استفاده از الگوریتم ( Naive Bayes) برای شناسایی حملات دیداس (DDOS)در رایانش ابری

از آنجاییکه ما به طور فزاینده ای برای ذخیره و دسترسی به داده ها به خدمات ابری متکی هستیم ،نیاز به حفاظت در ابر هرگز به این اندازه حیاتی نبوده است و این نگرانی کاوش ما را به سمت مکانیسم های نوآورانه سوق میدهد که میتوان با یادگیری ماشینی (ML) برای مقابله با این تهدیدات مخرب استفاده کرد. اما افزایش حملات سایبری به ویژه حملات انکار سرویس های توزیع شده (DDOS )چالش بزرگی را برای امنیت محیط های رایانش ابری ایجاد میکند.در میان این استراژی ها مختلف ، پیاده سازی الگوریتم Naive Bayes به دلیل پتانسیل آن برای افزایش امنیت سرویس های ابری در برابر حملات DDOSبرجسته است و آن را به یک جزء حیاتی از استراتژی حفاظت ابری از حملات DDOS تبدیل میکند .در مقاله به درک حملات DDOS در زمینه رایانش ابری میپردازیم . تاثیر آنها و اهمیت استراتژی های حفاظتی موثر را برجسته میکنیم و در ادامه به بررسی نقش الگوریتم Naive Bayes در تشخیص و پیشگیری از این حملات سایبری خواهیم پرداخت .بحث ما اصول اجرای Naive Bayes برای دفاع DDOS را پوشش میدهد و بینش هایی را در مورد اینکه چگونه این روش می تواند اقدامات ابری حفاظت از DDOS ما را تقویت کند ارائه می کند . با ادغام یادگیری ماشین در استراتژی دفاعی خود، هدف ما ارایه یک نمای کلی از نحوه حفاظت از منابع محاسبات ابری توسط این فناوری در برابر تهدید مداوم حملات DDOS است .

کلیدواژه ها:

حمله ی دیداس( DDOS Attack) ، یادگیری ماشین (ML) ، رایانش ابری ( Cloud Computing) ، سیستم تشخیص نفوذ (IDS)