如今，无人驾驶汽车的发展吸引了人们的注意力，但是人工智能和机器学习对企业的主要影响是网络安全性，尤其是在数据中心网络的保护方面。考虑到数据中心面临的所有威胁，人们迫切需要帮助。根据Wakefield Research和网络安全供应商Webroo对400位安全专家的最新调查，有99％的受访者认为使用人工智能可以改善其组织的整体网络安全。 87％的受访者表示，他们的组织已将人工智能作为其网络安全策略的一部分。实际上，美国有74％的网络安全专业人员认为，在未来三年中，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用于查找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，82％的受访者认为人工智能可以检测到人们忽略的威胁。人工智能系统还可以发现构成最大威胁的指标，并建议员工重新镜像服务器或实施诸如隔离网段的操作，甚至自动执行维修操作。人工智能还可以收集和分析法证数据，扫描代码和基础架构以发现漏洞，潜在漏洞和配置错误，使安全工具更强大，更易于使用，并从经验中学习以快速适应不断变化的情况。安全供应商VASCO Data Security全球产品营销负责人David Vergara表示：“所有这些都有可能极大地改善安全性和用户体验，并为全球100多家银行和金融机构提供身份验证解决方案。”安全专家无法回应。他说，海量数据问题在数据中心的人工智能中仍然存在一些炒作，但这是基于实际利益而实施的。人工智能可以集中在令人信服的用例上，从改进的态势感知到趋势分析，从推荐行为到预测故障，以及通过异常模式检测来检测入侵。 “人工智能和机器学习的最大优点之一是能够快速处理大量数据。 “数据中心中的物理和虚拟资产的数量在未来将继续增长。 Balbix产品和设计副总裁Manoj Asnani表示：“没有人工智能，公司就无法为不断变化的攻击面做好准备。 “他指出，人类无法快速处理所有信息，或者响应速度不足以应对这种风险。网络安全厂商FireMon的主管乔什·梅菲尔德（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。借助虚拟机，微分段和按需计算的帮助，数据中心的配置将比员工的处理速度更快。他说：“机器学习和人工智能的能力代表人们可以做到这一点。他们认识到数据中心的合规性，然后进行调整并编写新的防火墙规则以将其还原。他们选择需要在一系列条件下受到保护的新应用程序，并自动编写所需的防火墙规则以增强新应用程序从一个数据中心到另一个数据中心或在同一数据中心内的移动，并编写新的防火墙规则。 。网络安全公司Imperva的首席技术官特里·雷（Terry Ray）说，它可以测量服务器热点故障，而智能系统也可以检测到人类非常微妙的行为。例如，人工智能和机器学习可用于对硬件温度进行建模，并使它们与典型活动进行比较，或者将单个用户与其他用户的访问时间进行比较，以发现可疑情况。最大，最具前瞻性的公司将在人工智能专业知识上进行大量投资，以获取人工智能优势。但是，即使是规模较小的数据中心运营商也将从中受益，因为大多数（即使不是全部）顶级网络安全供应商也正在为其产品添加人工智能。雷说：“如果供应商尚未采用某种形式的机器学习，他们很可能会落后于同行。 “这导致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迅速普及。他说：“人工智能和机器学习的IT应用正在以前所未有的速度增长。 ＆quot;