Deep-Learning-basiertes Intrusion-Detection-System mit postquantenverschlsselten Protokollen (Paperback)

Paperback. Vor dem Hintergrund der raschen Verlagerung von Unternehmens-Workloads in Cloud-Umgebungen steigt das Volumen sicherheitskritischer Netzwerkprotokolle, die an zentralisierte UEberwachungssysteme uebertragen werden. Herkoemmliche Mechanismen zur Protokolluebertragung sind jedoch nach wie vor anfaellig fuer Abhoerversuche, Manipulationen und sogar zukuenftige quantenbasierte kryptografische Angriffe. Um dieser Herausforderung zu begegnen, wird in der vorliegenden Arbeit ein sicheres Cloud-Intrusion-Detection-System vorgeschlagen, das Netzwerkaktivitaetsprotokolle verarbeitet, die mittels Post-Quanten-Kryptografie (PQC) geschuetzt sind. Die vorgeschlagene Architektur sieht vor, die Netzwerkprotokolle auf dem Client-Geraet mithilfe eines quantenresistenten Schluesselkapselungsmechanismus zu verschluesseln, bevor sie an den Cloud-Server gesendet werden; auf der Cloud-Seite nutzt das IDS ein ressourcenschonendes Deep-Learning-Klassifizierungsmodell, um die Protokolle in Echtzeit zu entschluesseln und Angriffe zu erkennen, wobei die Vertraulichkeit der Daten waehrend der UEbertragung gewahrt bleibt. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…