Abstract-Cloud tjänster är framträdande inom privata, offentliga och kommersiella domäner. Många av dessa tjänster förväntas alltid vara på och ha en kritisk karaktär, och därför blir säkerhet och motståndskraft allt viktigare. För att vara motståndskraftig måste ett moln ha förmåga att reagera inte bara på kända hot, utan också på nya utmaningar som riktar sig mot molninfrastrukturer. I detta dokument introducerar och diskuterar vi en online-moln anomali detektionsmetod, som består av dedikerade detektionskomponenter i vår molnresiliens arkitektur. Mer specifikt visar vi tillämpligheten av nyhet upptäckt under en klass support Vector Machine (SVM) formulering på hypervisor nivå, genom användning av funktioner som samlats på system- och nätverksnivåer i en moln nod. Vi visar att vårt program kan nå en hög detektion noggrannhet på över 90 procent samtidigt som det upptäcker olika typer av malware och Dos attacker. Dessutom utvärderar vi fördelarna med att inte bara beakta data på systemnivå, utan också data på nätverksnivå beroende på attacktyp. Slutligen visar tidningen att vår strategi för detektion med hjälp av dedikerade övervakningskomponenter per VM är särskilt tillämplig på molnscenarier och leder till ett flexibelt detektionssystem som kan upptäcka nya malware-stammar utan förkunskaper om deras funktionalitet eller underliggande instruktioner.
Watson och Al. REF introducerade en övergripande molnresistansarkitektur för implementering av enklassiga Support Vector Machines (OC-SVM) i samband med online anomalidetektering under virtualiserade molnmiljöer.
Malware Detection in Cloud Computing Infrastructures
{'venue': 'IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}