Abstract-Cloud computing har i stor utsträckning antagits av leverantörer av applikationstjänster (ASP) och företag för att minska både kapitalutgifter (CAPEX) och driftsutgifter (OPEX). Tillämpningar och tjänster som tidigare drevs på privata datacenter migreras nu till privata eller offentliga moln. Eftersom de flesta ASP och företag globalt har distribuerat användarbaser, måste deras tjänster distribueras över flera moln, spridda över hela världen som kan uppnå bättre prestanda när det gäller latens, skalbarhet och lastbalansering. Skiftet har så småningom lett forskarsamhället till att studera flermolnsmiljöer. Den utbredda acceptansen för sådana miljöer har dock hämmats av stora säkerhetsproblem. Brandväggar och traditionella regelbaserade säkerhetsskyddsmetoder är inte tillräckliga för att skydda användardata i flera molnscenarier. Nyligen har framsteg inom maskininlärningsteknik dragit till sig forskarsamhällets uppmärksamhet för att bygga intrångsdetekteringssystem (IDS) som kan upptäcka avvikelser i nätverkstrafiken. De flesta forskningsprojekten skiljer dock inte mellan olika typer av attacker. Detta är faktiskt nödvändigt för lämpliga motåtgärder och försvar mot attacker. I denna uppsats undersöker vi både att upptäcka och kategorisera anomalier snarare än att bara upptäcka, vilket är en vanlig trend i de samtida forskningsarbetena. Vi har använt en populär allmänt tillgänglig dataset för att bygga och testa inlärningsmodeller för både detektion och kategorisering av olika attacker. För att vara exakt har vi använt två övervakade maskininlärningsmetoder, nämligen linjär regression (LR) och slumpmässig skog (RF). Vi visar att även om upptäckt är perfekt, kategorisering kan vara mindre korrekt på grund av likheter mellan attacker. Våra resultat visar mer än 99% detektionsnoggrannhet och kategorisering noggrannhet 93,6%, med oförmågan att kategorisera vissa attacker. Vidare hävdar vi att sådan kategorisering kan tillämpas på flermolnsmiljöer med samma maskininlärningsteknik.
Författarna i REF använder linjär regression (LR) och Random Forest (RF) algoritmer för att upptäcka och kategorisera avvikelser i ett Cloud datacenter.
Machine Learning for Anomaly Detection and Categorization in Multi-cloud Environments
{'venue': 'CSCLOUD 2017', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}