9、云计算安全威胁分类与应对措施

云计算安全威胁与应对策略

云计算安全威胁分类与应对措施

1. 云计算安全现状与恶意内部威胁

在云计算环境中,云服务提供商(CP)为追求成本效益,实现规模、复用和标准化,导致安全机制的灵活性降低。同时,云计算的攻击面相较于传统 IT 服务有所扩大,不仅因为资源共享,还由于攻击者可利用虚拟机(VM)、云管理平台或其他云基础设施组件中的潜在漏洞发动攻击。

恶意内部威胁已成为云计算环境中最严峻的安全挑战之一。对于信息系统而言,内部人员是指被批准访问、拥有特权或了解信息系统及其服务和任务的任何人。恶意内部人员则是利用自身特权,通过一系列损害信息机密性、完整性和可用性的行为,对组织任务产生不利影响的人。在云计算中,内部人员通常包括为云主机工作、拥有云资源特权访问权限以及使用云服务的实体。

云内部人员大多是特权用户,他们可能出于各种目的破坏云基础设施的安全。其行为可能导致服务暂时中断、侵犯合法用户隐私,甚至永久中断服务。值得注意的是,与 VM 相关的信息,如为内部通信设置的虚拟网络结构,只有特权用户才能提取,并可能在攻击的后续步骤中被利用。恶意用户可能会尝试映射所有可用的 VM 并提取相关信息,以突破云安全或侵犯用户隐私。

2. 安全威胁分类

为便于分析云计算系统面临的安全威胁,可将其分为以下三大类:
1. 基础设施和主机相关威胁 :影响整个云基础设施。
2. 服务提供商相关威胁 :可能影响在云中寻求服务的客户。
3. 通用威胁 :可能同时影响基础设施和服务提供商/客户。

需要强调的是,风险评估工具并非直接的应对措

在人工智能研究的前沿,自然语言理解技术正受到广泛关注,其涵盖语音转写、跨语言转换、情绪判别及语义推断等多个分支。作为该领域的基石方法之一,基于大规模文本预先训练的语言表征模型,能够从海量语料中学习深层的语言规律,从而为各类后续应用任务提供强有力的语义表示支持。得益于硬件算力的提升模型架构的持续优化,这类预训练模型已在多项自然语言理解评测中展现出卓越的性能。 本文重点探讨中文环境下的三项典型自然语言处理任务:TNEWS新闻主题归类、OCEMOTION情感倾向判断以及OCNLI语义推理验证。这三项任务分别对应文本分类、情感分析逻辑推理三大核心方向,共同构成了从基础文本理解到复杂语义推演的技术链条。 TNEWS新闻主题归类任务旨在对涵盖政治、经济、科技、体育等多领域的新闻文本进行自动类别划分。该任务要求模型准确识别文本主旨并完成分类,属于典型的文本分类问题。 OCEMOTION情感分析任务则专注于从社交媒体、论坛评论等短文本中识别用户的情感极性。情感分析作为文本理解的重要维度,可为商业决策、舆情监测等提供关键依据,具有显著的应用价值。 OCNLI语义推理任务需要模型依据给定的前提语句假设语句,判断后者是否可由前者逻辑推导得出。该任务检验模型对语句间语义关联推理关系的理解能力,是衡量自然语言理解深度的重要标杆。 在上述任务中,数据分布的多标签类别不均衡现象构成主要挑战。多标签指单一文本可能归属多个类别,而不均衡则表现为各类别样本数量差异悬殊。这种不平衡分布易导致模型过度拟合多数类别,从而削弱其泛化性能。为应对该问题,本方案综合采用了数据重采样、损失函数加权调整等技术,以提升模型在少数类别上的识别效果。 深度学习方法是实现上述任务的核心技术路径。通过设计多层神经网络结构,模型能够自动提取文本的深层特征,并建立从原始输入到任务目标的端到端映射。本方案所涉及的技术体系包括卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络以及基于自注意力机制的Transformer架构等。 参赛者需对提供的数据集进行预处理分析,构建高效的深度学习模型,并通过训练、验证测试环节系统评估模型性能。借助天池平台提供的强大算力资源预训练模型基础,参赛者可进一步优化模型设计,提升任务表现。 本次研究不仅着眼于在特定评测任务上取得优异成绩,更致力于深入探索中文自然语言处理中的实际难题,为未来智能化应用学术研究积累方法经验技术储备。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值