雲端安全與人工智慧有著長期的合作關係。在過去的十年裡，借助其模式識別和異常檢測能力，人工智慧已廣泛應用於識別雲端安全威脅並確定其風險優先順序。
然而，過去10年發生了許多變化。雲端應用程式逐漸受到更多人和組織的遷移，威脅參與者也開始將其視為主要目標。
雲端安全對於組織的網路安全成熟度比以往任何時候都更加重要，而人工智慧與雲端安全工具的整合是抵禦不斷擴大的基於雲端的威脅的重要防禦層。現在，根據Google的說法，雲端安全性最大的遊戲規則改變者之一是產生人工智慧。
Google雲端安全副總裁兼總經理蘇尼爾?波蒂(Sunil Potti)在6月份的谷歌雲安全峰會上發表的一篇博客文章中表示:“生成式人工智慧有可能減少困擾安全團隊的重複性任務，例如從多個來源匯總和豐富數據，從而更全面地了解風險，並確定重點。」
##Google自己的雲端安全工作包括人工智慧工作台，人工智慧將用於解決和預防新出現的威脅，消除警報過載造成的威脅疲勞，並縮小人才缺口。
#傳統上，人工智慧已被用於在幾秒鐘內檢測和修復數百種威脅。
透過專注於創造新數據而不僅僅是分析現有數據，產生人工智慧將人工智慧推向了一個全新的層次。 Delinea工程副總裁兼創新主管Bob Janssen告訴TechRepublic：「[生成人工智慧]能夠開發真實的合成數據，這些數據可以用於訓練和測試安全模型，而不會暴露敏感資訊。」
Janssen表示，生成型人工智慧改變了組織處理雲端安全問題的方式。他補充說：「它為測試提供了真實的合成數據，模擬了複雜的攻擊場景，並將開發過程中暴露敏感資訊的風險降至最低，從而增強了整體安全措施。」
生成式人工智慧與目前雲端安全所使用的人工智慧模式有一個區別，那就是生成式人工智慧具備總結、分類和產生資訊的能力。經過適當的培訓，它可以對專門的數據進行推理，並提供自然語言的會話交互，從而比典型安全工具中的平面介面更快地促進工作流。
「應用於雲端安全的這些特徵使客戶能夠識別並優先考慮其獨特環境或監管要求中最相關的風險;快速產生查詢和偵測所需的持續監控威脅，」Potti說。透過與使用者的自然語言互動和輔助體驗，生成式人工智慧能夠引導客戶實現他們所期望達到的目標。
例如，在谷歌，雲端安全正被生成式人工智慧“增壓”，因此客戶可以使用自然語言搜尋數pb的事件數據，而不是編寫自訂查詢。另一個特性提供了對潛在攻擊路徑和修復步驟的易讀解釋。
Potti說:“因此，人工智慧仍處於早期階段，但我們正在利用這些超能力來實現安全成果，例如早期漏洞檢測或即時分類潛在的惡意軟體。”
以上是生成式人工智慧如何改變雲端安全的遊戲規則的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
