隨著網路攻擊的複雜性和嚴重性不斷增加，IT行業正在合作增強許多用於防範和預防網路攻擊的技術。專家們目前正在考慮的一條途徑是使用人工智慧（AI）和機器學習，這兩種技術可以顯著提高雲安全自動化。
人工智慧可以通過多種方式提高雲計算平台等始終在線、即時解決方案的安全性，而不僅僅是將黑客拒之門外。技術還可以幫助識別安全問題和違規行為，其中許多問題是由人為錯誤引起的，缺乏受益於人工智慧的基於雲的敏捷改進策略。當有如此多令人信服的論據支持在雲中部署人工智慧時，很難忽視其好處。
預測事件
當給出正確的數據時，機器學習技術可以準確預測未來發生的情況。專家使用大量數據或數字信息來構建預測模型，以顯示事件將如何完美髮展。這可能有助於企業為市場變化做好準備，例如零售等行業的需求停滯或供應增加。其可以幫助了解潛在風險，並模擬風險在網路安全中的表現。通過使用事件預測模型可以實現多個目標。首先，概述事件的潛在進程、潛在風險領域和影響。其次，可以幫助組織更好地應對類似犯罪，縮短偵查和治療時間。由於積極、超快的運營調整和市場反應，人工智慧驅動的企業未來將能夠比同時代的企業更快地響應客戶、競爭對手、監管機構和合作夥伴。
有效的成本管理
由於這將帶來雲計算中最重要的人工智慧優勢之一，因此現在是時候關注云上人工智慧的經濟效益了。結合使用雲計算和人工智慧應該可以節省成本。雲計算的經濟性可以節省原本會產生的基礎設施成本。由於不需要本地數據中心，因此與開發人工智慧相關的成本大大降低。頂級雲提供商提供的人工智慧功能也可以降低研發支出。具有雲訪問許可權的組織可以利用人工智慧來獲取研究結果，而無需支付額外費用。用戶可以設計自定義儀錶板來監控和預測一段時間內的支出趨勢，從而降低超支的可能性。從長遠來看，使用人工智慧和雲的成本會低得多。87%的IT和數據安全專家認為，雲計算改善或提高了其業務數據保護的成本效益。
提高數據安全性
數據泄露可能而且確實會發生，除非存在重大安全故障，否則其通常是未經授權和不受控制的訪問造成的。當使用硬碟或物理上可訪問的基礎設施時，損壞的危險會增加。許多可能的結果包括崩潰、刪除文件、丟失備份等。相反，雲計算中的人工智慧提供了業務連續性、更快、更容易的災難恢復以及更容易的數據備份。通過將人工智慧(AI)與網路和網關安全、端點保護和高級身份驗證相集成，管理人員可以鎖定系統，使其幾乎無法滲透，從而阻止潛在的攻擊，尤其是來自內部人員的攻擊。用戶監控可以幫助企業識別異常活動，並通過及早發現來阻止黑客。在2019年的一項調查中，75%的IT領導者表示，採用人工智慧(AI)來保護其網路。71%和68%的受訪者報告了數據安全和端點安全的使用情況。
雲安全自動化
雲安全通過在雲中使用人工智慧（AI）而受益。得益於人工智慧的進步，雲基礎設施可以分析數據並快速識別故障。因此，人工智慧可能會建議人們謹慎行事或以各種方式做出反應。有了這些進步，可以大大減少對雲設置的未經授權的訪問。此外，人工智慧可以識別並防止奇怪的情況，防止潛在有害的代碼進入系統。此外，人工智慧能夠幫助評估和匯總多個地方的數據，使企業能夠參與主動的安全事件響應。
改進的IT基礎設施
各種供應商正在引入具有預構建存儲和計算資源組合的IT系統。這些IT系統中的互連資源可以通過自動化和加速來幫助人工智慧工作負載。此外，由於人工智慧是一項相對較新的技術，優化IT基礎設施的改進策略可以在這方面有所幫助。IT基礎設施可以使用支持人工智慧的計算平台和基礎設施優化解決方案為不斷增長的需求做好準備。根據Canalys的最新調查，2021年第二季度，企業在雲基礎設施服務上的支出比上一季度增加了50億美元。
