一种基于梯度提升的云安全机器学习算法

摘要：

近年来,云计算技术飞速发展,许多企业和机构将自己的业务迁移到云上,这样不仅降低费用,还能提高效率.但随之而来的是云服务提供者和用户被大量的恶意软件攻击.许多机器学习算法通过对云平台上可能发生的行为进行预测,来保护云系统不受攻击,取得了不错的效果.但当所学习的数据集较大和稀疏时,这些机器学习算法效果不是很好.本文采用了一种梯度提升的决策树算法,能对云计算系统上的恶意软件攻击进行更准确的预测.实验验证了本方法的有效性.

关键词：云计算安全;机器学习;梯度;下采样;决策树算法

所属期刊栏目：18

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：大学生科技创新项目;大学生科技创新项目

在线出版日期：2021-09-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：72-74,79