云服务安全关键技术与应用 人工智能技术 国防工业出版社 书籍
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上海浦东
作者底晓强,刘旭,李锦青,祁晖,王春波
出版社国防工业出版社
ISBN9787118139426
出版时间2022-12
装帧其他
纸张胶版纸
定价92元
货号5016122
上书时间2026-07-28
商品详情
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【书 名】 云服务安全关键技术与应用 人工智能技术 国防工业出版社 书籍
【书 号】 9787118139426
【出 版 社】 国防工业出版社
【作 者】 底晓强,刘旭,李锦青,祁晖,王春波
【出版日期】 2026-02-01
【定 价】 92.00元
【内容简介】
本书围绕云服务安全这一热点研究方向展开，对相关理论和技术问题做了较为全面的分析和介绍，既包括云服务面临的安全威胁、云服务安全策略和一些常用的人工智能技术，又精选了云服务安全的研究案例，兼具理论的严谨性和工程的实用性，以短小精炼的篇幅阐明了云服务安全的不同研究方向和核心内容。本书面向对云计算和云服务安全感兴趣的读者，可指导技术人员解决云服务科研项目中遇到的实际问题，适合于国防工业和互联网相关行业科研工作者阅读，可作为计算机、人工智能、信息安全等相关专业的本科生、研究生及科研人员的参考书。
【目录】
目录
第 1 章 云计算及云服务安全威胁
1.1 云计算概述
云服务
云服务安全
资源管理方式
虚拟机技术
1.2 云服务架构安全
虚拟化安全
平台层
软件层
1.3 云服务攻击和安全技术
侧信道攻击
虚拟机同驻攻击
数据完整性验证
1.4 本书主要内容
参考文献
第 2 章 云服务安全相关技术
2.1 云服务安全策略
2.2 异常检测技术
基于知识的方法
基于信息论的方法
基于统计的方法
基于机器学习的方法
2.3 深度学习
梯度下降算法
反向传播算法
长短期记忆网络
2.4 小结
参考文献
第 3 章 基于 PCA 的云服务 DDoS 检测方法
3.1 引言
3.2 属性与特征
数据采集
会话识别
属性提取
特征构造
3.3 检测方法
主成分分析
基于主成分分析的异常检测
3.4 实验与分析
实验配置
实验数据
评价标准
结果分析
3.5 小结
参考文献
第 4 章 基于 LSTM 的云用户行为异常检测方法
4.1 引言
4.2 异常检测方法
数据预处理
请求向量和会话向量
基于 LSTM 的异常检测模型
4.3 实验与结果分析
实验配置
实验数据
实验参数和评价标准
实验结果与分析
本章方法与传统的基于机器学习方法对比
4.4 小结
参考文献
第 5 章 基于知识图谱的云服务漏洞分析
5.1 引言
5.2 漏洞数据预处理
5.3 关系分类模型构建
实体关系标注
强化学习模块介绍
联合网络模块介绍
注意力机制
联合训练算法改进
5.4 漏洞知识图谱构建
实体关系构建
具体构建流程
5.5 实验与结果分析
实验设置
模型对比分析
攻击场景分析
5.6 小结
参考文献
第 6 章 基于密钥高效分发的云端图像加密方法
6.1 引言
6.2 相关理论基础
Schur 矩阵分解
五维超混沌系统
6.3 加密 / 解密算法的设计与实现
BA - 神经网络密钥生成及分发模型
边缘自适应像素替换方法
可抵抗选择明文攻击的 M - 半张量积方法
加密算法
解密算法
6.4 仿真结果与安全性分析
密钥空间分析
统计攻击分析
典型的四种攻击
密钥敏感性分析
峰值信噪比分析
差分攻击分析
6.5 小结
参考文献
第 7 章 基于云边协同存储的数据完整性验证模型
7.1 引言
7.2 模型架构
7.3 方案细节
初始化阶段
审计阶段
验证阶段
7.4 仿真实验与分析
安全性分析
实验分析
7.5 小结
参考文献
第 8 章 基于智能合约的数据完整性验证方法
8.1 引言
8.2 验证方案
基于格哈希的审计树
系统框架
8.3 方案细节
初始化阶段
外包阶段
验证阶段
仲裁阶段
8.4 仿真实验与分析
安全性分析
实验分析
8.5 小结
参考文献
第 9 章 基于动态优化的虚拟机安全分配策略
9.1 引言
9.2 问题描述
9.3 模型构建
安全的度量指标
安全目标的定义
优化目标的定义
动态化的分配策略
9.4 实验与分析
环境设置
结果分析
9.5 小结
参考文献
第 10 章 基于多目标优化的同驻攻击防御方法
10.1 引言
10.2 场景模型
10.3 模型构建
模型度量指标
安全性理论分析
优化目标的定义
多样化目标的虚拟机安全分配算法
10.4 分析
基于 CloudSim 的仿真实验
基于 OpenStack 的实验
10.5 小结
参考文献
第 11 章 全书总结
【文摘】
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【前言】
前言 云服务是一种基于互联网技术的服务模式，可以帮助企业或个人通过网络访问计算资源、存储资源、应用程序等服务，无须购买与维护昂贵的硬件设备和软件系统，从而降低了服务成本和维护负担。云服务的出现带动了信息技术的快速变革，为云用户带来了便利。同时，由于物理主机上的资源池共享，虽然打破了用户虚拟机之间的逻辑隔离，但是基于网络的服务容易出现分布式拒绝服务（distributed denial of service, DDoS）攻击等威胁，又引发了多种云服务独有的安全风险。本书从网络流量、日志、漏洞和安全策略四个角度展开了与云安全相关的安全方法研究。 本书基于作者多年承担的云服务安全相关的科研项目的研究经验，从云服务安全、云数据安全和云应用安全三个角度对云安全相关的技术和应用展开了详细介绍。在云服务安全方面，本书基于网络流量分析研究了基于特征提取和会话表征的异常检测方法，基于多源日志分析研究了日志的语义表示方法和基于长短时记忆网络（long short-term memory, LSTM）与主动学习的异常事件检测方法。在云数据安全方面，基于云服务中的大量漏洞分析研究了漏洞关联关系的知识图谱挖掘方法，基于密钥高效分发模型分析研究了云端图像的加密方法，基于云边协同和智能合约分析研究了数据完整性验证方法。在云应用安全方面，分析研究了基于动态虚拟化的虚拟化安全分配策略和基于多目标优化的同驻攻击防御方法。本书的研究从云计算基础引申到云服务架构安全和云服务攻击，进一步研究了云服务、云数据和云应用相关的安全方法和技术；既研究了面向用户的应用安全技术，又研究了云服务过程中的数据安全和云服务底层的系统安全策略。 本书第 1 章和第 2 章由底晓强和李锦青联合编写，第 3 章和第 4 章由祁晖和王春波编写，第 5 章和第 6 章由底晓强和刘旭联合编写，第 7 章和第 8 章由李锦青编写，第 9 章和第 10 章由底晓强和刘旭联合编写，第 11 章由底晓强总结编写。 本书的部分研究由吉林省科技厅基础青年科技人才项目（基于云边协同的车联网安全关键技术研究 20230508096RC）资助。在本书的编写过程中，我们阅读和参考了大量的国内外高水平文献著作和研究报告等，为本书的编写提供了宝贵的经验。同时，感谢长春理工大学和吉林省网络与信息安全重点研究室的各位同事和同学的支持与帮助。*后，感谢各位编委以及国防工业出版社的大力支持！ 由于时间仓促和技术水平的限制，书中难免有错误与不足之处，敬请读者批评指正。 作者 2025 年 1 月
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