什么是人工智能驱动的 SASE？

SASE（安全访问服务边缘） 是一个基于云的安全框架，可让用户从任何地方安全访问网络资源。

传统的网络方法和技术已无法提供数字化组织所需的安全和访问控制。现代企业要求用户无论身处何地，都能即时、不间断地进行访问。远程用户的增加、基于云的应用程序的使用，以及越来越多的数据流向云服务和分支机构而不是返回数据中心，都要求我们采用新的网络安全方法。

采用 SASE 解决方案可带来多种业务效益：

• 灵活性
• 节约成本
• 降低复杂性
• 提高性能
• 零信任
• 威胁预防
• 数据保护

人工智能在 SASE 中的作用

人工智能（AI）如今在安全接入服务边缘（SASE）架构中发挥着举足轻重的作用。这项变革性技术引入了各种功能，可实现高效的安全措施，并增强网络成果。

用户体验

人工智能大大提升了 SASE 的用户体验。SASE 架构利用全球分布式云服务，提供卓越的安全性并改善用户体验。人工智能技术可实现有效的自主数字体验管理（ADEM），测量从用户设备到应用目的地的连接健康状况和性能。

人工智能在整个网络的数据聚合方面发挥着至关重要的作用，使 IT 管理员能够将网络监控或用户报告的问题信号关联起来。人工智能可以将多个输入合并为一个问题，从而帮助管理员高效地发现和解决问题。人工智能的先发制人功能可以帮助在用户报告潜在问题之前将其标记出来，从而促进更加积极主动的网络管理方法。

网络安全

在网络安全管理方面，人工智能并不是一个新概念。长期以来，人们一直在实施源自机器学习（ML）和人工智能的技术来识别安全威胁。其中一项应用就是检测网络钓鱼工具包。利用 AI Access 和 ML 方法，SASE 可以识别网络钓鱼工具包何时生成此类页面，从而防止用户访问恶意网站，增强整体网络安全态势。高级 URL 过滤还有助于防止 SaaS 平台网络钓鱼攻击。

数据

人工智能的有效性主要取决于其所掌握的数据的质量和数量。在 SASE 的背景下，人工智能可以利用从安全、网络安全和运营中收集的数据，然后将这些数据集中到一个中央位置。

值得注意的是，完整、一致和正确的数据原则是人工智能效率的基础。完整的数据意味着要收集与当前问题相关的所有数据，而一致的数据则是指所有数据元素的格式、结构和标签都保持不变。正确的数据表明数据收集过程是可靠的，从而确保输出的数据值得信赖。

SASE 中的人工智能技术只要坚持这些原则，就能在安全、网络安全和运营等各个核心领域推动转型成果。

人工智能运营（AIOps）

SASE 中的AI Operations（AIOps） 集成进一步扩大了人工智能在复杂 IT 操作自动化中的应用范围。AIOps 可促进基于人工智能的问题检测和预测分析，主动修复可能导致服务中断的问题。

在 SASE 中采用 AIOps，可通过单个仪表板简化、快速地发现网络异常，从而提高生产率并缩短平均解决时间 (MTTR)。

人工智能驱动的 SASE 如何工作？

AI 驱动的安全接入服务边缘（SASE）利用人工智能和机器学习来增强云网络的安全性和性能。要了解它是如何运作的，关键是要关注它的两大支柱：网络和安全，这两者都受益于人工智能技术的应用。

人工智能驱动的 SASE 通过应用人工智能来更有效地管理网络流量，从而优化网络性能。例如，人工智能可以根据历史数据和用户行为预测网络需求，从而主动分配网络资源，减少延迟，提升整体用户体验。

在安全方面，人工智能在识别和减轻潜在威胁方面发挥着举足轻重的作用。机器学习可持续分析网络行为并检测异常，这可能预示着潜在的网络威胁。当检测到可能的威胁时，系统可以将其隔离，防止其在网络中扩散，从而降低风险。此外，系统还能从每次互动中学习，从而能够随着时间的推移识别出新的威胁模式，持续增强保护网络的能力。

人工智能驱动的 SASE 的另一个重要方面是其数据管理能力。在运行过程中，它会从网络和安全事件中收集大量数据。这些数据存储在中央数据湖中，不仅便于统一查看系统，还为人工智能算法的学习和改进提供了原材料。人工智能的使用可确保有效的数据管理，并为决策提供有意义的见解。

人工智能在实现复杂 IT 操作自动化方面的作用怎么强调都不为过。它有助于实现问题检测、预测分析和问题解决等各种操作功能的自动化，从而缩短解决问题的时间并提高生产率。

最终，人工智能驱动的 SASE 通过应用人工智能技术来预测网络需求、检测威胁、管理数据和自动化操作，从而增强网络性能和安全。它从数据中学习的能力使其能够持续适应和改进，成为组织在云为先的世界中确保网络安全的重要工具。

人工智能驱动的 SASE 的优势

提高网络安全效率

人工智能驱动的 SASE 通过机器学习技术提供更高的安全性。与传统的安全措施相比，这使系统能够覆盖更广泛的威胁。具体来说，人工智能可以加强对基于 DNS 的威胁以及未知的、躲避性威胁的检测，从而提高整体安全效能。

此外，人工智能驱动的 SASE 解决方案通常可以量身定制，以满足特定行业的安全和合规性要求。

在加强 SASE 框架内的实时威胁检测和预防方面，人工智能也发挥着至关重要的作用。事实上，它通过持续分析网络行为，对未知和高度规避性威胁进行实时预防。

机器学习算法可以分析网页源代码、图像、文本和 URL 模式，从而检测潜在威胁并有效缓解威胁，提供更多一层的威胁情报。这种分析水平提高了网络钓鱼的检测和预防能力，也涵盖了类似的网络安全威胁。

人工智能在网络安全中的作用不仅限于检测，还包括主动缓解威胁。通过持续学习和模式识别，人工智能可预测潜在威胁并采取预防措施，从而加强 SASE 框架内的整体网络安全态势。

精简行政职责

人工智能驱动的 SASE 为最终用户和 IT 管理员都带来了好处。管理员可以利用人工智能减轻管理负担并简化管理，从而专注于高价值任务，而不是排除故障或管理多个控制台。通过自动化许多与 IT 管理相关的人工任务，人工智能驱动的 SASE 可以显著提高运营效率。

此外，人工智能驱动的 SASE 还集成了 AIOps，可自动执行复杂的 IT 和 NOC 功能，从而提高生产率并缩短解决问题的平均时间。这样，IT 专业人员就可以通过基于人工智能的问题检测和预测分析，主动补救可能导致服务中断的问题。

改善用户体验

人工智能不仅能为 IT 专业人员带来好处，还能显著改善最终用户的体验。通过实现实时可见性和解决问题的能力，人工智能有助于提供无缝的用户体验，并帮助 IT 专业人员快速解决任何潜在问题。

可扩展性和适应性

由人工智能驱动的 SASE 具有很强的适应性和可扩展性，能够有效地适应不断变化的业务需求。与大规模扩展具有挑战性的传统硬件架构不同，人工智能驱动的 SASE 可以轻松适应业务增长、收购或增加新办公地点等变化。

增强网络性能，减少延迟

虽然人工智能可能不会直接影响网络性能和减少延迟，但它可以通过促进更高效的路由选择以及及时发现和缓解网络问题，为这些方面做出贡献。

此外，AI 驱动的 SASE 系统还有助于远程用户安全、高效地访问应用程序和资源。虽然人工智能并不直接参与连接路由选择，但自动化和学习能力可以优化网络，从而提高性能和网络安全。

一致的可见性和明智的决策

在人工智能驱动的 SASE 框架中，SD-WAN 与云交付的安全服务边缘 (SSE) 的融合有助于组织保持整个网络的一致性可视性。通过利用人工智能和机器学习，可以做出更智能和数据驱动的决策，从而改善网络管理和网络安全。

人工智能助力 SASE 的未来

AI 为安全接入服务边缘（SASE）技术的未来带来了巨大希望。人工智能具有自动化、分析和优化的能力，有可能彻底改变网络安全、性能和运营的各个方面。

目前，人工智能驱动的 SASE 开发的一个主要重点领域是整合自然语言界面。这些界面简化了 IT 管理员经常遇到的复杂任务，提供了一种使用普通英语查询与系统交互的机制。这一进步可以加快故障排除和问题解决的速度，将通常需要一个小时的调查缩短为瞬时响应。

例如，IT 管理员可以利用自然语言界面快速诊断特定用户是否可以访问特定应用程序。人工智能系统能够分析安全策略、网络安全、应用状态等各种因素，可以提供智能、简洁的响应。这就减少了浏览多个仪表板的需要，并大大缩短了诊断和解决问题的时间。

人工智能的潜在影响已超出了解决问题的范畴，进入了预测领域。人工智能驱动的 SASE 可以从模式和行为中学习，预见潜在的网络或安全问题，在问题出现之前提供积极主动的解决方案。这种预测能力放大了 SASE 的功效，有助于建立一个更加安全、高效和稳健的网络环境。

此外，由人工智能驱动的 SASE 还能将原本互不相关的技术合并为一个统一的解决方案，从而增强以用户为中心的理念。它便于同时分析一系列网络和安全参数，最终提供一个综合、高效和有效的解决方案。随着 SASE 格局的演变，这种整合水平将变得越来越重要，从而进一步强调了人工智能的必要性。

人工智能驱动 SASE 的未来将是一个变革性的未来。人工智能的融入使 SASE 不再局限于一个安全的网络框架，而是发展成为一个高度智能、主动和以用户为中心的解决方案。随着人工智能技术的持续进步和成熟，它与 SASE 的融合将更加深入，在不久的将来对安全、网络管理和运营产生重大影响。

人工智能驱动的 SASE 常见问题解答