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摘要：特权升级攻击是对云计算安全性的严重威胁。在这些攻击中，攻击者利用系统中的漏洞来获得提高特权，然后可以用来窃取数据，启动进一步的攻击或中断操作。由于攻击频率和复杂性最近的指数级增长，智能事物的扩散引起了重大的网络安全挑战。尽管云计算带来了巨大的变化，但其集中化也使使用安全系统（例如安全系统）的挑战。由于企业和云服务供应商之间移动的数据量大量，因此可能会发生有价值的数据泄露。恶意内部人士成为对组织的关键威胁，因为他们有更多的访问权限和机会来造成重大损害。与局外人不同，内部人员拥有特权和适当获取信息和资源的访问。在这项工作中，提出了一种基于机器学习的基于机器学习的系统，并开发了一种系统的方法来识别各种异常事件，该事件可能表明与特权升级相关的异常和安全问题。通过组合许多模型，集成学习可以增强机器学习成果并实现更大的预测性能。已经介绍了有关检测网络系统中的不规则性和脆弱性的多项研究，以查找涉及特权升级的安全缺陷或威胁。但是这些研究缺乏对攻击的正确识别。本研究在这种情况下提出并评估机器学习（ML）技术的合奏。该项目实现了用于内部攻击分类的机器学习算法。关键字：人工智能，行业，意图，内部攻击，分类，机器学习方法，网络，TF-IDF
用于检测和缓解的机器学习方法...
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