0

    Không có sản phẩm nào trong giỏ hàng.

194.Sử dụng kỹ thuật Deep learning xây dựng mô hình bảo mật cho hệ thống IoT

Với sự phát triển khoa học hiện nay khi mà mọi thứ đều kết nối internet, gửi và nhận thông tin, thì với internet of thing (IOT) việc này trở nên thông minh hơn. Khi mà internet of thing (IOT) phát triển đi cùng với thách thức trong việc bảo mật các thiết bị kết nối, hầu hết các thiết bị IOT đều gặp vấn đề về bảo mật, thiếu an toàn, dễ bị tấn công để khai thác thông tin, cài mã độc. Để đáp ứng nhu cầu đảm bảo an toàn các thiết bị IOT, thì hệ thống giám sát và phát hiện xâm nhập – network-based intrusion detection (NIDS) là một trong những lựa chọn phù hợp, dựa trên những thuật toán trong học sâu (deep learning), sử dụng mô hình mixture density network xây dựng mô hình bảo mật, cảnh báo khi bị tấn công. Vì vậy chúng tôi lựa chọn đề tài “sử dụng kỹ thuật deeplearning để xây dựng hệ thống bảo mật IOT”.

     Đối tượng nghiên cứu:

  • Bảo mật cho hệ thống IOT.
  • Xây dựng thuật toán và công cụ cảnh cáo.

     Phạm vi nghiên cứu:

  • Các mối nguy hiểm ảnh hướng tới hệ thống IOT.
  • Mô hình Mixture Density Network hỗ trợ trong hệ thống IOT.
  • Nghiên cứu thuật toán cảnh báo hệ thống.

Hướng nghiên cứu:

  • Tập chung xây dựng hệ thống giám sát và cảnh báo các mối nguy hại.
  • Hiểu được cách thức vận hành của hệ thống.

Nội dung nghiên cứu khóa luận:

  •  Chương 1: Tổng quan.
  • Bối cảnh thực hiện đề tài.
  • Các nội dung liên quan tới khóa luận
  • Chương 2: Mô hình Mixture Density Network.
  • Khái niệm về mô hình.
  • Hệ thống phát hiện bất thường.
  • Ứng dụng mô hình với đề tài.
  • Chương 3: Xây dựng hệ thống.
  • Xây dựng hệ thống từ mô hình mixture density network
  • Phân tích hệ thống đã xây dựng.
  • Kết luận.
  • Tóm tắt toàn bộ khóa luận và đưa ra đánh giá.

Đưa ra hướng phát triển trong tương lai.

 

Sản phẩm gợi ý

Sản phẩm tương tự