Bài báo "Deep-IDS: A lightweight Neural Network based Intrusion Detection System" do nhóm sinh viên Nguyễn Xuân Dươnh, Nguyễn Xuân Hà và Huỳnh Hoàng Hải đã được đăng lên Hội nghị khoa học RICE 2021. Bài báo có sự hướng dẫn của giảng viên TS.Lê Kim Hùng.

Nhóm tác giả đề xuất hệ thống Deep-IDS:a lightweight neural network-based network intrusion detection system (NIDS) nhằm mục đích phát hiện các các cuộc tấn công trong hệ thống mạng một cách nhanh chóng. Từ lưu lượng trong mạng, các gói tin được trích xuất thông tin các luồng mạng, sau đó sử dụng thuật toán Damped Incremental Statistics trong các khoảng thời gian cố định để rút trích đặc trưng, các đặc trưng này sau đó được phân tích và biến đổi hợp lý thành các ảnh đặc trưng 2D. Để có thể phân loại các loại tấn công hiệu quả, nhóm tác giả đề xuất sử dụng mô hình sử dụng kiến trúc Convolutional Neural Network (CNN). Các thực nghiệm cho thấy hệ thống đề xuất có thể phát hiện 9 loại tấn tấn công khác nhau trong NIDS với độ chính xác trung bình đạt 98,48%.

Hải Băng - Cộng tác viên Truyền thông trường Đại học Công nghệ Thông tin