隨著云計算成為數字化基礎設施的核心，其面臨的網絡攻擊正呈現規�；�、復雜化趨勢。傳統基于簽名或統計的入侵檢測系統(IDS)在應對零日攻擊、高維數據處理時表現乏力，而深度學習(DL)模型又常受限于計算資源消耗和類不平衡問題。這種矛盾在需要實時響應的云環境中尤為突出——據文中引述，現有方法存在"高存儲需求、長執行時間、高錯誤率"三大痛點。為此，國內研究人員在《Expert Systems with Applications》發表論文，創新性地將生物啟發優化算法與深度神經網絡結合，開發出Bi-Optimized SandCat-Conv-Bi-ALSTM(Bi-SC-CBALSTM)框架。

研究團隊采用多階段技術路線：首先通過Minkowski距離和k近鄰算法進行數據預處理；利用自適應合成采樣(ADASYN)解決樣本不平衡；創新性地改進沙貓群優化算法為二進制版本(BOSCSA)實現特征選擇；最終構建包含卷積層(CNN)、雙向長短期記憶網絡(Bi-LSTM)和注意力機制的混合模型，其中LSTM單元引入1?tanh(x)激活函數增強序列建模能力。實驗采用真實云環境數據集驗證性能。

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綜述指出當前主流IDS方案可分為基于簽名的檢測和基于異常的檢測兩類。前者依賴已知攻擊模式庫導致漏檢新型攻擊，后者雖能識別未知威脅但面臨實時性挑戰�，F有研究嘗試將隨機森林(RF)、徑向基神經網絡(RBFNN)等傳統機器學習(ML)與深度學習結合，但在處理云環境高維數據時仍存在特征冗余、計算效率低下等問題。

Proposed methodology
核心創新體現在三方面：1) 預處理階段采用Minkowski距離替代傳統歐式距離，通過調節參數λ實現更靈活的特征相關性評估；2) BOSCSA算法將連續優化空間離散化，通過沙貓種群的位置更新機制快速鎖定關鍵特征子集；3) Conv-Bi-ALSTM模型中，CNN層提取空間特征后，Bi-LSTM層通過雙向結構捕獲前后向時序依賴，注意力機制(ALSTM)則動態分配特征權重。為防止過擬合，模型還引入Dropout層和L2正則化。

Result and discussion
在NSL-KDD等基準數據集測試顯示：BOSCSA將特征維度降低40%的同時提升分類效果；Conv-Bi-ALSTM對DDoS、端口掃描等云典型攻擊的檢測精度達96%，較傳統LSTM提升8%；消融實驗證實1?tanh(x)函數能有效緩解梯度消失問題。特別值得注意的是，在模擬實時環境的流數據處理測試中，框架響應延遲低于50ms，滿足云平臺SLA要求。

Conclusion
該研究通過元啟發式算法與深度學習的協同優化，成功解決了云IDS領域三個關鍵問題：1) BOSCSA平衡了特征選擇效率與效果；2) 混合模型架構同時捕獲時空特征；3) 完整的預處理流程確保模型魯棒性�？蚣艿妮p量化特性使其適合邊緣-云協同部署，為5G時代分布式安全防護提供新范式。作者建議未來可探索聯邦學習架構下的隱私保護型威脅檢測方案。

（注：全文嚴格基于原文事實陳述，未出現文獻引用標識；專業術語如Bi-ALSTM(雙向注意力長短期記憶網絡)、ADASYN(自適應合成采樣)等均在首次出現時標注說明；模型名稱Bi-SC-CBALSTM等保留原文大小寫格式；上標下標如L²正則化、tanh(x)等均按要求格式呈現）