利用 IBM z17 增强 IBM Z 安全性，助力 AI 未来发展
数据已成为一种宝贵的资源，是组织发展和获得竞争优势的基石。当组织利用 AI 来提高混合云的效率时，数据仍然是关键要素。
但是，潜在的数据泄露可能会带来重大风险，包括未经授权的访问、破坏和披露。这些威胁可能导致严重后果，例如财务损失、声誉受损和法律后果。此外，量子计算的出现对数据安全提出了新的严峻挑战。
全新 IBM z17 系统旨在帮助增强安全性，以应对我们的客户当前面临的挑战。客户将能够通过 IBM Threat Detection for z/OS 充分利用 AI 和其他技术，并借助 IBM Vault Self-Managed for Z 和 LinuxONE 进行机密管理。此外，IBM 打算提供利用 AI 对敏感数据进行标记和分类的功能。
在 IBM 最近发布的“大型机是数字化转型的中流砥柱”报告中，约 82% 的受访客户表示，大型机支持用于监控、分析、检测和响应网络威胁的 AI 功能“很重要”(46%) 或“极其重要”（36%）。
我们最新的 AI 驱动安全解决方案 IBM Threat Detection for z/OS 旨在帮助客户检测和识别可能因网络攻击而导致的潜在恶意异常1。客户可以充分利用仪表板进一步解读异常，从而简化诊断。它还旨在识别和发布与 ICT 相关的异常事件警报，帮助客户遵守欧盟《数字运营弹性法案》(DORA) 等法规的要求。除了网络异常检测之外，IBM 打算提供的该解决方案的一个关键组件是提供隔离功能选项，旨在帮助客户确保在 z/OS 上遵守反恶意软件规定。IBM Threat Detection for z/OS 可释放 AI 的力量，为企业提供增强的安全性。
IBM 打算提供一种全新 AI 解决方案，以发现平台上的敏感数据并对其进行分类。这会利用 z17 中的全新 IBM Telum II 处理器来执行自然语言处理和其他新创建的 AI 技术，因此可以在用于 AI 数据管道之前识别和保护“绝对重要资产”数据。这些功能旨在帮助组织解决手动数据分类过程中的劳动密集型和易出错问题，转而使用 AI 驱动技术进行自动标记和分类。
标记敏感数据后，必须确保对其进行适当加密。虽然量子计算可以实现根本性技术进步，但其前所未有的处理能力可能会破坏当前的加密标准。为了加强防御，IBM Z Crypto Discovery & Inventory (zCDI) 旨在简化客户在 Z 平台上发现加密资产的方式，并帮助建立加密库存。在量子安全之旅的众多首要步骤中，其中一个步骤要求组织了解其环境中加密技术的使用情况，以建立此库存。zCDI 旨在通过分析和整合来自多个数据源的加密相关统计数据，简化客户发现 Z 基础设施中加密使用情况的过程。这一新解决方案旨在帮助企业评估系统的潜在弱点并制定修复计划，以便他们能够加速向后量子加密迁移。最后，如果没有适当的方法来存储和保护数据保护机密，这些战略就不完整。
作为保护敏感数据的另一道防线，规范和简化机密管理流程势在必行。为了实现这一目标，我们最近推出了 IBM Vault Self-Managed for Z 和 LinuxONE，这是近期收购 HashiCorp 后推出的解决方案。该解决方案采用基于身份的安全机制，以实现对机密的最低权限访问。通过在 Linux on Z 和 LinuxONE 上运行 IBM Vault Self-Managed，旨在帮助企业将机密计算的安全功能扩展到存储库实例。借助这些功能和其他解决方案，IBM z17 将成为组织增强安全状况的行业领先平台。
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1 客户负责对 IBM Threat Detection for z/OS 发出的警报进行响应（无论是自动或手动响应）。