Luận văn ThS: Xây dựng hệ thống phát hiện virus trên máy tính

(8)
149 lượt xem
Share

Luận văn Xây dựng hệ thống phát hiện virus trên máy tính nghiên cứu xây dựng hệ thống phát hiện virus dựa trên hệ miễn dịch nhân tạo và các thuật toán; thực hiện thuật toán và phát hiện nhận dạng virus một cách chính xác, có khả năng nhận dạng được biến thể của virus để từ đó ngăn chặn kịp thời và chủ động phòng tránh các tình huống lây nhiễm virus.

Mục lục nội dung

Luận văn ThS: Xây dựng hệ thống phát hiện virus trên máy tính

1. Mở đầu

1.1 Mục tiêu nghiên cứu

Nghiên cứu xây dựng hệ thống phát hiện virus trên máy tính, tìm hiểu về hệ miễn dịch nhân tạo và các thuật toán, nghiên cứu các khả năng bị xâm phạm an toàn thông tin và phương thức xâm nhập máy tính dựa trên các tiêu chí: Nhận dạng virus nhanh và phát hiện một cách chính xác các trường hợp lây nhiễm virus.

Có khả năng dự báo được biến thể của virus để từ đó ngăn chặn kịp thời và chủ động phòng tránh các tình huống lây nhiễm virus..

1.2 Đối tượng phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu là các virus về máy tính, về hệ miễn dịch sinh học, hệ miễn dịch nhân tạo và các thuật toán trong hệ miễn dịch nhân tạo để từ đó xây dựng hệ thống có khả năng nhận dạng được virus và chủ động phòng tránh các trường hợp lây nhiễm virus.

Luận văn sẽ tìm hiểu về hệ miễn dịch nhân tạo, các thuật toán trong hệ miễn dịch nhân tạo. Từ đó tạo nền tảng để xây dựng hệ thống có thể nhận dạng và phát hiện virus một cách chính xác. Thực hiện thuật toán và xác định tính hiệu quả của phương pháp này bằng việc xây dựng bộ dữ liệu huấn luyện và kiểm thử. Kết quả thực nghiệm cho thấy, tỉ lệ phát hiện là khá tốt, với hướng tiếp cận đưa ra sẽ là nền tảng khá tốt cho việc nghiên cứu và các hướng phát triển trong tương lai.

2. Nội dung

2.1 Khái quát về virus máy tính

Virus máy tính

Các nghiên cứu liên quan

  • Tình hình nghiên cứu trong nước.
  • Tình hình nghiên cứu thế giới

2.2 Hệ miễn dịch sinh học

Khái niệm về hệ miễn dịch sinh học

Các thành phần của hệ miễn dịch sinh học

  • Miễn dịch tự nhiên
  • Miễn dịch thích nghi

Kháng Thể

Thụ Thể Tế Bào T Và Quá Trình Chọn Lọc Nhân Bản

2.3 Kết hợp thuật toán phân lớp

Giới Thiệu Hệ Miễn Dịch Nhân Tạo 

Cấu Trúc Của Hệ Miễn Dịch Nhân Tạo 

  • Không gian hình (Shape - space) 
  • Các Thành Phần Sinh Học Của Hệ Miễn Dịch

Một Số Luật So Khớp Chuỗi

  • Luật So Khớp Hamming
  • Luật So Khớp Edit 
  • Luật So Khớp R-Contiguous

Một Số Thuật Toán Trong Hệ Miễn Dịch Nhân Tạo

  • Thuật Toán Chọn Lọc Clone (Clonal Selection Algorithm: CLONALG)
  • Thuật Toán Chọn Lọc Âm Tính (Negative Selection Algorithms: NSA)
  • Thuật Toán Chọn Lọc Dương Tính (Positive Selection algorithms: PSA)

Các Thuật Toán Phân Lớp

  • Thuật toán K – Láng giềng gần nhất (K-Nearest Neighbors: KNN)
  • Thuật Toán Phân Loại SVM
  • Thuật Toán Phân Loại Mạng RBF

2.4 Thử nghiệm, đánh giá

Chuẩn Bị Dữ Liệu 

Xây Dựng Bộ Detector (Virus Detector System: VDS)

Tiến Hành Xử Lý Dữ Liệu Bằng Chọn Lọc Âm Tính

Tiến Hành Xử Lý Dữ Liệu Bằng Chọn Lọc Nhân Bản

Tiến Hành Đo Khoảng Cách

Affinity Vector (Đo Độ Vector thích hợp) 

Tiến Hành Xây Dựng Phân Lớp

Kết Quả Thực Nghiệm Và Đánh Giá

3. Kết luận

Qua quá trình nghiên cứu, bản thân cũng đã trang bị được nhiều kiến thức quan trọng và hữu ích để có thể phát triển tiếp trong tương lai như:

  • Hiểu rõ được một số kiến thức về virus máy tính
  • Các mô hình lý thuyết về hệ miễn dịch sinh học
  • Hệ miễn dịch nhân tạo và một số thuật toán trong hệ miễn dịch nhân tạo.
  • Tìm hiểu và có kiến thức về xây dựng hệ thống phát hiện virus máy tính dựa trên việc kết hợp giữa các thuật toán với nhau.

Những kết quả mà luận văn thực hiện:

  • Về lý thuyết: luận văn tập trung vào việc nghiên cứu về hệ miễn dịch cũng như các thuật toán để có thể ứng dụng trong việc phát hiện virus trên máy tính.
  • Về thực tiễn, luận văn đã đánh giá và đưa ra tỉ lệ phát hiện virus cũng như so sánh hiệu suất giữa các thuật toán phân lớp kết hợp với hệ miễn dịch nhân tạo để giải quyết bài toán.

4. Tài liệu tham khảo

Tiếp cận máy học và hệ chuyên gia để nhận dạng, phát hiện virus máy tính. Trương Minh Nhật Quang. Luận án tiến sĩ toán học, Đại học Khoa Học Tự Nhiên, ĐHQG Tp.HCM, 2009.

Nghiên cứu một số thuật toán máy học và hệ miễn dịch nhân tạo trong phát hiện virus máy tính. Mai Trọng Khang, Nguyễn Hoàng Ngân. Khóa luận tốt nghiệp đại học, Đại học Công Nghệ Thông Tin, ĐHQG Tp.HCM, 2013

Tiếp cận sinh học để nhận dạng biến thể virus tin học. Hồ Ngọc Thơ. Khoa CNTT Đại học Cần Thơ, 2005

Immunological Computation: Theory and Applications. Dipankar Dasgupta, Luis Fernando Niño. CRC Press, Taylor & Francis Group, 2009....

--- Nhấn nút TẢI VỀ hoặc XEM ONLINE để tham khảo đầy đủ nội dung Luận văn trên ---

(8)
149 lượt xem
Share
Ngày:05/09/2020 Chia sẻ bởi:Thanh Nhàn
TẢI VỀ XEM ONLINE

CÓ THỂ BẠN QUAN TÂM