如何将云服务、数据分析和机器学习技术集成以减少现代云基础设施相关的网络安全风险
机器学习
2024-05-21 v1 计算工程、金融与科学
摘要
云技术、机器学习和数据可视化技术的结合允许混合企业网络存储大量数据，并为员工和客户提供便捷访问这些云数据的能力。这些大规模复杂数据集合正面临着安全挑战。虽然云平台更容易受到安全威胁，而传统安全技术无法应对云平台上快速的数据爆炸，机器学习驱动的安全解决方案和数据可视化技术在检测安全威胁、数据泄露和自动发现软件漏洞方面发挥着关键作用。本文的目的是呈现一些广泛使用的云服务、机器学习技术和数据可视化方法，并演示如何将云服务、数据分析和机器学习技术集成，用于检测和减少与现代云基础设施相关的网络安全风险。本文中我应用机器学习监督分类器设计模型，基于著名的 UNSW-NB15 数据集预测网络行为指标，并演示如何将数据分析技术集成以可视化网络流量。
引用
@article{arxiv.2405.11601,
title = {How to integrate cloud service, data analytic and machine learning technique to reduce cyber risks associated with the modern cloud based infrastructure},
author = {Upakar Bhatta},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.11601},
year = {2024}
}
备注
15 pages with six figures