Với mục tiêu nghiên cứu, tìm hiểu và nắm bắt các giải pháp IDS hiệu quả nhằm phát hiện và đưa ra cảnh báo kịp thời cho các cuộc xâm nhập phổ biến cũng như các biến thể đa dạng của chúng trong các hệ thống IoT, nội dung cuốn sách tập trung nghiên cứu, xây dựng các mô hình hệ thống phát hiện xâm nhập thông minh ứng dụng trí tuệ nhân tạo tiên tiến có khả năng phát hiện các loại xâm nhập với độ chính xác cao và có khả năng đóng góp vào quá trình phát triển của các hệ thống IoT trong thực tế. Bên cạnh đó, cuốn sách cũng trình bày nhiều thuật toán quan trọng, hiệu quả cho việc lựa chọn đặc tính tối ưu từ tập dữ liệu đầu vào cũng như các phương pháp tiên tiến xử lý dữ liệu, làm sạch dữ liệu.
Cuốn sách bao gồm 5 Chương trong đó Chương 1 trình bày tổng quan về an toàn thông tin của mạng vạn vật kết nối bao gồm các vấn đề về an toàn thông tin, các kiểu hình thức tấn công, xâm nhập mạng cũng như các giải pháp truyền thống cho các vấn đề trên để từ đó đề xuất các giải pháp thay thế thông minh, hiệu quả hơn ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Chương 2 đề cập đến việc ứng dụng học máy trong hệ thống IDS có sử dụng phương pháp loại bỏ đặc tính đệ quy để lựa chọn ra tập đặc tính tối ưu nhằm. Chương 3 giới thiệu về hệ thống phát hiện xâm nhập dựa trên học máy và tối ưu quần thể. Chương 4 bao gồm các nội dung thiết kế, phát triển hệ thống IDS ứng dụng học sâu và thuật toán di truyền (Genetic algorithm - GA) để lựa chọn và tối ưu các đặc tính đề xuất cho bộ học sâu nhằm phân loại các kiểu tấn công, xâm nhập mạng khác nhau. Hướng nghiên cứu mới được chỉ ra trong Chương 5.
Hy vọng, cuốn sách sẽ là tài liệu tham khảo hữu ích cho sinh viên, học viên cao học và nghiên cứu viên trong lĩnh vực Công nghệ thông tin, đặc biệt là chuyên ngành An toàn thông tin, Mạng máy tính và Internet vạn vật (IoT). Ngoài ra, cuốn sách cũng phù hợp với kỹ sư và chuyên gia an ninh mạng quan tâm đến việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong phát hiện xâm nhập và tấn công mạng.
