9 способов, которыми ИИ улучшает безопасность центров обработки данных

9 способов, как ИИ повышает безопасность центров обработки данных

Центры обработки данных могут обновить свои традиционные технологии с помощью искусственного интеллекта и резко улучшить свою кибербезопасность и физическую безопасность. Вот девять основных способов, которыми они могут использовать для улучшения безопасности центров обработки данных.

1. Административная автоматизация

У многих IT-отделов огромные рабочие нагрузки. Будь то высокий объем заявок, постоянные предупреждения о безопасности или необходимость выполнения административных обязанностей, что-то всегда привлекает их внимание. В конечном итоге, избыток обязанностей приводит к снижению безопасности центров обработки данных.

Даже профессионалы с большим опытом иногда могут допустить ошибку. Фактически, около 43% удаленных работников допускают ошибки, которые приводят к инцидентам кибербезопасности на рабочем месте. Поскольку автоматизация является одной из основных функций искусственного интеллекта, они могут передать свои более утомительные задачи ему. Они будут более эффективно справляться с предупреждениями, делать меньше ошибок и отвечать более оперативно, как только у них появится больше свободного времени.

2. Предсказательная аналитика

Модели машинного обучения могут использовать предсказательную аналитику, предоставляя IT-специалистам представление о своих центрах обработки данных. Например, они могут предсказывать, когда серверу понадобится ремонт, что позволяет техническим специалистам действовать проактивно, а не ждать запланированного обслуживания или реагировать на сбои.

Этот подраздел искусственного интеллекта может резко улучшить кибербезопасность, предупреждая IT-специалистов о возможных сбоях и сбоях. Хотя это может показаться менее важным по сравнению с другими методами, это критически важно. Профилактическое обслуживание оборудования, такое как обновление программного обеспечения, тестирование брандмауэров или чистка камер, являются важными для общей безопасности и управления центров обработки данных. В среднем, нарушение безопасности данных может обойтись компании в 4,24 миллиона долларов – профилактическое обслуживание может помочь избежать пропуска простых вещей IT-специалистами.

СОБЫТИЕ – ODSC East 2024

Личная и виртуальная конференция

23-25 апреля 2024 года

Присоединяйтесь к нам, чтобы углубиться в последние тенденции в области науки о данных и искусственного интеллекта, инструменты и техники, от LLM до аналитики данных и от машинного обучения до ответственного искусственного интеллекта.

 

3. Автономное сетевое наблюдение

Сетевое наблюдение имеет важное значение для обеспечения кибербезопасности. Искусственный интеллект обладает непревзойденной скоростью и точностью при мониторинге наборов данных. Он превосходит традиционные технологии наблюдения, резко улучшая безопасность центра обработки данных. Он способен мгновенно обнаруживать, идентифицировать и сообщать о любой подозрительной активности.

Тогда как другие технологии работают в рамках базовых правил для идентификации потенциальных рисков, модели машинного обучения постоянно приспосабливаются к новым угрозам. Вместо застоя и неподготовленности к новым методам кибератак, IT-специалисты могут опережать хакеров. Постоянно оставаться на шаг впереди дает им огромное преимущество.

4. Автоматическая обработка уведомлений

Одной из впечатляющих функций искусственного интеллекта является его способность одновременно мониторить сотни инцидентов кибербезопасности. Он может индивидуально обрабатывать каждое уведомление, чтобы определить, являются ли они реальными или ложными срабатываниями – важная задача. В конце концов, что происходит, когда система мониторинга сети фиксирует десятки событий одновременно, и единственная защита – ручное вмешательство?

Даже самый продуктивный человек планеты не может справиться с такой огромной нагрузкой. Честно говоря, ожидать, что любой IT-отдел будет опережать ботнеты, десятки злонамеренных хакеров и масштабные неожиданные атаки, было бы несправедливо. Использование искусственного интеллекта позволяет им обращаться только к самым критическим инцидентам, обеспечивая быструю и надежную реакцию.

5. Автоматическое тестирование уязвимостей

Поскольку тестирование уязвимостей является значительной частью кибербезопасности центра обработки данных, автоматизация здесь идеальна. Искусственный интеллект может сканировать код и обнаруживать ошибки конфигурации без участия человека, что позволяет IT-отделу поддерживать кибербезопасность в любом случае. Процессы продолжатся, даже если возникнут сокращения рабочей силы или в случае вовлеченности в инциденты.

6. Автономные брандмауэры

Брандмауэр нового поколения (NGFW) объединяет в себе традиционный брандмауэр и технологию искусственного интеллекта. Он фильтрует трафик с точностью и может блокировать сложные атаки. Он даже может адаптироваться к новым угрозам, постоянно опережая технологические достижения злонамеренных хакеров.

В то время как обнаружение угроз обычно занимает до 200 дней, NGFW может распознавать их всего за несколько секунд. Более того, он может обнаруживать успешные взломы всего за несколько минут, что позволяет ИТ-специалистам значительно улучшить время реагирования на инциденты и быстро устранить злонамеренную деятельность.

7. Синтетические тренировочные данные

Если ИТ-специалисты хотят получить максимальную отдачу от своего искусственного интеллекта, им необходимо правильно обучить его. Однако найти точный набор данных без предубеждений с нужными им характеристиками может быть сложно. К счастью, генеративная модель может помочь им в этом. Хотя большинство ее применений связаны с искусством, использование ее в целях кибербезопасности возможно.

Генеративный искусственный интеллект может создавать реалистичные вымогательские сообщения, вредоносный код или социально-инженерные письма. Отдел ИТ может обучить свой первоначальный алгоритм на этом контенте, чтобы лучше подготовить его к реальным сценариям, улучшая свою кибербезопасность.

8. Распознавание по видеонаблюдению

Физическая безопасность почти так же важна, как кибербезопасность. Ведь мониторинг сети и брандмауэры относительно бесполезны против того, кто просто входит через главный вход. Хотя такой сценарий не настолько распространен, как кибератаки, он критичен для общей безопасности дата-центра.

Например, сотрудники постоянно становятся жертвами социального инжиниринга и фишинговых атак. Предотвращение их физического доступа к серверам может защитить от утечек данных и непреднамеренного вмешательства. Подразделения могут интегрировать искусственный интеллект с системой видеонаблюдения, чтобы улучшить безопасность дата-центра. Он может обнаруживать проникновения и ограничивать доступ с помощью биометрического распознавания. 

9. Автоматическое шифрование

Дата-центр является исключительной целью для злоумышленников, поскольку он содержит огромные объемы ценной информации. Обеспечение безопасности данных в нем может отпугнуть их от попыток взлома. В то время как типичный процесс шифрования требует много времени, искусственный интеллект может упростить его.

ИТ-специалисты могут использовать две нейронные сети для шифрования любого содержимого на своих серверах. Это особенно полезный инструмент при передаче данных в другие центры. Поскольку расшифровка возможна только для лиц, имеющих доступ к ключу или модели искусственного интеллекта, их информация остается защищенной. 

Как дата-центры могут использовать искусственный интеллект

Искусственный интеллект может улучшить безопасность дата-центра с помощью автоматизации, генерации содержимого и быстрой обработки данных. Специалисты дата-центра должны определить свои основные проблемы, чтобы определить, где интеграция будет наиболее полезной.