امنیت محیط چند ابری: یک مطالعه مروری با تکیه بر فراوانی الگوریتم های مبتنی بر هوش مصنوعی

محیط های چند ابری به دلیل انعطاف پذیری، مقیاس پذیری و کاهش وابستگی به یک ارائه دهنده واحد، مورد توجه گسترده ای قرار گرفته اند. با این حال، پیچیدگی ذاتی این محیط ها، چالش های امنیتی متعددی را به همراه دارد. این مقاله به مرور سامانمند روش های نوین تامین امنیت در محیط های چند ابری می پردازد و با بررسی پژوهش های معتبر، راهکارهای موجود در پنج حوزه اصلی شامل رمزنگاری و مدیریت کلید، روش های هوشمند (یادگیری ماشین و یادگیری تقویتی)، بهینه سازی منابع، تشخیص تهدیدات و کنترل دسترسی را تحلیل می کند. نتایج نشان می دهد که ترکیب الگوریتم های رمزنگاری پیشرفته (مانند AES، RSA و ECC) با روش های هوش مصنوعی (مانند یادگیری تقویتی عمیق و جنگل تصادفی) می تواند تعادل مناسبی بین امنیت و کارایی ایجاد کند. همچنین، استفاده از شبیه سازهای تخصصی مانند CloudSim و ابزارهای تحلیل امنیتی (مانند Metasploit و Nessus) در ارزیابی عملکرد این روش ها نقش کلیدی داشته است. با این وجود، چالش هایی نظیر پیچیدگی محاسباتی، وابستگی به داده های آموزشی و محدودیت های مقیاس پذیری همچنان نیازمند ارائه راهکارهای بهینه هستند. این مقاله با ارائه یک دسته بندی جامع از روش های امنیتی، معیارهای ارزیابی و چالش های پیشرو، چارچوبی روشن برای پژوهش های آینده در این حوزه فراهم می کند.

کلیدواژه ها:

چند ابری ، امنیت ، رمزنگاری ، یادگیری ماشین