人工智能和机器学习 (ML)彻底改变了云计算，提高了效率、可扩展性和性能。它们通过预测分析、异常检测和自动化来改善运营。然而，人工智能的日益普及和可及性也使云计算面临更广泛的安全风险。
人工智能工具的更广泛使用增加了利用人工智能的对抗性攻击的威胁。知识渊博的对手可以通过逃避、中毒或模型反转攻击来利用 ML 模型，生成误导性或不正确的信息。随着人工智能工具变得更加主流，能够操纵这些模型和云环境的潜在对手数量也在增加。
新工具，新威胁
人工智能和机器学习模型由于其复杂性，在某些情况下会出现不可预测的行为，从而引入意想不到的漏洞。随着人工智能的普及，“黑匣子”问题变得更加严重。随着人工智能工具变得越来越可用，用途的多样性和潜在的误用也在增加，从而扩大了可能的攻击媒介和安全威胁。
然而，最令人担忧的发展之一是对手使用人工智能来识别云漏洞并创建恶意软件。人工智能可以自动化并加速发现漏洞，使其成为网络犯罪分子的有力工具。他们可以使用人工智能来分析模式、检测弱点并利用它们，速度比安全团队的响应速度更快。此外，人工智能可以生成复杂的恶意软件，这些恶意软件可以适应并学习逃避检测，从而使其更难以打击。
人工智能缺乏透明度使这些安全挑战变得更加复杂。由于人工智能系统（尤其是深度学习模型）解释起来很复杂，诊断和纠正安全事件成为艰巨的任务。随着人工智能现在掌握在更广泛的用户群手中，此类事件发生的可能性也随之增加。
人工智能的自动化优势也带来了重大的安全风险：依赖性。随着越来越多的服务依赖人工智能，人工智能系统故障或安全漏洞的影响越来越大。在云的分布式环境中，在不导致服务中断的情况下隔离和解决此问题变得更加困难。
人工智能更广泛的影响范围也增加了监管合规性的复杂性。随着人工智能系统处理大量数据，包括敏感信息和个人身份信息，遵守《通用数据保护条例》(GDPR) 或《加州消费者隐私法案》(CCPA) 等法规变得更加棘手。人工智能用户范围的扩大扩大了违规风险，可能导致巨额处罚和声誉损害。
应对云计算人工智能安全挑战的措施
应对人工智能给云环境带来的复杂安全挑战需要战略规划和主动措施。作为公司数字化转型之旅的一部分，采用最佳实践来确保云服务的安全至关重要。
以下是确保云运营安全的五项基本建议：
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实施强有力的准入管理。这对于保护您的云环境至关重要。坚持最小权限原则，为每个用户或应用程序提供所需的最低访问级别。所有用户都应该强制执行多重身份验证。考虑使用基于角色的访问控制来进一步限制访问。
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利用加密。数据在静态和传输过程中 应进行加密，以保护敏感信息免遭未经授权的访问。此外，密钥管理流程应该是稳健的，确保密钥定期轮换并安全存储。
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部署安全监控和入侵检测系统。 持续监控您的云环境可以帮助识别潜在威胁和异常活动。实施人工智能驱动的入侵检测系统可以通过提供实时威胁分析来增强这种监控。基于代理的技术尤其具有优于无代理工具的优势，可以利用直接与环境交互并自动响应事件的可能性。
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定期进行漏洞评估和渗透测试。 定期安排的漏洞评估可以识别云基础设施中的潜在弱点。通过渗透测试来补充这些内容，以模拟现实世界的攻击并评估您的组织防御这些攻击的能力。
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采用云原生安全策略。采用云服务提供商独特的安全功能和工具。了解共担责任模型并确保您履行自己的安全义务。使用 AWS Security Hub、Azure Security Center 或 Google Cloud Security Command Center 等原生云安全服务。
新领域
人工智能 (AI) 的出现改变了经济的各个领域，包括云计算。尽管人工智能的民主化带来了巨大的好处，但随着威胁范围的扩大，它仍然带来了重大的安全挑战。
克服云计算的人工智能安全挑战需要一种全面的方法，包括改进的数据隐私技术、定期审计、强大的测试和有效的资源管理。随着人工智能民主化不断改变安全格局，持续的适应性和创新对于云安全策略至关重要。
原文始发于微信公众号（祺印说信安）：人工智能时代的云安全
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