Hệ thống phát hiện xâm nhập (IDS) đóng vai trò quan trọng trong việc bảo vệ hạ tầng mạng bằng cách phát hiện các mối đe dọa. Các phương pháp dựa trên học máy (ML) đã nâng cao hiệu quả của IDS. Tuy nhiên, điều này đã gây ra lo ngại về quyền riêng tư do các phương pháp IDS dựa trên ML yêu cầu dữ liệu tập trung. Để giải quyết vấn đề này, Học liên kết (FL) đã được áp dụng trong IDS, cho phép các mô hình ML được đào tạo trên các thiết bị/khách hàng phân tán mà không cần chia sẻ dữ liệu thô. Tuy nhiên, FL gặp khó khăn với dữ liệu không độc lập và đồng nhất (non-IID), dẫn đến hiệu suất của các mô hình phát hiện xâm nhập bị giảm. Bài báo này giới thiệu việc sử dụng hàm mất mát giúp học các biểu diễn cục bộ gọn nhẹ trên mỗi khách hàng và một mô hình.

Ngày nay, các cuộc tấn công mạng ngày càng trở nên phức tạp và tinh vi hơn, các giải pháp bảo đảm an toàn thông tin, an ninh mạng truyền thống đòi hỏi duy trì một lượng lớn dữ liệu về các dấu hiệu xâm nhập, các quy tắc và phải cập nhật thường xuyên khi có bất kỳ hình thức hoặc kỹ thuật tấn công mới nào xuất hiện. Tính tự động hóa trong việc này vẫn còn nhiều hạn chế. Trong bài báo này, nhóm tác giả sẽ trình bày một giải pháp sử dụng ưu điểm vượt trội của công nghệ học máy để dự đoán các truy cập bất thường cụ thể là các cuộc tấn công Dos/DDos, PortScan, Web Attack, Brute Force… từ đó đưa ra các cảnh báo kịp thời và chính xác.

Sự phổ biến của các giải pháp truyền tệp an toàn là minh chứng cho nhu cầu của các tổ chức trong việc bảo vệ dữ liệu của họ tránh bị truy cập trái phép. Các giải pháp truyền tệp an toàn cho phép các tổ chức bảo vệ tính toàn vẹn, bí mật và sẵn sàng cho dữ liệu khi truyền tệp, cả nội bộ và bên ngoài với khách hàng và đối tác. Các giải pháp truyền tệp an toàn cũng có thể được sử dụng cùng với các biện pháp bảo mật khác như tường lửa, hệ thống phát hiện xâm nhập (IDS), phần mềm chống virus và công nghệ mã hóa như mạng riêng ảo (VPN). Bài báo sẽ thông tin tới độc giả những xu hướng mới nổi về chia sẻ tệp an toàn năm 2024, từ các công nghệ, giải pháp nhằm nâng cao khả năng bảo vệ dữ liệu trước các mối đe dọa tiềm ẩn.