Luận án: Fuzzy random forest phát hiện xâm nhập mạng không dây

ĐẠI HỌC QUỐC GA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ --------------- 🙞🙞 --------------- NGUYỄN VĂN LINH ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN FUZZY RANDOM FOREST TRONG PHÁT HIỆN XÂM NHẬP MẠNG KHÔNG DÂY Ngành: Công nghệ thông tin Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60480101 LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS TS. Lê Hoàng Sơn Hà Nội - 2019 luan an ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ --------------- 🙞🙞 --------------- NGUYỄN VĂN LINH ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN FUZZY RANDOM FOREST TRONG PHÁT HIỆN XÂM NHẬP MẠNG KHÔNG DÂY Ngành: Công nghệ thông tin Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60480101 LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS TS. Lê Hoàng Sơn Xác nhận của cán bộ hướng dẫn PGS TS. Lê Hoàng Sơn Hà Nội - 2019 luan an LỜI CẢM ƠN Trước tiên, tôi xin được gửi lời cảm ơn và lòng biết ơn sâu sắc nhất tới Thầy giáo, PGS.

Lê Hoàng Sơn đã tận tình chỉ bảo, hướng dẫn, động viên và giúp đỡ tôi trong suốt quá trình tôi thực hiện luận văn tốt nghiệp. Tôi xin gửi lời cảm ơn tới các thầy cô trường Đại Học Công Nghệ - Đại Học Quốc Gia Hà Nội – những người đã tận tình giúp đỡ, hướng dẫn trong quá trình tôi học tập và tại trường. Cuối cùng, tôi muốn gửi lời cảm ơn tới gia đình và bạn bè, những người thân yêu luôn bên cạnh, quan tâm, động viên tôi trong suốt quá trình học tập và thực hiện luận văn tốt nghiệp này. Tôi xin chân thành cảm ơn! Hà Nội, tháng 04 năm 2019 Học viên Nguyễn Văn Linh luan an LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan kết quả đạt được trong Luận văn là sản phẩm của riêng cá nhân tôi, không sao chép lại của người khác.

Những điều được trình bày trong nội dung Luận văn, hoặc là của cá nhân hoặc là được tổng hợp từ nhiều nguồn tài liệu. Tất cả các tài liệu tham khảo đều có xuất xứ rõ ràng và được trích dẫn đúng quy cách. Tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm và chịu mọi hình thức kỷ luật theo quy định cho lời cam đoan của mình. Hà Nội, tháng 04 năm 2019 Tác giả luận văn Nguyễn Văn Linh luan an MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN 0 LỜI CAM ĐOAN 1 MỤC LỤC 2 DANH SÁCH BẢNG 3 DANH SÁCH HÌNH VẼ 4 DANH SÁCH TỪ VIẾT TẮT 6 1 13 1.1 95 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 85 TÀI LIỆU THAM KHẢO 87 luan an DANH SÁCH BẢNG Bảng 1.1 : Dữ liệu sử dụng cho phân lớp Bayes 16 Bảng 2.1: Dữ liệu phân lớp sử dụng cây quyết định 28 Bảng 2.2: Dữ liệu kiểm thử thuật toán cây quyết định 29 Bảng 2.3: Tất cả thuộc tính Sunny của Outlook 30 Bảng 2.4: Tất cả thuộc tính Rain của Outlook 31 Bảng 2.5: Bảng đánh giá và kiểm tra kết quả của thuật toán DT 32 Bảng 2.6: Tập dữ liệu phân lớp cho thuật toán RF 38 Bảng 2.7: Dữ liệu được chọn ngẫu nhiên từ tập dữ liệu ban đầu cho cây 2 39 Bảng 2.8: Dữ liệu để kiểm tra độ chính xác thuật toán RF 39 Bảng 2.9: Tất cả dữ liệu Sunny của Outlook 41 Bảng 2.10: Tất cả dữ liệu Rain của Outlook 41 Bảng 2.11: Bảng đánh dấu dữ liệu được chọn ngẫu nhiên cho cây 3 42 Bảng 2.12: Bảng dữ liệu chọn ngẫu nhiên cho cây 3 43 Bảng 2.13: Tất cả dữ liệu nhánh Strong của Wind 45 Bảng 2.14: Nhánh Sunny của Outlook nốt tiếp Strong của Wind 46 Bảng 2.15: Đánh giá kết quả thuật toán RF 47 Bảng 2.16: Dự liệu training thuật toán FRF 53 Bảng 2.17: Dữ liệu đánh giá thuật toán FRF 54 Bảng 2.18 Giá trị fuzzy của các thuộc tính 57 Bảng 2.19: Nhánh Sunny của outlook (FRF 1) 62 Bảng 2.20: Nhánh rain của outlook(FRF 1) 64 Bảng 2.23: Đánh giá kết quả cây FRF 69 Bảng 3.1: Bộ dữ liệu AWID [36] 70 Bảng 3.2: Các lớp của bộ dữ liệu AWID [36] 71 Bảng 3.3: Tỉ lệ của các bản ghi và lớp trong bộ dữ liệu 71 Bảng 3.4: Thuộc tính trong 1 bảng ghi 71 Bảng 3.5: Đánh giá kết quả của thuật toán 81 luan an DANH SÁCH HÌNH VẼ Hình 1.1: Báo cáo hàng năm về tình hình bảo mật của Cisco [27] 1 Hình 1.2: Kiến trúc mạng không dây [37] 2 Hình 1.3: Cơ chế bảo mật WEP 3 Hình 1.4: Tấn công Flooding 9 Hình 1.5: Tấn công Injection 10 Hình 1.6: Tấn công Impersonation 10 Hình 1.7: Các điểm trong không gian D chiều 11 Hình 1.8: Siêu phẳng phân lớp các điểm trong không gian 12 Hình 1.9 : Đồ thị biểu diễn các điểm trong mặt phẳng R+ 13 Hình 1.10 : Các điểm lựa chọn cho siêu phẳng 13 Hình 1.11: Kiến trúc mô hình SVM 14 Hình 1.12: Đồ thị biểu diễn siêu phẳng tìm được 15 Hình 1.13: Kiến trúc chung của mạng nơ-ron 18 Hình 1.14: Mô hình mạng nơ-ron 19 Hình 1.15: Công thức và đồ thị hàm ngưỡng 20 Hình 1.16: Công thức và đồ thị hàm tuyến tính 20 Hình 1.17: Công thức và đồ thị hàm sigmod 21 Hình 1.18: Công thức và đồ thị hàm tanh 21 Hình 1.19: Công thức và đồ thị hàm gausian 22 Hình 2.1: Hình ảnh cây sau vòng lặp đầu tiên của thuật toán DT 30 Hình 2.2: Cây phân lớp sau vòng lặp thứ 2 của thuật toán DT 31 Hình 2.3: Cây phân lớp cuối cùng của thuật toán DT 32 Hình 2.4: Ví dụ về cây quyết định với phân lớp mờ và phân lớp rõ 33 Hình 2.5: Lớp rõ và lớp mờ 34 Hình 2.6: Đồ thị biểu diễn các miền giá trị 35 Hình 2.7: Mô hình thuật toán rừng ngẫu nhiên [3] 37 Hình 2.8: Cây RF 2 sau vòng lặp thứ nhất 40 Hình 2.9: Cây RF 2 sau vòng lặp thứ hai 42 Hình 2.10: Cây RF 2 hoàn chỉnh thứ nhất 42 Hình 2.11: Cây RF 3 sau vòng lặp 1 45 Hình 2.12: Cây RF 3 sau vòng lặp 2 46 Figure 2.13: Cây RF 3 hoàn thiện 46 Hình 2.14: Mô hình fuzzy random forest 51 Hình 2.15: Đồ thị miền giá trị mờ của outlook 55 Hình 2.16: Đồ thị miền giá trị mờ của temprature 56 luan an Bảng 2.17: Đồ thị miền giá trị mờ của humidity 56 Hình 2.18: Đồ thị miền giá trị mờ của wind 57 Hình 2.19: Cấy FRF 1 sau vòng lặp đầu tiên 61 Hình 2.20: Cây FRF 1 sau vòng lặp 2 65 Hình 2.21: Cây FRF 1 sau vòng lặp 3 67 Hình 2.22: Cây FRF 1 sau vòng lặp 4 68 Hình 2.23: Cây FRF hoàn thiện 68 Hình 3.1: Dữ liệu sau khi chuyển sang hệ cơ số 10 77 Hình 3.2: Dữ liệu đã được xử lý 78 Hình 3.3: Nhãn cho tập thuộc tính 78 Hình 3.4: Vị trí các thuộc tính dùng để phân lớp 79 Hình 3.5: Khoảng giá trị cho từng thuộc tính 79 Hình 3.6: Đồ thị hàm singleton 79 Hình 3.7: Công thức và đồ thị hàm triangular 80 Hình 3.8: Công thức và đồ thị hàm trapezoidal 80 Hình 3.9: Công thức là đồ thị hàm hình thang phải 80 Hình 3.10: Công thức là đồ thị hàm hình thang trái 81 Hình 3.12: Cây sau khi chạy thuật toán 81 Hình 3.13: Đồ thị đánh giá độ chính xác của cây 82 Hình 3.14: Độ chính xác của từng lớp theo số cây theo precision 83 Hình 3.15: Độ chính xác của từng lớp theo số cây theo recall 83 luan an DANH SÁCH TỪ VIẾT TẮT STT Từ viết tắt Đầy đủ Ý nghĩa Điểm truy cập: là thiết bị cho phép các thiết bị không dây kết nối với 1 AP Access Point mạng dây sử dụng WiFi hoặc các chuẩn liên quan Giao thức phân giải địa chỉ là một giao thức truyền thông được sử dụng Address Resolution 2 ARP để chuyển địa chỉ từ tầng mạng sang Protocol tầng liên kết dữ liệu theo mô hình OSI.

Counter Mode Cipher Giao thức CCMP là một giao thức Block Chaining truyền dữ liệu và kiểm soát tính 3 CCMP Message truyền dữ liệu thống nhất để bảo đảm Authentication Code cả tính bảo mật và nguyên vẹn của dữ Protocol liệu được truyền đi Cuộc tấn công từ chối dịch vụ (tấn công DoS - hay tấn công từ chối dịch 4 DoS Denial-of-service vụ phân tán là một nỗ lực làm cho những người dùng không thể sử dụng tài nguyên của một máy tính Cây quyết định là một thuật toán 5 DT Decision tree dùng để phân lớp dự liệu Một mã phát hiện lỗi được thêm vào một khung trong giao thức truyền 6 FCS Frame check sequence thông. Khung được sử dụng để gửi dữ liệu tải trọng từ một nguồn đến đích. Cây quyết định mờ là thuật toán phân 7 FDT Fuzzy decision tree lớp áp dụng lý thuyết mờ vào cây quyết định luan an Rừng ngẫu nhiên mờ là thuật toán áp 8 FRF Fuzzy random forest dụng lý thuyết mờ vào rừng ngẫu nhiên. Giao thức truyền tập tin: thường được dùng để trao đổi tập tin qua mạng lưới truyền thông dùng giao thức 9 FTP File Transfer Protocol TCP/IP (chẳng hạn như Internet - mạng ngoại bộ - hoặc Intranet - mạng nội bộ) Giao thức truyền tải siêu văn bản: là một trong năm giao thức chuẩn của Hypertext Transfer 10 HTTP mạng Internet, được dùng để liên hệ Protocol thông tin giữa Máy cung cấp dịch vụ và Máy sử dụng dịch vụ.

Viện kỹ nghệ Điện và Điện tử: là một tổ chức phi lợi nhuận, chuyên nghiệp The Institute of nhằm nâng cao sự thịnh vượng qua sự 11 IEEE Electrical and phát huy các đổi mới công nghệ tạo Electronics Engineers cơ hội nghề nghiệp cho các thành viên và cổ vũ cộng đồng thế giới mở rộng Internet Vạn Vật, hay cụ thể hơn là Mạng lưới vạn vật kết nối Internet hoặc là Mạng lưới thiết bị kết nối Internet là một liên mạng, trong đó các thiết bị, phương tiện vận tải (được 12 IoT Internet of Thing gọi là "thiết bị kết nối" và "thiết bị thông minh"), phòng ốc và các trang thiết bị khác được nhúng với các bộ phận điện tử, phần mềm, cảm biến, cơ cấu chấp hành cùng với khả năng kết nối mạng máy tính giúp cho các luan an thiết bị này có thể thu thập và truyền tải dữ liệu Giao thức Internet: là một địa chỉ đơn nhất mà những thiết bị điện tử hiện 13 IP Internet Protocol nay đang sử dụng để nhận diện và liên lạc với nhau trên mạng máy tính bằng cách sử dụng giao thức Internet. Điều khiển truy nhập môi trường: là 14 MAC Media Access Control tầng con, một phần của tầng liên kết dữ liệu trong mô hình 7 tầng OSI Natural Language 15 NLP Xử lý ngôn ngữ tự nhiên Processing Là phương pháp đo lỗi dự đoán của 16 OOB Out of bag random forest, decision tree .