Đang tải... (xem toàn văn)
Vui lòng liên hệ zalo 0353764719, Hoặc gmail : 123docntcgmail.com để mua tài liệu trực tiếp với giá ưu đãi, giảm giá 2050% giá tài liệu. Xin cám ơn Vui lòng liên hệ zalo 0353764719, Hoặc gmail : 123docntcgmail.com để mua tài liệu trực tiếp với giá ưu đãi, giảm giá 2050% giá tài liệu. Xin cám ơn
HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIÊN THƠNG KHOA CONG NGHE THONG TIN I ĐỎ ÁN TÓT NGHIỆP ĐÈ TÀI NGHIÊN CỨU CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN TAN CONG WEB DUA TREN HOC MAY Giảng viên hướng dẫn : TS HOANG XUAN DAU Sinh viên thực : NGUYEN NGQC DOAN Ma sinh vién : B17DCAT039 Lớp Khóa Hệ : DI7CQAT03-B : 2017 - 2022 : ĐẠI HỌC CHÍNH QUY Hà Nội, tháng nam 2022 HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIÊN THƠNG KHOA CONG NGHE THONG TIN I ĐỎ ÁN TÓT NGHIỆP ĐÈ TÀI NGHIÊN CỨU CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN TAN CONG WEB DUA TREN HOC MAY Giảng viên hướng dẫn : TS HOANG XUAN DAU Sinh viên thực : NGUYEN NGQC DOAN Ma sinh vién : B17DCAT039 Lớp Khóa Hệ : DI7CQAT03-B : 2017 - 2022 : ĐẠI HỌC CHÍNH QUY Hà Nội, tháng nam 2022 ii LOI CAM ON Lời đầu, em xin gửi lời cảm ơn đến toàn thé thầy cô giáo môn, thầy cô khoa Cơng nghệ thơng tin nói chung, thầy khoa An tồn thơng tin nói riêng, đặc biệt thầy giáo TS Hoàng Xuân Dậu Cảm ơn thây, giúp đỡ tận tình tích cực truyền tải nhiều kiến thức bồ ích học tập sông Những kiến thức em thu suốt tháng năm giảng đường kiến thức quý báu em dành sơng Xin cảm ơn thầy cơ, thật lịng mong thây, cô hạnh phúc tương lai sau Gửi lời biết ơn thầy giáo TS Hoàng Xuân Dậu, nhận lời hỗ trợ em làm đồ án, giúp em vượt qua khó khăn việc thực hiện, tin tưởng em đề hoàn thành đồ án Trong thời gian học tập làm việc với thầy, em nhận giúp đỡ kịp thời lời bảo tận tâm, Mong rằng, thầy mạnh khỏe thành công Đề đồ án đạt kết tốt đẹp, em nhận nhiều giúp đỡ từ gia đình, bạn bè Với tình cảm chân thành, em xin gửi lòng biết ơn sâu sắc đến người tạo điều kiện, động viên đồng hành em ngày tháng Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thơng Em xin chân thành cảm ơn! Hà Nội, ngày 02 tháng 01 năm 2022 SINH VIÊN THỰC HIỆN Nguyễn Ngọc Đoàn NHAN XET, DANH GIA, CHO DIEM (của giảng viên hướng dẫn) Điểm: (Bằng chữ: L0 n ST SH n ng ng ) Đồng ý/Không đồng ý cho sinh viên bảo vệ trước hội đồng chấm tốt nghiệp? Hà Nội, ngày tháng năm .2022 CÁN BỘ - GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN li NHAN XET, DANH GIA, CHO DIEM (của giảng viên phan biện) Điểm: (Bằng chữ: L0 n ST SH n ng ng ) Đồng ý/Không đồng ý cho sinh viên bảo vệ trước hội đồng chấm tốt nghiệp? Hà Nội, ngày tháng năm .2022 CAN BO - GIANG VIEN PHAN BIEN iil 0009) 09m i NHẬN XÉT, DANH GIA, CHO ĐIÊM (của giảng viên hướng dẫn) ii NHẬN XÉT, ĐÁNH GIÁ, CHO ĐIÊM (của giảng viên phản biện) iii \1898 Bồi ®lMiiẳ4aẢ iv M90 0090:79c vi M.9I:0 0095000600007 vii DANH MỤC TỪ VIẾT TÁT -:2222ttttz+ttttttttttttttttrtrrrrrrrrrrrrrrrie viii 900006210 x CHUONG CAC PHUONG PHAP TAN CONG UNG DUNG WEB VA CACH IJ0i9))1629si9) SIỪŨOOD 1.1 Téng quan vé ting dung Web .cccsccccessssssessssssesssssecssssseesssseessssseessssseesssseeessseeess 1.2 Các phương pháp tan céng tng dung Web .ccccesscsssessssseessssseesssseeesssseeessseees 1.2.1 Top 10 OWASP 2021 [LV] eeeeeeeseeseeseteseseeeeteneaeseeseenenseneseneneaeeey 1.2.2 Một số phương pháp tân công phổ biến - 22252: 1.3 Các phương pháp phòng chống phát tân công web 14 1.3.1 Tổng quát chung . -+£+E++++2EE++t+EEE+EtEEEEEEEEEEEtrrrkkrrrrrkrree 14 1.3.2 Các phương pháp phịng chống cơng ứng dụng web .- 15 1.4 Kết chương -2sc+22EE+++22E22121122211111122711112271112 1221111 re 18 CHƯƠNG ỨNG DỤNG HỌC MÁY VÀ CÁC PHƯƠNG PHÁP TRÍCH XUẤT ĐẶC TRƯNG TRONG XỬ LÝ VĂN BẢN VÀO PHÁT HIỆN TÂN CÔNG WEB L1 111111111111 TT TT TT TT TT TT T111 T110 Tre 19 2.1 Khái quát học máy thuật toán học máy . 19 2.1.1 Khái quát vé HOC MAY e.ecsscesssssesssssessssssessssseccssssecsssseesssssessssseceesseeesssses 19 2.1.2 Phân loại thuật toán học máy -¿-+++++++x+exex+exexevxexeesee 21 2.1.3 Một số thuật toán học máyy . ¿++2¿++22E++zetttvxvzrrrrrrrseed 23 2.2 Các phương pháp trích xuất đặc trưng xử lý văn (feature ©XÍẨTACÍÏOH]) 2G 11111 it 3] iv 2.2.1 Bag of Words (Mơ hình túi từ) oe eeeseseeeeeeseseeneteeeeseseeseneseeeeees 31 2.2.2 TF- IDF (term frequency—inverse document frequency) 32 2.3 Mơ hình phát tắn công web thông qua học máy phương pháp trích xuât đặc trưng xử lý văn - 65c S+ St + ‡xexexeerereerrre 34 2.3.1 Giới thiệu mơ hình .- + + +k*k#k#k+kekekekekekekekekekekererererrrke 34 2.3.2 Các bước tiền xử lý đữ liệu ¿-2++e++22E+vzerrtrrkeerrrrrrkeree 35 2.4 Kt ChUON woe.ecsccsscssseesssssessssssescsssecsssssessssssecssssecssssessssssecssssueesssseeesssseessssseesen 36 CHƯƠNG CAI DAT VA THỬ NGHIỆM .c.cc.e 37 3.1 Giới thiệu tập liệu thử nghiGM oe eceeeeeeeeteteeeteeeeseseseneseseneeesenees 37 3.2 Tiền xử lý liệu . + ++2EEx2EEXEE2E112711E2E11 2.11 38 3.3 Quá trình huấn luyện KiỂm tTa .c6 5cc t2 2E EEEE1EEEEEE11EEEEErrrrret 38 E608: 0n, 0a ÐƯ©°-© E040 TỐ Ẳ Ốố Shin 38 39 39 3.4.1 Các mơ hình thử nghiỆm - - 25255 +t+tEexexexetserererexeeexes 39 3.4.2 Một số Két Qua s ccceccccecssscssseccsssecsssecssssecsssscssssecssssessssecsssecssssessssseesseessaes 40 3.4.3 Nhận XÉ( - L2 Q11 01T TH TH TT TH TH TH TT TH HH 46 3.5 Cài đặt thử nghiệm mơ hình phát công web dựa học máy 47 3.5.1 Mơ hình xử lý ¿ +22V2+222+2222E1112212222711112 12101111 41 3.5.2 Tích hợp mơ hình xử lý vào ứng dung web + ccex+xsxss 47 3.5.3 Một số K6t QUA .ccsssessssssssessssssssssessssusssssssssssessssiseessssssesessssuessesssseeeesssseed 49 3.6 Két CHUONG cceeccesecssesssseesssssessssecssseesssvecssssessssecsssecsssvecssssessseesssseessseesssseessseeen 52 KET LUAN |Ÿ|L-]1: 53 TÀI LIỆU THAM KHẢO -2¿¿£©V2222++222EEEE+2++ttEEEEEESvrrrrrrrrrkrcred 55 DANH MUC BANG Bảng 3.1 Kết thuật toán SVM với mơ hình BoW - 40 Bang 3.2 Kết thuật tốn Decision Tree với mơ hình BoW 4] Bang 3.3 Kết thuật todn Logistic Regression với mơ hình BoW 4] Bang 3.4 Kết thuật toán KNN với mơ hình BoW -+: 42 Bảng 3.5 Kết thuật tốn Random Forest với mơ hình BoW 42 Bang 3.6 Kết thuật tốn Gradient Boosting với mơ hình BoW 43 Bảng 3.7 Kết thuật toán SVM với mơ hình TF-IDF -: 43 Bang 3.8 Kết thuật toán Decision Tree với mơ hình TF-IDE 44 Bảng 3.9 Kết thuật tốn Logistic Regression với mơ hình TF-IDE Bảng 3.10 Kết thuật tốn KNN với mơ hình TF-IDF -. 45 Bảng 3.11 Kết thuật tốn Random Forest với mơ hình TF-IDF 45 Bảng 3.12 Kết thuật toán Gradient boosting với mơ hình TF-IDF 46 VI DANH MUC HINH ANH Hình 1.1 M6 hinh client- server ứng dụng web -«