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如今，自動(dòng)駕駛汽車的發(fā)展正在引起人們的關(guān)注，但人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)企業(yè)的重大影響是網(wǎng)絡(luò)安全，特別是在保護(hù)網(wǎng)絡(luò)方面。鑒于數(shù)據(jù)中心面臨的所有威脅，人們急需獲得幫助。

根據(jù)Wakefield Research和網(wǎng)絡(luò)安全廠商Webroo最近對(duì)400名安全專家的調(diào)查，99％的受訪者認(rèn)為采用人工智能在總體上可以改善其組織的網(wǎng)絡(luò)安全。87％的受訪者表示他們的組織已經(jīng)將人工智能作為其網(wǎng)絡(luò)安全策略的一部分。實(shí)際上，美國74％的網(wǎng)絡(luò)安全專業(yè)人士認(rèn)為，在未來三年內(nèi)，如果沒有人工智能，他們的公司將無法保護(hù)數(shù)字資產(chǎn)的安全。

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)被用來發(fā)現(xiàn)以前從未見過的惡意軟件，識(shí)別可疑的用戶行為，并檢測異常的網(wǎng)絡(luò)流量。

根據(jù)調(diào)查顯示， 82％的被調(diào)查者認(rèn)為人工智能可以發(fā)現(xiàn)那些被人們忽略的威脅。人工智能系統(tǒng)還可以發(fā)現(xiàn)構(gòu)成最大威脅的指標(biāo)，建議工作人員重新映像服務(wù)器或?qū)嵤└綦x網(wǎng)段等操作，甚至自動(dòng)執(zhí)行修復(fù)操作。

人工智能還可以收集和分析取證數(shù)據(jù)、掃描代碼和基礎(chǔ)設(shè)施，以發(fā)現(xiàn)漏洞、潛在弱點(diǎn)和配置錯(cuò)誤，使安全工具更強(qiáng)大、更易于使用，并從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)，以便快速適應(yīng)變化的條件。

安全廠商VASCO Data Security公司全球產(chǎn)品營銷主管David Vergara表示： 這一切都有可能極大地提高安全性和用戶體驗(yàn)，為全球一百多家銀行和金融機(jī)構(gòu)提供身份認(rèn)證解決方案。

安全專家無法應(yīng)對(duì)海量數(shù)據(jù)的問題

他說，數(shù)據(jù)中心的人工智能當(dāng)前還有一些炒作成分，但這是基于真正利益而實(shí)施的。人工智能能夠以令人信服的用例為中心，從改進(jìn)的態(tài)勢感知到趨勢分析，從推薦行為到預(yù)測失敗，并通過異常模式檢測來發(fā)現(xiàn)入侵行為。

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)最大的優(yōu)勢之一是能夠快速處理大量的數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)中心的物理和虛擬資產(chǎn)數(shù)量今后仍將持續(xù)增長。 Balbix公司產(chǎn)品和設(shè)計(jì)副總裁Manoj Asnani表示， 如果沒有人工智能，企業(yè)就不可能為不斷變化的攻擊面做好準(zhǔn)備。

他指出，人類無法快速地處理所有信息，或者反應(yīng)不夠快，無法應(yīng)對(duì)這種風(fēng)險(xiǎn)。

網(wǎng)絡(luò)安全廠商FireMon公司總監(jiān)Josh Mayfield表示，當(dāng)數(shù)據(jù)中心發(fā)生變化時(shí)，人為地更改防火墻規(guī)則很復(fù)雜。而借助虛擬機(jī)、微分段和按需計(jì)算，數(shù)據(jù)中心的配置將比工作人員處理的速度更快。

他說： 機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的能力代表著人們可以做到這一點(diǎn)。他們認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)中心中的遵從性，然后調(diào)整并編寫一個(gè)新的防火墻規(guī)則來恢復(fù)它。他們選擇一個(gè)需要在一系列條件下進(jìn)行保護(hù)的新應(yīng)用程序，并自動(dòng)編寫所需的防火墻規(guī)則以強(qiáng)化新的應(yīng)用程序從一個(gè)數(shù)據(jù)中心移動(dòng)到另一個(gè)數(shù)據(jù)中心，或者在同一個(gè)數(shù)據(jù)中心內(nèi)遷移，并且他們編寫新的防火墻規(guī)則。

測量服務(wù)器熱點(diǎn)故障

網(wǎng)絡(luò)安全廠商Imperva公司首席技術(shù)官Terry Ray表示，智能系統(tǒng)也可以發(fā)現(xiàn)對(duì)人類來說十分微妙的行為。例如，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)可用于對(duì)硬件溫度進(jìn)行建模，并將其與典型活動(dòng)進(jìn)行比較，或?qū)€(gè)人用戶的訪問時(shí)間與他人進(jìn)行比較，以發(fā)現(xiàn)可疑的情況。

那些規(guī)模最大和最具前瞻性的企業(yè)將大力投資于人工智能的專業(yè)知識(shí)，以獲得人工智能優(yōu)勢。但即使是規(guī)模較小的數(shù)據(jù)中心運(yùn)營商也將受益，因?yàn)榇蠖鄶?shù)（如果不是全部的話）頂級(jí)網(wǎng)絡(luò)安全廠商正在將人工智能添加到他們的產(chǎn)品中。

Ray說： 如果供應(yīng)商還沒有采用某種形式的機(jī)器學(xué)習(xí)，他們很可能落后于同行。

這導(dǎo)致了嵌入式人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)中心使用的安全技術(shù)中的快速普及。他說： 人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的IT應(yīng)用正在比以往更快的速度增長。

文章編輯：CobiNet(寧波)  
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