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World File Search System于云
基于云的风险和保护的潜在方面
摘要：这项研究深入研究了与云技术相关的安全问题，这危害了我们存储在云中的数据的安全性。尽管它提供了便利的功能，但云技术的广泛采用却大大增加了暴露和对安全威胁的脆弱性。尽管通常认为云技术是安全的，但它仍然包含用户必须保持警惕的固有安全风险。用户对这些风险的认识水平对于缓解潜在的安全漏洞和保护敏感信息至关重要。对云安全措施进行的充分培训和教育可以使用户有能力做出明智的决定，并采取积极的步骤来保护其数据。云环境中的安全事件可能会带来深远的后果，不仅会影响个人用户，还影响组织及其利益相关者。因此，用户需要了解新兴的安全威胁并实施最佳实践，以最大程度地减少其风险的影响。云服务提供商和用户之间的协作工作对于不断改善安全措施并适应不断发展的网络威胁是必要的。通过培养安全意识和主动风险管理的文化，我们可以更好地保护我们的数据并最大程度地利用云技术的好处。关键字：云计算，安全风险，数据存储，安全意识，网络安全。1。简介
基于云的数据仓库中的安全性和隐私挑战：全面评论
如今，技术的某些趋势已经出现，尤其是在基于云的数据仓库中。 组织和协会使用基于云的数据仓库来存储大量数据。 但是，这种数据仓储类型具有许多风险和挑战，例如隐私问题。 一些主要的安全挑战是数据泄露，恶意软件攻击和数据盗窃，违反了法律隐私框架，例如《消费者隐私法》。 某些措施（例如合同协议和数据所有权）可以控制这些风险。 本文的主要目的是讨论私人和政府组织使用的基于云的数据仓库中的安全性和隐私挑战。 一些重要的挑战是复杂的云计算模型，动态性质和相互联系的生态系统。 对更多资源的需求是预算问题带来的公司的另一个主要挑战。如今，技术的某些趋势已经出现，尤其是在基于云的数据仓库中。组织和协会使用基于云的数据仓库来存储大量数据。但是，这种数据仓储类型具有许多风险和挑战，例如隐私问题。一些主要的安全挑战是数据泄露，恶意软件攻击和数据盗窃，违反了法律隐私框架，例如《消费者隐私法》。某些措施（例如合同协议和数据所有权）可以控制这些风险。本文的主要目的是讨论私人和政府组织使用的基于云的数据仓库中的安全性和隐私挑战。一些重要的挑战是复杂的云计算模型，动态性质和相互联系的生态系统。对更多资源的需求是预算问题带来的公司的另一个主要挑战。
TMT行业的基于云的演变
国际计算机工程技术杂志（IJCET）第16卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。2277-2289，文章ID：IJCET_16_01_163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_163©iaeme Publication
基于云的企业应用程序的安全含义
通过为候选人提供增强的可扩展性和灵活性以及预算效率的候选人，云中企业应用程序的广泛使用已重塑了业务功能。基于云的企业应用程序提供了宝贵的优势，但是出现了需要注意的安全挑战，以保护数据加密以及隐私和系统可访问性。彻底的分析通过检查主要威胁类别以及数据保护和访问控制问题以及合规性要求以及该领域内的新危险，调查了基于云的企业应用程序的安全风险。该研究提出了可行的最佳实践，可以通过与身份访问控制和持续性系统监控和高级威胁识别系统交织的加密方法来解决这些安全风险。本文评估了新兴的技术工具（例如AI和区块链）如何适合现代系统，并为多云和混合基础架构集成以及对云安全性的量子计算效应提供持续的研究优先级。根据审查，根据组织和研究合作和监管机构合作伙伴关系，持续投资于云安全政策制定，这是主动安全解决方案的基石。这项彻底的检查为云计算专家提供了基本知识以及企业安全专家。
衰老感知的CPU核心管理用于云LLM中的具体碳摊销
广泛采用大型语言模型（LLM）需要快速扩展云LLM推理群集，从而导致体现碳的积累 - 制造和提供IT资产的排放 - 主要集中在推理服务器CPU上。本文深入研究了Cloud LLM推论的可持续增长的挑战，强调了在寿命增加的情况下体现的CPU的扩展摊销。鉴于硅老化的可靠性风险，我们提出了一种衰老的CPU核心管理技术来延迟CPU衰老效应，从而使群集操作员可以安全地提高CPU寿命。我们的技术利用了我们在云LLM推理中发现的CPU不足的模式，通过在未使用的核心中停止衰老，并通过选择性深层闲置和衰老的推理任务分配来停止衰老，并在活跃内核中均匀衰老。通过使用现实世界的Azure推理轨迹和来自微软的扩展LLM群集模拟器的大量模拟，我们显示出与现有技术相比，估计通过管理CPU AGING AGING AGIND效果的P99效果，估计较小的cpu inderiation cppy in verne cppy cpputization cppy and cpputiation and cputiation and cputiation and and cpus质量较小，估计降低了年度体现的碳排放量的37.67％。
确保基于云的物联网：挑战和缓解
摘要：近年来，物联网（IoT）的进步显着，导致数字景观的范式转变。但是，这些技术进步引入了新的挑战，尤其是在网络安全方面。物联网设备本质上连接到Internet，容易受到各种形式的攻击。此外，物联网服务通常处理敏感用户数据，这些数据可能由恶意演员或未降低服务提供商来利用。随着物联网生态系统的扩展，在没有统一法规的情况下，基于传统和云的系统的融合会呈现独特的安全威胁。基于云的物联网系统，由平台-AS-A-Service（PAAS）和基础架构-AS-AS-Service（IAAS）模型启用，提供了灵活性和可扩展性，但也带来了额外的安全风险。这些系统与传统物联网设备之间的复杂互动需要全面的策略来保护数据完整性和用户隐私。本文强调了与物联网设备和服务广泛采用有关的紧迫安全问题。我们提出可行的解决方案，以弥合现有的安全差距，同时预期并为未来的挑战做准备。本文对IoT服务当前面临的关键确定性挑战提供了详细的调查。我们还提出了积极的策略来减轻这些风险，从而增强了物联网设备和服务的整体安全性。
一种基于云的钥匙滚动技术，用于减轻基于Lorawan的无线传感器网络
摘要 - 如今，许多设备正在利用物联网世界，连接并提供了对互联对象和设备的庞大网络中数据和传感器测量的访问。考虑到需要偶尔需要覆盖的巨大通信距离，提出了洛万网络，因为它采用了低功率（LP）和远距离（LORA）协议，以减少设备能耗，同时最大程度地提高通信范围。在数据传输之前，通往云的网关对Lorawan IoT设备进行身份验证。此过程以未加密的加入请求开始。JOIN请求包括消息完整性代码（MIC），这是使用AppKey加密消息的未加密内容的结果，该AppKey既可以牢固地存储在云和IoT设备中。但是，充当中间人（MITM）的恶意参与者可以干扰通信渠道，反向工程麦克风值，并得出appkey。然后，他们可以启动加入请求，该请求被误解为来自合法设备并访问通信渠道。本文介绍了一种新颖的方法，该方法侧重于Appkey的连续再生，因此需要经常对网络中的物联网设备进行重新加入和重新验证。建议的方法可以作为Lorawan网络中的额外的安全层添加，它使用类似于汽车中央锁定系统中使用的键滚动技术，并作为各种Lorawan安装和版本的优化且可扩展的微服务开发。通过评估过程，出现了重大发现，证明了拟议的安全解决方案在减轻重播攻击方面的有效性。该系统成功阻止了服务器被恶意数据包淹没，将其与缺乏所提出机制的系统区分开来。值得注意的是，这项成就是在没有导致通信过程的任何明显延迟的情况下做出的。此外，考虑到当前可访问的计算资源，认为拟议机制生成新AppKey所需的时间范围太短了，无法执行重播攻击。
使用基于云的 AI 平台的优势和挑战
然而，尽管有这些优势，基于云的 AI 平台也面临着一系列挑战。数据隐私和安全问题十分突出，尤其是当敏感数据存储在第三方提供商的异地时。组织必须确保云提供商遵守必要的监管标准并投资安全措施以降低风险。此外，企业还面临着供应商锁定的问题，这可能会限制灵活性并增加对特定云提供商的依赖。与现有 IT 系统（尤其是遗留基础设施）的集成可能非常复杂且耗费资源，从而延迟采用并增加成本。最后，对于希望充分利用基于云的 AI 解决方案的组织来说，缺乏 AI、机器学习和云技术方面的熟练人才仍然是一个主要障碍。
利用AI来增强基于云的系统中的身份和访问管理，以推进用户身份验证和访问控制
云计算的迅速采用已改变了现代业务，从而实现了可扩展，高效和灵活的操作。但是，它也引入了新的安全挑战，尤其是在身份和访问管理方面（IAM）。传统的IAM模型越来越多地被AI驱动的方法替换或增强，这些方法有望改善身份验证，授权和访问控制。本文深入研究了人工智能（AI）在云环境中推进IAM的作用，探索AI增强安全性，增强用户体验并支持监管合规性的潜力。通过对AI方法，案例研究，挑战和未来方向进行全面审查，本研究为寻求利用AI的组织提供了路线图，以使AI在云中使用安全有效的IAM。
fedMup：联合学习驱动的恶意用户预测模型，用于云环境中的安全数据分布
云计算以快速的速度蓬勃发展。与数据安全性相关的重大后果似乎是恶意用户可能会获得未经授权的敏感数据，而这些数据可能会进一步滥用。这引起了一个惊人的情况，以解决与数据安全性有关的关键问题并提出恶意用户的预测。本文提出了一个供养的学习驱动的，以供云环境中的安全数据分布（FEDMUP）中的安全性数据分配。这种方法首先分析用户行为以获取多个安全风险参数。之后，它采用了联合学习驱动的恶意用户预测方法来主动揭示可疑用户。fedMup在其本地数据集上训练本地模型并传输计算值，而不是实际的原始数据，以获取基于平均各种本地版本的更新的全局模型。此更新的模型会与用户重复共享，以便获得更好，更有效的模型，能够更精确地预测恶意用户。广泛的实验工作和提议模型与最新方法的比较证明了拟议工作的效率。在关键绩效指标中观察到显着改善，例如恶意用户的预测准确性，精度，召回和F1得分高达14.32％，17.88％，14.32％和18.35％。