Gigamon表示，由于人工智能日益增长的影响，混合云基础设施正承受着越来越大的压力。
网络威胁在规模和复杂性上不断增长
随着网络威胁在规模和复杂性方面的增加，过去一年，漏洞率飙升至55%，同比增长17%，人工智能产生的攻击成为这一增长的关键驱动力。
根据世界经济论坛的数据，安全和IT团队正被推到一个临界点，网络犯罪的经济成本目前估计为全球3万亿美元。随着支持人工智能的对手变得更加敏捷，组织面临着无效和低效的工具、零散的云环境和有限的智能的挑战。
46%的安全和IT领导者表示，管理人工智能生成的威胁现在是他们的首要安全优先事项。三分之一的组织报告说，由于人工智能工作负载，在过去两年中，网络数据量翻了一番多，而47%的受访者看到针对其组织LLM部署的攻击有所增加。58%的人表示，他们看到人工智能驱动的勒索软件激增，高于2024年的41%。
91%的人承认在保护和管理他们的混合云基础设施方面做出妥协。造成这些妥协的关键挑战包括缺乏干净、高质量的数据来支持安全的人工智能工作负载部署（46%），以及缺乏跨环境的全面洞察力和可见性，包括东西流量的横向移动（47%）。
公共云风险促使行业重新校准
公共云曾经被认为是在急于扩大新冠肺炎后运营的可接受的风险，现在正受到严格的审查。面对日益增长的曝光率，许多组织正在重新思考其云战略，70%的安全和IT领导者现在认为公共云比任何其他环境都风险更大。
因此，70%的人报告说，由于安全问题，他们的组织正在积极考虑将数据从公共云迁移到私有云，54%的人不愿意在公共云环境中使用人工智能，理由是担心知识产权保护。
随着网络攻击变得更加复杂，现有安全工具的局限性正在迅速成为焦点。组织正在将优先事项转向获得对其环境的完全可见性，现在认为对有效威胁检测和响应至关重要的能力。
55%的受访者对其当前工具检测违规行为的能力缺乏信心，认为可见性有限是核心问题。因此，64%的人表示，他们未来12个月的首要重点是通过完全了解所有动态数据来实现实时威胁监控。
深度可观察性成为新标准
随着人工智能推动流量、风险和复杂性，89%的安全和IT领导者认为深度可观察性是保护和管理混合云基础设施的基础。行政领导层正在注意到，因为董事会越来越优先考虑所有移动数据的完整可见性，83%的人确认，董事会层面目前正在讨论深度可观察性，以更好地保护混合云环境。
Gigamon首席安全官Chaim Mazal说：“今年的调查预示着风险管理优先事项的深刻转变，是时候重新校准人工智能时代混合云基础设施的安全和管理方式了。”“深度可观察性通过将传统日志数据与网络衍生的遥测相结合来提供重新校准，使安全团队能够清楚地看清加密流量，检测人工智能驱动的威胁，并在爆炸半径扩大之前加强防御。88%的安全和IT领导者认识到其对保护人工智能部署的重要性，这种方法已成为现代网络安全的基础。”
Freshfields的CISO Mark Walmsley说：“近一半的组织表示，攻击者已经针对他们的大型语言模型，人工智能安全不能是事后的想法，它需要成为重中之重。”“保持领先的关键是什么？可见性。当我们能够清楚地看到人工智能系统和数据流中发生的事情时，我们就能消除噪音并更有效地管理风险。深度可观察性有助于我们尽早发现漏洞，并在问题出现之前提供正确的保护措施。”
该研究调查了澳大利亚、法国、德国、新加坡、英国和美国的1000多名全球安全和IT领导者。
消息来源：helpnetsecurity, 编译：安全114；
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