Fornecimento de uma abordagem híbrida para aumentar a precisão da detecção de intrusos na computação em nuvem e a geração de alarmes falsos.
Palavras-chave:
Computação em nuvem, intrusão, detecção de intrusão, gerenciamento de alertas.Resumo
Como os serviços de computação em nuvem são apresentados via Internet, a segurança e a privacidade são os principais problemas que esses serviços encontram. A estrutura aberta e distributiva (descentralizada) da computação em nuvem transformou esse tipo de computação em alvos para hackers, invasores cibernéticos e intrusos. Os estudos relevantes conduzidos pelo International Data Research Institute revelam que a segurança é o maior desafio para a computação em nuvem.
Para eficiência e mais eficácia dos sistemas de detecção de intrusão, eles devem fazer a detecção em tempo real e on-line. Sistemas de detecção de invasão (IDS) usando técnicas de detecção baseadas em assinatura (como snort) são sistemas de intrusão cuidadosos e em tempo real, que podem detectar ataques conhecidos imediatamente e ativar mecanismos de segurança de acordo com padrões de ataque conhecidos e bancos de dados conhecidos. No entanto, esses sistemas praticamente perdem sua eficiência contra ataques desconhecidos. Portanto, este estudo tentou apresentar um método híbrido para melhorar a precisão da detecção de intrusão na computação em nuvem e a quantidade de produção de alertas falsos neles.
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