9种AI改进数据中心安全的方法

9种AI技术改进数据中心安全的方法

数据中心可以通过人工智能改进传统技术，大幅提升网络安全和物理安全。以下是九种改善数据中心安全性的主要方法：

1. 行政自动化

许多IT部门工作量庞大。不管是处理大量工单、接收不断的安全警报，还是需处理行政职责，总会有事情牵扯他们的注意力。时间久了，责任过多导致数据中心安全性下降。

即使是经验丰富的专业人士时不时也会犯错。事实上，大约43%的远程工作者会犯错误导致工作场所的网络安全事件。由于自动化是人工智能的主要功能之一，他们可以将繁琐的任务交给它们。这将使他们能够更有效地处理警报，减少错误，并在有更多空闲时间后迅速做出响应。

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2. 预测分析

机器学习模型可以利用预测分析，为IT专业人员提供对数据中心的洞察力。例如，他们可以预测服务器何时需要维修，让技术人员能够主动采取行动，而不是等待计划的维修服务或对故障做出响应。

这种人工智能子集通过警示IT专业人员可能出现故障和停机情况，可以大幅提升网络安全。虽然它可能不像其他方法那样重要，但它至关重要。作为整体安全和数据中心管理的必要部分，预防性设备维护流程如软件更新、防火墙测试或摄像头清洁对于保障安全至关重要。平均而言，数据泄露可能给一家公司造成420万美元的损失。预防性维护可以确保IT专业人员不会忽视简单的问题。

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3. 自动网络监控

网络监控对于充分的网络安全至关重要。人工智能在数据集监控方面具有无与伦比的速度和准确性。它的表现超越传统的观察技术，极大增强数据中心的安全性。它可以迅速检测、识别和报告任何可疑活动。

当其他技术在一个基于规则的结构下识别潜在风险时，机器学习模型不断适应新兴威胁。IT专业人员可以超越黑客，始终保持一步领先，而不是停滞不前，无法应对新的网络攻击方法。始终保持领先将给他们带来巨大优势。

4. 自动警报处理

人工智能能够同时监控数百个网络安全事件，这是它最令人印象深刻的功能之一。它可以逐个处理每个警报，确定它们是真实警报还是误报 – 这是一项至关重要的任务。毕竟，当网络监控系统同时标记几十个事物时，唯一的防御手段是手动操作时会发生什么？

即使是全球最高产的人也无法保持如此巨大的工作负担。坦率地说，期望任何IT部门能够胜过僵尸网络、成群的恶意黑客和大规模的突袭攻击，这也是不公平的。利用人工智能，他们只需处理最紧迫的事件，确保快速可靠的响应。

5. 自动漏洞测试

由于漏洞测试是数据中心网络安全的重要组成部分，自动化是理想的选择。人工智能可以在没有人工干预的情况下扫描代码并检测配置错误，这意味着IT部门可以在任何情况下维持网络安全。即使他们经历劳动力短缺或陷入事件响应，程序也会继续运行。

6. 自主防火墙

下一代防火墙（NGFW）将传统防火墙与人工智能技术相结合。它能够精确过滤流量并阻止复杂攻击。甚至可以适应新出现的威胁，始终领先于恶意网络攻击者的技术进展。

虽然威胁检测平均需要长达200天的时间，但NGFW可以在几秒内识别出它们。此外，它还可以在几分钟内识别出成功的入侵，使IT专业人员大大提高事件响应时间，并迅速消除恶意活动。

7.合成培训数据

如果IT专业人员想要充分利用他们的人工智能，他们必须对其进行适当的训练。然而，找到一个准确、无偏见的数据集，并且满足他们的精确要求，可能是一项具有挑战性的任务。幸运的是，生成模型可以帮助他们。虽然大多数情况下它的用途都与艺术相关，但在网络安全方面使用也是可能的。

生成型人工智能可以产生逼真的钓鱼消息、恶意代码或社交工程电子邮件。IT部门可以通过这些内容对其原始算法进行训练，以更好地准备它应对现实世界的场景，增强其网络安全性。

8. 监控识别

物理安全几乎和网络安全同样重要。毕竟，对于从前门走进来的人，网络监控和防火墙几乎没有用处。尽管这种情况并不像网络攻击那样常见，但它对于整个数据中心的安全来说至关重要。

例如，员工经常成为社交工程和钓鱼攻击的受害者。防止他们物理进入服务器可以防止数据泄露和意外篡改。各个部门可以将人工智能与监控系统集成，增强数据中心的安全性。它可以检测入侵，并使用生物特征识别限制进入。

9. 自动加密

数据中心是威胁行动者的特殊目标，因为其中包含大量有价值的信息。保护其中的数据可以阻止他们进行黑客攻击。尽管传统的加密过程很耗时，但通过人工智能可以简化它。

IT专业人员可以使用两个神经网络对服务器上的任何内容进行加密。当将数据传输到其他中心时，这是一种特别有用的工具。由于解密只有具有密钥或人工智能模型访问权限的人才能进行，所以信息保持安全。

数据中心如何使用人工智能

人工智能能够通过自动化、内容生成和快速处理速度改善数据中心的安全性。数据中心专业人员应该确定他们重点关注的痛点，以确定集成能够产生最大效益的地方。