HPE Aruba Introduksjoner av avanserte AI-funksjoner for optimal enhetsidentifikasjon
HPE Aruba Networking Central har nyleg introdusert en ny AI-støttefunksjon designet for å dramatisk forbedre hvordan enheter i et nettverk blir gjenkjent og kategorisert. De sofistikerte maskinlæringsmodellene, som nå er en del av systemet, evaluerer dynamiske attributter som trafikkmønstre og hvordan enheter samhandler med nettverket.
Fokuset er ikke bare på nøyaktigheten ved identifisering av IoT og tradisjonelle enheter, men også på etablere atferdsretningslinjer. Disse retningslinjene er avgjørende for å identifisere avvik som kan signalisere et sikkerhetsbrudd eller et forsøk på kompromittering.
Raffinerte sikkerhetsprotokoller med AI-forsterkede evner
For å ytterligere styrke sin sikkerhetsarkitektur, har HPE Aruba rullet ut ytterligere AI-drevne funksjoner. Systemet er nå i stand til å smarte overgangen av Access Points (AP-er) til dvalemodus når nettverksaktiviteten faller dramatisk, for å redusere risikoen for cyberangrep ved å minimere potensielle sårbarheter.
Videre har integreringen av Axis Security-teknologi, etter HPE Arubas oppkjøp i 2023, som mål å avansere deres Secure Service Edge (SSE)-portefølje. Anerkjent av Gartner for å kombinere avgjørende sikkerhetstjenester til én skybasert løsning, tar SSE sikte på å forenkle sikkerhetsadministrasjonen samtidig som den omfatter et bredt spekter av viktige funksjoner.
Omfattende kontroll og overvåking gjennom HPE Aruba
Med tillegg av SSE-pakken, har HPE Aruba avdekket Firewall-as-a-Service (FWaaS), som utgjør en avgjørende del av deres sikkerhetspakke. Dette tillegget muliggjør mer detaljert og sentralisert kontroll over nettverkssikkerhet og policyinnstillinger, alt gjennom et enhetlig brukergrensesnitt.
Som et supplement til FWaaS, har nye dashbord blitt implementert innen HPE Aruba Networking SSE for å tilby forbedret overvåking av sikkerhetsstillinger. Disse dashbordene gir sikkerhetsteamene verktøyene de trenger for å overvåke bruken av applikasjoner, følge med på brukeraktivitet, analysere sikkerhetshendelser og spore ZTNA-implementering – en strategisk tiltak for å redusere risikoene knyttet til uautoriserte applikasjoner og sky-IT innen en organisasjon.
Spørsmål og Svar
1. Hva har HPE Aruba nylig lagt til i Networking Central?
HPE Aruba har nylig integrert sofistikerte maskinlæringsmodeller for å forbedre enhetsidentifikasjon på nettverk. Disse modellene evaluerer dynamiske attributter for å nøyaktig gjenkjenne og kategorisere enheter.
2. Hvordan bidrar AI til sikkerhetsprotokollene innen HPE Arubas system?
AI bidrar til å overføre Access Points smart til dvalemodus under lav nettverksaktivitet, noe som reduserer angrepsflater. AI forbedrer også HPE Arubas Secure Service Edge (SSE)-portefølje ved å integrere avanserte sikkerhetsfunksjoner.
3. Hvilke tjenester inkluderer HPE Arubas SSE-pakke?
SSE-pakken, forsterket av oppkjøp som Axis Security, inkluderer en skybasert løsning som tilbyr Firewall-as-a-Service (FWaaS), Zero Trust Network Access, sikre webportaler m.m., og forenkler administrasjonen av ulike sikkerhetstjenester.
Viktige utfordringer eller kontroverser
– Tilpasning til avanserte AI-funksjoner: Integrering av avanserte AI-funksjoner kan kreve at organisasjoner tilpasser sine operasjoner og ansattetrening for å sikre at disse funksjonenes potensial blir fullt ut realisert.
– Databeskyttelsesbekymringer: Med AI som analyserer nettverkstrafikk, kan håndtering av sensitive data føre til personvernbekymringer, som krever robuste protokoller for å sikre overholdelse av lover om databeskyttelse.
– Pålitelighet og tillit til AI: Å stole på AI for å identifisere og reagere på sikkerhetshendelser krever tillit til systemets beslutninger, som ikke alltid er enkle eller korrekte, noe som kan føre til utfordringer med ansvarlighet.
Fordeler og ulemper
Fordeler:
– Forbedret sikkerhet: AI muliggjør identifisering av enheter i sanntid og oppdagelse av avvik, som forbedrer den generelle sikkerhetsposisjonen.
– Effektivitet: Automatisering av sikkerhetsprotokoller og enhetsadministrasjon sparer tid og ressurser.
– Sentralisert kontroll: Enhetlige grensesnitt for administrasjon av nettverket og sikkerhetspolicyer forenkler operasjoner og reduserer kompleksiteten.
Ulemper:
– Brukerinlæringskurve: Adopsjon av avanserte AI-systemer kan kreve ytterligere opplæring og ressursinvestering.
– Avhengighet av teknologi: Overavhengighet av AI kan utgjøre risikoer hvis systemet støter på uventede scenarier eller feiler.
– Implementeringskostnader: Oppgradering til AI-forsterkede systemer og vedlikehold av dem kan innebære betydelige kostnader.
Relaterte lenker
For mer informasjon om HPE Arubas nettverksløsninger og deres siste oppdateringer, besøk hovednettstedet: Aruba Networks.
Vær oppmerksom på at dette svaret ikke inneholder en faktisk artikkel eller detaljer fra en. De fakta, spørsmål og relaterte innhold som er gitt ovenfor, er generert basert på det hypotetiske temaet som er oppgitt, og er ikke hentet fra en eksisterende artikkel. Hvis en slik artikkel eksisterer, må hensyn som er relevante for faktisk innhold, dets utfordringer eller kontroverser direkte informeres av spesifikk informasjon som finnes i den artikkelen.
The source of the article is from the blog revistatenerife.com