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Résumé L'architecture distribuée de l'informatique en nuage nécessite des mécanismes de défense robustes pour sécuriser les ressources accessibles par le réseau contre un paysage de menaces diversifié et dynamique. Un Système de Détection des Intrusions Réseau (NIDS) est essentiel dans ce contexte, son efficacité dans les environnements cloud dépendant de son adaptabilité aux vecteurs de menaces évolutifs tout en atténuant les faux positifs. Dans cet article, nous présentons un nouvel algorithme NIDS, ancré dans le modèle Transformer et finement adapté aux environnements cloud. Notre algorithme fusionne les aspects fondamentaux de la détection des intrusions réseau avec le mécanisme d'attention sophistiqué inhérent au modèle Transformer, facilitant un examen plus approfondi des relations entre les caractéristiques d'entrée et les divers types d'intrusions, renforçant ainsi la précision de la détection. Nous fournissons un design détaillé de notre approche et avons réalisé une évaluation comparative approfondie. Nos résultats expérimentaux démontrent que la précision de notre modèle est supérieure à 93%, comparable à celle du modèle CNN-LSTM, soulignant l'efficacité et la viabilité de notre algorithme de détection des intrusions basé sur le Transformer pour renforcer la sécurité du cloud.
Long et al. (Mar,) ont étudié cette question.