利用机器学习减轻云计算的网络安全风险

各种云计算服务模式，如基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS），由于其弹性、按需和按使用量付费的特点，越来越受欢迎（SaaS）。在我们的办公室、家庭和医院中，支持物联网的设备的激增意味着我们现在产生了大量的数据，相比之下，这些数据不能存储在物联网设备上。

因此，他们已经开始依赖云计算和云存储来满足他们所有的数据处理和归档需求。然而，网络攻击正在对这种计算模式造成严重破坏。云计算服务的提供者可以采用机器学习来监测和阻止这种攻击。在本文中，我们对可能影响云计算的网络威胁进行了广泛的研究，并分析了已经提出的机器学习策略来应对这些威胁。

使用机器学习算法可以进一步实现的一些云安全优势如下。

使用加密技术来防止未经授权的访问

预防总是优于检测。

使用混合的加密方法，如AES和PKI，以确保你的数据的安全。为了进一步确认你的数据没有被解密或篡改，你可以采用云端运行的机器学习技术。

这些算法从文本数据集中学习。随着越来越多的加密材料被上传到数据库，加密变得更加强大。如果正确的数据被用来训练算法，它也可以学习适应新的各种敏感文本，作为保护新兴安全危险的一种手段。

承认非法行为

监督学习算法是用于发现恶意云活动的机器学习的基础。这些算法是在已经被标记的数据集上训练和测试的。

来自网络的数据被用来作为算法的输入。机器学习系统可以发现可疑的行为，因为它将输出与历史数据进行比较，并寻找模式。

进行数据分析和服务器优化

云服务器的分析对于保持服务器在线至关重要。分析将阐明服务器目前的负载、资源消耗、问题点和优化机会。

一个服务器可以通过使用机器学习进行优化，以提高分析能力。将会有更少的努力来保持敏感信息不被窥视，对你的数据的保护也会上升。

一个服务器可以通过使用机器学习进行优化，以提高分析能力。将会有更少的努力来保持敏感信息不被窥视，对你的数据的保护也会上升。

使用机器学习进行分析，你可以通过生成各种报告来了解存储的使用情况，以及更多详细的数据状态。你可以放心，数据是安全的，而且你会更容易把存储空间用于你的公司。

信息丢失和恢复

谈到数据保护，机器学习可能以两种主要方式应用。一种选择是在某个永久性的地方保留数据的运行日志。

第二种方法对数据进行加密，并将其分割成不同大小的块，这一过程被称为动态数据屏蔽。这些数据块随后被分散到各种额外的存储介质中。然后由程序将数据恢复到最新状态。这种方法对于确保大规模的数据安全非常有用。

通过实施适当的算法，我们可以设计一个系统，以确定哪些信息对用户最重要，并使这些信息随时可用。除了确保敏感信息的安全，这种方法还可以简化，使工作人员在需要时可以很容易地找到他们需要的数据。

预测结果

社会网络事件的预测远比它最初看起来要困难得多。要预测未来的事件需要一种特殊的异常检测模型。它不仅可以告诉你一个云是否有规律的行动，而且还可以给你一个想法，告诉你某件事情在不久的将来有多大可能发生。

对于在过去的数据上训练过的机器学习算法来说，找到可以作为未来事件指标的模式更容易。这是因为元数据的很大一部分是由终端用户贡献的。这表明，这不仅仅是单方面的营销，而是由消费者记录。

这种方法不是试图通过观察别人的活动来推断其原因，而是更简单地发现人类认为有意义的数据之间的联系。利用 “类似 “事件的历史频率，该模型试图对一个事件发生的可能性进行预测。

结论

云计算因其诸多好处而吸引着企业。在这种情况下，机器学习有可能相当有用。它有两个基本目的，是很有帮助的。首先是防止对云计算基础设施的任何形式的攻击。

第二是协助压制网上攻击行为。这是通过首先确定网络攻击的特征作为一种模式，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证用户的信息安全。

你可以通过采用不同的程序使算法走得更快。它已经得到了明确的指示，从已经看到的结果中学习。