کاربردهای هوش مصنوعی در امنیت دیتاسنترهای ابری و لبه ای

این مقاله مروری به بررسی جامع نقش و کاربردهای هوش مصنوعی در تقویت امنیت دیتاسنترهای ابری و لبه ای می پردازد. با توجه به رشد سریع تهدیدات سایبری و محدودیت راهکارهای سنتی مبتنی بر امضا، استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در تشخیص نفوذ، مدیریت دسترسی، حفاظت از داده و واکنش خودکار اهمیت روزافزونی یافته است. مقاله ضمن تحلیل معماری های امنیتی ابر و لبه روش های نوین مبتنی بر AI را مقایسه کرده و مزایا و محدودیت های آنها را بررسی می کند. همچنین چالش های کلیدی مانند کمبود داده، حملات خصمانه، محدودیت منابع در لبه و نگرانی های حریم خصوصی مورد بحث قرار گرفته و روندهای آینده شامل یادگیری فدراتیو، هوش مصنوعی تبیین پذیر و امنیت تطبیقی پیشنهاد می شود. یافته ها نشان می دهد که ترکیب هوش مصنوعی با معماری های توزیع شده ابر و لبه می تواند نسل جدیدی از سیستم های امنیتی خودمختار، دقیق و کارآمد را ایجاد کند.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، امنیت ابری ، امنیت لبه ، تشخیص نفوذ ، یادگیری ماشین