人工智能和机器学习在云安全中的应用

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2021 年云安全创新与趋势 作者：Elvis Plesky 2021 年 8 月 16 日 商业和工业 4 分钟 云端科技现已成为环保的储存解决方案，以及产生和利用数据的绝佳平台。它能够高效地通过重新设计和重塑业务模式来实现企业梦想，同时又不损害其灵活性。 如今，各行各业的企业都变得更加分散，可以不受任何地理限制地开展企业运营。由于新冠疫情，许多组织也开始远程办公，使员工更加分散。因此，网络安全威胁和数据泄露现在已成为全球的一个严重问题。 这种新的工作模式要求企业比以前更加依赖云基础设施和服务。因此，提高云安全性已成为保护数据和防止网络黑客未经授权访问的重要任务。 本文将讨论云安全创新的这些新兴趋势，以及它们如何增强企业安全性。 零信任网络访问 ( ZTNA ) 远程办公的突然转变给全球网络安全带来了新的挑战。

这暴露了这种分布式工作模式的一些薄弱环节，网络安全攻击增加了 47%。 因此，许多公司意识到，他们传统的网络安全  电子邮件数据 基础设施不足以在这些变化的虚拟化环境中防止网络攻击和黑客。这就是零信任网络访问 (ZTNA) 策略发挥作用的地方。 采用这种零信任方法，除非经过 ZTNA 验证，否则任何用户、网络、设备或工作负载都不会受到信任。它使组织能够在不放弃控制的情况下规范对系统、网络和数据的访问。 无服务器计算 无服务器是云计算中的一种运营模式，始于AWS Lambda。它是最新的计算模型之一，也是最复杂的计算模型之一。无服务器计算也称为函数即服务 (FAAS)。 使用这种技术模型，组织无需设置任何长期服务器即可运行其云操作。在传统的云计算模型中，云服务提供商提供虚拟服务器，使公司无需使用物理服务器。但在无服务器模型中，服务器本身是抽象的。 然而，由于它是一种纯基于服务的方法，这种新趋势也存在一些安全问题。无服务器服务在共享基础设施上运行其任务，这可能会造成数据泄露威胁。 此外，无服务器的困难有时表明它尚未为成熟的企业云运营做好准备。




同时，企业需要添加一些额外的安全层来改进和实施无服务器技术，从而提高云安全性。 人工智能和机器学习在云安全中的应用 人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 现已成为网络安全发展不可或缺的一部分。由于云技术的快速普及，公司正在使用 AI 和 ML 来创建新的解决方案和工具，以节省时间并减少人为错误。 网络安全领域是一个高度专业化的领域，企业经常会发现网络安全领域的人才短缺，这意味着很难为其高需求的云服务提供必要的保护。因此，人工智能和机器学习对于保护云安全和防止未经授权的数据泄露也变得至关重要。 机密计算 机密计算是一种云计算技术，在处理过程中将敏感数据分离并加密在受保护的 CPU 区域内。由于企业领导者依赖公共云和混合云服务，因此数据隐私是最终的必需品。 多年来，云服务提供商一直提供数据加密服务，以保护“静止”数据（在存储或数据库中）和“传输中”数据（通过网络连接转移数据）。机密计算通过添加“使用中”数据（在处理过程中加密数据）消除了这一漏洞并增强了数据保护。