主要观点：云平台已成为勒索软件和恶意软件攻击的主要目标，传统安全工具难以检测突变或利用未知漏洞的高级威胁，组织正转向人工智能（AI）和机器学习（ML）技术来增强云防御。
关键信息：

• 介绍了用于云恶意软件检测的 AI 模型，包括监督学习（利用标注数据集训练模型）、无监督学习（无需标注数据，通过聚类等技术识别异常）、深度学习（适用于检测复杂模式，但计算需求高）、强化学习（通过试错学习最优动作）。
• 指出 AI 驱动检测的技术挑战，如误报和漏报、对抗性攻击、隐私和数据治理、概念漂移。
• 探讨未来方向和创新，如可解释 AI（提高透明度）、联邦学习（保护隐私）、混合和集成模型（综合多种方法提高可靠性）、边缘 AI（降低延迟）。
  重要细节：
• 文中通过图表展示了 AI 驱动的云环境威胁检测工作流程，包括数据收集、预处理、模型训练和部署等环节。
• 详细说明了各种 AI 模型的特点和适用场景，以及技术挑战的具体表现和影响。
• 提到未来创新的具体技术和其在提升云环境安全性方面的作用。