Chúc mừng nhóm sinh viên ngành An toàn thông tin, Huỳnh Nhật Hào, Huỳnh Minh Chủ và nhóm nghiên cứu PTNATTT đã có công trình nghiên cứu được thông báo chấp nhận đăng tại Kỷ yếu Hội nghị khoa học quốc tế NSS 2021 (15th International Conference on Network and System Security), được tổ chức tại Thiên Tân, Trung Quốc vào cuối tháng 10.2021. Đây là một trong những hội nghị khoa học uy tín về An toàn, bảo mật thông tin, được xếp hạng B theo chuẩn ERA.
- Thông tin Bài báo: "A Secure and Privacy Preserving Federated Learning Approach for IoT Intrusion Detection System"
- Sinh viên tham gia: Huỳnh Nhật Hào – Lớp ANTN2017, Huỳnh Minh Chủ – Lớp ANTN2017
- GVHD: Ths. Phan Thế Duy, TS. Phạm Văn Hậu
Đây là đề tài nghiên cứu được Nhật Hào và Minh Chủ (sinh viên ngành an toàn thông tin, lớp ANTN2017) cùng tham gia thực hiện với nhóm nghiên cứu InSecLab trong thời gian 2 bạn tham gia nghiên cứu về mã hóa ứng dụng, công nghệ học máy – trí tuệ nhân tạo, trong bài toán đảm bảo an toàn, bảo mật thông tin cho các hệ thống mạng tại Phòng thí nghiệm An toàn thông tin (InSecLab).
Đề tài này nghiên cứu áp dụng phương pháp học liên kết/cộng tác (federated learning - FL) cho các trình phát hiện xâm nhập mạng (intrusion detection system - IDS) dựa trên dấu hiệu dị thường trong ngữ cảnh mạng Vạn vật kết nối (Internet of Things - IoT). Cách tiếp cận học liên kết/cộng tác được sử dụng để đảm bảo giảm thiểu tải lượng dữ liệu khi so sánh với cơ chế thu gom dữ liệu tập trung trong các mô hình huấn luyện truyền thống, do FL huấn luyện mô hình trực tiếp ngay tại mỗi thực thể tham gia. Ngoài ra, phương pháp này cũng đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu, đặc biệt là các dữ liệu mạng vốn được xem là dữ liệu nhạy cảm – rất khó để người sở hữu chấp nhận chia sẻ ra bên ngoài. Do đó, học cộng tác/liên kết giúp khuyến khích các bên tham gia đóng góp vào quá trình đào tạo mô hình phát hiện xâm nhập. Bên cạnh đó, nhóm cũng nghiên cứu về Mã hóa đẳng cấu (Homomorphic Encryption – HE) và Sự riêng tư khác biệt (Differential Privacy - DP) để áp dụng vào khâu tổng hợp an toàn cho mô hình phát hiện dị thường trong lưu lượng mạng. Việc áp dụng HE và DP giúp cải thiện khả năng bảo mật, tính riêng tư mà các phương pháp FL đang chịu nhiều rủi ro do có thể tồn tại sự phá hoại của một số thực thể xấu độc tham gia vào qui trình huấn luyện mô hình FL. Tiềm năng ứng dụng của FL trong lĩnh vực Mạng vạn vật kết nối (IoT) là một lĩnh vực nghiên cứu đang nhận được sự quan tâm rộng rãi từ nhiều nhóm nghiên cứu lớn trên thế giới, ngay cả trong bài toán đảm bảo An toàn thông tin.
Hội nghị NSS 2021 là một hội nghị quốc tế thường niên hướng tới những nghiên cứu mới trong trong lĩnh vực Bảo mật Mạng máy tính và hệ thống. Hội nghị sẽ bao gồm các nghiên cứu về tất cả các khía cạnh lý thuyết và thực tiễn liên quan đến bảo mật mạng và hệ thống, chẳng hạn như xác thực, kiểm soát truy cập, tính khả dụng, tính toàn vẹn, quyền riêng tư, tính bảo mật, độ tin cậy và tính bền vững của hệ thống và mạng máy tính. Mục tiêu của NSS là cung cấp một diễn đàn tiên tiến hàng đầu để thúc đẩy sự tương tác giữa các nhà nghiên cứu và nhà phát triển với cộng đồng bảo mật mạng và hệ thống, đồng thời mang đến cho người tham dự cơ hội tương tác với các chuyên gia trong giới học thuật, công nghiệp và chính phủ.
Hội nghị NSS được xếp hạng B trong các hội nghị uy tín về An toàn thông tin, nó cũng nằm trong danh sách các hội nghị uy tín theo đề xuất của SCOPUS. Hội nghị NSS đã trải qua 14 lần tổ chức tại nhiều thành phố lớn trên thế giới: Melbourne, Sapporo, Hong Kong, Helsinki, Đài Bắc, New York, Tây An, Madrid, Milan, Thượng Hải, Đại Liên…. Hội nghị NSS 2021 là lần tổ chức thứ 15, sẽ diễn ra vào ngày 22-24.10.2021 tại Thiên Tân, Trung Quốc.
Xin chúc mừng sự cố gắng của các bạn đã được ghi nhận, xin chúc mừng nhóm nghiên cứu, xin cảm ơn thầy cô, anh chị đã đồng hành với nghiên cứu trong thời gian vừa qua.
