Nghiên cứu các phương pháp phát hiện iot botnet dựa trên phân tích động và học máy

HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG
KHOA CƠNG NGHỆ THÔNG TIN 1



ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC
ĐỀ TÀI: NGHIÊN CỨU CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN IOT
BOTNET DỰA TRÊN PHÂN TÍCH ĐỘNG VÀ HỌC MÁY

Giảng viên hướng dẫn : TS. Hoàng Xuân Dậu
Sinh viên thực
hiện

: Trịnh Thị Thu Hằng

Mã sinh viên

: B17DCAT066

Lớp

: D17CQAT02B

Khóa

: 2017-2022

Hệ

: Đại học Chính quy

HÀ NỘI, 1 - 2022


HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG
KHOA CƠNG NGHỆ THÔNG TIN 1



ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC
ĐỀ TÀI: NGHIÊN CỨU CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN IOT
BOTNET DỰA TRÊN PHÂN TÍCH ĐỘNG VÀ HỌC MÁY

Giảng viên hướng dẫn : TS. Hoàng Xuân Dậu
Sinh viên thực
hiện

: Trịnh Thị Thu Hằng

Mã sinh viên

: B17DCAT066

Lớp

: D17CQAT02B

Khóa

: 2017-2022

Hệ

: Đại học Chính quy


HÀ NỘI, 1 - 2022


LỜI CẢM ƠN
Đối với một sinh viên, đồ án tốt nghiệp là một minh chứng cho những kiến thức
đã có được sau năm năm học tập. Trong q trình hồn thành đồ án tốt nghiệp, ngoài
những cố gắng của bản thân, em sẽ khơng thể hồn thành tốt được cơng việc của mình
nếu khơng có hướng dẫn của thầy giáo TS. Hồng Xn Dậu. Thầy đã ln quan tâm,
tận tình chỉ bảo em, cho em rất nhiều kiến thức và dẫn dắt em trong suốt quá trình học
tập trên trường cũng như những giai đoạn khó khăn của đồ án.
Em cũng xin chân thành cảm ơn các thầy, cô ngành An Tồn Thơng Tin, khoa
Cơng Nghệ Thơng Tin đã dạy cho em các kiến thức hữu ích và quý giá để em có thể
hồn thành đồ án, cùng tồn bộ các cán bộ nhân viên Học viện Công nghệ Bưu chính
Viễn thơng Hà Nội vì đã tạo ra một mơi trường học tập tốt cho sinh viên.
Cuối cùng em xin gửi lời cảm ơn tới gia đình, bạn bè, người thân của em đã luôn
bên em, quan tâm, động viên và tạo điều kiện tốt nhất để em có thể hồn thành đồ án.
Với trình độ hiểu biết cịn nhiều hạn chế và vốn kiến thức vẫn cịn ít ỏi nên trong
đồ án của em không tránh khỏi những thiếu sót. Em rất mong nhận được sự góp ý của
các Thầy, Cơ để đồ án của em được hồn thiện hơn.
Em xin chân thành cảm ơn!

Hà Nội, tháng 01 năm 2022
SINH VIÊN THỰC HIỆN

Trịnh Thị Thu Hằng

1


NHẬN XÉT, ĐÁNH GIÁ, CHO ĐIỂM
(Của người hướng dẫn)
....................................................................................................................................................................
....................................................................................................................................................................
....................................................................................................................................................................
....................................................................................................................................................................
....................................................................................................................................................................
....................................................................................................................................................................
....................................................................................................................................................................
....................................................................................................................................................................
....................................................................................................................................................................

Điểm:……………….(bằng chữ:………………………………………………………)
Đồng ý/Không đồng ý cho sinh viên bảo vệ trước hội đồng chấm đồ án tốt nghiệp?

Hà Nội, tháng 01 năm 2022
GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN
(Ký và ghi rõ họ tên)

2


NHẬN XÉT, ĐÁNH GIÁ, CHO ĐIỂM
(Của người phản biện)
....................................................................................................................................................................

....................................................................................................................................................................
....................................................................................................................................................................
....................................................................................................................................................................
....................................................................................................................................................................
....................................................................................................................................................................
....................................................................................................................................................................
....................................................................................................................................................................
....................................................................................................................................................................
....................................................................................................................................................................

Điểm:……………….(bằng chữ:………………………………………………………)
Đồng ý/Không đồng ý cho sinh viên bảo vệ trước hội đồng chấm đồ án tốt nghiệp?

Hà Nội, tháng 01 năm 2022
GIẢNG VIÊN PHẢN BIỆN
(Ký và ghi rõ họ tên)

3


MỤC LỤC
LỜI CẢM ƠN............................................................................................................... 1
NHẬN XÉT, ĐÁNH GIÁ, CHO ĐIỂM........................................................................ 2
(Của người hướng dẫn).............................................................................................. 2
NHẬN XÉT, ĐÁNH GIÁ, CHO ĐIỂM........................................................................ 3
(Của người phản biện)................................................................................................ 3
MỤC LỤC..................................................................................................................... 4
DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT........................................................................................ 6
DANH MỤC HÌNH ẢNH............................................................................................. 7
DANH MỤC BẢNG BIỂU........................................................................................... 8

MỞ ĐẦU....................................................................................................................... 9
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ IOT BOTNET VÀ CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÁT
HIỆN........................................................................................................................... 10
1.1. Tổng quan về thiết bị IoT............................................................................... 10
1.1.1.

Khái niệm thiết bị IoT.............................................................................. 10

1.1.2.

Kiến trúc và cách thức hoạt động của Internet of Things (IoT)...............12

1.2. Tổng quan về IoT Botnet................................................................................ 14
1.2.1.

Giới thiệu về Botnet................................................................................. 14

1.2.2.

Tổng quan về IoT Botnet......................................................................... 18

1.2.3.

Cấu trúc và nguyên lý hoạt động của IoT Botnet..................................... 21

1.3. Các phương pháp phát hiện IoT Botnet.......................................................... 23
1.3.1.

Khái quát về phát hiện IoT Botnet........................................................... 23

1.3.2.

Phát hiện dựa trên phân tích tĩnh............................................................. 24

1.3.3.

Phát hiện dựa trên phân tích động............................................................ 26

1.3.4.

Phát hiện dựa trên phân tích lai................................................................ 28

Kết chương............................................................................................................... 28
CHƯƠNG 2: XÂY DỰNG MƠ HÌNH HỌC MÁY CHO PHÁT HIỆN IOT BOTNET
29
2.1. Tổng quan về học máy và các giải thuật học máy.......................................... 29
2.1.1.

Tổng quan về học máy............................................................................. 29

2.1.2.

Phân loại các giải thuật học máy.............................................................. 32

2.1.3.

Một số giải thuật học máy........................................................................ 33

2.1.3.1.

Cây quyết định (Decision Tree)........................................................ 33

2.1.3.2.

Rừng ngẫu nhiên (Random Forest)................................................... 37
4


2.1.3.3.

Naïve Bayes (Naïve Bayes)............................................................... 40

2.1.3.4.

Máy vectơ hỗ trợ (Support Vector Machine).................................... 42

2.2. Mơ hình học máy phát hiện IoT botnet........................................................... 45
2.2.1.

Bộ dữ liệu................................................................................................ 46

2.2.2.

Kiến trúc mơ hình tổng quan................................................................... 46

2.2.3.

Bộ chuẩn hóa và tiền xử lý dữ liệu.......................................................... 47

2.2.4.

Bộ phận trích chọn đặc trưng................................................................... 49

2.2.5.

Độ đo đánh giá......................................................................................... 55

2.2.5.1.

Confusion matrix.............................................................................. 56

2.2.5.2.

False Positive Rate (FPR), False Negative Rate (FNR)....................57

2.2.5.3.

Accuracy........................................................................................... 57

2.2.5.4.

Precision và Recall............................................................................ 58

2.2.5.5.

F1-score............................................................................................ 59

Kết chương............................................................................................................... 59
CHƯƠNG 3: THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ........................................................ 60
3.1. Môi trường triển khai thực nghiệm................................................................. 60

3.2. Kết quả thực nghiệm...................................................................................... 61
3.2.1.

Dữ liệu luồng mạng................................................................................. 61

3.2.2.

Dữ liệu sử dụng tài nguyên hệ thống....................................................... 62

3.3. Đánh giá kết quả thực nghiệm........................................................................ 64
Kết chương............................................................................................................... 65
KẾT LUẬN................................................................................................................. 66
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO..................................................................... 67

5


DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
Từ viết tắt

Viết đầy đủ (Tiếng Anh)

ARM
Botnet

Advanced RISC Machine
Bots Network

CART

PSI
P2P
RAM
RF
SVM
SYN

Classification and Regression
Tree
Central Processing Unit
Control Flow Graph
Command and Control Server
Distributed Denial of Service
attack
Data Flow Graph
Linux Executable and Linkable
Format
Generic Routing Encapsulation
Internet of Things
Internet Protocol
Microprocessor without
Interlocked Pipeline Stages
Permanent Denial of Service
attack
Printable String Information
Peer to Peer network
Random Access Memory
Random Forest
Support Vector Machine
SYN Flood

SSH
TCP
UDP

Secure Socket Shell
Transmission Control Protocol
User Datagram Protocol

CPU
CFG
C&C Server
DDoS
DFG
ELF
GRE
IoT
IP
MIPS
PDoS

Viết đầy đủ (Tiếng Việt)
Bộ xử lý dựa trên kiến trúc RISC
Mã độc tấn cơng thơng qua mạng
máy tính
Cây phân loại và hồi quy
Bộ xử lý trung tâm
Đồ thị luồng điều khiển
Máy chủ ra lệnh và điều khiển
Tấn công từ chối dịch vụ phân tán

Đồ thị luồng dữ liệu
Định dạng tệp tin thực thi và liên
kết động trong Linux
Mã hóa định tuyến
Vạn vật kết nối Internet
Giao thức Internet
Kiến trúc bộ tập lệnh RISC
Tấn công từ chối dịch vụ vĩnh
viễn
Các chuỗi mang thơng tin
Mạng ngang hàng
Bộ nhớ trong
Thuật tốn rừng cây ngẫu nhiên
Máy vectơ hỗ trợ
Một dạng của tấn công từ chối
dịch vụ phân tán (DDoS)
Giao thức mạng bảo mật
Giao thức truyền tải hướng kết nối
Giao thức truyền tải hướng không
kết nối

6


DANH MỤC HÌNH ẢNH
Hình 1.1: Số lượng thiết bị IoT từ năm 2015 - 2025.................................................... 12
Hình 1.2: Kiến trúc nền tảng cơ bản của IoT............................................................... 12
Hình 1.3: Cấu trúc Botnet............................................................................................ 15
Hình 1.4: Mơ hình mạng hình sao............................................................................... 16
Hình 1.5: Mơ hình mạng hình sao đa máy chủ............................................................ 16

Hình 1.6: Mơ hình liên kết dạng phân cấp................................................................... 17
Hình 1.7: Mơ hình ngang hàng.................................................................................... 18
Hình 1.8: Vị trí của IoT Botnet trong các loại mã độc................................................. 19
Hình 1.9: Mối quan hệ giữa một số mã độc IoT botnet............................................... 19
Hình 1.10: Vịng đời của IoT Botnet........................................................................... 20
Hình 1.11: Quy trình lây nhiễm của IoT Botnet.......................................................... 22
Hình 1.12: Phương pháp phát hiện mã độc IoT Botnet................................................ 24
Hình 1.13: Các phương pháp phân tích lai.................................................................. 28
Hình 2.1: Quy trình học máy....................................................................................... 30
Hình 2.2: Phân loại một vài mơ hình học máy phổ biến.............................................. 31
Hình 2.3: Mơ tả chung về cây quyết định.................................................................... 34
Hình 2.4: Sơ đồ cây quyết định................................................................................... 36
Hình 2.5: Mơ tả thuật tốn Random Forest.................................................................. 38
Hình 2.6: Bài tốn minh họa thuật tốn Navie Bayes.................................................. 41
Hình 2.7: Minh hoạ Multinomial Naive Bayes............................................................ 42
Hình 2.8: Class SVM................................................................................................... 43
Hình 2.9: Multi-Class SVM......................................................................................... 43
Hình 2.10: Phân tích bài tốn SVM............................................................................. 44
Hình 2.11: Mặt phân cách giữa 2 class........................................................................ 45
Hình 2.12: Mơ hình tổng quan phát hiện IoT botnet.................................................... 47
Hình 2.13: Confusion matrix....................................................................................... 56
Hình 2.14: Biểu diễn TPR, FNR, FPR, TNR trên confusion matrix............................ 57
Hình 2.15: Minh họa cách tính Precision và Recall..................................................... 58
Hình 3.1: So sánh độ chính xác giữa các thuật tốn học máy trong bộ dữ liệu luồng
mạng............................................................................................................................ 62
Hình 3.2: So sánh độ chính xác giữa các thuật toán học máy trong bộ dữ liệu sử dụng
tài nguyên hệ thống..................................................................................................... 64

7

DANH MỤC BẢNG BIỂU
Bảng 2.1: Dữ liệu thống kê về đi chơi golf.................................................................. 35
Bảng 2.2: Mô tả dữ liệu............................................................................................... 46
Bảng 2.3: Mô tả đặc trưng luồng mạng....................................................................... 48
Bảng 2.4: Mô tả đặc trưng sử dụng tài nguyên hệ thống............................................. 49
Bảng 2.5: Đặc trưng dư thừa với dữ liệu luồng mạng.................................................. 51
Bảng 2.6: Đặc trưng luồng mạng thử nghiệm.............................................................. 51
Bảng 2.7: Đặc trưng dư thừa với dữ liệu sử dụng tài nguyên hệ thống........................53
Bảng 2.8: Đặc trưng sử dụng hệ thống thử nghiệm..................................................... 54
Bảng 3.1: Kết quả dữ liệu luồng mạng sử dụng Cây quyết định.................................. 61
Bảng 3.2: Kết quả dữ liệu luồng mạng sử dụng Rừng ngẫu nhiên...............................61
Bảng 3.3: Kết quả dữ liệu luồng mạng sử dụng Naïve Bayes...................................... 61
Bảng 3.4: Kết quả dữ liệu luồng mạng sử dụng Máy vectơ hỗ trợ..............................62
Bảng 3.5: Kết quả dữ liệu sử dụng tài nguyên hệ thống sử dụng Cây quyết định........63
Bảng 3.6: Kết quả dữ liệu sử dụng tài nguyên hệ thống sử dụng Rừng ngẫu nhiên.....63
Bảng 3.7: Kết quả dữ liệu sử dụng tài nguyên hệ thống sử dụng Naïve Bayes............63
Bảng 3.8: Kết quả dữ liệu sử dụng tài nguyên hệ thống sử dụng Máy vectơ hỗ trợ....64

8


MỞ ĐẦU
Internet of Things (IoT) đang là một xu thế phát triển mạnh trên toàn cầu. Các
thiết bị IoT xuất hiện phổ biến và ứng dụng vào hầu hết các lĩnh vực của đời sống,
mang lại nhiều lợi ích cho xã hội. Đi kèm với đó là các nguy cơ bị khai thác, đánh cắp
dữ liệu hay bị sử dụng cho mục đích trái phép do nhận thức chưa đầy đủ và vấn đề bảo
mật còn yếu. Năm 2016, thế giới ghi nhận kỹ thuật tấn công từ chối dịch vụ mới sử
dụng mã độc Mirai để điều khiển một mạng Botnet gồm các thiết bị IoT tấn công vào
các công ty lớn của Mỹ và Pháp, với băng thông kỷ lục đến 1,5Tbps. Việt Nam là nước

có tỷ lệ các cuộc tấn công cao và là nơi xuất phát của các cuộc tấn công sử dụng mã
độc Mirai cao nhất trên thế giới. Để góp phần đảm bảo an ninh, an tồn hệ thống mạng
nói chung và hệ thống mạng thiết bị IoT nói riêng, các phương pháp phát hiện mã độc
đều dựa trên hai phương pháp chính là phân tích tĩnh và phân tích động. Tuy nhiên,
hạn chế lớn của phân tích tĩnh là khó có thể phát hiện sớm được mã độc IoT botnet,
trong khi đó phân tích động đem lại hiệu quả và tính chính xác cao hơn. Chính vì vậy,
đồ án lựa chọn sử dụng phương pháp phân tích động để có thể phát hiện sớm mã độc
IoT Botnet.
Đồ án này tập trung vào nghiên cứu và ứng dụng các kỹ thuật học máy để xây
dựng mơ hình phát hiện sớm IoT Botnet. Đề tài lựa chọn “Nghiên cứu phát hiện IoT
botnet dựa trên phân tích động và học máy” bao gồm các nội dung chính sau:
Chương 1: Tổng quan về các thiết bị IoT, kiến trúc và cách thức hoạt động của
IoT, mã độc IoT Botnet và nguyên lý hoạt động của chúng. Chương này cũng đề cập
đến các phương pháp phát hiện IoT Botnet điển hình là phân tích tĩnh, phân tích động
và phân tích lai.
Chương 2: Tổng quan về học máy, phân loại và trình bày một số giải thuật học
máy phổ biến như: Cây quyết định, Rừng ngẫu nhiên, Naive Bayes và Máy vectơ hỗ
trợ. Ngoài ra, chương 2 sẽ giới thiệu bộ dữ liệu, cách chuẩn hóa và tiền xử lý dữ liệu
và trích chọn đặc trưng. Từ đó, xây dựng mơ hình học máy phát hiện IoT Botnet tối ưu
nhất và đánh giá bằng các độ đo.
Chương 3: Trong chương này, đồ án sẽ trình bày về mơi trường triển khai, kết
quả thực nghiệm và đánh giá kết quả trực quan nhất từ việc ứng dụng mơ hình học
máy xây dựng trong chương 2.

9


CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ IOT BOTNET VÀ CÁC PHƯƠNG PHÁP
PHÁT HIỆN
1.1. Tổng quan về thiết bị IoT

1.1.1. Khái niệm thiết bị IoT
Thuật ngữ “Internet of things” (viết tắt là IoT) dạo gần đây xuất hiện khá
nhiều và thu hút khơng ít sự quan tâm chú ý của thế giới cơng nghệ. Vì sự bùng nổ của
IoT trong tương lai sẽ có tác động mạnh mẽ tới cuộc sống, cơng việc và xã hội lồi
người. Đồng thời, nó đã dẫn đến việc gia tăng rủi ro an ninh mạng do thiếu bảo mật
cho các thiết bị IoT [1]. Thực tế, Internet of things đã manh nha từ nhiều thập kỷ trước.
Tuy nhiên mãi đến năm 1999, cụm từ IoT mới được đưa ra bởi Kevin Ashton [2]. Ông
là một nhà khoa học đã sáng lập ra Trung tâm Auto-ID tại Viện công nghệ
Massachusets (MIT - Massachusetts Institute of Technology), nơi thiết lập các quy
chuẩn toàn cầu cho RFID (Radio Frequency Idendification - một phương thức giao
tiếp khơng dây dùng sóng radio) cũng như một số loại cảm biến khác. Theo định nghĩa
của Kevin Ashton, “Internet of Things” là “tập hợp các thiết bị cảm biến và bộ điều
khiển nhúng được kết nối thơng qua mơi trường mạng (có dây và không dây)”. Với
định nghĩa của Kevin Ashton, thuật ngữ thiết bị “IoT” được sử dụng để chỉ các thiết bị
cảm biến và bộ điều khiển nhúng điện tử.
Hiện nay có rất nhiều cách giải thích hay khái niệm khác nhau về IoT được đưa
ra, trong đó có thể kể đến khái niệm về IoT của Liên minh Viễn thông thế giới (ITU –
International Telecommunication Union) [3] đã phần giúp làm sáng tỏ hơn về IoT.
Theo ITU thì: “Internet of things là một cơ sở hạ tầng mang tính tồn cầu cho xã hội
thông tin, mang đến những dịch vụ tiên tiến bằng cách kết nối các “đồ vật” (cả vật lý
lẫn ảo) dựa trên sự tồn tại của thông tin, dựa trên khả năng tương tác của các thơng
tin đó và dựa trên các công nghệ truyền thông. Thông qua việc khai thác khả năng
nhận biết, thu thập xử lý dữ liệu, công nghệ các hệ thống IoT tận dụng mọi thứ để
cung cấp dịch vụ cho tất cả các loại ứng dụng khác nhau, đồng thời bảo đảm tính bảo
mật và quyền riêng tư.”.
Đến năm 2013, từ điển Oxford thêm thuật ngữ “Internet of Things”: “Internet
of Things (danh từ): là sự kết nối thông qua Internet của các thiết bị điện toán nhúng
trong các đối tượng hàng ngày cho phép chúng có thể chia sẻ dữ liệu với nhau”. Tổ
chức IREC (European Research Cluster on the IoT) cũng đưa ra khái niệm IoT như
sau: “IoT là một kiến trúc tồn cầu động, có khả năng tự cấu hình dựa trên giao thức

truyền thơng tương tác tiêu chuẩn, ở đó các đồ vật (gồm cả vật lý và ảo) có khả năng
10


định danh và các tính chất vật lý và ảo hóa, có giao diện thơng minh và kết hợp khéo
léo với nhau để hịa vào hệ thống thơng tin mạng”.
Cũng theo cách tiếp cận này, Oracle có nêu: “IoT (Internet of Things - Vạn vật
kết nối Internet) mô tả mạng lưới các đối tượng vật lý được nhúng với các cảm biến,
phần mềm và các công nghệ khác nhằm mục đích kết nối và trao đổi dữ liệu với các
thiết bị và hệ thống khác qua Internet. Các thiết bị này bao gồm từ các đồ vật gia đình
thơng thường đến các cơng cụ cơng nghiệp tinh vi.” [4]
Nhìn chung vẫn chưa có một khái niệm thống nhất nào về IoT, tuy nhiên các
khái niệm của các tổ chức đã đưa ra thì đều cơ bản xoay quanh việc kết nối các đồ vật
qua mạng Internet. Chính vì thế, đồ án cho rằng có thể hiểu đơn giản “IoT là nền tảng
bao gồm các “vật” (vật lý và ảo hóa) được tích hợp trên các vật dụng, con người, mơi
trường và có khả năng kết nối, chia sẻ và xử lý dữ liệu phục vụ các mục đích khác
nhau”. Trong phạm vi nghiên cứu, đồ án định nghĩa “thiết bị IoT là những “vật”
(gồm vật lý và ảo hóa) đa kiến trúc, hạn chế về tài nguyên (có năng lực xử lý thấp, bộ
nhớ lưu trữ nhỏ, nguồn điện năng thấp, ...) có khả năng kết nối, chia sẻ, truyền tải và
xử lý dữ liệu phục vụ các mục đích khác nhau”. Thiết bị IoT có những đặc điểm khác
biệt với những cơng nghệ điện tốn truyền thống hiện nay, như:
•

Mơi trường khơng được kiểm sốt: các thiết bị IoT có tính di động và tự hành
cao.

•

Tính khơng đồng nhất: các thiết bị IoT sử dụng một cách đa dạng các kiến trúc
vi xử lý như: MIPS, ARM, PowerPC, MIPSEL, ...

•

Tài nguyên hạn chế: các thiết bị IoT cũng bị hạn chế về tài nguyên như bộ nhớ
thấp, năng lực tính tốn nhỏ, năng lượng pin thấp.

•

Trạng thái động: Trạng thái của các thiết bị IoT thay đổi linh hoạt phụ thuộc
vào hoàn cảnh của các thiết bị gồm vị trí, chức năng và tốc độ di chuyển.

•

Tính kết nối: Thơng qua IoT, mọi vật có thể được kết nối, tương tác với cơ sở
hạ tầng thông tin và truyền thơng tồn cầu thường xun và liên tục.

Internet của những thiết bị như máy móc và cảm biến dự kiến sẽ tạo ra 79,4
Zettabyte dữ liệu vào năm 2025, được dự đốn bởi IDC (International Data
Corporation – Cơng ty dữ liệu quốc tế). Ngoài ra, IoT sẽ tăng trưởng với tốc độ tăng
trưởng kép hàng năm là 28,7% so với năm 2020 đến năm 2025. Theo dự báo của
Phòng nghiên cứu Statista (Đức), 75,44 tỷ thiết bị sẽ được kết nối với IoT trên tồn thế
giới vào năm 2025. Cơng nghệ internet IoT là bước quan trọng tiếp theo trong việc
biến thế giới thành một nơi kết nối.

11


Hình 1.1: Số lượng thiết bị IoT từ năm 2015 - 2025

1.1.2. Kiến trúc và cách thức hoạt động của Internet of Things (IoT)

Cơng nghệ Internet of Things (IoT) có rất nhiều ứng dụng và việc sử dụng thiết
bị Internet of Things đang phát triển nhanh hơn. Tùy thuộc vào các lĩnh vực ứng dụng
khác nhau của Internet of Things, nó sẽ hoạt động tương ứng như đã được thiết kế/
phát triển. Nhưng IoT khơng có một kiến trúc làm việc xác định tiêu chuẩn được tuân
thủ nghiêm ngặt trên toàn cầu. Kiến trúc của IoT phụ thuộc vào chức năng và việc
triển khai của nó trong các lĩnh vực khác nhau. Tuy nhiên, có một quy trình cơ bản dựa
trên đó IoT được xây dựng.
Kiến trúc nền tảng cơ bản của IoT gồm 4 giai đoạn sau

Hình 1.2: Kiến trúc nền tảng cơ bản của IoT
12


Lớp cảm biến (SENSING LAYER)
Lớp cảm biến là nền tảng cho mọi hệ thống IoT, các thiết bị được kết nối có
trách nhiệm cung cấp dữ liệu. Để nhận các thơng số vật lý bên ngồi hoặc bên trong
chính đối tượng, các thiết bị cần có các cảm biến. Cảm biến có thể được nhúng trong
các thiết bị hoặc nằm độc lập để đo lường và thu thập dữ liệu từ xa.
Một yếu tố không thể thiếu của lớp này là bộ truyền động. Phối hợp chặt chẽ
với cảm biến, bộ truyền động có thể biến đổi dữ liệu được tạo bởi các đối tượng thông
minh thành hành động vật lý. Tất cả những điều này được thực hiện mà không cần sự
can thiệp của con người.
Các đối tượng được kết nối khơng chỉ có khả năng giao tiếp hai chiều với các
gateway hoặc hệ thống thu thập dữ liệu tương ứng mà cịn có thể nhận ra và nói
chuyện với nhau để thu thập, chia sẻ thông tin và cộng tác trong thời gian thực. Tuy
nhiên do các thiết bị sử dụng pin và hoạt động bằng pin, việc đạt được điều này khơng
phải là dễ dàng vì việc giao tiếp như vậy đòi hỏi nhiều về yêu cầu tính tốn, tiêu tốn
năng lượng và băng thơng. Do đó, một kiến trúc vững chắc chỉ có thể quản lý thiết bị
hiệu quả khi nó sử dụng giao thức truyền thơng phù hợp, an tồn và nhẹ.
Lớp mạng (NETWORK LAYER)

Mặc dù lớp này hoạt động gần với các cảm biến và bộ truyền động trên các
thiết bị nhất định, nhưng nó vẫn là một lớp kiến trúc IoT riêng biệt vì nó rất quan trọng
đối với các quy trình thu thập, lọc và chuyển sang cơ sở hạ tầng cạnh và nền tảng đám
mây. Là trung gian giữa những vật được kết nối với đám mây, các gateway và hệ
thống thu thập dữ liệu là điểm kết nối liên kết các lớp còn lại với nhau.
Lớp xử lý dữ liệu (DATA PROCESSING LAYER)
Đây là đơn vị xử lý của hệ sinh thái IoT. Tại đây, dữ liệu được phân tích và xử
lý trước khi gửi đến trung tâm dữ liệu, nơi dữ liệu được truy cập bởi các ứng dụng
phần mềm thường được gọi là ứng dụng kinh doanh. Đây là nơi dữ liệu được theo dõi
và quản lý, các hành động tiếp theo cũng được chuẩn bị tại lớp này. Mặc dù khơng
phải là thành phần có ở mọi kiến trúc IoT, các thiết bị phân tích có thể mang lại lợi ích
đáng kể cho các dự án IoT quy mô lớn.
Lớp ứng dụng (APPLICATION LAYER)
Đây là lớp cuối cùng trong 4 giai đoạn của kiến trúc IoT. Trung tâm dữ liệu hoặc
đám mây có tác dụng lưu trữ, xử lý và phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ để hiểu
sâu hơn bằng cách sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu mạnh và các cơ chế học máy.

13


1.2. Tổng quan về IoT Botnet
1.2.1. Giới thiệu về Botnet
Nhắc đến Botnet, khơng có một khái niệm nào được coi là đúng nhất. Tìm kiếm
trên các trang mạng hay sách báo, có thể trả về hàng trăm kết quả. Do đó, để phù hợp
với mục đích đề tài, đồ án này đưa ra khái niệm Botnet như sau:
Theo McAfee, Botnet (tên đầy đủ là “Bots network”) dùng để chỉ một mạng
lưới các máy tính bị chi phối và bị điều khiển từ xa bởi một máy tính khác để cùng
thực hiện một nhiệm vụ nào đó. Botnet là một phần mềm độc hại, đa phần các máy
tính đều bị nhiễm bởi một Bot nào đó mà chúng ta khơng thể nào phát hiện được. Máy
tính bị nhiễm sẽ bị chi phối bởi một Botmaster hay Bot Header và điều khiển mọi hoạt

động của máy tính đang dính mã độc làm cản trở hoạt động, gián đoạn, gây mất nhiều
thời gian hoặc giảm năng suất công việc của người dùng thông qua các lệnh điều khiển
tại Command & Control Server (viết tắt là C&C Server). Một hệ thống Botnet từ 1000
đến vài chục nghìn máy tính và được gọi là “Zombie” để chỉ một mạng lưới các máy
tính đang bị nhiễm Bot. [5]
Các Botnet có đặc điểm chung là rất khó để bị phát hiện. Chúng không gây cản
trở các hoạt động bình thường của máy tính. Chính vì vậy, người dùng thông thường
không thể phát hiện ra được. Một số loại Botnet còn được thiết kế để tránh bị rà quét
bởi các phần mềm an ninh. Theo thời gian, các Botnet sẽ có các thiết kế phức tạp hơn,
và các phiên bản mới hơn sẽ có thêm các tính năng mới giúp chúng ẩn mình tốt hơn.
Cấu trúc Botnet bao gồm các thành phần sau:
Botmaster: Người đứng sau điều khiển botnet.
C&C Server (Command and Control Server): máy chủ trực tiếp điều khiển và
ra lệnh cho các Bot trong mạng.
Bot (hoặc Zombie): là các máy tính bị xâm nhập, bị cài phần mềm độc hại và
chịu sự điều khiển của C&C Server.

14


Hình 1.3: Cấu trúc Botnet
Phân loại mạng Botnet:
Trong quá trình nghiên cứu, có thể phân loại Botnet theo nhiều khía cạnh khác
nhau, có thể dựa trên giao thức sử dụng hoặc dựa trên kiến trúc, mơ hình mạng. Hai
cách phân loại này đều có tính hợp lý riêng khơng thể phủ nhận. Tuy nhiên do tính phổ
biến, chúng ta sẽ đi sâu vào cách phân loại dựa trên mơ hình mạng Botnet. Theo khía
cạnh này, chúng ta sẽ có 2 loại mạng Botnet là: mạng Botnet tập trung và mạng Botnet
phân tán.
Mạng Botnet tập trung: Mơ hình máy khách – máy chủ (Client - Server)
Trong cấu trúc Client - Server, một mạng cơ bản được thiết lập với một máy

chủ, hoạt động như Botmaster. Botmaster kiểm sốt việc truyền thơng tin từ mỗi Client
để thiết lập lệnh và điều khiển các thiết bị khách. Mơ hình Client - Server hoạt động
với sự trợ giúp của phần mềm đặc biệt và cho phép Botmaster duy trì quyền kiểm sốt.
Mơ hình này có một vài nhược điểm như nó có thể được định vị dễ dàng và chỉ có một
điểm kiểm sốt. Trong mơ hình này, nếu máy chủ bị phá hủy, Botnet cũng sẽ khơng
cịn tồn tại.
Hình 1.4, Hình 1.5, Hình 1.6 dưới đây là các mơ hình mạng được thiết lập theo
cấu trúc máy khách – máy chủ.

15


Hình 1.4: Mơ hình mạng hình sao

Hình 1.5: Mơ hình mạng hình sao đa máy chủ

16