Обеспечение информационной безопасности облачных хранилищ
- Авторы: Беспалова Н.В.1, Нечаев С.В.2
-
Учреждения:
- Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение высшего образования "Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации"
- федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет ИТМО»
- Выпуск: № 2 (2023)
- Страницы: 19-26
- Раздел: Статьи
- URL: https://journals.rcsi.science/2409-7543/article/view/381014
- DOI: https://doi.org/10.25136/2409-7543.2023.2.40770
- EDN: https://elibrary.ru/INXNVX
- ID: 381014
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Об авторах
Наталья Викторовна Беспалова
Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение высшего образования "Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации"
Email: NVBespalova@fa.ru
ORCID iD: 0000-0003-3733-3119
доцент; кафедра Анализа данных и машинного обучения;
Сергей Васильевич Нечаев
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет ИТМО»
Email: sergey.nechaev2018@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0009-8987-8648
студент; кафедра Информационная безопасность;
Список литературы
Клементьев И. П., Устинов В. А. Введение в Облачные вычисления: ИНТУИТ, 2016. Toutov A. et al. Optimizing the Migration of Virtual Machines in Cloud Data Centers // International Journal of Embedded and Real-Time Communication Systems (IJERTCS). 2022. Vol. 13. No. 1. Pp. 1-19. Миронова А. О. и др. Применение методики оценки угроз безопасности информации // Энергетические установки и технологии. 2021. Т. 7. №. 4. С. 71. Акбарова М. Р. Безопасность и защита данных в облачных технологиях // Universum: технические науки. 2022. №. 10-1 (103). С. 17-19. Нестеренко В. Р., Маслова М. А. Современные вызовы и угрозы информационной безопасности публичных облачных решений и способы работы с ними // Научный результат. Информационные технологии. 2021. Т. 6. №. 1. С. 48-54. Alshamrani A. et al. A survey on advanced persistent threats: Techniques, solutions, challenges, and research opportunities // IEEE Communications Surveys & Tutorials. 2019. Vol. 21. No. 2. Pp. 1851-1877. Canizo M. et al. Multi-head CNN–RNN for multi-time series anomaly detection: An industrial case study // Neurocomputing. 2019. Vol. 363. Pp. 246-260. Ahmed M., Mahmood A. N., Hu J. A survey of network anomaly detection techniques // Journal of Network and Computer Applications. 2016. Vol. 60. Pp. 19-31.
Дополнительные файлы
