Resumen

La computación en la nube puede permitir a las organizaciones hacer más al romper los vínculos físicos entre una base de TI. Los mayores peligros de seguridad en la computación en la nube deben ser superados para beneficiarse de la nueva perspectiva informática que ofrece una solución innovadora de operación para las relaciones con la TI. El propósito del estudio era reducir los obstáculos y riesgos de seguridad mediante el uso de métodos y enfoques de protección para garantizar la máxima protección de datos, lo que permite al usuario seleccionar el nivel de seguridad original. Se utiliza un sistema de control difuso neural adaptativo para resolver las tareas inseguras y riesgosas de la computación en la nube. Se han aplicado métodos de control Sugeno para estos problemas de protección de datos en los que la incertidumbre debido a la aleatoriedad puede ser resuelta. ANFIS identificó los parámetros de entrada según el escenario actual, difuminó los datos y los integró en la base de reglas de conocimiento. Se utilizaron diferentes funciones de membresía para entrenar los datos. En este

• Materias:Seguridad informática Comunicación inalámbrica Internet de las cosas Ataques de denegación distribuida de servicio
• Subjects:Computer security Wireless communication Internet of things Distributed denial of service attacks
• Palabras claves:Computación en nube; Riesgos de seguridad; Protección de datos; ANFIS; Métodos de control de Sugeno; Rendimiento
• Keywords:Cloud computing; Security risks; Data protection; ANFIS; Sugeno control methods; Performance