論文の概要: A Review of Machine Learning-based Security in Cloud Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.04911v1
• Date: Sun, 10 Sep 2023 01:52:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-12 15:38:17.036449
• Title: A Review of Machine Learning-based Security in Cloud Computing
• Title（参考訳）: クラウドコンピューティングにおける機械学習ベースのセキュリティのレビュー
• Authors: Aptin Babaei, Parham M. Kebria, Mohsen Moradi Dalvand, and Saeid Nahavandi
• Abstract要約: クラウドコンピューティング(CC)は、ITリソースのユーザへの提供方法に革命をもたらしている。 CCの成長に伴い、可用性、完全性、機密性への脅威など、セキュリティ上のリスクが多数発生している。 機械学習(ML)は、セキュリティ問題の特定と解決における人間の介入を減らすために、クラウドサービスプロバイダ(CSP)によってますます利用されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.384804060261833
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cloud Computing (CC) is revolutionizing the way IT resources are delivered to users, allowing them to access and manage their systems with increased cost-effectiveness and simplified infrastructure. However, with the growth of CC comes a host of security risks, including threats to availability, integrity, and confidentiality. To address these challenges, Machine Learning (ML) is increasingly being used by Cloud Service Providers (CSPs) to reduce the need for human intervention in identifying and resolving security issues. With the ability to analyze vast amounts of data, and make high-accuracy predictions, ML can transform the way CSPs approach security. In this paper, we will explore some of the most recent research in the field of ML-based security in Cloud Computing. We will examine the features and effectiveness of a range of ML algorithms, highlighting their unique strengths and potential limitations. Our goal is to provide a comprehensive overview of the current state of ML in cloud security and to shed light on the exciting possibilities that this emerging field has to offer.
• Abstract（参考訳）: クラウドコンピューティング(cc)は、itリソースをユーザに届ける方法に革命をもたらし、コスト効率を高め、インフラを単純化することで、システムへのアクセスと管理を可能にしている。 しかし、ccの成長に伴い、可用性、完全性、機密性に対する脅威など、多くのセキュリティリスクが伴う。 これらの課題に対処するため、機械学習(ML)は、セキュリティ問題の特定と解決における人間の介入を減らすために、クラウドサービスプロバイダ(CSP)によってますます利用されている。 大量のデータを分析し、高精度な予測を行う能力によって、MLはCSPがセキュリティにアプローチする方法を変えることができる。 本稿では、クラウドコンピューティングにおけるMLベースのセキュリティ分野における最新の研究について紹介する。 MLアルゴリズムの特徴と有効性について検討し、その特異な強みと潜在的な制限を強調します。 私たちの目標は、クラウドセキュリティにおけるmlの現状を包括的に概観し、この新興分野が提供するエキサイティングな可能性に光を当てることです。

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