Cinq façons dont l'IA peut améliorer la sauvegarde des données
Face à une urgence de données, qu'il s'agisse d'une attaque informatique ou d'un événement catastrophique qui rend un centre de données inutilisable, la priorité pour une entreprise est de pouvoir compter sur des sauvegardes sûres et mises à jour, prêtes à être restaurées sans accrocs
Aujourd'hui, protéger les sauvegardes des attaques, gérer les charges de travail nécessaires et respecter la SLA de la disponibilité est un défi complexe. Sans l'aide de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, peu d'entreprises parviennent à le faire rapidement et efficacement. L'IA et le ML ne sont plus une option, mais une nécessité. En analysant les données de la chronologie de sauvegarde, ces technologies identifient des modèles pour optimiser les procédures de sauvegarde et de restauration, aidant les entreprises à mieux prédire les événements critiques de sécurité des données, des défauts matériels aux catastrophes naturelles, aux cyberattaques.
En cas d'urgence, l'IA et la ML accélèrent et simplifient la restauration des infrastructures et des données, assurant une récupération rapide des activités.
L'intelligence artificielle a transcendé le rôle d'un outil supplémentaire simple, s'affirmant comme une nécessité essentielle pour les entreprises qui souhaitent faire face à une cybercriminalité de plus en plus sophistiquée et omniprésente. Dans un panorama de menaces en constante évolution, l'IA est configurée comme une ressource vitale pour préserver la mémoire d'entreprise, protéger les données critiques et garantir la continuité opérationnelle. Sa capacité à analyser de grandes quantités de données, à identifier les anomalies et à automatiser les processus complexes en fait un allié irremplaçable pour les équipes informatiques.
Voici cinq façons concrètes dont cette technologie innovante peut révolutionner la sauvegarde des entreprises, offrant des avantages tangibles en termes de sécurité, d'efficacité et de résilience.
5 façons dont l'intelligence artificielle peut améliorer la sauvegarde des données de l'entreprise
1 – Planification des activités de routine automatisées
Les plans de sauvegarde traditionnels sont basés sur des règles statiques et une planification, ce qui conduit souvent à des configurations complexes et inefficaces, telles que les temps d'exécution des travaux non optimaux, des attentes excessives ou une fenêtre de sauvegarde de surmonter.
Avec un système d'analyse ML basé sur des séries temporelles pour prédire les temps d'exécution des travaux, les plates-formes de gestion des données alimentées par l'IA et la ML améliorent constamment le calendrier du travail à travers une séquence optimale. Les plates-formes de protection des données cyber-résilientes calculent le meilleur objectif de point de récupération (RPO) possible pour une protection résiliente des cyber-données, donnant la priorité aux charges de travail de restauration en fonction des objectifs de disponibilité. Dans le même temps, l'IA réduit le temps des fenêtres nécessaires à la sauvegarde des données au minimum. Si vous le souhaitez, tout cela peut être fait complètement de manière autonome, sans que les responsables informatiques aient à intervenir manuellement.
2 – Gestion et surveillance optimisées
L'IA recueille continuellement des données sur les performances de diverses opérations de sauvegarde pour analyser l'état de milliers de travail chaque jour. Identifie les anomalies qui diffèrent du processus de sécurité régulier et peuvent les classer en fonction du type, de la fréquence et de la gravité. Certaines erreurs peuvent être temporaires ou routinières et peuvent être résolues sans intervention humaine immédiate. Cependant, d'autres événements nécessitent l'attention de l'équipe informatique. Sans filtre, ces erreurs critiques restent souvent cachées plus longtemps que prévu. Pour les événements qui nécessitent une intervention humaine, l'équipe informatique reçoit les alarmes pertinentes déjà filtrées, afin que vous puissiez agir rapidement.
3 – Classification des données et analyse des risques
L'IA et le ML aident également à définir et à classer les informations et à déterminer les données doivent être restaurées principalement en cas de catastrophe. Les modèles de classification sont «éduqués» en utilisant les données de l'entreprise et identifient les types de documents les plus pertinents dans un domaine spécifique, par exemple pour la fréquence d'accès. Pour accélérer l'apprentissage, les équipes informatiques peuvent également fournir des données particulièrement représentatives aux données telles que l'exemple, afin qu'elle puisse obtenir les modèles pertinents. L'apprentissage en profondeur et l'analyse textuelle classent de manière fiable des données encore plus complexes.
Des informations personnelles sensibles peuvent également être recherchées à l'aide de termes clés et classées à différents niveaux de sécurité. Cela conduit à l'analyse des risques, qui détermine le niveau de menace d'information basé sur le contexte et les métadonnées.
4 – Détection d'attaque
La sauvegarde des données ne fonctionne pas sans cybersécurité. Les professionnels des ransomwares attaquent non seulement les données de production, mais également les fichiers de sauvegarde. L'intelligence artificielle doit donc être en mesure d'interpréter les anomalies de données comme des indicateurs d'attaque – par exemple, l'analyse de l'entropie d'un fichier est une indication de compromis. En cas d'urgence, il est important de détecter ces anomalies immédiatement au moment du cryptage, une activité impossible pour un observateur humain, étant donné le nombre d'événements dans un ensemble de données: l'intelligence artificielle peut le faire sans effort.
5 – Restauration des données et des infrastructures
Enfin, grâce à l'intelligence artificielle et à l'apprentissage automatique, les équipes informatiques peuvent définir les objectifs de la récupérationIME Objectif (RTO) Et Objectif du point de récupération (RPO) Optimal, avec une perte minimale d'informations et une nouvelle disponibilité rapide, et la réception d'avis lorsque le SLA prédéfini sur la disponibilité des données ne peut plus être satisfait. L'intelligence artificielle aide également à définir les phases de restauration nécessaires avant un événement désastreux. Une restauration propre et malveillante en une seule fois Salle blanche Dans le cloud, il est rendu possible par la définition basée sur l'IA et le ML de la dernière sauvegarde propre dans un ensemble de données.
L'avenir de la sauvegarde des entreprises est l'AI
Ce qui était autrefois un rêve lointain est la réalité aujourd'hui: l'IA et la ML s'ouvrent aux entreprises complètement nouvelles, avec des fonctionnalités qui deviennent plus efficaces chaque jour. Ces technologies sont également innovantes pour la sauvegarde: elles protègent contre les cyberattacchi, aident à automatiser les activités de routine, à améliorer l'efficacité des systèmes et, en fin de compte, à réduire la dette technique d'une entreprise, par exemple grâce à une meilleure maintenance ou à des mises à jour en temps opportun et efficaces.
