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摘要 - Cloud Computing是世界各地企业之间的新兴选择，因为它提供了灵感和全球的Web计算机功能作为可自定义的服务。由于云服务的分散性质，安全是一个主要问题。由于入侵者对任何形式的攻击，隐私和安全性都是极大的选择，这是对按需服务成功的重大障碍。网络交通量的大量增加为日益困难和广泛的安全脆弱性开辟了道路。使用传统的入侵检测系统（IDS）防止这些尝试无效。因此，本文提出了一种基于机器学习（ML）模型的新型网络入侵检测系统（NIDS），称为支持向量机（SVM）和极端梯度增强（XGBoost）技术。此外，基于乌鸦搜索算法的高参数优化技术正在利用来优化NID的性能。此外，基于XGBoost的特征选择技术用于提高NIDS方法的分类精度。最后，使用NSL-KDD和UNR-IDD数据集评估了提出的系统的性能，实验结果表明，它的性能优于基线，并且有可能在现代NID中使用。
基于机器学习的网络入侵检测优化云计算环境
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