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A Software Approach to Improving Cloud Computing Datacenter Energy Efficiency and Enhancing Security through Botnet Detection

机译:通过僵尸网络检测提高云计算数据中心能效并增强安全性的软件方法

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摘要

This work presents positive experiment results on theudefficiency and security potential of an optimized and noveludapproach to an Autonomous Management Distributed Systemud(AMDS) running in a Cloud Computing environment. Theudresults validate the AMDS software design and demonstrate itsudpotential as an industrial application to be used in modernuddatacenters. On one hand, from an operational performanceudpoint of view, they show the AMDS’ ability of reconfiguringuditself on the fly, thus resulting in 14 percent increased efficiencyudover the lifetime of the first experiment. On the other hand, theyudshow an overall malicious (Botnet) data packet detection rate ofudover 52 percent, a significant percentage for only 5000 networkuddata samples analyzed by the Botnet software module pluggedudinto the AMDS. Both experiments have been performed in audVMWare run cloud environment, however due to the AMDS’udabstract architecture, it has the potential to interface with anyudexisting cloud management system that exposes an API.
机译:这项工作针对在云计算环境中运行的自主管理分布式系统 ud(AMDS)的优化和新颖的 udapp方法的 ud效率和安全潜力提供了积极的实验结果。结果验证了AMDS软件设计,并证明了其作为工业应用程序在现代 uddata中心中使用的潜力。一方面,从操作性能的角度来看,它们显示了AMDS能够动态重新配置自身的能力,因此,在第一个实验的整个生命周期中,效率提高了14%。另一方面,它们显示整个恶意(Botnet)数据包检测率为 udover 52%,对于插入到AMDS的Botnet软件模块分析的仅5000个网络 uddata样本而言,这一百分比很高。这两个实验都是在运行udVMWare的云环境中进行的,但是由于AMDS的 udasstract体系结构,它有可能与任何公开API的 udexisting云管理系统进行交互。

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