Безопасность сети на краю для AI-готового предприятия

Современные предприятия внедряют приложения ИИ, особенно генеративные ИИ (Genai), быстро. Это добавляет новые проблемы безопасности сети к уже сложным рабочим нагрузкам предприятия, охватывающих центры обработки данных, кампусы, облако, филиалы и удаленные местоположения пользователей.

Сетевые данные изменяются путем быстрого внедрения продуктов ИИ. К 2026 году, по оценкам, более 80% предприятий, вероятно, приняли генеративные API или приложения ИИ, однако недавнее исследование McKinsey предполагает, что менее 50% готовы управлять соответствующими рисками кибербезопасности.

Использование AI Shadow среди сотрудников также находится на подъеме - без контроля от него - еще больше подвергая организации киберата.

Модель ИИ и разработчики приложений создают неотъемлемые механизмы безопасности в этих приложениях. ИТ -команды также ужесточают свою осанку безопасности в центре обработки данных. Но актеры угрозы сканируют уязвимости в общих точках входа, которые включают пользователей, устройства и приложения на краю или в облаке. Velocloud, подразделение Broadcom, разработало архитектуру AI на основе AI для удовлетворения потребностей Ai-готового предприятия.

Почему современная сетевая архитектура требует решений безопасности ИИ

Приблизительно 47% организаций, которые ссылаются на состязательные возможности, обеспечиваемые генеративным ИИ (Genai) в качестве высшей проблемы кибербезопасности, риски потери данных и нарушения соответствия в средах в нескольких областях и крае.

Это не останавливается на этом. Команды безопасности также завалены огромным количеством предупреждений о безопасности, непоследовательными контролями, фрагментированным управлением и пробелами видимости, поскольку организации расширяют свой технологический след на различных платформах - создавая слепые пятна, которые изощренные злоумышленники легко используют.

В отчете о рисках AI в 2025 году показывается, что 70% рабочих нагрузок облачного ИИ в облачных средах имеют невременные уязвимости, которые оставляют данные.

К сожалению, многие организации по -прежнему полагаются на обычные решения безопасности для решения этих рисков. Традиционные подходы к борьбе с рисками безопасности с приложениями ИИ могут быть недостаточными. Трафик, генерируемый из приложений искусственного интеллекта, имеет тенденцию распределяться и чувствительно к задержке, поэтому развертывание всех инструментов безопасности в центре обработки данных может обеспечить безопасный, но не оптимальный опыт. Крайне важно обеспечить безопасность на оптимальном пути между пользователями и приложением или между потребителями моделей и моделями.

Как решения Velocloud улучшают безопасность для Ai-reade Enterprise

Предприятия, внедренные приложениями, управляемыми искусственным интеллектом, требуют сети, которые могут динамически адаптироваться к развивающимся рабочим нагрузкам, обеспечивая при этом обеспечение безопасности по оптимальному пути за пределами центра обработки данных.

Velocloud решает эти проблемы с помощью Velorain, сетевой архитектуры с AI, разработанной для повышения безопасности, производительности и масштабируемости для распределенных рабочих нагрузок искусственного интеллекта.

SELOCLOUD SASE построена с использованием модульной компоненты Velorain, предлагающей модульные компоненты, которые включают в себя Velocloud SD-WAN для безопасного кампуса и подключения к филиалам, Velocloud SD-Access для удаленного доступа пользователя на основе ZTNA и Symantec SSE для Velocloud для обеспечения безопасности в облаке.

Технология Velocloud Dynamic Multipath Optimization ™ (DMPO) усиливается с помощью ИИ для анализа условий сети в режиме реального времени и выбора лучших путей для трафика таким образом, чтобы обеспечить надежность в нескольких сетях. В дополнение к динамическому нарезку на основе приложений (DABS), предназначенное для повышения производительности путем приоритетов критических приложений и соответствующего распределения полосы пропускания. Вместе эти технологии сохраняют оптимальное качество опыта (QOE), адаптируясь к флуктуациям сети и требованиям применения, даже в сложных, многоглковых средах.

Его подход, управляемый ИИ, позволяет идентификации приложений в реальном времени и обеспечении соблюдения политики, гарантируя, что рабочие нагрузки искусственного интеллекта получают необходимую приоритету и защиту.

Особенности, которые отделяют велюрость

В отличие от традиционных решений SD-WAN, которые полагаются на статические политики, Velorain динамически корректирует сетевые ресурсы на основе схемы трафика, управляемых искусственным интеллектом, для смягчения узких мест производительности и уменьшения поверхностей атаки.

Ниже приведены четыре ключевых способа, которыми Velorain может принести пользу вашей организации:

АИ-управляемая защита угроз

Velocloud SASE использует ИИ для сбора, анализа, обнаружения и действий на развивающихся угрозах. Обработка миллиардов сигналов угроз из различных источников, включая конечные точки, электронные письма и интернет-трафик, это обеспечивает упреждающую защиту от атак нулевого дня и развивающихся киберугроз. Руководство Symantec Global Intempluerce Setwork Решение позволяет предприятиям удовлетворять свои потребности в безопасности и соответствии с изменяющимся характером ландшафтов угроз.

Оптимизированный путь безопасности

Velocloud SASE предлагает клиентам гибкость для настройки политик безопасности в центре и обеспечения этих политик в филиале или в облаке. Правопримирание стало возможным благодаря нативной интеграции улучшенных услуг брандмауэра на устройстве Velocloud SD-WAN. Облачное правоприменение использует преимущества глобальной сети SASE точек присутствия Velocloud, оптимально расположенной ближе к общедоступным поставщикам приложений и SaaS.

Защита данных в движении

Когда пользователи получают доступ к приложениям, данные передаются между филиалом, кампусом, удаленными местоположениями, облаком и центром обработки данных. Эти данные должны быть защищены, и необходимо предотвратить любую вероятность потери данных для участников угроз. Velocloud SASE позволяет только авторизованным пользователям получить доступ к приложениям ИИ и при этом шифрует любые обмены. Любые попытки эксфильтрировать эти данные контролируются и заблокируются.

Оптимизированная производительность для приложений искусственного интеллекта

Рабочие нагрузки ИИ требуют высокой пропускной способности и подключения с низкой задержкой. Решения на основе велюрана непрерывно анализируют условия сети и адаптируют трафик приложений в режиме реального времени для поддержания оптимальной производительности. Это гарантирует, что модели ИИ, включая взаимосвязанные агенты ИИ, получают постоянное качество сети без сбоев. Платформа также интегрирует телеметрию, управляемую AI, для эффективного прогнозирования и распределения полосы пропускания, а также предотвращает заторы и обеспечивает бесшовную производительность применения.

Заключение

Поскольку предприятия охватывают приложения, управляемые ИИ, в распределенных средах, надежная безопасность сети становится первостепенной. Velocloud, подразделение Broadcom, использует силу велюрона, его A-A-Acered Architecture для обеспечения передовой безопасности, бесшовной производительности и масштабируемости, которые опережают обычные решения. Приспособленная для защиты данных и моделей искусственного интеллекта на краю и в облаке, Velocloud дает возможность организациям снижать риски, обеспечивая исключительный опыт пользователя.

Посетите Velocloud сегодня, чтобы узнать, как решение может повысить безопасность и устойчивость вашего предприятия.