Die KI-Implementierung wird Netzwerkarchitekturen und -verfahren neu gestalten, sagen Experten

Die hohen Netzwerk- und Sicherheitsanforderungen der KI-Implementierung erfordern überarbeitete Architekturen und Sicherheitstools, sagen viele Experten – und für KI angepasste Tools müssen möglicherweise selbst von KI verwaltet werden.

Die hohen Netzwerk- und Sicherheitsanforderungen der KI-Implementierung erfordern überarbeitete Architekturen und Sicherheitstools, sagen viele Experten – und für KI angepasste Tools müssen möglicherweise selbst von KI verwaltet werden.

„In Bezug auf Netzwerke gibt es zwei Arten von KI – KI für Netzwerke und Netzwerke für KI“, schrieb der Branchenanalyst Zeus Kerravala Anfang des Jahres. „Ersterer verwendet KI, um das Netzwerk zu betreiben, und letzterer stellt ein Netzwerk zur Unterstützung von KI bereit.“

Der Netzwerk- und Sicherheitsanbieter Aryaka preist sein Unified SASE as a Service als optimale Architektur für Unternehmen an, die den umfassenden Einsatz generativer KI planen, und wie Kerravala vorhergesagt hat, wird KI selbst eine Rolle bei der Überwachung der Implementierung des Dienstes spielen.

„Es ist die Konvergenz von Netzwerk und Sicherheit“, sagte uns Klaus Schwegler, Senior Director of Product Marketing bei Aryaka. „Ein von Grund auf entwickelter Ansatz für eine einheitliche Richtlinie, eine einheitliche Art der Verwaltung, Verwaltung und Orchestrierung von Richtlinien und eine einheitliche Kontrolle darüber, wenn es um die Netzwerksicherheit geht.“

Optimierung für KI …

Zu diesem Zweck gibt es zwei Seiten der Medaille von Aryakas KI-Strategie. Einerseits geht es darum, Netzwerk und Sicherheit an die Bedürfnisse der KI anzupassen und dabei drei optionale Funktionen für Unified SASE as a Service zu nutzen.

Die erste Funktion, AI>Perform, stellt sicher, dass die Netzwerkleistung für KI-Workloads und -Anwendungen optimiert ist. Die zweite Lösung, AI>Secure, schützt diese KI-Prozesse, indem sie den Zugriff kontrolliert und Datenlecks stoppt. Schließlich bietet AI>Observe Benutzern maximale Einblicke in ihre KI-Prozesse und die Netzwerknutzung im Allgemeinen.

„Dies ist in einer Umgebung, in der Echtzeitverwaltung und Sicherheit von Netzwerken aufgrund der zunehmenden Verbreitung von KI von größter Bedeutung sind, von entscheidender Bedeutung“, schrieb Renuka Nadkarni, Chief Product Officer von Aryaka, kürzlich in einem Blogbeitrag des Unternehmens. „Die Möglichkeit, die Netzwerkleistung in Echtzeit zu beobachten und zu analysieren, ermöglicht es Unternehmen, potenzielle Sicherheitsbedrohungen schnell zu erkennen und darauf zu reagieren und so einen widerstandsfähigeren und robusteren Netzwerkbetrieb zu gewährleisten.“

Die Anforderungen der KI werden Netzwerkarchitekturen und -verfahren neu gestalten. Da beispielsweise jede Anfrage an generative KI zu einer eindeutigen, dynamisch generierten Antwort führt, macht es keinen Sinn, Daten zwischenzuspeichern. Da jedoch der Datenverkehr zu und von Servern mit KI-Inhalten in beide Richtungen enorm sein wird, ist eine extrem niedrige Latenz ein Muss.

Die Lösung könnte darin bestehen, KI-Server geografisch zu verteilen, ähnlich wie SASE-Präsenzpunkte, schrieben die Orange Group-Forscher Usman Javaid und Bruno Zerbib kürzlich in einem Artikel im TM Forum.

„Zukünftige Netzwerke müssen Cloud-zentrierte Architekturen in Richtung Rand erweitern, LLM näher an Datenquellen bringen, Rückschlüsse mit geringer Latenz ermöglichen, die Datenübertragung durch lokale Datenverarbeitung verbessern und gleichzeitig den Datenschutz der Benutzer wahren“, schrieben sie.

… und KI zur Optimierung nutzen

Die andere Seite der Medaille besteht darin, mithilfe von KI die Sicherheit und Netzwerkleistung auf eine Weise zu erweitern, die von Menschen gesteuerte Prozesse nicht erreichen könnte. Schwegler erklärte, wie KI beispielsweise ungewöhnliche Netzwerkaktivitäten erkennen könnte, die dem Menschen möglicherweise entgehen.

„Verwendung von KI-Tools, um Muster und Anomalien zu erkennen“, sagte er. „Verkehrsverhalten, das ungewöhnlich erscheint. … Plötzlich haben Sie einen Verkehrsanstieg, Datenübertragungsraten, die Sie nicht oder zu spät bemerken würden, um zu verstehen, was genau passiert, wer das tut.“

Das Erkennen solcher Anomalien ist laut der US-amerikanischen Cybersecurity and Infrastructure Security Agency (CISA) eine von mehreren Möglichkeiten, mit denen KI die Cybersicherheit verbessern kann. Zu weiteren potenziell KI-gestützten Aspekten der Cybersicherheit gehören die Erkennung personenbezogener Daten (PII) und die Teilnahme an forensischen Untersuchungen.

„Es gibt Verhaltensmuster und Trends, die mit KI viel schneller identifiziert werden können als mit allen anderen menschlichen deterministischen maschinellen Lernmodellen, die geschrieben werden können“, bemerkte Nadkarni kürzlich in einem Unternehmens-Webcast. „Wir müssen KI auch nutzen, um die Schutzfunktionen zu verbessern, den Zugang zu sichern und alle Vermögenswerte zu sichern.“

Die Rolle von Managed Service Providern

Als Unternehmen, das Netzwerk und Sicherheit verbindet, sieht sich Aryaka gut positioniert, um seinen Kunden und Benutzern Dienste anzubieten, die es ihnen ermöglichen, ihre KI-Nutzung sicher und effizient zu maximieren. Der Zielmarkt sind nicht nur Direktkunden, sondern auch Kunden, die über Managed-Service-Kanäle kommen.

„MSPs mit Fachkenntnissen in KI-Technologien werden eine Schlüsselrolle dabei spielen, Fehler zu erkennen und die reibungslose Integration von KI in IT-Workflows sicherzustellen“, schrieb Nadkarni in ihrem Blogbeitrag. „KI wiederum wird eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Netzwerksicherheit in Echtzeit spielen, indem sie erweiterte Überwachungs-, Analyse- und Fehlererkennungsfunktionen bereitstellt.“

Ken Rutsky, Chief Marketing Officer von Aryaka, sagte im Webcast, dass die Hinzufügung von KI-Unterstützung zu Netzwerk- und Sicherheitstools und der Einsatz dieser Tools zur Fokussierung von Effizienz und Bereitstellung auf die bestmögliche KI-Leistung eine neue Phase einläuten wird Geschäftsmöglichkeit.

„Unser Ziel ist es, unseren Kunden dabei zu helfen, alles zu bekommen: Leistung, Agilität, Einfachheit und Sicherheit ohne Kompromisse“, sagte er. „Und wenn sie in diese Gen-KI-Anwendungen vordringen, wird es schwieriger, aber noch wichtiger und lohnender, alles zu bekommen.“

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