Công trình nghiên cứu về áp dụng Homomorphic Encryption và Differential Privacy trong Federated Learning-IoT được chấp nhận đăng tại Hội nghị NSS 2021

RESEARCH CREW
7:30 15/09/2021

Chúc mừng nhóm sinh viên ngành 𝗔𝗻 𝘁𝗼𝗮̀𝗻 𝘁𝗵𝗼̂𝗻𝗴 𝘁𝗶𝗻, 𝗛𝘂𝘆̀𝗻𝗵 𝗡𝗵𝗮̣̂𝘁 𝗛𝗮̀𝗼, 𝗛𝘂𝘆̀𝗻𝗵 𝗠𝗶𝗻𝗵 𝗖𝗵𝘂̉ và 𝗻𝗵𝗼́𝗺 𝗻𝗴𝗵𝗶𝗲̂𝗻 𝗰𝘂̛́𝘂 𝐈𝐧𝐒𝐞𝐜𝐋𝐚𝐛 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.

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.

TIN LIÊN QUAN
Nghiên cứu về ứng dụng của blockchain trong đảm bảo an toàn cho mạng khả lập trình của nhóm nghiên cứu InSecLab được chấp nhận đăng tại Tạp chí "Journal of Information Security and Applications" (JISA). Chúc mừng nhóm nghiên cứu 𝗜𝗻𝗦𝗲𝗰𝗟𝗮𝗯 đã có công trình nghiên cứu được chấp...
Bài báo nghiên cứu "ALID-GAN: Phương pháp hỗ trợ học chủ động cho hệ thống phát hiện xâm nhập dựa trên mạng sinh đối kháng" của nhóm sinh viên ngành An toàn thông tin được chấp nhận đăng tại Hội nghị khoa học quốc gia REV-ECIT 2021. Chúc mừng nhóm...
Bài báo nghiên cứu của nhóm sinh viên ngành Công nghệ thông tin về blockchain và học máy liên kết trong khuyến khích đào tạo mô hình trí tuệ nhân tạo được chấp nhận đăng tại Hội nghị Khoa học quốc gia REV-ECIT 2021 Chúc mừng nhóm sinh viên ngành...