专家表示，人工智能的实施将重塑网络架构和程序

许多专家表示，人工智能实施的繁重网络和安全需求将需要改进架构和安全工具，而适合人工智能的工具可能需要由人工智能自行管理。

许多专家表示，人工智能实施的繁重网络和安全需求将需要改进架构和安全工具，而适合人工智能的工具可能需要由人工智能自行管理。

“关于网络，有两种类型的人工智能——用于网络的人工智能和用于人工智能的网络，”行业分析师 Zeus Kerravala 今年早些时候写道。 “前者使用AI来运行网络，后者部署网络来支持AI。”

网络和安全提供商 Aryaka 宣称其统一 SASE 即服务是计划广泛使用生成式 AI 的公司的最佳架构，并且正如 Kerravala 预测的那样，AI 本身将在监督服务的实施方面发挥作用。

“这是网络和安全的融合，”Aryaka 产品营销高级总监 Klaus Schwegler 告诉我们。 “一种从头开始设计的方法，具有统一的策略，统一的管理、管理、编排策略的方式，并在网络安全方面对此进行统一的控制。”

针对人工智能进行优化...

为此，Aryaka 的 AI 策略有两个方面。一方面涉及根据 AI 的需求定制网络和安全性，使用统一 SASE 即服务的三个可选功能。

第一个是 AI>Perform，确保网络性能针对 AI 工作负载和应用程序进行优化。第二个是 AI>Secure，通过控制访问和阻止数据泄露来保护这些 AI 流程。最后，AI>Observe 为用户提供了对其 AI 流程和网络使用情况的最大可见性。

“由于人工智能的日益普及，这在实时管理和网络安全至关重要的环境中至关重要，”Aryaka 首席产品官 Renuka Nadkarni 在最近的公司博客文章中写道。 “实时观察和分析网络性能的能力使企业能够快速识别和响应潜在的安全威胁，确保更具弹性和稳健的网络运营。”

人工智能的要求将重塑网络架构和程序。例如，由于对生成人工智能的每次查询都会产生一个独特的、动态生成的响应，因此缓存数据是没有意义的。然而，由于人工智能内容服务器的双向流量都非常大，因此极低的延迟是必须的。

解决方案可能是在地理上分布人工智能服务器，有点像 SASE 存在点，Orange Group 研究人员 Usman Javaid 和 Bruno Zerbib 最近在 TM 论坛上发表的一篇文章中写道。

“未来的网络必须将以云为中心的架构扩展到边缘，使 LLM 更接近数据源，实现低延迟推理，通过本地处理数据来改进数据传输，同时维护用户数据隐私，”他们写道。

…并使用人工智能进行优化

硬币的另一面是使用人工智能以人类控制流程无法做到的方式扩展安全性和网络性能。例如，施韦格勒解释了人工智能如何检测可能逃脱人类注意的异常网络活动。

“使用人工智能工具来检测模式和异常，”他说。 “流量行为似乎异常。……突然间，流量激增，数据传输速率无法检测到，或者为了解到底发生了什么以及谁在这样做而为时已晚。”

美国网络安全和基础设施安全局 (CISA) 表示，发现此类异常是人工智能增强网络安全的多种方式之一。网络安全的其他潜在人工智能辅助方面包括检测个人身份信息 (PII) 和参加法医检查。

“人工智能可以比任何其他可以编写的人类确定性机器学习模型更快地识别行为模式和趋势，”Nadkarni 在最近的公司网络广播中指出。 “我们还需要利用人工智能来增强保护能力和安全访问并保护所有资产。”

托管服务提供商的角色

作为一家连接网络和安全的公司，Aryaka 认为自己有能力为客户和用户提供服务，使他们能够安全、高效地最大限度地利用人工智能。目标市场不仅是直接客户，还包括通过托管服务渠道而来的客户。

“拥有人工智能技术专业知识的 MSP 将在发现错误并确保人工智能顺利集成到 IT 工作流程中发挥关键作用，”Nadkarni 在她的博客文章中写道。 “反过来，人工智能将通过提供先进的监控、分析和错误检测功能，在增强实时网络安全方面发挥至关重要的作用。”

Aryaka 首席营销官 Ken Rutsky 在网络广播中表示，在网络和安全工具中添加人工智能辅助，以及使用这些工具来集中效率和交付以实现最佳的人工智能性能，将迎来一个新的阶段商机。

“我们的目标是帮助我们的客户获得一切：性能、敏捷性、简单性和安全性，无需权衡，”他说。 “当他们进入这些新一代人工智能应用程序时，获得这一切将变得更加困难，但更加重要和更有价值。”

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