نماد اعتماد
نماد اعتماد
![دکتر اچ پی [خرید و قیمت سرور اچ پی hp ] مرکز فروش هارد و رم سرور hp](https://www.drhp.ir/img/prestashop-logo-1642588152.jpg){kind=logo}
هوش مصنوعی (AI) در سرورهای HP (Hewlett Packard Enterprise - HPE) می‌تواند به شیوه‌های مختلف به بهبود کارایی و مدیریت سرورها کمک کند. HP به عنوان یکی از شرکت‌های پیشرو در زمینه سخت‌افزارهای کامپیوتری، راهکارهایی برای استفاده از هوش مصنوعی در سرورهای خود ارائه می‌دهد. در زیر برخی از کاربردهای اصلی هوش مصنوعی در سرورهای HP شرح داده شده است:
HPE InfoSight یکی از برجسته‌ترین فناوری‌های HPE در زمینه استفاده از هوش مصنوعی است. این پلتفرم از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (ML) برای مدیریت و پیش‌بینی مشکلات در زیرساخت‌های IT استفاده می‌کند. InfoSight می‌تواند داده‌های عملکردی از سرورها، ذخیره‌سازی، و شبکه‌ها را تجزیه و تحلیل کند و مشکلات بالقوه را قبل از وقوع پیش‌بینی نماید. این سیستم به خودکارسازی تشخیص و رفع مشکلات و همچنین بهینه‌سازی عملکرد سرورها کمک می‌کند.
هوش مصنوعی می‌تواند برای بهینه‌سازی منابع محاسباتی در سرورها استفاده شود. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، سرورهای HP می‌توانند به طور خودکار بار کاری را بین هسته‌های پردازنده توزیع کنند، مصرف انرژی را بهینه‌سازی کنند، و به‌طور کلی بهره‌وری را افزایش دهند.
یکی دیگر از کاربردهای مهم AI در سرورهای HP پیش‌بینی خرابی‌های سخت‌افزاری است. با تجزیه و تحلیل داده‌های تاریخی و استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، سیستم می‌تواند زمان خرابی احتمالی تجهیزات را پیش‌بینی کند و اقدامات پیشگیرانه را برای کاهش زمان‌های توقف و خرابی‌های غیرمنتظره انجام دهد.
هوش مصنوعی همچنین می‌تواند به شناسایی تهدیدات امنیتی و حملات سایبری در زیرساخت‌های سروری HP کمک کند. سیستم‌های AI قادرند الگوهای مشکوک ترافیک شبکه و دسترسی‌های غیرمجاز را شناسایی کنند و به‌سرعت به آنها واکنش نشان دهند. این کار از آسیب‌های احتمالی به داده‌ها و زیرساخت‌ها جلوگیری می‌کند.
در محیط‌های ابری که سرورهای HP از آنها پشتیبانی می‌کنند، هوش مصنوعی می‌تواند برای مدیریت بهتر منابع ابری و بهینه‌سازی ماشین‌های مجازی استفاده شود. این به معنای توزیع بهینه بار و مدیریت خودکار منابع براساس نیازهای لحظه‌ای کاربران است.
سرورهای HP همچنین برای محیط‌های محاسباتی با کارایی بالا (HPC) طراحی شده‌اند که در آنها هوش مصنوعی می‌تواند بارهای محاسباتی پیچیده را مدیریت و تسریع کند. این شامل استفاده از GPUهای قدرتمند و زیرساخت‌های مناسب برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی بزرگ است.
با استفاده از هوش مصنوعی، HP تلاش می‌کند تا تجربه کاربری را بهبود بخشد و هزینه‌های عملیاتی را کاهش دهد، در حالی که بهره‌وری و امنیت سرورهای خود را به سطح بالاتری می‌رساند.
با تکامل مداوم هوش مصنوعی و محاسبات کوانتومی، سال 2024 برای پیشرفت های قابل توجهی آماده می شود زیرا سازمان ها به طور فزاینده ای با استفاده از این فناوری های پیشرفته نوآوری می کنند.
با این حال، این افزایش فناوری با افزایش تهدیدات سایبری پیچیده همراه است. یک نگرانی مهم سوء استفاده بازیگران مخرب از هوش مصنوعی مولد - یا ژن AI است. کسب‌وکارها اکنون با چالش‌های پیچیده بی‌شماری روبرو هستند: افزایش حملات باج‌افزار، افزایش جاسوسی سایبری تحت حمایت دولت، و وظیفه رو به رشد تامین امنیت اینترنت اشیا (IoT) که همیشه در حال گسترش است.
همزمان، استفاده نادرست از فناوری منجر به توسعه بدافزارهای پیشرفته‌تر برای نظارت غیرفعال، هدف قرار دادن سیستم‌ها، نرم‌افزارها و آسیب‌پذیری‌های خاص می‌شود.
علاوه بر این، ادغام هوش مصنوعی در حملات سایبری برای ساده‌سازی این عملیات، کاهش هزینه‌ها و منجر به کمپین‌های پیچیده‌تر فیشینگ و اطلاعات نادرست تنظیم شده است.
میهوکو ماتسوبارا، استراتژیست ارشد امنیت سایبری در خدمات فناوری اطلاعات و شرکت مشاوره NTT گفت: مجرمان سایبری و بازیگران دولتی در حال حاضر از هوش مصنوعی برای ایجاد کمپین‌های فیشینگ، نوشتن کدهای مخرب یا شناسایی سیستم‌های آسیب‌پذیر برای بهره‌برداری استفاده می‌کنند.
با این حال، هوش مصنوعی با افزایش قابلیت‌های تشخیص و تحلیل، بر استراتژی‌ها و فناوری‌های امنیت سایبری نیز تأثیر خواهد گذاشت. نتیجه، واکنش دفاعی به اطلاعات نادرست، فیشینگ، بدافزار و رفتارهای غیرعادی را بهبود می‌بخشد. همچنین راه را برای عملیات امنیتی خودکار و کارآمد و رسیدگی به چالش های نیروی کار هموار می کند.
متخصصان امنیت سایبری همچنین هوش مصنوعی مولد را در خودکارسازی وظایف، تجزیه و تحلیل داده‌ها و تحقیقات آسیب‌پذیری مفید یافته‌اند. به عنوان مثال، تحقیقات NTT Security Holdings متوجه شد که هوش مصنوعی مولد کارایی و دقت را برای شناسایی سریع سایت‌های فیشینگ به حداکثر می‌رساند.
نیکول کاریگنان، معاون هوش مصنوعی سایبری استراتژیک در Darktrace، اضافه کرد که ژنرال هوش مصنوعی در را برای ارائه ابزارهای تهاجمی به بازیگران تازه کار تهدید باز کرد. کارایی این ابزارها فقط به اندازه ابزارهایی است که آنها را هدایت می کنند.
در بلند مدت، او استفاده از هوش مصنوعی تهاجمی را در طول چرخه زندگی حمله پیش بینی می کند. این می تواند شامل استفاده از پردازش زبان طبیعی یا مدل های زبان بزرگ برای درک زبان نوشتاری و ایجاد ایمیل های فیشینگ نیزه ای در مقیاس باشد.
روش دیگر، می‌تواند شامل استفاده از طبقه‌بندی تصویر برای تسریع در استخراج اسناد حساس به محض اینکه یک محیط در معرض خطر قرار می‌گیرد و مهاجمان به دنبال مطالب ارزشمند می‌گردند، باشد.
کاریگنان به TechNewsWorld گفت: «هوش مصنوعی این امکان را برای ماشین‌ها فراهم می‌کند که حملات منحصربه‌فردی را در مقیاس اجرا کنند - همیشه روشن، به طور مداوم با سرعت ماشین تغییر شکل می‌دهند.
هوش مصنوعی وعده می دهد که در سال 2024 بر رفتار مجرمانه سایبری و استراتژی های امنیت سایبری تأثیر بگذارد. کارشناسان سایبری NTT شاهد چهار روند کلیدی دیگر با تأثیرات گسترده بر چشم انداز امنیتی در سال جاری و پس از آن هستند.
دومین پیش‌بینی برای امنیت سایبری بهتر، حول اجرای چارچوب Zero Trust است. چشم انداز امنیتی به طور فزاینده ای در حال تبدیل شدن به فضای ابری است و بر نیاز به روش های احراز هویت پیشرفته برای مقابله با تهدیدات نوظهور، مانند دور زدن MFA از طریق تکنیک هایی مانند حملات تزریق JSON Web Token (JWT) تاکید می کند.
در نتیجه، Zero Trust از یک روند داغ به چارچوبی تبدیل خواهد شد که در بسیاری از بخش‌های سازمان‌ها برای تقویت دفاع امنیتی پیاده‌سازی می‌شود.
تارو هاشیموتو، همکار بازدیدکننده و مدیر ارشد امنیت سایبری در NTT، به TechNewsWorld گفت: «Zero Trust دیگر یک کلمه کلیدی نیست، بلکه یک مفهوم اصلی است که سازمان‌ها برای بهبود اقدامات امنیت سایبری خود اجرا می‌کنند.
در سال 2024، محققان سایبری انتظار دارند تا شاهد ادامه تحقیقات رمزنگاری و رمزگذاری برای کشف راه‌های جدید برای محافظت از داده‌ها، هم در حالت استراحت و هم در فضای ابری باشند. تکامل سیستم‌های رمزگذاری پیشرفته، مانند رمزگذاری مبتنی بر ویژگی (ABE)، چشم‌انداز جذابی را برای پذیرش در دنیای واقعی ارائه می‌کند.
با این حال، نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی به دلیل عدم وجود حریم خصوصی مطمئن در تعامل با مدل‌های هوش مصنوعی باقی می‌ماند. از آنجایی که این تعاملات ممکن است حاوی اطلاعات حساس تری نسبت به پرس و جوهای جستجوی مرسوم باشد، می توان تصور کرد که محققان در چشم انداز امکان تعامل خصوصی با چنین مدل هایی تحقیق کنند.
هوش مصنوعی در حال حاضر می تواند تأثیر مثبتی فراتر از اتوماسیون ساده وظایف بر حوزه امنیت سایبری داشته باشد. Piyush Pandey، مدیر عامل شرکت امنیتی ERP Pathlock گفت: از اتوماسیون پاسخ هوشمند گرفته تا تجزیه و تحلیل رفتاری و اولویت‌بندی اصلاح آسیب‌پذیری‌ها، هوش مصنوعی در حال حاضر ارزش افزوده در زمینه امنیت سایبری دارد.
«از آنجایی که هوش مصنوعی وظایف بیشتری را در امنیت سایبری خودکار می کند، نقش متخصصان امنیت سایبری به جای تبدیل شدن به یک کالا، تکامل می یابد. او به TechNewsWorld گفت: متخصصان با استعداد امنیت سایبری با ذهنیت رشد، با ارائه بینش های عملی برای هدایت استقرار هوش مصنوعی در داخل، ارزش فزاینده ای خواهند داشت.
به گفته پاندی با اشاره به فیلم "اپنهایمر"، ظهور ژن هوش مصنوعی باعث ایجاد یک مسابقه تسلیحاتی در بین شرکت ها، دولت ها و مجرمان سایبری در مقیاسی می شود که کاملاً بی شباهت به عصر اتمی نیست.
او ادعاهای فزاینده برای نقش هوش مصنوعی در راه حل های امنیتی را به عنوان پیشگویی برای استفاده سریع از آن در امنیت ایمیل در سال آینده می داند.
او پیش‌بینی کرد: «شاید به همان سرعتی که راه‌حل‌های امنیت ابری سیستم‌های امنیت سایبری را در طول همه‌گیری متحول کردند» و پتانسیل یک تحول سریع در این زمینه را برجسته کرد.
