tailieunhanh - Phát hiện tấn công có đảm bảo tính riêng tư từ các nguồn dữ liệu mạng phân tán

Vấn đề phát hiện tấn công có đảm bảo tính riêng tư ngày càng trở nên quan trọng. Nhiều trường hợp để phát hiện tấn công cần phải kết hợp các mạng lại với nhau, trong khi giữ được tính riêng tư của từng tập dữ liệu. Bài báo đề xuất một giải pháp phát hiện tấn công có đảm bảo tính riêng tư dựa trên khai phá luật kết hợp. Để xây dựng giải pháp, bài báo đề xuất giao thức tính tổng bảo mật cải tiến nhằm nâng cao hiệu quả trong việc khai phá luật kết hợp có đảm bảo tính riêng tư trên tập dữ liệu phân tán ngang. | ISSN: 1859-2171 TNU Journal of Science and Technology 195(02): 133 - 138 PHÁT HIỆN TẤN CÔNG CÓ ĐẢM BẢO TÍNH RIÊNG TƯ TỪ CÁC NGUỒN DỮ LIỆU MẠNG PHÂN TÁN Nguyễn Văn Chung1*, Nguyễn Văn Tảo2, Trần Đức Sự3 1 Trường Cao đẳng kinh tế - kỹ thuật Vĩnh Phúc, Trường Đại học Công nghệ thông tin & Truyền thông - ĐH Thái Nguyên, 3 Ban cơ yếu Chính Phủ 2 TÓM TẮT Vấn đề phát hiện tấn công có đảm bảo tính riêng tư ngày càng trở nên quan trọng. Nhiều trường hợp để phát hiện tấn công cần phải kết hợp các mạng lại với nhau, trong khi giữ được tính riêng tư của từng tập dữ liệu. Bài báo đề xuất một giải pháp phát hiện tấn công có đảm bảo tính riêng tư dựa trên khai phá luật kết hợp. Để xây dựng giải pháp, bài báo đề xuất giao thức tính tổng bảo mật cải tiến nhằm nâng cao hiệu quả trong việc khai phá luật kết hợp có đảm bảo tính riêng tư trên tập dữ liệu phân tán ngang Từ khóa: Tập phổ biến, luật kết hợp, tính riêng tư, phát hiện tấn công, tổng bảo mật. Ngày nhận bài: 15/01/2019; Ngày hoàn thiện: 18/02/2019; Ngày duyệt đăng: 28/02/2019 ATTACK DETECTION PRIVACY PRESERVING FROM DATA DISTRIBUTED NETWORK Nguyen Van Chung1*, Nguyen Van Tao2, Tran Duc Su3 1 Vinh Phuc Technical and Economic College, University of Information and Communication Technology - TNU, 3 Essential Government Committee 2 ABSTRACT The problem of detection privacy attack privacy preserving is becoming increasingly important. Many cases to detect attacks need to combine networks, while maintaining the privacy of each data set. The paper studies and proposes a method detecting attacks with ensure the privacy-based mining association rules. To build a solution, the paper proposes an improved security total protocol to improve the efficiency of association rule mining to ensure privacy on horizontal distributed data sets Keywords: Frequent itemsets, association rule, privacy, attack detection, Secure Sum Received: 15/01/2019; Revised: 18/02/2019; Approved: 28/02/2019 * Corresponding author: Tel: 0978 955677; .