如今，自动驾驶车辆的发展已引起人们的关注，但人工智能和机器学习对企业的主要影响是保护网络安全，尤其是数据中心网络。面对数据中心面临的所有威胁，人们迫切需要帮助。
根据最近对来自Wakefield Research和网络安全制造商Webroo的400名安全专家的调查，99%的受访者认为使用人工智能可以从整体上提高公司的网络安全。87%的受访者表示，他们将人工智能视为网络安全战略的一部分。事实上，74%的美国网络安全专家认为，如果没有人工智能，数字资产在未来三年内将无法得到保护。
人工智能和机器学习用于检测从未见过的恶意软件，识别可疑用户的行为，并检测异常网络数据。
根据调查，82%的受访者认为人工智能可以检测到人类忽视的威胁。人工智能系统还可以找到代表最大威胁的指标。建议员工重新映射服务器、运行独立的网段或执行自动恢复操作。
人工智能还可以从经验中学习，收集和分析身份验证数据，扫描代码和基础设施，发现漏洞、潜在漏洞和设置错误，使安全工具更强大、更人性化，并快速适应不断变化的条件。
安全制造商VASCO Data Security的全球产品营销总监David Begala表示：“所有这些都可以显著改善安全性和用户体验，为全球100多家银行和金融机构提供人工智能网络安全解决方案。”
他说，数据中心的人工智能正在大力推广，但它是基于实际利益而实施的。人工智能可以专注于令人信服的用例。入侵检测可以通过改进的态势检测趋势分析、预测故障的推荐行为和异常检测模型来实现。
人工智能和机器学习的最大优点之一是它可以快速处理大量数据。
Valvix产品和设计副总裁Manoz Asnani表示：“数据中心的物理和虚拟资产数量将继续增加。”。“没有人工智能，公司就无法准备改变其攻击面。”
他指出，人类无法处理所有信息或快速应对这些风险。
网络安全提供商Firemon的负责人乔什·梅菲尔德（Josh Mayfield）表示，随着数据中心的变化，手动更改防火墙规则非常复杂。将比员工更快地配置虚拟机、差异分割和数据中心，以促进按需计算。
他说：“机器学习和人工智能的能力意味着您可以识别数据中心的合规性，安装和创建新的防火墙规则，并恢复它们。在各种情况下，您可以选择需要保护的新应用程序，并自动写入恢复这些规则所需的防火墙规则。加强从数据中心到其他数据中心的移动或发送到同一数据中心。在数据中心创建新的防火墙规则。"
测量服务器热点故障
网络安全制造商Imperva的首席技术官Terry Ray表示，智能系统还将发现人们非常微妙的行为，例如使用人工智能和机器学习来建模硬件温度，并将其与典型活动进行比较，或者将用户的访问时间与其他用户进行比较以怀疑情况是否存在。
这家最大且前景看好的公司将大力投资人工智能专业知识，以提供人工智能优势，但较小的数据中心运营商也将从中受益。因为大多数（如果不是全部）领先的网络安全供应商都在其产品中添加了人工智能。
Ray说：“如果供应商不引入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安全技术中的迅速采用。他说：“人工智能和机器学习IT应用程序的增长速度比以往任何时候都快。”
