摘要：随着云在数据存储和管理领域开始占据主导地位，本文对数据安全和隐私的关注是有意义的。本文介绍了一项研究，通过将高级加密算法与强大的异常检测机制相结合来增强云的稳健性，以保护存储在其中的敏感数据。使用传统的加密方法，为保护数据奠定了坚实的基础。然而，由于网络攻击的复杂性不断提高，需要更动态的保护方法，因此始终期待新的方法来保护数据免受日益复杂的网络攻击非常重要。本文结合了加密领域的最新技术，包括同态加密和抗量子算法，以及基于机器学习的高级异常检测技术，以实时检测可疑活动。该框架在数据传输过程中使用实时加密机制，以及实时监控访问和活动日志的异常检测系统。这些系统使用深度学习算法（如卷积神经网络和长短期记忆）来检测异常模式，从而提供多层安全性。使用大型云活动数据集上的模拟来评估这些框架。结果表明，异常检测任务的准确性很高，而扩展大型云环境对计算效率的需求几乎没有降低。