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摘要： 如今，自动驾驶汽车的发展正在引起人们的关注，但人工智能和机器学习对企业的重大影响是网络安全，特别是在保护数据中心网络方面。鉴于数据中心面临的所有威胁，人们急需获得帮助。
如今，自动驾驶汽车的发展正在引起人们的关注，但人工智能和机器学习对企业的重大影响是网络安全，特别是在保护数据中心网络方面。鉴于数据中心面临的所有威胁，人们急需获得帮助。
根据Wakefield Research和网络安全厂商Webroo最近对400名安全专家的调查，99%的受访者认为采用人工智能在总体上可以改善其组织的网络安全。87%的受访者表示他们的组织已经将人工智能作为其网络安全策略的一部分。实际上，美国74%的网络安全专业人士认为，在未来三年内，如果没有人工智能，他们的公司将无法保护数字资产的安全。
人工智能和机器学习被用来发现以前从未见过的恶意软件，识别可疑的用户行为，并检测异常的网络流量。
根据调查显示， 82%的被调查者认为人工智能可以发现那些被人们忽略的威胁。人工智能系统还可以发现构成最大威胁的指标，建议工作人员重新映像服务器或实施隔离网段等操作，甚至自动执行修复操作。
人工智能还可以收集和分析取证数据、扫描代码和基础设施，以发现漏洞、潜在弱点和配置错误，使安全工具更强大、更易于使用，并从经验中学习，以便快速适应变化的条件。
安全厂商VASCO Data Security公司全球产品营销主管David Vergara表示：“这一切都有可能极大地提高安全性和用户体验，为全球一百多家银行和金融机构提供身份认证解决方案。”
安全专家无法应对海量数据的问题
他说，数据中心的人工智能当前还有一些炒作成分，但这是基于真正利益而实施的。人工智能能够以令人信服的用例为中心，从改进的态势感知到趋势分析，从推荐行为到预测失败，并通过异常模式检测来发现入侵行为。“
人工智能和机器学习最大的优势之一是能够快速处理大量的数据。
“数据中心的物理和虚拟资产数量今后仍将持续增长。”Balbix公司产品和设计副总裁Manoj Asnani表示，“如果没有人工智能，企业就不可能为不断变化的攻击面做好准备。”
他指出，人类无法快速地处理所有信息，或者反应不够快，无法应对这种风险。
网络安全厂商FireMon公司总监Josh Mayfield表示，当数据中心发生变化时，人为地更改防火墙规则很复杂。而借助虚拟机、微分段和按需计算，数据中心的配置将比工作人员处理的速度更快。
他说：“机器学习和人工智能的能力代表着人们可以做到这一点。他们认识到数据中心中的遵从性，然后调整并编写一个新的防火墙规则来恢复它。他们选择一个需要在一系列条件下进行保护的新应用程序，并自动编写所需的防火墙规则以强化新的应用程序从一个数据中心移动到另一个数据中心，或者在同一个数据中心内迁移，并且他们编写新的防火墙规则。”
测量服务器热点故障
网络安全厂商Imperva公司首席技术官Terry Ray表示，智能系统也可以发现对人类来说十分微妙的行为。例如，人工智能和机器学习可用于对硬件温度进行建模，并将其与典型活动进行比较，或将个人用户的访问时间与他人进行比较，以发现可疑的情况。
那些规模最大和最具前瞻性的企业将大力投资于人工智能的专业知识，以获得人工智能优势。但即使是规模较小的数据中心运营商也将受益，因为大多数(如果不是全部的话)顶级网络安全厂商正在将人工智能添加到他们的产品中。
Ray说：“如果供应商还没有采用某种形式的机器学习，他们很可能落后于同行。”
这导致了嵌入式人工智能和机器学习在数据中心使用的安全技术中的快速普及。他说：“人工智能和机器学习的IT应用正在比以往更快的速度增长。”
免责声明：
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根据Wakefield Research和网络安全厂商Webroo最近对400名安全专家的调查，99%的受访者认为采用人工智能在总体上可以改善其组织的网络安全。87%的受访者表示他们的组织已经将人工智能作为其网络安全策略的一部分。实际上，美国74%的网络安全专业人士认为，在未来三年内，如果没有人工智能，他们的公司将无法保护数字资产的安全。
人工智能和机器学习被用来发现以前从未见过的恶意软件，识别可疑的用户行为，并检测异常的网络流量。
根据调查显示， 82%的被调查者认为人工智能可以发现那些被人们忽略的威胁。人工智能系统还可以发现构成最大威胁的指标，建议工作人员重新映像服务器或实施隔离网段等操作，甚至自动执行修复操作。
人工智能还可以收集和分析取证数据、扫描代码和基础设施，以发现漏洞、潜在弱点和配置错误，使安全工具更强大、更易于使用，并从经验中学习，以便快速适应变化的条件。
安全厂商VASCO Data Security公司全球产品营销主管David Vergara表示：“这一切都有可能极大地提高安全性和用户体验，为全球一百多家银行和金融机构提供身份认证解决方案。”
安全专家无法应对海量数据的问题
他说，数据中心的人工智能当前还有一些炒作成分，但这是基于真正利益而实施的。人工智能能够以令人信服的用例为中心，从改进的态势感知到趋势分析，从推荐行为到预测失败，并通过异常模式检测来发现入侵行为。“
人工智能和机器学习最大的优势之一是能够快速处理大量的数据。
“数据中心的物理和虚拟资产数量今后仍将持续增长。”Balbix公司产品和设计副总裁Manoj Asnani表示，“如果没有人工智能，企业就不可能为不断变化的攻击面做好准备。”
他指出，人类无法快速地处理所有信息，或者反应不够快，无法应对这种风险。
网络安全厂商FireMon公司总监Josh Mayfield表示，当数据中心发生变化时，人为地更改防火墙规则很复杂。而借助虚拟机、微分段和按需计算，数据中心的配置将比工作人员处理的速度更快。
他说：“机器学习和人工智能的能力代表着人们可以做到这一点。他们认识到数据中心中的遵从性，然后调整并编写一个新的防火墙规则来恢复它。他们选择一个需要在一系列条件下进行保护的新应用程序，并自动编写所需的防火墙规则以强化新的应用程序从一个数据中心移动到另一个数据中心，或者在同一个数据中心内迁移，并且他们编写新的防火墙规则。”
测量服务器热点故障
网络安全厂商Imperva公司首席技术官Terry Ray表示，智能系统也可以发现对人类来说十分微妙的行为。例如，人工智能和机器学习可用于对硬件温度进行建模，并将其与典型活动进行比较，或将个人用户的访问时间与他人进行比较，以发现可疑的情况。
那些规模最大和最具前瞻性的企业将大力投资于人工智能的专业知识，以获得人工智能优势。但即使是规模较小的数据中心运营商也将受益，因为大多数(如果不是全部的话)顶级网络安全厂商正在将人工智能添加到他们的产品中。
Ray说：“如果供应商还没有采用某种形式的机器学习，他们很可能落后于同行。”
这导致了嵌入式人工智能和机器学习在数据中心使用的安全技术中的快速普及。他说：“人工智能和机器学习的IT应用正在比以往更快的速度增长。”
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