摘要:云计算已成为现代IT基础架构的重要组成部分,为组织提供了可扩展且灵活的解决方案。安全问题仍然是其广泛采用的重大障碍。本研究探讨了Oracle云基础架构(OCI)的关键安全挑战,包括数据泄露,未经授权的访问,身份管理和网络漏洞。虽然Oracle的安全工具(例如Oracle Cloud Guard和Data安全)有助于减轻这些风险,而不断发展的网络威胁需要持续适应。共同的责任模型进一步需要采取主动的安全措施和法规依从性。为了提高云安全性,这项研究研究了混合加密技术的性能,比较了OCI中基于RSA,Blowfish,基于池塘的关键管理。结果表明,RSA + Blowfish模型可显着提高加密速度,降低解密延迟并增强安全指标。绩效评估指标以准确性(99.47%),精度(99.12%),召回(99.08%)和F1得分(99.10%)确认其鲁棒性。这些发现建立了混合加密作为确保基于云的数据的有前途的方法。
在云基础架构安全性中,人工智能的集成代表了在越来越复杂的数字环境中保护组织资产和数据方面的变革性进步。本文探讨了AI技术如何通过增强的威胁检测,行为分析和实时响应能力来彻底改变云安全性。本文探讨了通过AI增强的零信任体系结构的实现,分析了它们在动态访问控制和微分析中的有效性。此外,本文研究了FIDO2标准与AI功能的整合,显示出生物识别认证和凭证保护的显着改善。本文显示,AI-wound安全解决方案大大减少了违规事件,减少响应时间并改善了整体安全姿势,同时强调实施挑战,包括数据隐私问题,集成复杂性和资源需求。本文为云安全性AI的当前状态和未来方向提供了宝贵的见解,为追求高级安全实施的组织提供了一个框架。
Enterprise Edition Options: Multitenant 54,250 11,935 2,712,500 596,750 Real Application Clusters 71,300 15,686 3,565,000 784,300 Real Application Clusters One Node 31,000 6,820 1,550,000 341,000 Active Data Guard 35,650 7,843 1,782,500 392,150 Partitioning 35,650 7,843 1,782,500 392,150真实申请测试35,650 7,843 1,782,500 392,150高级压缩35,650 7,843 1,782,500 392,150 392,150高级安全46,230 2,230 2,230 2,2325,325,32511,11,32511,32511,11,32511,11,32511,11,11,32511,11,32511,32511,11,11,32511,11,11,32511,11,3232511,3232511,11111 1,782,500 392,150数据库保险库35,650 7,843 1,782,500 392,150 Timesten Timesten application-tier-tier-tier数据库CACHE 71,300 15,686 3,565,000 784,784,784,300数据库内存71,300 Database 71,300 15,686 3,686 3,686 3,5000,344,34,34,34,34,34,344,344,344,344,300,000,300,000,300,000,livem livent 23,250 5,115 1,162,500 255,750 Tuning Pack 15,500 3,410 775,000 170,500 Database Lifecycle Management Pack 37,200 8,184 1,860,000 409,200 Data Masking and Subsetting Pack 35,650 7,843 1,782,500 392,150 Cloud Management Pack for Oracle Database 23,250 5,115 1,162,500 255,750
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,Ghatoth Mishra 4摘要本文是关于配备人工智能的自我修复云基础架构,可以从无法预料的运行时故障中自主恢复。随着云中的机器人或机器人云成为现实,并承诺通过增强边缘计算平台以向用户提供超低延迟服务来超越云范式,因此使1他们自信是至关重要的。尽管在构建强大的深度学习模型并将其部署在云中的事先工作中,但缺乏全面和系统的实时故障恢复框架。本文详细介绍了有关构建弹性云基础架构的先前工作中所忽略的不同挑战和关键方面的描述。我们提出了AI驱动的自我修复云基础架构的系统设计,该系统将AI应用于不同级别,包括自主故障检测,基于推理的故障诊断以及许多使用深层增强学习来确保加快维修时间的技术。
对于许多组织而言,启动 AI 和 GenAI 计划的最快途径是使用基于现有 IP 的云 AI 模型开发。然而,对于许多用例(尤其是但不限于行业特定用例),内部数据对于实现价值至关重要,并且由于各种原因,这些数据不能暴露给外部应用程序或工作流。隐私、安全、数据保护、法规遵从性和内部治理政策可能会阻止组织使用公共云资源执行检索增强生成等任务,其中使用自定义数据对大型语言模型 (LLM) 进行微调以开发最准确、最合适和最值得信赖的见解。在边缘位置进行推理是另一种常见的 AI 活动,可能需要专门的基础设施来用于 AI 和 GenAI 计划。边缘位置生成的数据量
1 Tummalachervu@gmail.com 摘要:在当今数字技术时代,云计算已成为全球企业和组织的重要组成部分。云具有多种优势,包括可扩展性、灵活性和成本效益,使其成为数据存储和处理的诱人选择。云环境中敏感信息的存储量不断增加,引起了人们对此类系统安全性的极大担忧。专门针对云基础设施的网络威胁和攻击的频率不断增加,对企业的数据、声誉和财务稳定性构成了巨大威胁。面对日益复杂和动态的威胁,传统的安全方法可能会变得不足。人工智能 (AI) 技术能够通过快速识别和阻止攻击、适应新出现的风险以及为主动安全行动提供智能视角,显著改变云安全。本研究的目的是调查人工智能技术在增强云计算系统内的安全措施方面的应用。本文旨在通过分析云安全的现状、人工智能的功能以及将人工智能纳入云安全策略可能带来的优势和障碍,为寻求保护其基于云的资产的企业提供重要的见解和建议。
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Exadata 云基础设施是 Oracle 数据库的首屈一指的公共云平台,将全球排名第一的数据库技术 Oracle Database 与最强大的数据库平台 Exadata 集成在一起。它提供与数千家在本地部署 Exadata 的组织相同的极致性能和可用性。完全兼容 Oracle Database 可简化关键云迁移并降低其风险。凭借在线服务器扩展和对最大工作负载的支持,Exadata 云基础设施可随着工作负载需求的增长而最大限度地提高业务敏捷性和运营灵活性。云经济性、强大的自动化和由 Oracle 专家维护的基础设施相结合,还可降低 IT 成本、消除大多数运营任务并让员工专注于核心业务功能。
弱账户凭证也对云环境构成重大威胁。为了加强身份验证,Oracle 使用多层高级访问控制来限制对网络设备及其支持服务器的访问。其中一层是强制虚拟专用网络 (VPN) 连接到生产网络。此 VPN 需要高密码多样性和使用通用第二因素 (U2F) 身份验证,这是一种使用硬件密钥加强和简化双因素身份验证的开放标准。所有管理访问都已记录,所有访问权限都经过最低权限审核。通过使用多种身份验证因素,Oracle 有助于防止攻击者使用弱密码或泄露的密码访问管理网络。