Jaya鲨鱼混合优化：云安全与隐私保护新模型

"基于Jaya鲨鱼混合优化的云安全隐私保护模型" 这篇学术论文探讨了在云环境中如何利用人工智能技术来提升数据隐私保护的水平。随着云系统中敏感和个人数据的快速增长，确保云安全和隐私成为了至关重要的问题。云计算不仅用于数据存储，也用于数据处理，这使得未受保护的敏感数据暴露于潜在的安全风险之下，从而引发数据泄露事件。 作者提出了一种新的隐私保护模型，该模型分为两个主要阶段：数据清理和恢复。数据清理阶段致力于去除或加密可能暴露用户隐私的信息，而恢复阶段则负责在需要时正确解密这些数据，确保数据的可用性。在这个过程中，关键的一步是生成最优密钥，这直接影响到数据的安全性和隐私保护效果。 为了解决这个问题，论文引入了一种混合Meta启发式算法，即基于Jaya的鲨鱼群优化（J-SSO）。这种算法结合了鲨鱼群优化（SSO）和Jaya算法（JA）的优点，能够更有效地搜索多目标函数的解决方案空间。多目标函数包括修改程度、隐藏率和信息保存率等因素，这些因素共同决定了密钥的生成和数据保护策略。 通过性能分析，研究证明了所提出的模型在增强云安全性方面优于现有的方法。这意味着该模型能够更好地保护云环境中的敏感信息，减少数据违规的可能性，同时保持数据的可访问性和完整性。此外，由于采用了人工智能技术，该模型还能适应不断变化的威胁环境，提高了云服务提供商的灵活性和响应能力。 这篇论文为云安全和隐私保护提供了一个创新的解决方案，它融合了生物启发式算法和多目标优化，为数据控制器提供了一种高效、安全的数据管理策略。这一研究对于理解如何利用人工智能技术来强化云环境中的数据保护具有重要意义，同时也对未来的云安全研究方向提出了新的启示。