論文の概要: AI-Driven Security in Cloud Computing: Enhancing Threat Detection, Automated Response, and Cyber Resilience

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.03945v1
• Date: Tue, 06 May 2025 19:45:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-08 19:07:35.902682
• Title: AI-Driven Security in Cloud Computing: Enhancing Threat Detection, Automated Response, and Cyber Resilience
• Title（参考訳）: クラウドコンピューティングにおけるAI駆動セキュリティ - 脅威検出、自動応答、サイバーレジリエンスの強化
• Authors: Shamnad Mohamed Shaffi, Sunish Vengathattil, Jezeena Nikarthil Sidhick, Resmi Vijayan,
• Abstract要約: 本稿では、予測分析、行動に基づくセキュリティ脅威検出、AIスティリング暗号化を適用することにより、AIがクラウドセキュリティを強化する方法について検討する。 また、以前のセキュリティモデルの問題点と、AIがそれらを克服する方法についても概説している。 本稿では,AIを用いたクラウドデータアーキテクチャのセキュリティ動向について論じ,さらなる研究と応用の方向性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cloud security concerns have been greatly realized in recent years due to the increase of complicated threats in the computing world. Many traditional solutions do not work well in real-time to detect or prevent more complex threats. Artificial intelligence is today regarded as a revolution in determining a protection plan for cloud data architecture through machine learning, statistical visualization of computing infrastructure, and detection of security breaches followed by counteraction. These AI-enabled systems make work easier as more network activities are scrutinized, and any anomalous behavior that might be a precursor to a more serious breach is prevented. This paper examines ways AI can enhance cloud security by applying predictive analytics, behavior-based security threat detection, and AI-stirring encryption. It also outlines the problems of the previous security models and how AI overcomes them. For a similar reason, issues like data privacy, biases in the AI model, and regulatory compliance are also covered. So, AI improves the protection of cloud computing contexts; however, more efforts are needed in the subsequent phases to extend the technology's reliability, modularity, and ethical aspects. This means that AI can be blended with other new computing technologies, including blockchain, to improve security frameworks further. The paper discusses the current trends in securing cloud data architecture using AI and presents further research and application directions.
• Abstract（参考訳）: クラウドコンピューティングの世界における複雑な脅威の増加により、クラウドセキュリティの懸念は近年大きく認識されている。 多くの従来のソリューションは、より複雑な脅威を検出したり予防したりするために、リアルタイムでうまく機能しない。 人工知能は、今日では、機械学習、コンピューティングインフラストラクチャの統計的可視化、セキュリティ違反の検出、そして反アクションを通じて、クラウドデータアーキテクチャの保護計画を決定する革命と見なされている。 これらのAI対応システムは、より多くのネットワークアクティビティが精査され、より深刻な侵入の前兆となるような異常な行動が防止されるので、作業を容易にします。 本稿では、予測分析、行動に基づくセキュリティ脅威検出、AIスティリング暗号化を適用することにより、AIがクラウドセキュリティを強化する方法について検討する。 また、以前のセキュリティモデルの問題点と、AIがそれらを克服する方法についても概説している。 同様の理由から、データプライバシ、AIモデルのバイアス、規制コンプライアンスといった問題もカバーされている。 そのため、AIはクラウドコンピューティングのコンテキストの保護を改善するが、その後の段階において、テクノロジの信頼性、モジュール性、倫理的側面を拡張するためにより多くの努力が必要である。 つまり、ブロックチェーンを含む他の新しいコンピューティング技術とAIを組み合わせることで、セキュリティフレームワークをさらに改善することができる。 本稿では,AIを用いたクラウドデータアーキテクチャのセキュリティ動向について論じ,さらなる研究と応用の方向性を示す。

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