pháp nào trong lĩnh vực đạt được. Tuy nhiên, tỉ lệ lỗi False Negative quá lớn tới 20.52%. Chúng tôi dự đoán rằng có thể thay đổi tham số đầu vào để giảm tỉ lệ này được.
KẾT LUẬN
Qua việc nghiên cứu khóa luận em đã thấy được tầm quan trọng của vấn đề bảo vệ an ninh máy tính và an toàn dữ liệu, từ đó thấy được ý nghĩa lớn của việc ứng dụng HMD nhân tạo vào vấn lĩnh vực này.
Khóa luận đã đạt được những yêu cầu ban đầu đề ra: − Tìm hiểu về HMD sinh học và HMD nhân tạo; − Tìm hiểu được một số phương pháp sinh bộ dò; − Nghiên cứu đặc điểm cơ sở dữ liệu KDD 99
− Phân loại bản ghi theo kiểu tấn công DOS với đề xuất một phương pháp mới để rời rạc hóa dữ liệu trong bước tiền xử lý dữ liệu.
− Cài đặt một ứng dụng minh họa dựa trên lý thuyết HMD nhân tạo cho phân loại tập cơ sở dữ liệu KDD 99.
Do điều kiện nghiên cứu chỉ có máy tính cấu hình bình thường mà phải xử lý lượng dữ liệu quá lớn (gần 5 triệu bản ghi), đề tài mới chỉ dừng lại ở bước đầu là nghiên cứu kiểm tra cuộc tấn công DOS với một bộ giá trị cụ thể của tham số đầu vào (r = 10, l = 167) nên kết quả nhận dạng còn hạn chế. Đề tài có thể được phát triển theo các hướng sau:
− Nghiên cứu kiểm tra các cuộc tấn công mạng khác. − Gộp modun tiền xử lý dữ liệu và nhận dạng thành một.
− Tiến hành thực nghiệm với các bộ tham số đầu vào khác nhau để tăng tỉ lệ phát hiện.