利用機器學習降低雲計算網路安全風險

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基礎設施即服務 (IaaS)、平臺即服務 (PaaS) 和軟體即服務 (SaaS) 等各種雲計算服務模式因其彈性、按需和按使用付費的特點而日益普及。辦公場所、家庭和醫院物聯網裝置的激增意味著我們現在產生了海量資料，而這些資料無法儲存在物聯網裝置上。

因此，他們開始依賴雲計算和雲端儲存來滿足所有資料處理和歸檔需求。然而，網路攻擊正在破壞這種計算模式。雲計算服務提供商可以利用機器學習來監控和阻止此類攻擊。在本文中，我們將廣泛探討可能影響雲的網路威脅，並分析為應對這些威脅而提出的機器學習策略。

使用機器學習演算法可以實現一些額外的雲安全優勢，如下所示：

使用加密防止未授權訪問

預防總是優於檢測。

使用多種加密方法，例如 AES 和 PKI，以確保資料的安全。為了進一步確認您的資料未被解密或更改，您可以使用雲執行的機器學習技術。

這些演算法從文字資料集學習。隨著越來越多的加密材料上傳到資料庫，加密變得更加強大。如果使用正確的資料來訓練演算法，它還可以學習適應新型敏感文字，以此來防禦新興的安全威脅。

識別非法行為

監督學習演算法構成了用於識別惡意雲活動機器學習的基礎。這些演算法在已經標記的資料集上進行訓練和測試。

來自網路的資料用作演算法的輸入。機器學習系統可以透過將輸出與歷史資料進行比較並查詢模式來識別可疑行為。

執行資料分析和伺服器最佳化

雲伺服器分析對於保持伺服器線上至關重要。分析將揭示伺服器當前負載、資源消耗、問題點和最佳化機會。

可以透過使用機器學習來最佳化伺服器以獲得更好的分析結果。將減少隱藏敏感資訊所需的工作量，並且資料的保護將得到提高。

可以透過使用機器學習來最佳化伺服器以獲得更好的分析結果。將減少隱藏敏感資訊所需的工作量，並且資料的保護將得到提高。

透過使用機器學習進行分析，您可以透過生成各種詳細說明資料狀態的報告來了解使用了多少儲存空間等等。您可以確信資料是安全的，並且可以更輕鬆地將儲存空間用於您的公司。

資訊丟失和恢復

在資料保護方面，機器學習可以主要透過兩種方式應用。一種選擇是在某個永久性位置儲存資料的執行日誌。

第二種方法對資料進行加密並將其分解成不同大小的塊，這個過程稱為動態資料遮蔽。然後將這些資料塊分散到各種其他儲存介質中。程式隨後將資料恢復到最新狀態。此方法對於確保大規模資料的安全非常有用。

透過實施適當的演算法，我們可以設計一個系統，該系統可以確定哪些資訊對使用者最重要，並使這些資訊易於訪問。除了確保敏感資訊的安全性外，此方法還可以簡化，以便員工可以輕鬆找到他們需要的資料。

預測結果

社交網路事件預測比最初看起來要困難得多。預測未來事件需要一種特殊的異常檢測模型。它不僅可以告訴您雲是否正常執行，還可以讓您瞭解某些事情在不久的將來發生的可能性。

對於在過去資料上進行訓練的機器學習演算法來說，查詢可以作為未來事件指標的模式更容易。這是因為很大一部分元資料是由終端使用者貢獻的。這表明它不僅僅是單方面營銷，而是由消費者記錄的。

此方法簡化了發現人類認為有意義的資料之間的聯絡的過程，而不是試圖透過觀察來推斷其他人行為的原因。該模型嘗試使用“相似”事件的歷史頻率來預測事件發生的可能性。

結論

雲計算因其諸多優勢而吸引著企業。在這種情況下，機器學習具有非常實用的潛力。它服務於兩個基本且有用的目的。首先是防止任何型別的雲基礎設施攻擊。

其次是協助壓制網路攻擊。這是透過首先識別網路攻擊的特徵作為模式，然後做出相應的反應來實現的。因此，可以採取更有效的預防措施來保護使用者的資訊安全。

您可以透過使用不同的程式來加快演算法的速度。它已收到明確指示，以便從已經看到的成果中學習。