人工智能与云安全

人工智能是一个可以独立思考和解决问题的程序，机器学习是人工智能的一部分，它使用算法从多个数据单元中学习，虽然它不是100%安全，人工智能和机器学习可以用来实时检测威胁。

       人工智能的重点是检测，但完整的系统也必须解决对感知到的威胁的响应，基本系统可以检测攻击，未知的问题有未知的响应。人类必须处理这些可疑的交易，然后可以提供反馈以加强系统，根据创建系统的复杂程度，这些新规则可以被纳入新网络或添加到规则集。

       目前云计算环境的安全需求主要来自两个方面，一方面是实际的业务安全需求；另一方面是合规性的需求，尤其是私有云对合规性、可见性、敏感数据分布等问题都有明确要求。

       疫情以来，国内企业上云趋势明显增强，特别是中小企业上云需求十分显著，为了应对复杂多变的市场环境，云服务已经成为企业业务转型的必选项，促进全产业的信息化、数字化发展，强劲的上云需求给云安全市场带来了新的挑战和机遇。

       我国在整个企业类型上十分丰富，如工业领域中的工业类型就非常众多，因此云服务供应商在面临最终用户的不同场景中，对业务需求、安全需求都存在很大差异。对于不同行业的云安全而言，无论是对数据、设备、业务系统的防护都有各自的需求，这就需要云安全供应商有相对应的场景化方案去适应不同的安全需求。

       从云安全的实质出发，就是要保护在云上运行业务的安全，而业务本身就是数据，因此《数据安全法》的实施对云安全的发展将起到重要的影响，未来《数据安全法》中的相关要求也将进一步融入到云安全的范畴之内。

       另外，从监管层面来看，中国在安全领域的法律法规与国外的法律显然也存在一些差别，比如欧盟的GDPR和中国的《数据安全法》就有各自的侧重点，这就造成在构建云架构的时候，也会采取各自的技术手段。

       换言之，云服务在法规和架构上的差异，未来能否通过统一的安全平台进行防护和管理也将是云安全需要重点考虑的问题。

       目前来看，云计算和人工智能正在并行增长，云的复杂性正在驱动人工智能的需求，但人工智能的复杂性也正在创造出在云环境中高效、透明和控制更好地工作的需求。