Những đĩng gĩp mới của đề tài

Một phần của tài liệu TIẾP CẬN MÁY HỌC VÀ HỆ CHUYÊN GIA ĐỂ NHẬN DẠNG, PHÁT HIỆN VIRUS MÁY TÍNH (Trang 115 - 116)

Hơn 20 năm qua, các nhà nghiên cứu đã tốn rất nhiều cơng sức nhưng bài tốn nhận dạng virus máy tính vẫn chưa được giải quyết trọn vẹn. Virus máy tính là sản phẩm trí tuệ phản diện của con người. Làm cách nào giúp máy tính học được cách điều trị của các chuyên gia anti-virus để máy tính cĩ thể tựkhámchữa khỏi bệnh? Để trả lời câu hỏi này, tiếp cận máy học và hệ chuyên gia được chọn nhằm giải quyết bài tốn chẩn đốn virus máy tính, vốn phức tạp và vượt khỏi sức tính tốn cơ học của con người.

Nghiên cứu khoa học trí tuệ nhân tạo theo trình tự logic học từ thấp đến cao, đề tài xây dựng một phương pháp tiếp nhận và vận dụng tri thức chuyên gia trên cơ sở kế thừa và kết hợp ưu điểm, khắc phục nhược điểm của các tiếp cận đã cĩ, nhằm giải quyết vấn đề một cách tự nhiên, phù hợp với bản chất của bài tốn nhận dạng virus máy tính. Phương pháp mới đĩ là:

Tiếp cận chuỗi mã+Tiếp cận hành vi+Tiếp cận ý định=Tiếp cận máy học và hệ chuyên gia

Virus máy tính vốn phức tạp với nhiều loại hình quấy rối, phát triển qua nhiều thời kỳ với nhiều biến thể, lai tạp, kế thừa đan xen nhau. Tiếp cận giải quyết vấn đề bằng cách định nghĩa các lớp virus dựa vào đặc điểm dữ liệu, sau đĩ áp dụng các bài tốn học phù hợp cho từng lớp. Trong từng bài tốn, các kỹ thuật học được vận dụng linh hoạt: phân cụm dữ liệu bằng V-Tree, rút luật nhận dạng với R2LTA

ARCRD; phân lớp và giản lược khơng gian quan sát với NNSRM; khắc phục

nhiễu bằng kỹ thuật hợp nhất dữ liệu DF2RV; vận dụng mơ hình AMKBD phối hợp CSDL và CSTT; học khái niệm hành vi bằng mơ hình máy ảo; vận dụng mơ hình khơng gian vectơ sử dụng nguyên lý TF-IDF để phân loại và nhận dạng mã độc… Khơng chỉ thiết kế riêng cho bài tốn nhận dạng virus máy tính, các kỹ thuật này cịn cĩ thể áp dụng cho nhiều bài tốn thuộc nhiều lĩnh vực khác nhau.

Là một trong những người đề xướng phương pháp hệ chuyên gia anti-virus, tác giả luận án đã nghiên cứu xây dựng hệ phần mềm MAV (Machine Learning Approach to Anti-virus Expert System) trên hệ thống mạng cục bộ mơ hình client- server. Là anti-virus hướng tri thức đầu tiên của Việt Nam, MAV cịn là một trong bốn hệ chuyên gia anti-virus thực nghiệm cơng bố thơng tin sớm nhất trên Internet.

Đề tài mở ra hướng nghiên cứu mới trong lĩnh vực phịng chống virus máy tính nĩi riêng, gĩp phần xây dựng cơ sở lý thuyết cho việc phát triển các mơ hình bảo vệ an tồn dữ liệu cho các hệ thống CNTT nĩi chung.

Một phần của tài liệu TIẾP CẬN MÁY HỌC VÀ HỆ CHUYÊN GIA ĐỂ NHẬN DẠNG, PHÁT HIỆN VIRUS MÁY TÍNH (Trang 115 - 116)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(180 trang)