Công Nghệ Thông Tin (CNTT) đã đi và

Công Nghệ Thông Tin (CNTT) đã đi vào cuộc sống con người và tác động trên nhiều lĩnh vực khác nhau trong đời sống xã hội, việc kết nối mạng cũng trở nên dễ dàng và thuận tiện cho con người với những ứng dụng hỗ trợ và giúp ích trong các hoạt động quản lý, giáo dục, sản xuất. Nhưng bên cạnh những tiện ích và ứng dụng thực tiễn đó, mặt trái của CNTT chính là tồn tại một số thành phần tiêu cực lợi dụng sự hiểu biết của mình về lập trình để tạo ra các phần mềm, ứng dụng độc hại hay còn gọi là virus máy tính, gọi tắt virus hay vi-rút.

Để đối phó với những virus này hoàn toàn không hề đơn giản. Qua mỗi thời kỳ, số lượng biến thể của virus ngày càng tăng, mức độ nguy hại ngày càng trầm trọng, hành vi phá hoại tinh vi và khó phát hiện hơn. Chính vì thế, quá trình ngăn chặn virus trở nên khó khăn và tốn nhiều tài nguyên của con người. Từ yêu cầu thực tại như hiện nay, chúng tôi tiến hành giải pháp nghiên cứu việc nhận dạng virus.

Giải pháp dựa theo hành vi của virus là một hướng nghiên cứu mới và đang được phát triển. Hướng tiếp cận này sẽ rút ra các mẫu mô tả hành vi của virus, từ đó chuyển thành một công thức mô tả Linear Temporal Logic (LTL). Chúng ta sẽ kiểm tra mẫu ban đầu có phải là virus hay không dựa trên cấu trúc của công thức LTL thu được. Tuy nhiên, nếu mỗi lần chỉ quét với một mẫu virus thì thời gian để quét tất cả các mẫu sẽ tốn rất nhiều thời gian và tài nguyên.

Chính vì thế, để giảm thiểu số lượng mẫu virus cần phải quét xuống mức thấp nhất có thể, chúng tôi đưa ra giải pháp cho vấn đề này là nghiên cứu tìm tập phổ biến chứa hành vi của virus và chỉ kiểm tra trên những tập phổ biến đó. Mỗi virus sẽ được biểu diễn thành một bộ hành vi. Từ những bộ hành vi thu thập được xây dựng nên một giàn khái niệm. Trên giàn khái niệm, ta sẽ chọn ra những mẫu quan trọng và phổ biến nhất dựa trên giải thuật tìm kiếm tập phổ biến tối đại. Hiện nay có nhiều phương pháp để tìm kiểm tập phổ biến tối đại, tuy nhiên chúng tôi lựa chọn giải thuật MAFIA (MAximal Frequent Itemset Algorithm) để hiện thực trong luận văn này. MAFIA đạt được hiệu quả tìm kiếm cao với số lượng mẫu dữ liệu đầu vào lớn.

Kết quả (Anh) 1:

Information technology (it) has gone into people's lives and the impact on many different areas of social life, the network connection also becomes easy and convenient for people to support and help in the activities of management, education, manufacturing. But besides the Add-ons and the practical application of that side of IT, is the existence of some negative component takes advantage of his understanding of programming to create the malicious application, software or computer viruses, virus or viruses.To deal with the virus completely unnoticed simply. Through each era, the number of variants of the virus, increasing the level of hazardous looms, sophisticated and destructive behavior difficult to detect. Thus, the process prevents the virus becomes difficult and expensive human resources. From ask the current reality, we conducted research on solution of virus identification.Giải pháp dựa theo hành vi của virus là một hướng nghiên cứu mới và đang được phát triển. Hướng tiếp cận này sẽ rút ra các mẫu mô tả hành vi của virus, từ đó chuyển thành một công thức mô tả Linear Temporal Logic (LTL). Chúng ta sẽ kiểm tra mẫu ban đầu có phải là virus hay không dựa trên cấu trúc của công thức LTL thu được. Tuy nhiên, nếu mỗi lần chỉ quét với một mẫu virus thì thời gian để quét tất cả các mẫu sẽ tốn rất nhiều thời gian và tài nguyên. Chính vì thế, để giảm thiểu số lượng mẫu virus cần phải quét xuống mức thấp nhất có thể, chúng tôi đưa ra giải pháp cho vấn đề này là nghiên cứu tìm tập phổ biến chứa hành vi của virus và chỉ kiểm tra trên những tập phổ biến đó. Mỗi virus sẽ được biểu diễn thành một bộ hành vi. Từ những bộ hành vi thu thập được xây dựng nên một giàn khái niệm. Trên giàn khái niệm, ta sẽ chọn ra những mẫu quan trọng và phổ biến nhất dựa trên giải thuật tìm kiếm tập phổ biến tối đại. Hiện nay có nhiều phương pháp để tìm kiểm tập phổ biến tối đại, tuy nhiên chúng tôi lựa chọn giải thuật MAFIA (MAximal Frequent Itemset Algorithm) để hiện thực trong luận văn này. MAFIA đạt được hiệu quả tìm kiếm cao với số lượng mẫu dữ liệu đầu vào lớn.

Kết quả (Anh) 2:

Information Technology (IT) has come into people's lives and the impact on many different areas of social life, the Internet connection is easy and convenient for people with supported applications and help in the management, education and manufacturing. But besides the convenience and practical applications, the downside of the main IT to exist some negative elements taking advantage of their knowledge of programming to create software, or other malicious applications called a computer virus, called a virus or viruses. To cope with this virus completely not simple. During each period, the number of variants of the virus is increasing, the level of hazardous worsening, destructive behavior sophisticated and harder to detect. Therefore, the process of preventing the virus becomes difficult and takes a lot of human resources. From requirements as the current reality, we conduct research solutions to identify the virus. The solution is based on the behavior of the virus is a new research field and are being developed. This approach will draw the sample described the behavior of the virus, which translates into a formula Linear Temporal Logic description (LTL). We will check the original pattern is a virus or not based on the structure of formula LTL obtained. However, if each scan only with a virus sample, the time to scan all models will cost a lot of time and resources. Therefore, to minimize the number of virus samples must sweep down low with Can we offer a solution to this problem is the research finding common file containing the virus behavior and just checking out the common practice there. Each virus will be represented as a set of behaviors. From the collection of behavior built up a gantry concept. On the platform concept, we will choose the form most important and popular search algorithm based on maximal frequent sets. Now there are many ways to find common set of maximal control, however we choose algorithms MAFIA (maximal itemset Frequent Algorithm) for the realization of this thesis. MAFIA achieve high search numbers large sample input data.