人工智能在數（shù）據（jù）中心的崛起給（gěi）企業（yè）的首席信（xìn）息（xī）安全官們帶來了希望和警惕。以下是數據中心（xīn）采用人工智能的利弊（bì）。
　　
　　人工智能和機（jī）器學習應用程序在數據中心快（kuài）速得（dé）到應用，從企業防火牆的威脅搜索到能源管理和物理安全，再到事件響（xiǎng）應，它們的應用無處不在（zài）。根據Dell'Oro集團日前進行的一項研（yán）究，在未來五年內（nèi），20%的以太網交換機端口將用於基於人工智能的服務器。　
　　根（gēn）據CoreSite公司（sī）發布的《2023年數據中心狀況》調查報告，人工智能設備的發展（zhǎn）已經開始，但它們（men）在數據中心管理方麵的價值和能力仍有待驗證，漏洞也（yě）有待解決，盡管供（gòng）應商和流行文化都（dōu）在大力開展營（yíng）銷活動。
　　
　　谘詢機構Wursta公（gōng）司的首席信息安（ān）全官、安全和管理服務全球副（fù）總裁PeteHoff指出，盡（jìn）管人工智能被大肆宣傳，但它仍處（chù）於初級階段，因為供應商和用戶都（dōu）在努力確定最具生產力、最高效、最具成本效益（yì）的方式來使用這項技術。
　　
　　Hoff在數據（jù）丟失預防領域工作了近20年。他建（jiàn）議，在（zài）企業開始投資人工智能之前，應該確保它（tā）擁有準確、有效的數據模型。接下（xià）來，他建（jiàn）議企業（yè）使用適當的開發參數來構建自己的模型，以及如何執行其分析。他說，“除非企業有一個計劃，否則不會（huì）得到好的結（jié）果，而需要一個（gè）認為自（zì）己需要的清晰的計劃，提出正確的問題是成功的一半。”
　　
　　清楚地識別和定義預期的結果
　　
　　Hoff建（jiàn）議確（què）定預期結果，並定義這些結果需要是（shì）什麽。這將包括有關數據存儲和數據生命周期（qī）管理的結果（guǒ）。如果沒有對結果的期望和對輸入的清晰理解，就無法判斷輸出的有效性。
　　
　　他指出，如果定義不完（wán）整，輸出定義明確，一些潛在的（de）網絡安全威脅（xié）可（kě）能會被忽視。
　　
　　他說（shuō）:“想（xiǎng）象一下，監（jiān）控（kòng）所有的電波、無線（xiàn）電波、通信、微波，這些都是可能進入數據中心的通信措施，並了解人們可能帶來的（de）對個人或技術的威脅。現在大多數數據中心都不允許（xǔ）外人攜帶手機和其他設備（bèi）。因此他們可能在（zài）機架上安裝硬件，讓他可以嗅探其他人的數（shù）據。可以遠程控製自己的設備，利用這項技術在（zài）其能力範圍內做任何他想做的事情。”
　　
　　許多安全專業人士仍然對人工智（zhì）能（néng）的功能和成本存在誤解（jiě）。Dell'Oro集團市場研究高級總監Mauriciosesanchez表示，盡（jìn）管一些首（shǒu）席信（xìn）息安全（quán）官和企（qǐ）業高管預計（jì）人工智能可能會改變遊戲規則，通過更換員工來降低企業成本和支出，但這不太（tài）可（kě）能實（shí）現。
　　
　　他表示，在可預見的未（wèi）來，人類分（fèn）析（xī）師仍將（jiāng）審查和確（què）認人工智（zhì）能做出的重要（yào）決定。雖然人工智能可以取代一些平（píng）凡的工（gōng）作，例如（rú）如數據收集，但必須有人看看這些數據（jù），並確定人工智能是否做出了正確的選擇。他說，“我認為這種情況還會（huì）持續一段時間，在相（xiàng）當長一（yī）段時間內，我們都不（bú）會信任機器（qì）。”
　　
　　投資人工（gōng）智能之（zhī）前做足功課（kè）
　　
　　Sanchez表示，潛在用戶（hù）仍處於分析階段（duàn），試圖確定該技術是否作為第一代產品具有功能和益處，或者他（tā）們應該（gāi）等（děng）到供應商（shāng）解決漏洞並改進功能。他建議首席信息安全官進行（háng）分（fèn）析，以確定（dìng）人工智能技術是（shì）否可以提（tí）豆奶视频下载全運營中心(SOC)的能（néng）力，降低風險，並獲得積極的投資回報。僅憑信念購買一項技術是一（yī）種失敗的主張。
　　
　　Dell'Oro集團負責企業市場研究項目的副總裁SamehBoujelbene表示（shì），目前大多數（shù）人工智能功能都是以訂閱的方式提供的（de），這意味著企業需要購買一個多年期的（de）許可證（zhèng），以確保獲得預期的性能或其他價值。如（rú）果買（mǎi）方不知（zhī）道如何利用服務或服（fú）務不符合他們的期望，有（yǒu）效或其他，客戶可能不會續訂。
　　
　　她說:“這就是為什麽很多供應商現在不僅在努力推（tuī）動（dòng）訂閱的原因。供應商真正意識（shí）到（dào），銷售人（rén）員的工作不（bú）僅僅是（shì）銷售訂閱（yuè），而（ér）是銷售訂閱並確保客戶正在使用它（tā）。”
　　
　　Sanchez指出，當（dāng）出現新技術或（huò）技術采（cǎi）用的轉變，而供應商在第一代中沒有（yǒu）做到這一點時，可能需要更多（duō）的努力才能讓企業新采用這項技術。
　　
　　Dasera公（gōng）司首席執行官AniChaudhuri說，“人工智能對管理數據中心本（běn）身的潛在影響超出了運營效率。人工智能可以實現智能工作負載編排，根據實時需求動態分配資源並優化性能。”Chaudhuri指出（chū），隨著人（rén）工智能係統不斷學習和適應不斷變化的（de）工作負載和不斷變化（huà）的條件，自動化可以提高可擴展性、更快的（de）響應時間和成本優（yōu）化。
　　
　　然而，將人工（gōng）智能集（jí）成到數據中心管理中可（kě）能會產生意想不到的後果。Chaudhuri說：“人工智能係統（tǒng）的可靠性取決於它們所訓練的（de）數據，訓練數據中的偏見或不準確（què）可（kě）能導致決（jué）策失誤。”還存（cún）在過度依賴人工智能係統的風險，人類的監督和批判性思維（wéi）可能會（huì）減少。數據中心必須在利用（yòng）人工（gōng）智（zhì）能（néng）能力和保持人類專業知識之間（jiān）取得平衡，以確保采用（yòng）全（quán）麵（miàn）的（de）方法來管理和保護數據中心。”