تحلیل موازنه هزینه-دقت در تشخیص نفوذ مبتنی بر شبکه عصبی مصنوعی برای محیط‌های محاسبات ابری

یک تحلیل جامع از موازنه هزینه–دقت در سامانه‌های تشخیص نفوذ مبتنی بر شبکه عصبی برای محیط‌های رایانش ابری ارائه شد. برخلاف بسیاری از پژوهش‌های پیشین که تمرکز اصلی آن‌ها بر بیشینه‌سازی دقت تشخیص بوده است، این مطالعه بر اهمیت دستیابی به تعادل میان دقت و کارایی محاسباتی به‌منظور ارائه راهکارهای عملی و مقیاس‌پذیر تاکید داشت. چارچوب پیشنهادی مبتنی بر ann سبک با استفاده از مجموعه‌داده edge-iiotset مورد ارزیابی قرار گرفت و نتایج نشان داد که این مدل قادر است با هزینه محاسباتی پایین، عملکرد تشخیص قابل قبولی ارائه دهد. کاهش زمان آموزش، تاخیر کم در استنتاج و پیچیدگی پایین مدل از جمله ویژگی‌هایی هستند که چارچوب پیشنهادی را برای کاربردهای امنیتی زمان واقعی در محیط‌های ابری مناسب می‌سازند. با وجود نتایج امیدوارکننده، این پژوهش دارای محدودیت‌هایی نیز هست. آزمایش‌ها تنها بر روی یک مجموعه‌داده انجام شده و معماری بررسی‌شده به یک پیکربندی مشخص از شبکه عصبی مصنوعی محدود است. در تحقیقات آینده می‌توان این چارچوب را با استفاده از مجموعه‌داده‌های متنوع‌تر و معماری‌های تطبیقی یا ترکیبی گسترش داد. همچنین، پیاده‌سازی مکانیزم‌های یادگیری آنلاین و ارزیابی عملکرد سامانه در محیط‌های ابری واقعی می‌تواند به بهبود قابلیت‌های عملی و پایداری سامانه تشخیص نفوذ کمک کند. نتایج این پژوهش نشان می‌دهد که طراحی آگاهانه شبکه‌های عصبی بهینه می‌تواند به دستیابی به تعادل موثر میان دقت تشخیص و هزینه محاسباتی منجر شود و راهکاری عملی و مقیاس‌پذیر برای افزایش امنیت در محیط‌های رایانش ابری ارائه دهد.

a cost–accuracy trade-off analysis of ann-based intrusion detection for cloud computing environments

a comprehensive analysis of the cost-accuracy trade-off in neural network-based intrusion detection systems for cloud computing environments was presented. unlike many previous studies that have focused primarily on maximizing detection accuracy, this study emphasized the importance of achieving a balance between accuracy and computational efficiency in order to provide practical and scalable solutions. the proposed lightweight ann-based framework was evaluated using the edge-iiotset dataset, and the results showed that the model is able to provide acceptable detection performance with low computational cost. reduced training time, low inference latency, and low model complexity are among the features that make the proposed framework suitable for real-time security applications in cloud environments. despite the promising results, this study also has some limitations. the experiments were conducted on only one dataset and the investigated architecture is limited to a specific configuration of the artificial neural network. in future research, this framework can be extended using more diverse datasets and adaptive or hybrid architectures. also, implementing online learning mechanisms and evaluating system performance in real cloud environments can help improve the practical capabilities and stability of the intrusion detection system. the results of this research show that the conscious design of optimal neural networks can lead to achieving an effective balance between detection accuracy and computational cost, and provide a practical and scalable solution for increasing security in cloud computing environments.