面向云计算平台的入侵检测系统设计与实现

随着云计算技术的快速发展,传统入侵检测系统难以满足云环境下的安全防护需求。针对云平台特有的分布式架构和虚拟化环境,设计并实现一套基于分层防护的入侵检测系统。该系统采用分布式数据采集机制,结合机器学习算法建立异常行为模型,通过多维度特征分析提升入侵检测准确率。实验结果表明,系统在云平台环境下具有较强的实时性和可扩展性,对常见攻击行为的检测准确率达到95%以上,漏报率和误报率均低于5%,能够有效保障云平台的安全运行。