Tóm tắt – Trong những năm gần đây, số lượng sự cố liên quan đến các ứng dụng Web có xu hướng tăng lên do sự gia tăng số lượng người dùng thiết bị di động, sự phát triển của Internet cũng như sự mở rộng của nhiều dịch vụ của nó. Do đó càng làm tăng khả năng bị tấn công vào thiết bị di động của người dùng cũng như hệ thống máy tính. Mã độc thường được sử dụng để thu thập thông tin về người dùng, dữ liệu cá nhân nhạy cảm, truy cập vào tài nguyên Web hoặc phá hoại các tài nguyên này. Mục đích của nghiên cứu nhằm tăng cường độ chính xác phát hiện các cuộc tấn công máy tính vào các ứng dụng Web. Bài báo trình bày một mô hình biểu diễn các yêu cầu Web, dựa trên mô hình không gian vectơ và các thuộc tính của các yêu cầu đó sử dụng giao thức HTTP. So sánh với các nghiên cứu được thực hiện trước đây cho phép chúng tôi ước tính độ chính xác phát hiện xấp xỉ 96% cho các ứng dụng Web khi sử dụng bộ dữ liệu KDD 99 trong đào tạo cũng như phát hiện tấn công đi kèm với việc biểu diễn truy vấn dựa trên không gian vectơ và phân loại dựa trên mô hình cây quyết định.
|
REFERENCES [1] ]. Kaspersky Lab. Security report. - 2019.-(дата обращения: 15.04.2019). // www. securelist. com/en /analysis /204792244 /The - geography - of -cybercrime - Western - Europe- and-North-America. [2]. A survey of intrusion detection techniques in cloud / C.Modi [et al.] // Journal of Network and Computer Applications. - Vol. 36, no. 1. - P. 42-57, 2013. [3]. Khamphakdee N., Benjamas N., Saiyod S. Improving intrusion detection system based on snort rules for network probe attack detection // Information and Communication Technology (IColCT), 2014 2nd International Conference On. - IEEE. - P. 69-74. 2014. [4]. A stateful intrusion detection system for world-wide web servers / G. Vigna [et al.] // Computer Security Applications Conference, 2003. Proceedings. 19th Annual. - IEEE.. - P. 34-43., 2003 [5]. Sekar R. An Efficient Black-box Technique for Defeating Web Application Attacks. // NDSS. -2009. [6]. Mutz D., Vigna G., Kemmerer R. An experience developing an IDS stimulator for the blackbox testing of network intrusion detection systems // Computer Security Applications Conference, 2003. Proceedings. 19th Annual. - IEEE- P. 374-383, .2003.. [7]. Li X., Xue Y. BLOCK: a black-box approach for detection of state violation attacks towards web applications // Proceedings of the 27th Annual Computer Security Applications Conference. - ACM -P. 247-256, 2011. [8]. Saxena P., Sekar R., Puranik V. Efficient fine-grained binary instrumentationwith applications to tainttracking// Proceedings of the 6th annual IEEE/ACM international symposium on Code generation and optimization. - ACM..- P. 74-83, 2008. [9]. Браницкий А. А., Котенко И. В. Анализ и классификация методов обнаружения сетевых атак // Труды СПИИРАН. - Т. 2, № 45. - С.207—244, 2016. [10]. Heckerman D. A tutorial on learning with Bayesian networks // Innovations in Bayesian networks. -Springer. - P. 33-82, 2008. [11]. Friedman N., Geiger D., Goldszmidt M. Bayesian network classifiers // Machine learning. - - Vol. 29, no.2-3. - P. 131-163, 1997. [12]. Goldszmidt M. Bayesian network classifiers // Wiley Encyclopedia of Operations Research and Management Science.- 2010. [13]. Barbara D., Wu N., Jajodia S. Detecting novel network intrusions using bayes estimators //Proceedings of the 2001 SIAM International Conference on Data Mining. - SIAM. - P. 1-17, .2001. [14]. Нейросетевая технология обнаружения сетевых атак на информационные ресурсы / Ю. Г. Емельянова [и др.] // Программные системы: теория и приложения. - Т. 2, № 3. - С. 3-15., 2011. [15]. A Detailed Analysis of the KDD CUP 99 Data Set /M. Tavallaee [и др.] // Proceedings of the Second IEEE International Conference on Computational Intelligence for Security and Defense Applications. -Ottawa, Ontario, Canada: IEEE Press. - С. 53—58. - (CISDA’09). - URL: //dl.acm.org/citation.cfm?id=1736481.17 36489, 2009. [16]. Васильев В.И., Шарабыров И.В. Интеллектуальная система обнаружения атак в ло¬кальных беспроводных сетях // Вестник Уфимского государственного авиационного тех¬нического университета. - 2015. - Т. 19, 4 (70). [17]. Su M.-Y. Real-time anomaly detection systems for Denial-of-Service attacks by weighted k- nearestneighbor classifiers // Expert Systems with Applications. - Vol. 38, no. 4. - P. 3492-3498. - 2011. [18]. Lee C. H., Chung J. W., Shin S. W. Network intrusion detection through genetic feature selection // Software Engineering, Artificial Intelligence, Networking, and Parallel/Distributed Computing, 2006. SNPD 2006. Seventh ACIS International Conference on. - IEEE - P. 109-114, 2006. [19]. Intrusion detection with genetic algorithms and fuzzy logic / E. Ireland [et al.] // UMM CSci senior seminar conference..- Pp. 1-6, 2013. [20]. Kruegel C., Toth T. Using decision trees to improve signature-based intrusion detection // Recent Advances in Intrusion Detection. - Springer - P. 173-191, 2003. [21]. Bouzida Y., Cuppens F. Neural networks vs. |
Thông tin trích dẫn: Manh Thang Nguyen, D.S. Alexander Kozachok, “Representation Model of Requests to Web Resources, Based on a Vector Space Model and Attributes of Requests for HTTP Protocol”, Nghiên cứu khoa học và công nghệ trong lĩnh vực An toàn thông tin, Tạp chí An toàn thông tin, Vol.10, pp.44-50, No.02, 2019.
Manh Thang Nguyen, Alexander Kozachok
15:00 | 18/02/2020
13:00 | 18/02/2020
22:00 | 26/01/2020
13:00 | 17/04/2024
Mới đây, Cơ quan An ninh mạng và Cơ sở hạ tầng Hoa Kỳ (CISA) đã phát hành phiên bản mới của hệ thống Malware Next-Gen có khả năng tự động phân tích các tệp độc hại tiềm ẩn, địa chỉ URL đáng ngờ và truy tìm mối đe dọa an ninh mạng. Phiên bản mới này cho phép người dùng gửi các mẫu phần mềm độc hại để CISA phân tích.
17:00 | 18/12/2023
Ngày nay, Trí tuệ nhân tạo (AI) hiện diện trong mọi lĩnh vực của đời sống con người, từ kinh tế, giáo dục, y khoa cho đến những công việc nhà, giải trí hay thậm chí là trong quân sự. Học máy là một ứng dụng của trí tuệ nhân tạo cung cấp cho các hệ thống khả năng tự động học hỏi và cải thiện từ kinh nghiệm mà không cần lập trình rõ ràng. Học máy tập trung vào việc phát triển các chương trình máy tính có thể truy cập dữ liệu và sử dụng nó để tự học. Do đó, vấn đề đảm bảo tính riêng tư trong ứng dụng phương pháp học sâu đang là một vấn đề được quan tâm hiện nay.
09:00 | 24/11/2023
Bằng chứng không tiết lộ tri thức (Zero-Knowledge Proofs - ZKP) là một dạng kỹ thuật mật mã được công bố từ thập niên 90 của thế kỷ trước, công nghệ mật mã này cho phép xác minh tính xác thực của một phần thông tin mà không tiết lộ chính thông tin đó. Tuy nhiên, trong những năm gần đây ZKP mới được đưa vào ứng dụng nhiều trong hệ thống công nghệ thông tin. Bài viết này sẽ trình bày chi tiết về khái niệm, tính chất, cách thức phân loại và một số ứng dụng phổ biến của ZKP trong an toàn thông tin.
16:00 | 14/11/2023
Dựa trên công bố của công ty quản lý định danh và truy cập Okta (Mỹ) vào ngày 20/10/2023 liên quan đến một vi phạm bảo mật gần đây, các nhà nghiên cứu đã xác định rằng các tác nhân đe dọa đã giành được quyền truy cập thành công vào hệ thống hỗ trợ khách hàng của Okta, kẻ tấn công có thể xem các tệp tải lên (upload) liên quan đến các trường hợp hỗ trợ mới bằng mã thông báo phiên hợp lệ, các tác nhân đe dọa sau đó đã có được quyền truy cập vào hệ thống của khách hàng. Trong bài viết này sẽ mô tả tác động của các hành vi vi phạm của nhà cung cấp danh tính (IdP) và cách các tổ chức có thể tự chủ động bảo vệ mình trước các cuộc tấn công này.
08:00 | 11/01/2024 | Chính sách - Chiến lược
09:00 | 10/01/2024 | Giải pháp khác
09:00 | 05/01/2024|Chính sách - Chiến lược
09:00 | 05/01/2024|An ninh – Quốc Phòng
Trong lĩnh vực chữ ký số, lược đồ ký số dựa trên đường cong Elliptic (ECDSA) được đánh giá là một trong những lược đồ chữ ký số có độ an toàn cao, dù ra đời sau nhưng ECDSA đang dần được thay thế cho lược đồ ký số RSA. Bài báo này tập trung giới thiệu lược đồ ECDSA, ứng dụng của ECDSA trong thực tế và các tham số an toàn được khuyến nghị dùng cho ECDSA.
11:00 | 13/05/2024
Cùng với sự phát triển của khoa học kỹ thuật có ngày càng nhiều những cuộc tấn công vào phần cứng và gây ra nhiều hậu quả nghiêm trọng. Nhiều giải pháp để bảo vệ phần cứng được đưa ra, trong đó, hàm không thể sao chép vật lý PUF (Physically Unclonable Functions) đang nổi lên như là một trong số những giải pháp bảo mật phần cứng rất triển vọng mạnh mẽ. RO-PUF (Ring Oscillator Physically Unclonable Function) là một kỹ thuật thiết kế PUF nội tại điển hình trong xác thực hay định danh chính xác thiết bị. Bài báo sẽ trình bày một mô hình ứng dụng RO-PUF và chứng minh tính năng xác thực của PUF trong bảo vệ phần cứng FPGA.
10:00 | 13/05/2024
