基于机器学习在公共云中的攻击和防御  

作　　者：周思明 李丹 

机构地区：[1]四川大学锦城学院,四川611731

出　　处：《网络安全技术与应用》2022年第1期70-72,共3页Network Security Technology & Application

摘　　要：对于现在新兴的云服务,传统的安全防御方法对云平台安全已经不起作用了。现在针对对抗性攻击和云服务的特点,提出了面向机器学习应用的安全开发生命周期:ML for SDL。它通过减少ML-as-a-service中的漏洞数量和漏洞的严重性,降低了开发成本,帮助安全人员构建更安全的软件。

关 键 词：计算机网络安全 云平台 图像处理 

分 类 号：TP393.08[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP181[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]