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World File Search SystemQureshi
如何引用本文：Abdul Razzak Khan Qureshi，Shivani Patnaha，Prerita Kulkarni，Priyanka Singh，Manish Joshi，Indra Vaidya（2024）机器Lear
摘要尽管云计算已经广泛使用，但除了大大改善资源经济和可访问性外，它还引发了许多安全问题。这项研究的目的是找出基于机器学习的入侵检测系统（ID）如何改善云安全性。为了实时检测和中和攻击，提出的IDS使用了各种算法，例如支持向量机（SVM），随机森林，决策树，最近的邻居（KNN）和深度学习技术，例如卷积神经网络（CNN）。在适应新攻击向量时，它可以最大程度地减少误报。为了提高响应时间和检测准确性，该研究将性能优化策略与特征选择方法相结合。它还强调了使用最新数据集进行现实攻击方案和强大的模型验证（例如CSE-CICIDS2018）。结果表明，基于机器学习的入侵检测系统（IDS）比基于传统的签名系统更有效地发现新颖和复杂的威胁。最终，本研究提供了深刻的信息，以为云网络创建更聪明，更灵活的网络安全解决方案，并强调机器学习在保护敏感数据和保证跨各种应用程序中云服务的完整性时所起的关键功能。关键字 - 云计算，卷积神经网络，网络安全，决策树，特征选择，入侵检测系统，k-neareast邻居，机器学习，绩效优化，随机森林，安全漏洞，基于签名
数字时代的不平等 齐亚·库雷希
齐亚·库雷希是布鲁金斯学会的客座研究员。他还为其他几个组织提供咨询和建议。库雷希的研究和评论涵盖了广泛的全球经济问题，包括当前关注的技术如何重塑经济议程。他最近领导了布鲁金斯学会的研究项目，研究技术变革对生产力、增长、就业、收入分配和相关政策的影响。他发表了大量有关全球经济和发展的文章。在加入布鲁金斯学会之前，库雷希在世界银行和国际货币基金组织工作了 35 年，担任过各种领导职务，包括担任世界银行发展经济学主任。他还曾担任国际货币基金组织-世界银行联合部长级发展委员会执行秘书，并代表世界银行出席包括 G20 在内的主要国际论坛。他领导了世界银行和国际货币基金组织的几份旗舰出版物。他拥有牛津大学经济学博士学位，曾是罗德学者。