量子深度学习增强的以太坊区块链用于云安全:入侵检测,欺诈预防和安全数据迁移

科学领域:

• 网络安全 网络安全
• 云计算安全 云计算安全
• 应用的人工智能应用的人工智能

背景情况:

• 云计算的快速增长需要先进的安全措施.
• 传统的安全缺乏实时威胁检测和零日攻击防御.
• 现有的入侵检测系统 (IDS) 和区块链方法面临着可扩展性和动态威胁分析的挑战.

研究的目的:

• 使用以太坊区块链和深度学习为云网络开发强大的安全框架.
• 增强数据迁移安全性,并实现实时入侵检测.
• 针对不断变化的网络威胁,解决传统安全机制的局限性.

主要方法:

• 区块链意识到安全模型培训的联合学习 (BAFL SMT) 进行分散的模型培训.
• 用于实时异常检测的自适应入侵检测 (GNN-AID) 的图形神经网络.
• 量子启发的变量自动编码器 (QI VAE ZDAD) 用于零日攻击检测.
• 为智能合约漏洞检测进行区块链安全审计 (SSCL-BSA) 自主监督对比学习.
• 安全数据迁移 (HT SDM) 的等级变压器,用于安全的大规模数据传输.

主要成果:

• BAFL SMT将模型中毒的发作减少了98.4%.
• GNN-AID将错误阳性降低到了1.2%.
• QI VAE ZDAD实现了92%的零日攻击检测率.
• 通过SSCL-BSA降低了87%的欺诈风险.
• HT SDM实现了99.1%的攻击分类准确率.
• 整体入侵检测时间减少了多达65%.

结论:

• 综合框架增强了云安全,数据完整性和响应机制.
• 将区块链的透明度与深度学习的异常检测相结合,实现可扩展的实时安全性.
• 提供一种智能方法,以保护云网络内的数据传输免受复杂威胁.