رایانش ابری یک فناوری نوظهور و در حال رشد است که به طور گسترده برای ارائه محاسبات، خدمات ذخیره‌سازی و سایر منابع از طریق اینترنت استفاده می‌شود. در دسترس بودن سرویس‌های ابری یکی از مهمترین نگرانی‌های ارائه‌دهندگان خدمات ابری است. در حالی که سرویس‌های ابری عمدتا از طریق اینترنت منتقل می‌شوند، مستعد حملات مختلفی هستند که منجر به درز اطلاعات حساس شود. حمله DDoS به عنوان یکی از مهمترین تهدیدات امنیتی برای محیط رایانش ابری شناخته می‌شود. این حمله تلاشی صریح توسط یک مهاجم برای جلوگیری و عدم دسترسی به خدمات یا منابع مشترک در یک محیط ابری است. در این مقاله رویکردی ترکیبی برای مقابله با حمله DDoS در محیط رایانش ابری مورد بحث قرار گرفته است. این روش اهمیت روش‌های مبتنی بر انتخاب ویژگی‌های موثر و مدل‌های دسته‌بندی را برجسته می‌کند. در اینجا، رویکردی بر مبنای آنتروپی و بهینه‌سازی ازدحام ذرات برای مقابله با این حملات در محیط رایانش ابری ارائه می‌شود. دسته‌بندی داده‌های با ابعاد بالا معمولاً به انتخاب ویژگی به عنوان یک مرحله قبل از پردازش برای کاهش ابعاد نیاز دارد. با این حال، انتخاب ویژگی‌های موثر یک کار چالش برانگیز است که در این مقاله از بهینه‌سازی ازدحام ذرات برای اینکار استفاده می‌شود. در اینجا، مدل دسته‌بندی پیشنهادی بر مبنای استفاده از ساختمان داده درخت جستجوی دودویی متوازن و دیکشنری توسعه یافته است. شبیه‌سازی براساس مجموعه داده‌های NSL-KDD و CICDDoS2019 انجام شده که نتایج برتری روش پیشنهادی را با میانگین دقت تشخیص 99.84% نسبت به الگوریتم-های AGA و E-SVM اثبات می‌کند. Manuscript profile