Data centres are experiencing significant growth in their scale, especially, with the ever-increasing demand for cloud and IoT services. However, this rapid growth has raised numerous security issues and vulnerabilities; new types of strategic cyber-attacks are aimed at specific physical components of data centres that keep them operating. Attacks against temperature monitoring and cooling systems of data centres, also known as thermal attacks, can cause a complete meltdown and are generally considered difficult to address. In this paper, we focus on this issue by analysing the potential security threats to these systems and their impact on the overall data center safety and performance. We also present current thermal anomaly detection methods and their limitations. Finally, we propose a hybrid method that uses multi-variant anomaly detection to prevent thermal attacks, as well as a fuzzy-based health factor to enhance data center thermal awareness and security


翻译:数据中心的规模正在大幅扩大,特别是随着对云和IoT服务的需求不断增加,对云和IoT服务的需求不断增加,数据中心的规模正在大幅增长,特别是随着对云和IoT服务的需求不断增加,这种迅速增长带来了许多安全问题和脆弱性;但是,这种迅速增长已经引起了许多安全问题和脆弱性;新的战略网络攻击类型的战略网络攻击针对数据中心保持运行的特定物理组成部分;对数据中心温度监测和冷却系统的袭击,又称热攻击,可造成完全崩溃,一般认为难以解决;在本文件中,我们集中关注这一问题,分析了这些系统的潜在安全威胁及其对数据中心总体安全和性能的影响;我们还介绍了目前的热异常探测方法及其局限性;最后,我们提出了一种混合方法,利用多变异常探测来防止热攻击,以及一种模糊的健康因素来提高数据中心的热意识和安全性。

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在数据挖掘中,异常检测(英语:anomaly detection)对不符合预期模式或数据集中其他项目的项目、事件或观测值的识别。通常异常项目会转变成银行欺诈、结构缺陷、医疗问题、文本错误等类型的问题。异常也被称为离群值、新奇、噪声、偏差和例外。 特别是在检测滥用与网络入侵时,有趣性对象往往不是罕见对象,但却是超出预料的突发活动。这种模式不遵循通常统计定义中把异常点看作是罕见对象,于是许多异常检测方法(特别是无监督的方法)将对此类数据失效,除非进行了合适的聚集。相反,聚类分析算法可能可以检测出这些模式形成的微聚类。 有三大类异常检测方法。[1] 在假设数据集中大多数实例都是正常的前提下,无监督异常检测方法能通过寻找与其他数据最不匹配的实例来检测出未标记测试数据的异常。监督式异常检测方法需要一个已经被标记“正常”与“异常”的数据集,并涉及到训练分类器(与许多其他的统计分类问题的关键区别是异常检测的内在不均衡性)。半监督式异常检测方法根据一个给定的正常训练数据集创建一个表示正常行为的模型,然后检测由学习模型生成的测试实例的可能性。
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