利用机器学习降低云计算网络安全风险

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基础设施即服务 (IaaS)、平台即服务 (PaaS) 和软件即服务 (SaaS) 等各种云计算服务模式因其弹性、按需和按使用付费的特点而日益普及。办公场所、家庭和医院物联网设备的激增意味着我们现在产生了海量数据，而这些数据无法存储在物联网设备上。

因此，他们开始依赖云计算和云存储来满足所有数据处理和归档需求。然而，网络攻击正在破坏这种计算模式。云计算服务提供商可以利用机器学习来监控和阻止此类攻击。在本文中，我们将广泛探讨可能影响云的网络威胁，并分析为应对这些威胁而提出的机器学习策略。

使用机器学习算法可以实现一些额外的云安全优势，如下所示：

使用加密防止未授权访问

预防总是优于检测。

使用多种加密方法，例如 AES 和 PKI，以确保数据的安全。为了进一步确认您的数据未被解密或更改，您可以使用云运行的机器学习技术。

这些算法从文本数据集学习。随着越来越多的加密材料上传到数据库，加密变得更加强大。如果使用正确的数据来训练算法，它还可以学习适应新型敏感文本，以此来防御新兴的安全威胁。

识别非法行为

监督学习算法构成了用于识别恶意云活动机器学习的基础。这些算法在已经标记的数据集上进行训练和测试。

来自网络的数据用作算法的输入。机器学习系统可以通过将输出与历史数据进行比较并查找模式来识别可疑行为。

执行数据分析和服务器优化

云服务器分析对于保持服务器在线至关重要。分析将揭示服务器当前负载、资源消耗、问题点和优化机会。

可以通过使用机器学习来优化服务器以获得更好的分析结果。将减少隐藏敏感信息所需的工作量，并且数据的保护将得到提高。

可以通过使用机器学习来优化服务器以获得更好的分析结果。将减少隐藏敏感信息所需的工作量，并且数据的保护将得到提高。

通过使用机器学习进行分析，您可以通过生成各种详细说明数据状态的报告来了解使用了多少存储空间等等。您可以确信数据是安全的，并且可以更轻松地将存储空间用于您的公司。

信息丢失和恢复

在数据保护方面，机器学习可以主要通过两种方式应用。一种选择是在某个永久性位置保存数据的运行日志。

第二种方法对数据进行加密并将其分解成不同大小的块，这个过程称为动态数据屏蔽。然后将这些数据块分散到各种其他存储介质中。程序随后将数据恢复到最新状态。此方法对于确保大规模数据的安全非常有用。

通过实施适当的算法，我们可以设计一个系统，该系统可以确定哪些信息对用户最重要，并使这些信息易于访问。除了确保敏感信息的安全性外，此方法还可以简化，以便员工可以轻松找到他们需要的数据。

预测结果

社交网络事件预测比最初看起来要困难得多。预测未来事件需要一种特殊的异常检测模型。它不仅可以告诉您云是否正常运行，还可以让您了解某些事情在不久的将来发生的可能性。

对于在过去数据上进行训练的机器学习算法来说，查找可以作为未来事件指标的模式更容易。这是因为很大一部分元数据是由最终用户贡献的。这表明它不仅仅是单方面营销，而是由消费者记录的。

此方法简化了发现人类认为有意义的数据之间的联系的过程，而不是试图通过观察来推断其他人行为的原因。该模型尝试使用“相似”事件的历史频率来预测事件发生的可能性。

结论

云计算因其诸多优势而吸引着企业。在这种情况下，机器学习具有非常实用的潜力。它服务于两个基本且有用的目的。首先是防止任何类型的云基础设施攻击。

其次是协助压制网络攻击。这是通过首先识别网络攻击的特征作为模式，然后做出相应的反应来实现的。因此，可以采取更有效的预防措施来保护用户的信息安全。

您可以通过使用不同的程序来加快算法的速度。它已收到明确指示，以便从已经看到的成果中学习。