CobiNet(寧波)推薦文章：

如今(jin)，自動駕(jia)駛汽車(che)的(de)(de)發展正在(zai)(zai)引起人們的(de)(de)關注(zhu)，但(dan)人工智能(neng)和(he)機器學習對企業的(de)(de)重大(da)影響是網絡安全，特別是在(zai)(zai)保(bao)護網絡方面。鑒于數(shu)據中心面臨的(de)(de)所有威脅，人們急需獲得幫助。

根據Wakefield Research和網(wang)絡安(an)(an)全(quan)(quan)(quan)廠(chang)商Webroo最近對400名安(an)(an)全(quan)(quan)(quan)專家的(de)(de)(de)調查，99％的(de)(de)(de)受(shou)訪(fang)者認(ren)為(wei)(wei)采用人工智能在(zai)(zai)總(zong)體上(shang)可以改善其組織的(de)(de)(de)網(wang)絡安(an)(an)全(quan)(quan)(quan)。87％的(de)(de)(de)受(shou)訪(fang)者表示他們的(de)(de)(de)組織已(yi)經將人工智能作為(wei)(wei)其網(wang)絡安(an)(an)全(quan)(quan)(quan)策略的(de)(de)(de)一部分。實際(ji)上(shang)，美國74％的(de)(de)(de)網(wang)絡安(an)(an)全(quan)(quan)(quan)專業人士認(ren)為(wei)(wei)，在(zai)(zai)未來三年內(nei)，如果沒有(you)人工智能，他們的(de)(de)(de)公司(si)將無法(fa)保護數字(zi)資產(chan)的(de)(de)(de)安(an)(an)全(quan)(quan)(quan)。

人工(gong)智(zhi)能和機器學(xue)習被(bei)用(yong)(yong)來(lai)發現以前從(cong)未(wei)見過(guo)的惡(e)意軟件(jian)，識別可疑的用(yong)(yong)戶(hu)行為，并(bing)檢測(ce)異常(chang)的網絡流(liu)量。

根(gen)據調(diao)查(cha)顯示， 82％的被(bei)調(diao)查(cha)者認為人(ren)工(gong)智能可(ke)以發現那些被(bei)人(ren)們忽(hu)略的威脅。人(ren)工(gong)智能系統還可(ke)以發現構成(cheng)最大威脅的指標，建議工(gong)作人(ren)員重新映像(xiang)服務(wu)器或實施隔(ge)離網段等操作，甚至自(zi)動執行修復操作。

人工智能還可(ke)以(yi)(yi)收集和(he)分析取證數據、掃描代碼和(he)基(ji)礎設施，以(yi)(yi)發現漏洞、潛在弱點和(he)配置錯誤，使安(an)全工具更(geng)強大、更(geng)易于使用(yong)，并從經驗中學習，以(yi)(yi)便快速適應變(bian)化的(de)條(tiao)件。

安(an)全廠商VASCO Data Security公司全球產品營銷(xiao)主管David Vergara表示： 這一(yi)切都有可能極大(da)地提(ti)高安(an)全性和用戶體驗(yan)，為全球一(yi)百多家(jia)銀(yin)行和金(jin)融機構提(ti)供身(shen)份認證解決方(fang)案。

安全專家(jia)無法應(ying)對海(hai)量數據(ju)的問(wen)題

他說，數(shu)據中心(xin)的(de)(de)人(ren)工(gong)智能當(dang)前(qian)還有(you)一些炒作成分(fen)(fen)，但(dan)這是基于真正利益而實施的(de)(de)。人(ren)工(gong)智能能夠以令人(ren)信服的(de)(de)用例(li)為中心(xin)，從改進(jin)的(de)(de)態(tai)勢感(gan)知(zhi)到趨勢分(fen)(fen)析，從推薦(jian)行為到預測(ce)失敗(bai)，并(bing)通過異(yi)常模式檢測(ce)來發現入侵行為。

人(ren)工智能和機器學(xue)習最(zui)大的(de)優勢之一是能夠快速處理大量的(de)數(shu)據。

數(shu)據中心的物理和(he)虛擬(ni)資產(chan)數(shu)量今后仍將持續增(zeng)長。 Balbix公(gong)司產(chan)品和(he)設(she)計副總裁Manoj Asnani表示， 如果沒有人(ren)工智(zhi)能，企業(ye)就不(bu)可(ke)能為不(bu)斷變化的攻擊面做(zuo)好準備。

他指出，人類無(wu)法(fa)快速地處理所有信(xin)息，或者(zhe)反(fan)應(ying)不夠快，無(wu)法(fa)應(ying)對這種(zhong)風險。

網(wang)絡安全廠商FireMon公司總監Josh Mayfield表示，當數(shu)(shu)據中心發生變化(hua)時(shi)，人(ren)為地更(geng)改防火墻規則很(hen)復雜(za)。而(er)借助虛擬機、微分(fen)段和按需(xu)計算，數(shu)(shu)據中心的(de)配置將比工作人(ren)員處理的(de)速度(du)更(geng)快(kuai)。

他(ta)(ta)說(shuo)： 機器學習(xi)和(he)人工智能的(de)能力代表(biao)著人們可以(yi)做到(dao)這一(yi)(yi)(yi)點。他(ta)(ta)們認識到(dao)數據(ju)(ju)中心(xin)(xin)(xin)(xin)中的(de)遵從(cong)性(xing)，然后調整并編寫(xie)一(yi)(yi)(yi)個新的(de)防火墻規(gui)則來恢復(fu)它。他(ta)(ta)們選擇(ze)一(yi)(yi)(yi)個需要在一(yi)(yi)(yi)系列(lie)條件下進行(xing)保護的(de)新應用程序(xu)，并自動(dong)編寫(xie)所需的(de)防火墻規(gui)則以(yi)強化新的(de)應用程序(xu)從(cong)一(yi)(yi)(yi)個數據(ju)(ju)中心(xin)(xin)(xin)(xin)移(yi)動(dong)到(dao)另(ling)一(yi)(yi)(yi)個數據(ju)(ju)中心(xin)(xin)(xin)(xin)，或(huo)者在同一(yi)(yi)(yi)個數據(ju)(ju)中心(xin)(xin)(xin)(xin)內(nei)遷移(yi)，并且他(ta)(ta)們編寫(xie)新的(de)防火墻規(gui)則。

測量服務器熱點故障

網絡安全廠商(shang)Imperva公司(si)首(shou)席技(ji)術官Terry Ray表(biao)示，智能(neng)系統也可(ke)(ke)以(yi)發現(xian)對人(ren)(ren)類來說十分微妙的(de)行(xing)為。例如，人(ren)(ren)工智能(neng)和機器學習可(ke)(ke)用于對硬件溫度進(jin)行(xing)建模，并將其與典型活動進(jin)行(xing)比較，或(huo)將個人(ren)(ren)用戶的(de)訪問時間與他人(ren)(ren)進(jin)行(xing)比較，以(yi)發現(xian)可(ke)(ke)疑(yi)的(de)情況。

那些規模(mo)最大和最具(ju)前瞻性的(de)企業將大力投(tou)資于人工(gong)(gong)智能(neng)的(de)專業知識(shi)，以獲得人工(gong)(gong)智能(neng)優勢。但即使(shi)是(shi)規模(mo)較小的(de)數據中心運營商也將受益，因為大多數（如果(guo)不(bu)是(shi)全(quan)部的(de)話）頂級網絡安全(quan)廠商正在將人工(gong)(gong)智能(neng)添加到他們的(de)產(chan)品中。

Ray說： 如果供應商還沒有采用某種形式的機器學(xue)習，他們很可能(neng)落(luo)后(hou)于同(tong)行。

這導致了嵌入式人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)和機器學(xue)習在數據中(zhong)心(xin)使用的安全(quan)技術中(zhong)的快速普及(ji)。他說： 人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)和機器學(xue)習的IT應(ying)用正在比(bi)以往更快的速度增長。

文章編輯：CobiNet(寧波)  
本公司專注于電訊配件,銅纜綜合布線系列領域產品研發生產超五類，六類,七類線，屏蔽模塊，配線架及相關(guan)模塊配(pei)件的研發和(he)生產。

歡迎來電咨詢0574 88168918,郵箱sales@aliance.cn，網址aliance.cn