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如何克服数据重力并加速安全运营中心中的AI安全
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原文英文，约1100词，阅读约需4分钟。
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内容提要
数据重力导致威胁检测变慢并增加基础设施成本。为提高AI安全性，建议采用统一搜索、开放标准和灵活存储分层，以加快检测和响应时间。消除数据孤岛可使安全团队更高效地分析和应对威胁，提升整体安全态势。
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关键要点
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数据重力导致威胁检测变慢和基础设施成本增加。
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88%的组织使用10个或更多工具进行检测、调查和响应，导致可见性碎片化。
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统一搜索、开放标准、灵活存储分层和AI原生架构可以减少检测时间和响应时间。
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数据孤岛使得安全团队难以有效分析和应对威胁。
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统一搜索可以让分析师在多个存储系统上同时运行查询，减少重复和降低查询成本。
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采用开放标准可以避免供应商锁定，促进系统间的互操作性。
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灵活的存储分层可以在高性能和长期保留之间取得平衡，降低基础设施成本。
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构建AI原生的安全操作基础设施可以提高分析和响应的速度，增强主动防御能力。
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延伸问答
什么是数据重力，它如何影响威胁检测？
数据重力是指随着数据量的增加，数据变得更难移动和更昂贵，导致威胁检测变慢和基础设施成本增加。
如何通过统一搜索来提高安全团队的效率？
统一搜索允许分析师在多个存储系统上同时运行查询，减少重复和降低查询成本，从而加快威胁检测和响应。
采用开放标准对安全运营中心有什么好处？
开放标准可以避免供应商锁定，促进系统间的互操作性，使团队能够更灵活地集成新服务，降低迁移成本。
灵活的存储分层如何帮助降低基础设施成本？
灵活的存储分层通过将数据分为快速访问层、中期记录层和长期存储层，优化存储成本，同时保持历史数据的可查询性。
如何构建AI原生的安全操作基础设施？
构建AI原生的基础设施需要将智能嵌入到工作流程中，确保可访问的遥测数据，以实现更快的分析和响应。
数据孤岛对安全团队的影响是什么？
数据孤岛使得安全团队难以有效分析和应对威胁，导致信号的遗漏和响应延迟。
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