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关于云环境下共存攻击多目标响应策略机器学习模式的研究
文献摘要：
云环境可以通过虚拟化技术共享软硬件资源,但是使用者在使用虚拟化平台时可能会面临额外的安全威胁.共存攻击是指攻击者利用共享基础设备的特性,来攻击共存在同一实体机上的其他虚拟机.使用机器学习来训练云环境共存攻击多目标响应系统,以最小成本和最小威胁检测目标共存攻击.实验结果显示,该模型具有2 000倍加速比的效率提升,同时获得87.9%高准确度的解答,在响应策略与时间效率上取得平衡.
文献关键词：
云环境;共存攻击;机器学习;云环境入侵检测系统
中图分类号：
作者姓名：
吴志祥;曲谱;李耕
作者机构：
中国联通黑龙江省分公司,黑龙江哈尔滨150001
文献出处：
引用格式：
[1]吴志祥;曲谱;李耕-.关于云环境下共存攻击多目标响应策略机器学习模式的研究)[J].邮电设计技术,2022(09):65-70
A类：
共存攻击,云环境入侵检测系统
B类：
目标响应,响应策略,学习模式,虚拟化技术,硬件资源,虚拟化平台,会面,安全威胁,攻击者,来攻,虚拟机,最小成本,威胁检测,倍加,加速比,高准确度,解答,时间效率
AB值：
0.295954
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