Phương pháp xử lý dữ liệu trước ảnh hóa để huấn luyện mô hình phát hiện tấn công mạng dựa vào học sâu

Bài viết "Phương pháp xử lý dữ liệu trước ảnh hóa để huấn luyện mô hình phát hiện tấn công mạng dựa vào học sâu" đề xuất phương pháp tiền xử lý dữ liệu mạng trước khi ảnh hóa để sử dụng với mạng học sâu CNN phân loại đa lớp. Phương pháp được áp dụng để xử lý bộ dữ liệu NSL-KDD dùng tập kiểm tra KDDTest+ riêng cho kết quả rất khả quan. Kết quả cũng cho thấy tiền xử lý dữ liệu vẫn là khâu cần thiết khi áp dụng học sâu vào xây dựng các mô hình phát hiện tấn công mạng. Mời các bạn cùng tham khảo!

Từ khóa: Kỷ yếu Hội nghị Quốc gia, Kỷ yếu Hội nghị REV-ECIT2023, Phương pháp xử lý dữ liệu, Mô hình phát hiện tấn công mạng, Công nghệ học sâu, Mạng neural nhân tạo