클라우드 컴퓨팅 패러다임은 빠르게 성장하고 있으며, 사용자는 인터넷을 통해 사용량 기반(pay-per-use)으로 서비스를 제공받을 수 있어 모바일 애플리케이션의 개발, 배포 및 접근에 편리하다. 현재 클라우드는 개방적이고 분산된 특성으로 인해 보안이 필수적으로 고려되어야 한다. 방대한 양의 데이터는 해커들을 유혹하는 요인이 된다. 따라서 효과적인 IDS를 개발하는 것은 필수적인 과제이다. 본 논문은 공격 탐지를 위해 4가지 침입 탐지 시스템을 분석하였다. 시뮬레이션에는 NSL-KDD 및 UNSW-NB15라는 두 가지 표준 벤치마크 데이터셋을 사용하였다. 또한 본 연구는 민감한 사용자 데이터의 보안과 관련하여 급증하는 도전 과제를 조명하고, 확인된 문제를 해결하기 위한 유용한 권고사항을 제시한다. 마지막으로, 제안된 결과는 본 연구에서 조사한 데이터셋의 경우 지지벡터머신 분류기와의 하이브리드화(hybridization) 방법이 기존 기법들보다 성능이 우수함을 보여준다.

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