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SACFFNet: Shuffle Attention Convolutional Forward Fractional Network Based Attack Detection in Cloud Computing
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AI
DOI：10.1002/cpe.70504.png)
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摘要
En 中文
云计算是信息技术（IT）领域的一次重大变革，它为终端用户提供虚拟化和可扩展的资源，同时最小化维护和成本。然而，这种环境容易受到各种攻击。这些攻击给云计算带来严重损害并影响其性能。因此，及时检测云计算中的攻击至关重要。因此，需要一种高效的检测模型来识别云计算中的各种攻击。本研究提出了一种洗牌注意力卷积前向分数网络（SACFFNet）用于检测云计算中的攻击。首先，模拟云计算环境，然后从特定数据集中获取记录的日志文件。随后，采用最小-最大方法完成特征缩放。接着，使用弦距离和支持向量机递归特征消除（SVM-RFE）进行特征选择。之后，利用合成少数过采样技术（SMOTE）进行数据增强。最后，采用新设计的SACFFNet检测攻击。SACFFNet通过整合洗牌注意力网络（SA-Net）与卷积神经网络（CNN），并根据分数微积分（FC）对层进行修改而设计。此外，SACFFNet获得了91.678%的准确率、92.884%的敏感度和92.090%的特异度。
Keyword:
attack detection
cloud computing
convolutional neural network
shuffle attention network
support vector machine recursive feature elimination
期刊
C
IF:
1.5
论文数:
473
被引数:
0
机构
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