A Classification of Intrusion Detection Systems in the Cloud
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Security is one of the most prominent challenges that hinder the acceleration of cloud adoption. Intrusion detection systems (IDSs) can be used to increase the security level of cloud environments. Therefore, the effectiveness of the IDS is a crucial issue for cloud security. However, the cloud presents new challenges and requirements, including scalability and adaptability, which effective IDSs need to address. Choosing the right deployment architecture significantly impacts the effectiveness of IDSs in the cloud. Additionally, robust IDSs need novel detection techniques to keep up with modern sophisticated attacks that target cloud environments. Hence, it is important to understand the advantages and limitations of different IDSs and how the deployment choice in cloud environments impacts the IDSs' effectiveness. This paper presents a novel classification scheme of the state-of-the-art of intrusion detection approaches in the cloud. This classification sheds light on the existing approaches with respect to the following aspects: deployment architecture and detection technique. We first classify the existing approaches based on their deployment architectures. Then, we present a comparative analysis of these approaches with respect to the detection techniques. We also provide detailed analysis of the strengths and weaknesses of existing approaches. The classification and analysis will help in the selection of the proper deployment architectures and detection techniques of IDSs in cloud environments.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle