抽象云计算面临更多的安全威胁,需要更好的安全措施。本文通过考虑云的关键方面(例如服务模型,部署模型和相关方)来研究云计算安全问题的各种分类和分类方案,包括众所周知的CIA Trinity(机密性,完整性和可用性)。云安全分类的全面比较构建了详尽的分类学。ISO27005,NIST SP 800-30,CRAMM,CORAS,OCTAVE ALLEGRO和COBIT 5根据其在基于云的托管方法中的适用性,适应性和适用性进行严格比较。这项研究的发现建议八度Allegro是首选的云托管范式。借助管理研究中可用的许多安全模型,必须确定适合快速扩展和动态发展的云环境的安全模型。这项研究强调了确保云托管平台数据的重要方法,从而有助于建立强大的云安全分类法和托管方法。
国际计算机工程技术杂志(IJCET)第16卷,第1期,Jan-Feb 2025,pp。3858-3869,文章ID:IJCET_16_01_266在线可在https://iaeme.com/home/issue/issue/ijcet?volume=16&issue = 1 ISSN印刷:0976-6367; ISSN在线:0976-6375;期刊ID:5751-5249影响因子(2025):18.59(基于Google Scholar引用)doi:https://doi.org/10.34218/ijcet_16_01_266©iaeme Publication
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国际计算机应用和信息技术研究杂志(IJRCAIT)第8卷,第1期,Jan-Feb 2025,pp。2989-3005,文章ID:IJRCAIT_08_01_216在线可在https://iaeme.com/home.com/home/issue/ijrcait?volume=8&issue=1 ISSN印刷:2348-0009和ISSN在线:2347-5099 Impact因素(2347-5099 Impact Factiation(基于Google):14.56(基于Google)(14.56) 0497-2547; doi:https://doi.org/10.34218/ijrcait_08_01_216©iaeme Publication
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在混合基础设施环境中定位和区分 HPE 安全产品。根据客户用例,区分和定位 HPE GreenLake 解决方案。识别并使用适当的信息资源和工具。描述何时对解决方案的每个部分使用传统 HPE 模型、HPE GreenLake Core 模型、GLCS 模型和混合模型。区分和阐明 HPE 产品如何为客户提供业务价值和行业优势。根据客户用例,区分和定位传统 HPE 解决方案。根据客户用例,区分和定位混合 HPE 解决方案。
为了降低数据中心中未充分利用资源的运营成本,云提供商 (CP) 可以从常规客户(预订这些资源的客户)回收未使用的资源,然后以较低的价格(转)售给其他客户(我们称之为短暂客户)。这些回收的资源本质上是不稳定的。此类资源的转售必须满足短暂客户对 SLA 的期望。如果违反 SLA,CP 可能会受到处罚。在保证 SLA 的同时在易失性资源上部署应用程序仍然是一个挑战 [1]–[5]。事实上,如果应用程序的资源需求增加,易失性资源可能会丢失并返还给其所有者(常规客户)。常规客户应用程序行为的这种变化很难预测 [6]–[8]。人们提出了不同的策略来提高资源利用率并保证客户对短暂资源的 SLA。一些策略 [1]、[3]–[5]、[9]–[11] 完全依赖于临时资源。它们会留下一部分未使用的资源(称为安全边际),以吸收常规客户应用需求的突然增加,从而减少可回收资源的数量。其他策略 [12]–[16] 将稳定资源与易变资源相结合,以保证客户的 SLA。尽管如此,它们主要关注的是 Amazon Spot 实例 1,其波动性低于回收的资源。因此,在保证 SLA 的同时增加 CP 的利润是一项真正的挑战。我们认为,机器学习 (ML) 可用于确定何时以及在临时资源之上分配多少稳定资源(稳定资源量需要
1 奥地利格拉茨医科大学内科系传染病科;2 奥地利格拉茨 BioTechMed-Graz;3 奥地利格拉茨医科大学欧洲医学真菌学联合会 (ECMM) 卓越中心;4 意大利博洛尼亚大学 IRCSS S'Orsola-Malpighi 传染病医院医学和外科科学系;5 荷兰奈梅亨拉德堡德大学医学中心拉德堡德传染病中心内科;6 荷兰奈梅亨拉德堡德大学医学中心—CWZ 真菌学专业中心医学微生物学系;7 荷兰比尔托芬国家公共卫生与环境研究所 (RIVM) 传染病研究、诊断和实验室监测中心; 8 科隆大学医学院和科隆大学医院,转化研究,科隆衰老相关疾病细胞应激反应卓越集群 (CECAD),德国科隆;9 科隆大学医学院和科隆大学医院,内科第一系,亚琛波恩科隆杜塞尔多夫综合肿瘤学中心 (CIO ABCD) 和卓越医学真菌学中心 (ECMM),德国科隆;10 德国感染研究中心 (DZIF),波恩-科隆合作中心,德国科隆;11 科隆大学医学院和科隆大学医院,科隆临床试验中心 (ZKS Köln),德国科隆
2,3,4学生,网络安全系,Paavai工程学院,Namakkal Abstract Cloud Computing对虚拟化的依赖引入了安全风险,尤其是侧道通道攻击,这些攻击利用共享资源来推断敏感数据。这些攻击利用CPU缓存,内存访问模式,时机变化和功耗来从共同定位的虚拟机(VMS)中提取机密信息。本文在虚拟化的云环境中分类了新兴的侧道渠道威胁,分析攻击向量,例如基于缓存的基于内存,基于内存,功率分析,时机和基于网络的侧向通道攻击。它还评估了现有的对策,包括基于硬件的隔离,软件防御和管理程序级别的安全性增强功能。此外,本文探讨了跨VM侧向通道攻击的现实案例研究,并提出了未来的缓解策略,例如AI驱动的异常检测,量子弹性加密和安全的硬件创新。解决这些漏洞对于确保数据机密性和对多租户云基础架构的信任至关重要。加强针对侧通道攻击的防御能力将在云计算的未来安全性中起关键作用。关键字:云安全性,侧渠道攻击,管理程序安全性,多租户云环境简介云计算通过提供可扩展,成本效益和需求计算资源来改变现代IT基础架构。各个行业的组织越来越依赖云服务来存储,处理和管理敏感数据。在云计算的核心上是虚拟化,它使多个虚拟机(VM)能够通过管理程序在共享的物理硬件上操作。虚拟化增强了资源利用率和运营效率,但它也引入了安全风险,尤其是侧通道攻击。侧通道攻击通过共享硬件资源而不是利用软件漏洞来利用间接信息泄漏。在多租户云环境中,攻击者可以通过分析缓存访问模式,内存交互,时机变化,功耗或网络流量来提取敏感数据。与通常需要直接访问目标系统的常规攻击不同,侧渠道攻击使对手可以从共同居民VM中推断机密信息,而不会违反传统的安全机制。日益增长的基础设施 - AS-A-Service(IAAS)和平台为AS-AS-Service(PAAS)模型增加了侧向通道攻击的风险,因为不同的租户经常共享相同的物理
2004-2009学士学位化学工程学士,伊朗Mashhad Ferdowsi大学。 2009-2012科学硕士化学工程硕士,伊朗Mashhad,Mashhad。 2012-2018博士化学工程,伊朗Mashhad的Ferdowsi大学。 工作经验Daniz Pipe Co.,Mashhad,伊朗R&D节2008年Gandom Dasht Co.,Mashhad,Mashhad,Mashhad,Mashhad,伊朗R&D节2011 Bahjat Co.,Gonabad,Gonabad,Gonabad,Gonabad,Gonabad,伊朗技术助理2012 UOG行业联络办公室联络办公室管理经理2018年研究经验的研究详细信息标题详细信息,可通过绿色和Recuction2004-2009学士学位化学工程学士,伊朗Mashhad Ferdowsi大学。2009-2012科学硕士化学工程硕士,伊朗Mashhad,Mashhad。 2012-2018博士化学工程,伊朗Mashhad的Ferdowsi大学。 工作经验Daniz Pipe Co.,Mashhad,伊朗R&D节2008年Gandom Dasht Co.,Mashhad,Mashhad,Mashhad,Mashhad,伊朗R&D节2011 Bahjat Co.,Gonabad,Gonabad,Gonabad,Gonabad,Gonabad,伊朗技术助理2012 UOG行业联络办公室联络办公室管理经理2018年研究经验的研究详细信息标题详细信息,可通过绿色和Recuction2009-2012科学硕士化学工程硕士,伊朗Mashhad,Mashhad。2012-2018博士化学工程,伊朗Mashhad的Ferdowsi大学。工作经验Daniz Pipe Co.,Mashhad,伊朗R&D节2008年Gandom Dasht Co.,Mashhad,Mashhad,Mashhad,Mashhad,伊朗R&D节2011 Bahjat Co.,Gonabad,Gonabad,Gonabad,Gonabad,Gonabad,伊朗技术助理2012 UOG行业联络办公室联络办公室管理经理2018年研究经验的研究详细信息标题详细信息,可通过绿色和Recuction