如今，IT 企业比以往任何时候都更重视“云优先”方法，以实现大规模敏捷转型。简而言之，疫情已成为企业在云上支出的倍增器。
据 Gartner 预测， 2021 年全球终端用户在优化云安全的公共云服务上的支出将达到 3323 亿美元，高于 2020 年的 2700 亿美元。
虽然云提供了应对危机所需的敏捷性和可扩展性，但安全性和合规性风险仍然是云采用的最大障碍。例如，2019 年云安全报告发现，93% 的组织对云安全漏洞感到中度至极度担忧。
云已经变得非常复杂
公司根据不断变化的安全需求对其进行塑造往往是一项艰巨的任务。幸运的是，AIOps 解决方案（即用于 IT 运营 (Ops) 的人工智能 (AI)）可以解决这个问题。
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AIOps 如何增强云安全？
AIOps 是将人工智能应用于 IT 运营数据源 意大利 whatsapp 号码数据 以自动解决分优化云安全的布式云环境中的 IT 运营挑战。它在云中有许多用例，可以增强云运营和安全性。
企业可以利用 AIOps 实现更有效的云安全的六种方法
以下是企业可以利用 AIOps 实现更有效的云安全的六种方法：
1）威胁情报
通过从云环境的任何部分提取数据，AIOps 可以近乎 2020 年最值得参加的 20 场 ux 会议 5.4k 实时地分析、确定优先级并提供对安全事件的宝贵见解。可以使用 AIOps 的机器学习和自动化功能分析这些见解，以开发可预测性模型。
通过关联所有这些相关的实时见解，云安全团队可以发现攻击的来源、入侵指标以及有关云帐户使用的行为趋势。
此外，借助来自 AIOps 和 Veritis等外部提供商的 威胁情报，优化云安全的您的安全团队可以 针对其云环境做出更快、更明智的安全决策。
2）事件响应与管理
AIOps 可提供有关事件的所有相关数据（通常包括事件的性质、严重程度和受影响的资产），从而使云安全团队能够快速做出响应。AIOps ML 和 AI 功能可以帮助安全团队制定和部署强大的情报检测和警报策略。
3）行为分析
行为分析是 AIOps 在云安全领域的一个有前景的用例。分析端点和网络行为模式有助于安全团队快速识别微妙的攻击指标。这使他们能够检测攻击并快速做出反应，以防止发生违规行为或通过将攻击限制在早期阶段来限制损害。
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4）欺诈检测
通常，欺诈检测需要深入研究大 美国电子邮件列表 量原始数据日志，优化云安全的这是一个非常复杂且资源密集的过程。这增加了对大量文本挖掘、社交网络分析、数据库搜索和异常检测的需求，以查明欺诈行为。云 AIOps 可以减轻这项繁琐的任务，并允许安全团队快速补救欺诈行为。
5）恶意软件检测
将 AIOps 的机器学习和AI 功能嵌入到云安全中，可以帮助安全团队检测日常管理任务中的任何异常或威胁。团队可以利用 AIOps 监控针对外部威胁情报源的性能活动，包括有关整个云环境中的恶意软件、恶意代码、勒索软件和可疑互联网协议地址的重要信息。
