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云计算系统中网络安全挑战和缓解策略的演变
云计算已成为最近的热门话题，因为大多数人都以前所未有的成本优化功能寻求可扩展且灵活的云解决方案。但是，这种进步也将许多不同的安全问题带到了云中，因此，云环境是网络威胁的肥沃基础。本文重点介绍云安全性的新趋势：APT，内部人员，数据妥协和DDOS攻击威胁。它更深入地探索这些威胁的特征以及在云结构中批准的后果。此外，本文还对旨在打击此类威胁的当前对策进行了分析。在威胁识别中进行零信任体系结构，加密技术，AI和ML等衡量标准以及在应用于云生态系统时的有效性。以下论文试图对与云计算相关的威胁和防御机制进行广泛的分析和概述，并为云计算平台提供最佳策略。结果表明，需要将安全措施调整为云计算中明显的动态安全威胁。
对量子计算作为服务的评论（...
云计算是全球构建的框架工作。量子处理是临时研究中的投机模型。云框架在安全，处理，加固和区域方面存在一些缺点。以一种或另一种量子处理的方式，代表了一些渐进式答案，用于生存云缺点。大多数分析师在量子处理中都是理想主义的，这将改善云框架。很难巩固这两个独特的框架。我们将在附近显示两个量子。量子密码学和视力受损的量子处理，以确保云计算。量子密码学将确保通过云结构程序员传输客户信息传输和通信。计算将确保偷偷摸摸地聆听或从任何恶性云供应商或局外人中获取信息处理的那一刻。本文的重大目标是显示焦点，在透视上限制量子计算的障碍，以将其与云框架结合在一起。同样调查量子计算和PC的当前改进。同样，我们将对有用的研究领域中的量子云计算框架进行一些激动的分析。本文将协助我们总结我们在未来工作中应考虑的重大问题
3D云通过地理空间意识到的蒙版自动编码器
swath（1.4 km）。此外，凭借其太阳同步轨道，Cloudsat在同一当地时间经过赤道，将观察结果限制为在一天中的特定时间内“快照”。相比之下，成像仪器在更广泛的视野和更高的时间分辨率上进行测量，但它们仅提供“自上而下”的视角，并且不会直接测量大气曲线。但是，将不同光谱通道中的图像与大气轮廓重叠的测量结合在一起，可以推断雷达轨道以外的垂直轮廓。Barker等。[3，4]通过强度像素匹配，开发了一种将地球保健曲线扩展到3D的算法。最近的工作[5，6，7]使用了基于ML的方法（例如U-NET，CGAN，线性回归，随机森林，XGBoost），以从“自上而下”的测量中估算垂直云信息。特别是Brüning等人。[5]从MeteoSat第二代（MSG）旋转增强的可见和红外成像仪（Seviri）的卫星图像进行了训练，并具有Cloudsat Cloud Cloud Radar（CPR）反射率，重建3D云结构。对于所有方法，模型训练需要数据源之间的精确空间和时间对齐。由于雷达卫星的立交桥有限（图1b），轮廓测量值少于可用的图像（为了进行比较，MSG/Seviri每年产生40 TB的图像数据，而CPR每年产生150 GB）。然后，我们使用匹配的图像profile对进行了3D云重建任务的预训练模型。自我监督学习（SSL）的最新进展（SSL）在大型未标记数据集的训练前模型中表现出了希望，但它们在云研究中的应用仍然不足。在这项工作中，我们将SSL方法（MAE，MAE，[8]）和GeoSpatemance Authewawe AutoCododers（基于Satmae，[9]）应用于2010年的多光谱MSG/SEVIRI数据。我们的结果表明，预训练始终提高此任务的性能，尤其是在热带对流带等复杂地区。具有地理空间意识的预训练模型（即时间和坐标编码），尤其是胜过随机初始化的网络和更简单的U-NET体系结构，从而改善了重建结果。该代码将在接受后提供。