Comparative analysis of security models in cloud platforms; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Промышленная кибернетика; Т. 2, № 2
| Parent link: | Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Промышленная кибернетика: сетевое издание/ Национальный исследовательский Томский политехнический университет.— .— Томск: ТПУ, 2023-.— 2413-1830 Т. 2, № 2.— 2024.— С. 1-16 |
|---|---|
| Hoofdauteur: | |
| Samenvatting: | This article is dedicated to the importance of data security on cloud platforms, highlighting the subject relevance in an era where threats to information security are becoming increasingly complex and sophisticated. The primary focus is a comparative analysis of security models employed by leading cloud platforms such as Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud Platform, IBM Cloud, and Oracle Cloud. The research covers various crucial security aspects, including data encryption, identity and access management, monitoring mechanisms and incident response. The article sheds light on current trends and technologies in cloud data protection, including the use of artificial intelligence and machine learning to enhance threat detection efficiency and the implementation of confidential computing and blockchain technologies to improve data protection. Issues of compliance with legal requirements and data security standards are discussed, along with recommendations for organisations to optimise information protection in the cloud environment. Статья рассматривает вопросы безопасности данных в облачных платформах, подчеркивает актуальность темы в условиях, когда угрозы информационной безопасности становятся все более сложными и изощренными. Основное внимание уделено сравнительному анализу моделей безопасности, применяемых ведущими облачными платформами, такими как Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud Platform, IBM Cloud и Oracle Cloud. Исследование охватывает ряд ключевых аспектов безопасности, включая шифрование данных, управление идентификацией и доступом, а также механизмы мониторинга и реагирования на инциденты. В статье освещены современные тенденции и технологии в области защиты облачных данных, в том числе использование искусственного интеллекта и машинного обучения для повышения эффективности обнаружения угроз, а также применение конфиденциальных вычислений и блокчейн-технологий для улучшения защиты данных. Обсуждается вопрос соответствия моделей безопасности платформ стандартам безопасности данных, а также предлагаются рекомендации для организаций по оптимизации защиты информации в облачной среде Текстовый файл |
| Taal: | Engels |
| Gepubliceerd in: |
2024
|
| Onderwerpen: | |
| Online toegang: | https://earchive.tpu.ru/handle/11683/82186 https://doi.org/10.18799/29495407/2024/2/50 |
| Formaat: | MixedMaterials Elektronisch Hoofdstuk |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=675882 |
MARC
| LEADER | 00000naa2a2200000 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 675882 | ||
| 005 | 20250117180759.0 | ||
| 090 | |a 675882 | ||
| 100 | |a 20241026d2024 k||y0rusy50 ca | ||
| 101 | 0 | |a eng | |
| 102 | |a RU | ||
| 135 | |a drcn ---uucaa | ||
| 200 | 1 | |a Comparative analysis of security models in cloud platforms |d Сравнительный анализ моделей безопасности в облачных платформах |z rus |f Semen M. Levin | |
| 320 | |a References: p. 13-16 (98 tit.) | ||
| 330 | |a This article is dedicated to the importance of data security on cloud platforms, highlighting the subject relevance in an era where threats to information security are becoming increasingly complex and sophisticated. The primary focus is a comparative analysis of security models employed by leading cloud platforms such as Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud Platform, IBM Cloud, and Oracle Cloud. The research covers various crucial security aspects, including data encryption, identity and access management, monitoring mechanisms and incident response. The article sheds light on current trends and technologies in cloud data protection, including the use of artificial intelligence and machine learning to enhance threat detection efficiency and the implementation of confidential computing and blockchain technologies to improve data protection. Issues of compliance with legal requirements and data security standards are discussed, along with recommendations for organisations to optimise information protection in the cloud environment. | ||
| 330 | |a Статья рассматривает вопросы безопасности данных в облачных платформах, подчеркивает актуальность темы в условиях, когда угрозы информационной безопасности становятся все более сложными и изощренными. Основное внимание уделено сравнительному анализу моделей безопасности, применяемых ведущими облачными платформами, такими как Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud Platform, IBM Cloud и Oracle Cloud. Исследование охватывает ряд ключевых аспектов безопасности, включая шифрование данных, управление идентификацией и доступом, а также механизмы мониторинга и реагирования на инциденты. В статье освещены современные тенденции и технологии в области защиты облачных данных, в том числе использование искусственного интеллекта и машинного обучения для повышения эффективности обнаружения угроз, а также применение конфиденциальных вычислений и блокчейн-технологий для улучшения защиты данных. Обсуждается вопрос соответствия моделей безопасности платформ стандартам безопасности данных, а также предлагаются рекомендации для организаций по оптимизации защиты информации в облачной среде | ||
| 336 | |a Текстовый файл | ||
| 461 | 1 | |0 672190 |9 672190 |t Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Промышленная кибернетика |o сетевое издание |f Национальный исследовательский Томский политехнический университет |c Томск |n ТПУ |d 2023- |x 2413-1830 | |
| 463 | 1 | |0 675881 |9 675881 |t Т. 2, № 2 |d 2024 |v С. 1-16 | |
| 610 | 1 | |a electronic resource | |
| 610 | 1 | |a cloud technologies | |
| 610 | 1 | |a data security | |
| 610 | 1 | |a cyber threats | |
| 610 | 1 | |a data encryption | |
| 610 | 1 | |a access management | |
| 610 | 1 | |a security monitoring | |
| 610 | 1 | |a Artificial Intelligence in security | |
| 610 | 1 | |a blockchain in data protection | |
| 610 | 1 | |a compliance with regulatory requirements | |
| 610 | 1 | |a adaptive security systems | |
| 610 | 1 | |a облачные технологии | |
| 610 | 1 | |a безопасность данных | |
| 610 | 1 | |a киберугрозы | |
| 610 | 1 | |a шифрование данных | |
| 610 | 1 | |a управление доступом | |
| 610 | 1 | |a мониторинг безопасности | |
| 610 | 1 | |a искусственный интеллект в безопасности | |
| 610 | 1 | |a блокчейн в защите данных | |
| 610 | 1 | |a соответствие нормативным требованиям | |
| 610 | 1 | |a адаптивные системы безопасности | |
| 700 | 1 | |a Levin |b S. M. |g Semen | |
| 801 | 0 | |a RU |b 63413507 |c 20241026 | |
| 850 | |a 63413507 | ||
| 856 | 4 | |u https://earchive.tpu.ru/handle/11683/82186 |z https://earchive.tpu.ru/handle/11683/82186 | |
| 856 | 4 | |u https://doi.org/10.18799/29495407/2024/2/50 |z https://doi.org/10.18799/29495407/2024/2/50 | |
| 942 | |c CF | ||