Tóm tắt Luận văn Thạc sĩ: Phương pháp phát hiện tấn công web ứng dụng kỹ thuật phân tích hành vi

Trong bối cảnh an ninh mạng toàn cầu đang đối mặt với những thách thức ngày càng lớn, vấn đề an toàn thông tin trên các hệ thống website trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết. Các cuộc tấn công web không chỉ gia tăng về số lượng mà còn trở nên tinh vi, vượt qua các biện pháp phòng chống truyền thống, đặc biệt là khi kẻ tấn công khai thác hành vi bất thường của người dùng. Tình trạng này gây ra những hậu quả nghiêm trọng về dữ liệu và uy tín, như đã được ghi nhận tại nhiều tổ chức, doanh nghiệp, và cả các cơ sở giáo dục như Trường Đại học Công nghệ Giao thông vận tải. Vì lẽ đó, việc nghiên cứu và triển khai một phương pháp phát hiện tấn công web hiệu quả, dựa trên kỹ thuật phân tích hành vi, là yếu tố then chốt để bảo vệ các tài nguyên số.

Nghiên cứu sinh, kỹ sư an toàn thông tin, chuyên gia bảo mật web, nhà phát triển ứng dụng, và giảng viên, sinh viên ngành Công nghệ thông tin, đặc biệt là Hệ thống thông tin quan tâm đến các giải pháp bảo mật dựa trên phân tích hành vi và học máy.

Luận văn này giải quyết vấn đề cấp bách về an toàn thông tin bằng cách đề xuất một phương pháp phát hiện tấn công web ứng dụng kỹ thuật phân tích hành vi trên các hệ thống web. Nhận diện sự gia tăng về độ tinh vi của các cuộc tấn công, đặc biệt là những hành vi giả mạo hoặc bất thường khó bị phát hiện bởi các phương pháp truyền thống, nghiên cứu tập trung vào việc tận dụng tiềm năng của học máy để phân biệt giữa hoạt động hợp lệ và các dấu hiệu của tấn công. Cụ thể, luận văn khảo sát các lỗ hổng bảo mật phổ biến, các phương pháp phòng chống và phát hiện tấn công web hiện có, từ đó xây dựng một cách tiếp cận mới dựa trên phân tích hành vi người dùng. Phương pháp này bao gồm việc sử dụng các thuật toán học máy như SVM, Decision Tree, Random Forest, và KNN để phân loại hành vi người dùng, trích xuất các mẫu hành vi bất thường từ dữ liệu truy cập web, điển hình là từ bộ dữ liệu CSIC 2010 và dữ liệu thực tế từ Trường Đại học Công nghệ Giao thông vận tải. Kết quả mong đợi là một hệ thống phát hiện có khả năng xác định sớm và chính xác các mối đe dọa, góp phần nâng cao hiệu quả bảo mật cho các ứng dụng web. Giá trị ứng dụng của nghiên cứu nằm ở việc cung cấp một giải pháp tiên tiến, chủ động trong việc bảo vệ dữ liệu và uy tín của các tổ chức trước làn sóng tấn công mạng ngày càng phức tạp.