پروپوزال توسعه یک سیستم تشخیص بدافزار در محیط رایانش ابری با استفاده از ترکیب یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

توسعه یک سیستم تشخیص بدافزار در محیط رایانش ابری با استفاده از ترکیب یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

این پروپوزال به بررسی و توسعه یک سیستم تشخیص بدافزار می‌پردازد که با استفاده از ترکیب روش‌های سنتی یادگیری ماشین و الگوریتم‌های یادگیری عمیق طراحی شده است. هدف این تحقیق، شناسایی و پیشگیری از حملات بدافزاری در محیط‌های رایانش ابری با دقت بالا و کاهش نرخ مثبت کاذب است.

اهداف

تحلیل داده‌های بدافزار: جمع‌آوری و تحلیل داده‌های مربوط به انواع مختلف بدافزارها و الگوهای حمله برای شناسایی ویژگی‌های کلیدی.
طراحی مدل ترکیبی: توسعه یک مدل ترکیبی که شامل الگوریتم‌های یادگیری ماشین مانند درخت تصمیم، SVM و الگوریتم‌های یادگیری عمیق مانند شبکه‌های عصبی کانولوشنی باشد.
ارزیابی کارایی سیستم: بررسی و مقایسه عملکرد سیستم طراحی شده در شناسایی بدافزارها نسبت به روش‌های موجود و ارزیابی دقت، سرعت و کارایی آن.

توضیحات تکمیلی

در این پروپوزال، به چالش‌ها و نیازهای خاص در زمینه امنیت رایانش ابری پرداخته خواهد شد. همچنین، روش‌های مختلف جمع‌آوری داده‌ها و پیش‌پردازش آنها برای آموزش مدل‌ها بررسی می‌شوند. این تحقیق می‌تواند به سازمان‌ها کمک کند تا با پیاده‌سازی یک سیستم هوشمند تشخیص بدافزار، امنیت زیرساخت‌های ابری خود را افزایش دهند و از بروز آسیب‌های ناشی از حملات سایبری جلوگیری کنند.
با توجه به اهمیت روزافزون امنیت در رایانش ابری و تهدیدات متنوع بدافزارها، این تحقیق می‌تواند به عنوان یک مرجع علمی برای محققان و متخصصان حوزه امنیت سایبری مورد استفاده قرار گیرد.