什麼是 AI Powered SASE？

SASE (secure access service edge) 是一種雲端安全性架構，可讓使用者隨時隨地安全存取網路資源。

傳統的網路方法和技術已無法提供數位組織所需的安全性和存取控制。現代企業需求使用者不論身處何地，都能即時、不中斷地進行存取。由於遠端使用者的增加、雲端應用程式的使用，以及越來越多的資料流向雲端服務和分支機搆，而非回到資料中心，因此必須採用新的網路安全性方法。

採用 SASE 解決方案可帶來多重商業效益：

• 彈性
• 節省成本
• 降低複雜性
• 效能提升
• 零信任
• 威脅防護
• 資料保護

人工智能在 SASE 中的作用

人工智慧 (AI) 目前在安全 存取服務邊緣 (SASE) 架構中扮演舉足輕重的角色。這項變革性技術所引進的功能，可實現高效率的安全性措施，並提升網路成果。

使用者體驗

AI 大幅提升 SASE 使用者體驗。SASE 架構利用全球分散的雲端服務，提供卓越的安全性並改善使用者體驗。AI 技術可實現有效的自主數位體驗管理 (ADEM)，可測量從使用者裝置到應用程式目的地之間連線的健康與效能。

AI 在整個網路的資料彙整中扮演重要角色，讓 IT 管理員能夠將來自網路監控訊號或使用者回報問題的訊號相相關性。AI 可以將多重輸入合併為單一問題，從而協助管理員有效率地辨識和解決問題。AI 的先發制人能力可在使用者報告潛在問題之前，先將問題標示出來，促進更主動的網路管理方式。

網路安全

在網路安全管理方面，AI 並不是新鮮的概念。源自於機器學習 (ML) 和人工智慧的技術早已實作來辨識安全威脅。其中一項應用就是偵測網路釣魚工具包。利用 AI 和 ML 方法，SASE 可辨識網路釣魚工具包何時會產生此類網頁，從而防止使用者存取惡意網站，並提升整體網路安全性。進階的 URL 過濾功能也有助於防止 SaaS 平台網路釣魚攻擊。

資料

AI 的有效性主要取決於其所掌握的資料的質與量。在 SASE 的情況下，AI 可以利用從安全性、網路和作業中收集的資料，然後將這些資料集中在一個中央位置。

值得注意的是，完整、一致且正確的資料原則是 AI 效率的基礎。完整的資料意指收集與當前問題相關的所有資料，而一致的資料則是指所有資料元素的格式、結構和標籤均保持不變。正確的資料表示資料收集過程是可靠的，可確保資料輸出的可信度。

SASE 中的 AI 技術，只要遵守這些原則，就能在安全、網路安全性和營運等各個核心領域推動轉型成果。

AI 作業 (AIOps)

SASE 內的 AI Operations (AIOps) 整合進一步擴大了 AI 在自動化複雜 IT 作業方面的應用範圍。AIOps 有助於以人工智慧為基礎的問題偵測與預測分析，以主動修復可能導致服務中斷的問題。

在 SASE 中採用 AIOps，可從單一儀表板簡化、快速地發現網路異常，從而提高生產力並縮短平均解決時間 (MTTR)。

AI 驅動的 SASE 如何運作？

AI 驅動的安全 存取服務邊緣 (SASE) 利用人工智慧與機器學習，提升雲端網路的安全性與效能。要瞭解其運作方式，關鍵在於它的兩大支柱：網路與安全性，這兩者都受惠於人工智慧技術的應用。

AI 驅動的 SASE 可運用 AI 更有效率地管理網路流量，從而最佳化網路效能。例如，人工智能可根據歷史資料和使用者行為預測網路需求，從而主動分配網路資源，減少延遲並提升整體使用者體驗。

在安全性方面，AI 在識別和減緩潛在威脅方面扮演了舉足輕重的角色。機器學習會不斷地分析網路行為，並偵測異常現象，這些異常現象可能表示潛在的網路威脅。當偵測到可能的威脅時，系統可以隔離威脅，防止威脅在網路中擴散，從而降低風險。此外，系統會從每次互動中學習，使其能隨著時間識別新的威脅模式，不斷地增強保護網路的能力。

人工智能驅動的 SASE 的另一個重要方面是其資料管理能力。在運作過程中，它會從網路和安全性事件中收集大量資料。這些資料儲存在中央資料湖中，不僅有助於統一系統視圖，還可為人工智能演算法提供學習和改進的原始資料。AI 的使用可確保有效的資料管理，並為決策提供有意義的洞察力。

AI 在自動化複雜 IT 作業方面的作用再怎麼強調也不為過。它有助於自動化各種作業功能，例如問題偵測、預測分析和問題解決，從而縮短解決問題的時間並提昇生產力。

最終，人工智能驅動的 SASE 可透過應用人工智能技術來預測網路需求、檢測威脅、管理資料以及自動化作業，進而提升網路效能與安全性。其從資料中學習的能力使其能夠不斷地適應和改進，成為組織在雲端為先的世界中保護其網路安全性的重要工具。

AI Powered SASE 的優點

提升網路安全效能

AI Powered SASE 透過機器學習技術提供更強大的安全性。相較於傳統的安全措施，這可讓系統涵蓋更廣泛的威脅。具體來說，人工智能可以增強對 DNS 型威脅和未知、逃避型威脅的偵測，從而提高整體安全效能。

此外，人工智能驅動的 SASE 解決方案通常可以量身定制，以滿足特定行業的安全性和合規性需求。

在 SASE 架構內，人工智能在加強即時威脅偵測與防護方面也扮演著重要的角色。事實上，它能透過不斷地分析網路行為，即時防護未知且高度逃避的威脅。

機器學習演算法可分析網頁原始碼、影像、文字和 URL 模式，以偵測潛在威脅並有效減緩威脅，提供多一層的威脅情報。此層級的分析可增加網路釣魚的偵測與防護能力，也涵蓋類似的網路安全威脅。

AI 在網路安全中的角色不只是偵測，還包括主動減緩威脅。透過不斷地學習和模式識別，人工智能可預測潛在威脅，並採取預防措施，進而強化 SASE 架構內的整體網路安全勢態。

簡化行政職務

AI Powered SASE 可為終端使用者和 IT 管理員帶來好處。管理員可利用 AI 減輕管理負擔並簡化管理，讓他們能專注於高價值的工作，而非排除故障或管理多個控制台。透過自動化許多與 IT 管理相關的手動工作，人工智能驅動的 SASE 可大幅提升作業效率。

此外，人工智能驅動的 SASE 整合了 AIOps，可自動執行複雜的 IT 和 NOC 功能，從而提高生產力並縮短解決問題的平均時間。這可讓 IT 專業人員透過基於 AI 的問題偵測和預測分析，主動修復可能導致服務中斷的問題。

改善使用者體驗

AI 不僅能為 IT 專業人員帶來好處，也能大幅改善終端使用者的使用經驗。透過即時可見性與問題解決能力，人工智慧有助於提供無縫的使用者體驗，並協助 IT 專業人員快速解決任何潛在問題。

擴充性與適應性

人工智能驅動的 SASE 具有高度適應性和可擴展性，能夠有效地滿足不斷變化的業務需求。傳統以硬體為基礎的架構在大規模擴充時可能會面臨挑戰，AI 驅動的 SASE 則不同，它可以輕鬆適應各種變化，例如業務成長、收購或新增辦公室地點。

增強網路效能與降低延遲

雖然人工智能可能不會直接影響網路效能與延遲的減少，但它可以透過促進更有效率的路由、及時偵測與減緩網路問題，對這些方面有所貢獻。

此外，由 AI 驅動的 SASE 系統有助於遠端使用者安全、有效地存取應用程式和資源。雖然 AI 並未直接參與連線路由，但自動化和學習功能可以最佳化網路，以獲得更佳的效能和安全性。

一致的可見性與智慧決策

在 AI 驅動的 SASE 框架中，SD-WAN 與雲端交付的安全性服務邊緣 (SSE) 的融合可協助組織在整個網路中維持一致的可視性。利用人工智能和機器學習，可以做出更聰明和資料驅動的決策，以改善網路管理和安全性。

人工智能驅動 SASE 的未來

AI 為安全存取服務邊緣 (SASE) 技術的未來帶來無限希望。人工智能具備自動化、分析和最佳化的能力，有可能徹底改變網路安全性、效能和作業的各個層面。

人工智能驅動的 SASE 目前開發的一個主要重點領域是整合自然語言介面。這些介面簡化了 IT 管理員經常遇到的複雜任務，提供了使用簡易英語查詢與系統互動的機制。這項進步可以加快故障排除和問題解決的速度，將通常需要一小時的調查時間縮短為瞬間回應。

例如，IT 管理員可以利用自然語言介面快速診斷特定使用者是否可以存取特定應用程式。AI 系統能夠分析各種因素，例如安全性政策、網路健康狀況、應用程式狀態等，可提供智慧型的簡明回應。這可減少瀏覽多個儀表板的需要，並大幅縮短診斷和解決問題所需的時間。

AI 的潛在影響力已超越解決問題的層面，進入預測領域。人工智能驅動的 SASE 可從模式和行為中學習，預知潛在的網路或安全性問題，在問題發生前提供主動解決方案。這種預測能力擴大了 SASE 的功效，有助於建立更安全、更有效率、更穩健的網路環境。

此外，人工智能驅動的 SASE 可將原本分散的技術合併為統一的解決方案，增強以使用者為中心的功能。它有助於同時分析一系列網路和安全性參數，最終提供整合、高效且有效的解決方案。隨著 SASE 領域的發展，這種整合程度將變得越來越重要，進一步強調了 AI 的必要性。

人工智能驅動的 SASE 的未來是一個變革的未來。人工智慧的融入，讓 SASE 不僅是一個安全的網路安全性架構，更進化為一個高度智慧、主動、以使用者為中心的解決方案。隨著人工智能技術不斷地進步與成熟，其與 SASE 的整合將更加深入，在不久的將來對安全性、網路管理與營運產生重大影響。

AI 驅動的 SASE 常見問題