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长沙苹果X手机无法开机_人工智能如何应用于数据中心的物理安全

机器学习和人工智能被支持为解决数据中心问题的万能药。长沙苹果X手机无法开机 虽然大部分是炒作和毫无根据的乐观主义,但是人工智能工具在一些领域是有用和实用的。 这些领域包括数据中心的物理安全,人工智能在图像和语音识别、异常检测和预测分析三个方面起着重要的作用。

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图像和声音的识别

图像识别是人工智能的一大成功例子,该技术迅速应用于各种领域。 是其近亲,语音识别也是如此。

很明显,在物理安全中,图像识别最常用于面部认证。

但这不仅仅是确认他们是进入大楼时说的人。 图像识别也可以用来检查火灾和其他紧急情况下的房间里是否有人。 检测到的运动可以用来判断树枝是在风中摇晃还是入侵者要越过栅栏。

图像识别也可以用来识别持枪和其他武器的人或不戴口罩的人。

说到健康相关的问题,数据中心的访问者被诊断为COVID-19后,可以识别和感染者访问过的所有地方(这样可以清洁这些地方)接触过的人进行检查。

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在具有高级特定需求的大型数据中心中,有很多业务和开源的图像识别算法和培训集可用。 在小型数据中心,供应商在没有专业人工智能开发团队资源的数据中心和非常常见的问题数据中心中增加了这些功能。

总部设在斯德哥尔摩的研究公司Memoori表示,人工智能分析将在今后10年成为视频监视解决方案的标准功能。

Memoori董事社长詹姆斯·麦克赫尔在最近的报告中说:“需要最大限度地利用由摄像机生成的大量数据,基于人工智能的解决方案是唯一实用的解决方案。”

McHale告诉DCK,摄像机生成大量数据,人工智能是处理这些数据的唯一可能方法。

人工智能系统也可以用于分析热图像。 “他告诉我,作为COVID-19流感大流行的直接结果,热相机是今年重要的增长领域。

现在,很多热敏相机只不过是热信息,长沙苹果X手机无法开机但顾客开始同时收集热图像和以往的图像,寻找可以使用神经网络算法进行处理的系统。

但他补充说,人们普遍缺乏对如何将这项技术用于大流行控制的理解。 另外,这种传染病对一些经济部门有负面影响,影响支出,改变了公司购买技术的方式。

他说:“客户要求从他们的投资中获得更多的价值,不太愿意承担前期资本支出。” 这使作为服务的访问控制和作为服务的视频监视更有魅力。 ”。

异常检测

机器学习的另一个非常常见的实用用途是用于异常检测。 系统根据数据库线进行培训,识别常见模式,查找不符合这些模式的异常事件。

因此,例如,各种随机车通过某个设施可能是正常的,但如果同一辆车在过去1小时内几次驾驶,每次减速,然后再次加速,警卫就会警告可疑事件的发生。

同样,如果有人在数据中心通常不去的地方或通常不工作,这可能是故障的征兆。

总部设在亚利桑那州坦佩的技术咨询和系统集成公司Insight云和数据中心转型高级安全架构师MichaelPerreault说:“让人们集中精力在潜在的威胁领域。”

这有助于数据中心确定安全团队可能会忽略的问题.。

人工智能如何应用于数据中心的物理安全

预测分析

模式识别还有另一个用途——预测事件。 在今天的数据中心,此功能主要用于预测维护。

因此,例如,当某个设备加热到异常水平时,人工智能系统可以标记问题,并在设备完全故障前提出服务要求。

Perreault表示,目前的预测分析很少用于数据中心维护以外的应用。

但是,有些制造商正在研究通过将电子邮件和视频监视器等内部数据与逮捕报告和社交媒体投稿等外部数据相结合,在安全问题发生之前就能发现的技术。是个问题。

例如,如果一个数据中心的某个人或员工因暴力事件被捕,向该公司发送恐吓邮件,在社交媒体上发布攻击性文章,这些可能是该人可能会进一步升级的迹象。 你可以提醒警卫注意那个人。

当然,使用人工智能预测一台机器什么时候可能发生故障和使用它预测一个人什么时候可能发生故障是两回事,后者提出了一些棘手的伦理问题。

有多少情报收集太入侵了? 如果有助于确保员工和重要基础架构的安全,值得这样做吗?

今天这种系统最大的问题是,正如世界各地的警察部门发现的那样,他们依然是比较新的,不太正确,容易受到偏见的影响。

但是关于人工智能系统的问题是越来越正确了。 很快,预测性安全技术被广泛应用,便宜且容易安装。 供应商已经将此作为服务提供,将内部数据与外部源关联起来预测人的行为,该技术不会消失。

数据中心安全管理员和高级管理员必须事先制定道德框架.。 如果涉及员工、家人或公众,安全系统应该有多大的干扰性? 哪个数据源是合适的工具? 行动的门槛是多少?

少数派报告式的预测安全技术不是科幻小说,长沙苹果X手机无法开机电影提出的道德问题也不是理论问题。

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