Research on data reliability and storage security verification for cloud platform based on machine learning

2024

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1117/12.3031396
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

At present, the data security and reliability of cloud storage are increasingly threatened by unreliable factors, resulting in major data security problems. As the data security of cloud platforms becomes increasingly prominent, this study starts with the current cybersecurity situation and the challenges of cloud data storage, and emphasizes the urgency of developing an efficient and reliable data verification mechanism. Subsequently, we propose a novel type of machine learning model that leverages advanced algorithms to identify and defend against potential threats of data breaches and corruption. In addition, we have verified the effectiveness of the model through a series of rigorous experiments, and the experimental results show that the model can not only accurately identify various security vulnerabilities, but also adapt to different cloud platform environments, and provide a strong guarantee in terms of data integrity and confidentiality.