Hệ thống thông minh phát hiện tấn công sử dụng công nghệ AI trên mạng Blockchain

Đơn vị: Trung tâm liên kết nghiên cứu Công nghệ và Đổi mới sáng tạo (JTIRC) liên kết với Trường Đại học Công nghệ Sydney và Viện tiên tiến về Kỹ thuật và Công nghệ (AVITECH), Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội

Mô tả sản phẩm: Nghiên cứu này nhằm tìm hiểu các cuộc tấn công xâm nhập để phát triển một hệ thống phát hiện tấn công mạng hiệu quả sử dụng các công nghệ học máy tiên tiến nhất cho các mạng blockchain. Đầu tiên chúng tôi thiết kế và triển khai một mạng blockchain trong phòng thí nghiệm của mình. Mạng blockchain này nhằm tạo dữ liệu (bình thường và tấn công) với lưu lượng truy cập thực cho các mô hình AI của chúng tôi và thực hiện các thử nghiệm thời gian thực để đánh giá hiệu suất của mô hình phát hiện xâm nhập. Theo hiểu biết tốt nhất của chúng tôi, đây là tập dữ liệu đầu tiên trên thế giới được thu thập và tổng hợp trong phòng thí nghiệm về các cuộc tấn công trong mạng blockchain. Từ đó, chúng tôi đề xuất một mô hình học máy liên kết cực kì hiệu quả, cho phép triển khai linh hoạt trong mạng blockchain để phát hiện tấn công.

Ý tưởng chính là cho phép các nút mạng blockchain chủ động thu thập dữ liệu, chia sẻ kiến thức học được từ dữ liệu để rồi trao đổi kiến thức với các nút blockchain khác trong mạng. Mô hình này vừa tận dụng kiến thức từ tất cả các nút trong mạng vừa không cần phải thu thập tất cả dữ liệu thô để huấn luyện tại một nút tập trung như các giải pháp học máy tập trung thông thường. Giải pháp này cũng có thể tránh rủi ro để lộ quyền riêng tư của dữ liệu cục bộ cũng như tình trạng tắc nghẽn hay lãng phí dung lượng mạng. Kết quả mô phỏng và thử nghiệm thời gian thực đều cho thấy mô hình đề xuất có thể đạt được độ chính xác lên đến 97.7% trong phát hiện tấn công mạng blockchain.