng nền tảng an toàn và tin cậy hơn cho các hệ thống IoT trong tương lai. Từ đó vận dụng, xây dựng nghiên cứu một cách hệ thống các nguy cơ bảo mật trong mạng IoT, xác định và phân loại 10 nhóm lỗ hổng phổ biến như xác thực yếu, mạng không an toàn và cơ chế cập nhật lỗi thời. Trên cơ sở đó, đề tài đề xuất mô hình phát hiện xâm nhập (IDS) ứng dụng học máy với thuật toán Random Forest nhằm nhận diện hiệu quả các cuộc tấn công như DDoS và truy cập trái phép. Kết quả thực nghiệm trên bộ dữ liệu CICIDS2017 cho thấy mô hình đạt độ chính xác cao, khẳng định tính khả thi và vai trò quan trọng của các giải pháp bảo mật thông minh trong việc nâng cao an toàn cho hệ thống IoT.. Đề án được trình bày trong 3 chương, gồm: Chương 1: An toàn bảo mật trong hệ thống IoT; Chương 2: Giải pháp phát hiện và phòng chống tấn công trong hệ thống IoT; Chương 3: Thực nghiệm và đánh giá.

Ngôn ngữ:	vie
Tác giả:	Nguyễn Ngọc Trần Bách, GVHD: Hà Mạnh Đào
Thông tin nhan đề:	Nghiên cứu bảo mật trong mạng IoT: Các phương pháp phát hiện và phòng chống tấn công
Nhà xuất bản:	Đại học Công nghiệp Hà Nội
Loại hình:	Luận văn Thạc sĩ / Bộ sưu tập: Công nghệ thông tin
Mô tả vật lý:	88tr.
Năm xuất bản:	2025