摘要：人工智能将通过自适应框架、增强的威胁情报和预测分析来重新定义云安全，从而迎来一个主动保护的时代。

    人工智能将通过自适应框架、增强的威胁情报和预测分析来重新定义云安全，从而迎来一个主动保护的时代。

当谈到云计算安全和人工智能时，人们有很多关于保护人工智能系统的知识要学习。大多数云安全专家不知道如何实施有效的人工智能安全，许多人不知道从哪里开始。我怀疑这将在未来几年导致重大违规;我只希望我的数据不会被牵扯进来。然而，我们可以利用人工智能来定义人工智能和非人工智能系统。多年来，我们已经知道我们可以将人工智能与核心安全服务集成在一起。这些可以成为主动系统，在问题升级之前发现问题，同时学习和改进。

如何利用人工智能进行改进

将人工智能与云安全相结合，将极大地改变这一格局，从而增强我们保护云中的数据和系统的能力。以下探讨一下云安全的主要趋势，特别是人工智能的影响。

通过人工智能实现自适应安全。这是最重要的人工智能趋势之一。自适应框架支持实时监控，并根据识别的威胁自动调整安全协议。人工智能系统可以摄取大量的网络数据，学习标准的行为模式，并准确地检测异常。这种适应和动态响应威胁的能力将安全范例从被动转变为主动。云计算提供商越来越多地嵌入人工智能模型，以便在潜在的安全漏洞发生之前进行预测，从而降低攻击风险并确保数据完整性。

增强威胁情报。生成式人工智能可以分析各种来源的数据，包括社交媒体、论坛和暗网。人工智能模型使用这些数据来预测威胁向量并提供可操作的见解。增强的威胁情报系统可以帮助组织更好地了解不断变化的威胁形势，并为潜在的攻击做好准备。此外，机器学习算法可以跨云环境自动检测威胁，提高事件响应时间的效率。

自动化安全操作。人工智能驱动的自动化在处理重复性安全任务方面变得越来越有帮助，使人类安全专业人员能够专注于更复杂的挑战。自动化有助于简化和分类警报、事件响应和漏洞管理。人工智能算法可以比人工操作人员更快地处理事故数据，从而更快地解决问题并最大限度地减少潜在的损害。随着人工智能技术的成熟，自动化将覆盖安全运营的更多方面，从而带来更安全的云环境。

智能访问控制。在访问控制中使用人工智能是另一个重大变化领域。人工智能系统可以分析用户行为和上下文，以动态确定访问级别。这种上下文感知的访问管理确保只有授权用户才能访问关键系统和数据，从而最大限度地降低内部威胁的风险。例如，如果人工智能系统检测到来自不同地理位置的不寻常登录尝试，它可以自动施加额外的验证步骤或完全阻止访问。

隐私增强技术。人工智能模型可以通过监控数据访问来执行隐私政策，同时确保遵守英国的《通用数据保护条例》或《加州消费者隐私法》等法规。在人工智能的支持下，同态加密和差分隐私技术提供了在保持敏感信息安全和匿名的同时分析数据的方法。

增强数据丢失防护。数据丢失预防策略至关重要。机器学习模型在分散的云环境中识别敏感数据，并执行防止未经授权的数据共享或泄漏的策略。通过不断学习数据使用模式，人工智能可以在潜在的数据泄露发生之前智能地标记出来。

预测性安全分析。人工智能可以根据当前的威胁情报和历史数据预测安全事件。这些预测性洞察使组织能够加强防御，而不是等待事件发生，将重点从检测转移到预防。

好与坏?

人工智能的优点是否足以抵消其破坏性?这取决于在旅途的哪个阶段。人们有机会在即将到来的人工智能列车上取得一些进展，这是一个难得的机会。大多数人都有一个有限的窗口，可以通过使用我提到的一个、两个或所有概念来专注于将人工智能武器化以实现云安全。

通过将人工智能整合到云安全中，组织将获得更强大、适应性更强、更智能的安全措施，以应对不断变化的威胁环境——人工智能每天都在变化的威胁环境。这些趋势表明了人工智能的变革潜力。随着这些技术的发展，它们在保护云基础设施方面的作用只会变得更加重要。

编辑：Harris