Was ist KI-gestütztes SASE?

SASE (secure access service edge) ist ein Cloud-basiertes Sicherheits-Framework, das einen sicheren Zugriff auf Netzwerk-Ressourcen von überall aus ermöglicht.

Traditionelle Netzwerkansätze und -technologien bieten einfach nicht mehr die Sicherheit und Zugangskontrolle, die digitale Organisationen benötigen. Moderne Unternehmen benötigen sofortigen, ununterbrochenen Zugang für Benutzer, unabhängig vom Standort. Die Zunahme von Remotebenutzern, die Nutzung von Cloud-basierten Anwendungen und der zunehmende Datenfluss in Richtung Cloud-Dienste und Zweigstellen statt zurück in die Rechenzentren machen einen neuen Ansatz für die Netzwerksicherheit erforderlich.

Die Einführung von SASE Lösungen bietet zahlreiche geschäftliche Vorteile:

• Flexibilität
• Kosteneinsparungen
• Reduzierte Komplexität
• Erhöhte Leistung
• Null Vertrauen
• Bedrohungsprävention
• Datenschutz

Die Rolle der KI bei SASE

Künstliche Intelligenz (KI) spielt jetzt eine zentrale Rolle in der Secure Access Service Edge (SASE) Architektur. Diese transformative Technologie hat Funktionen eingeführt, die effiziente Sicherheitsmaßnahmen und verbesserte Netzwerk-Ergebnisse ermöglichen.

Benutzererfahrung

KI verbessert die Benutzerfreundlichkeit von SASE erheblich. Die SASE-Architektur nutzt global verteilte Cloud-Dienste, um eine überlegene Sicherheit zu bieten und die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern. KI-Technologien ermöglichen ein effektives autonomes digitales Erlebnismanagement (ADEM), das den Zustand und die Leistung der Konnektivität von Benutzergeräten zu Anwendungszielen misst.

KI spielt eine entscheidende Rolle bei der Datenaggregation im Netzwerk und ermöglicht es IT-Administratoren, Signale aus der Netzwerküberwachung oder von Benutzern gemeldete Probleme zu korrelieren. KI kann mehrere Eingaben zu einem einzigen Problem konsolidieren und hilft so den Administratoren, Probleme effizient zu identifizieren und zu lösen. Die präventiven Fähigkeiten der KI können dazu beitragen, potenzielle Probleme zu erkennen, bevor die Benutzer sie melden, und ermöglichen so ein proaktiveres Netzwerkmanagement.

Cybersecurity

KI ist kein neues Konzept im Cybersicherheitsmanagement. Techniken des maschinellen Lernens (ML) und der KI werden seit langem implementiert, um Sicherheitsbedrohungen zu erkennen. Eine dieser Anwendungen ist die Erkennung von Phishing-Kits. Mithilfe von KI- und ML-Methoden kann SASE erkennen, wenn Phishing-Kits solche Seiten generieren. Dadurch wird verhindert, dass Benutzer auf bösartige Websites zugreifen, und die Netzwerksicherheit wird insgesamt verbessert. Fortschrittliches URL Filtering kann auch dazu beitragen, Phishing-Angriffe auf SaaS-Plattformen zu verhindern.

Daten

Die Effektivität der KI hängt in erster Linie von der Qualität und Quantität der ihr zur Verfügung stehenden Daten ab. Im Rahmen von SASE kann KI Daten aus den Bereichen Sicherheit, Netzwerk und Betrieb nutzen, die dann an einem zentralen Ort gesammelt werden.

Es ist wichtig zu wissen, dass die Effizienz der KI auf den Prinzipien der Vollständigkeit, Konsistenz und Korrektheit der Daten beruht. Vollständige Daten bedeuten, dass alle Daten, die sich auf das vorliegende Problem beziehen, erfasst werden, während sich konsistente Daten auf die gleichbleibende Formatierung, Struktur und Kennzeichnung aller Datenelemente beziehen. Korrekte Daten deuten darauf hin, dass der Datenerfassungsprozess zuverlässig ist, was eine vertrauenswürdige Datenausgabe gewährleistet.

Die KI-Technologie in SASE kann durch die Einhaltung dieser Prinzipien zu transformativen Ergebnissen in verschiedenen Kernbereichen wie Sicherheit, Netzwerk und Betrieb führen.

KI-Betrieb (AIOps)

Die Integration von AI Operations (AIOps) in SASE hat den Anwendungsbereich von AI bei der Automatisierung komplexer IT-Operationen noch erweitert. AIOps ermöglicht eine KI-basierte Problemerkennung und prädiktive Analysen, um Probleme, die zu Serviceunterbrechungen führen könnten, proaktiv zu beheben.

Die Einführung von AIOps in SASE steigert die Produktivität und reduziert die mittlere Zeit bis zur Problemlösung (MTTR) durch eine vereinfachte, schnelle Erkennung von Anomalien im Netzwerk über ein einziges Dashboard.

Wie funktioniert der KI-gestützte SASE?

Der KI-gestützte Secure Access Service Edge (SASE) nutzt künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um die Sicherheit und Leistung von Cloud-basierten Netzwerken zu verbessern. Um zu verstehen, wie es funktioniert, ist es wichtig, sich auf die beiden Hauptpfeiler zu konzentrieren: Netzwerk und Sicherheit, die beide von der Anwendung von KI-Technologien profitieren.

Das KI-gestützte SASE optimiert die Leistung des Netzwerks, indem es KI einsetzt, um den Netzwerkverkehr effizienter zu verwalten. So kann KI beispielsweise den Bedarf an Netzwerken auf der Grundlage historischer Daten und des Nutzerverhaltens vorhersagen und so Netzwerkressourcen proaktiv zuweisen, um Latenzzeiten zu verringern und das Nutzererlebnis insgesamt zu verbessern.

Im Hinblick auf die Sicherheit spielt KI eine zentrale Rolle bei der Identifizierung und Eindämmung potenzieller Bedrohungen. Maschinelles Lernen analysiert kontinuierlich das Verhalten des Netzwerks und erkennt Anomalien, die auf eine potenzielle Cyberbedrohung hinweisen könnten. Wenn eine mögliche Bedrohung erkannt wird, kann das System diese isolieren und verhindern, dass sie sich im Netzwerk ausbreitet, wodurch das Risiko gemindert wird. Darüber hinaus lernt das System aus jeder Interaktion, so dass es im Laufe der Zeit neue Bedrohungsmuster erkennen kann und seine Fähigkeit, das Netzwerk zu schützen, kontinuierlich verbessert wird.

Ein weiterer wichtiger Aspekt des KI-gestützten SASE ist seine Fähigkeit zur Datenverwaltung. Während seines Betriebs sammelt es eine große Menge an Daten aus Netzwerk- und Sicherheitsereignissen. Diese Daten werden in einem zentralen Data Lake gespeichert, der nicht nur eine einheitliche Sicht auf das System ermöglicht, sondern auch das Rohmaterial für die KI-Algorithmen zum Lernen und Verbessern liefert. Der Einsatz von KI gewährleistet eine effektive Datenverwaltung und liefert aussagekräftige Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung.

Die Rolle der KI bei der Automatisierung komplexer IT-Vorgänge kann gar nicht hoch genug eingeschätzt werden. Es hilft bei der Automatisierung verschiedener betrieblicher Funktionen wie der Problemerkennung, der vorausschauenden Analyse und der Problemlösung, wodurch die Zeit zur Lösung von Problemen verkürzt und die Produktivität gesteigert wird.

Letztlich verbessert SASE mit Hilfe von KI die Leistung und Sicherheit des Netzwerks, indem es KI-Technologien einsetzt, um den Bedarf des Netzwerks vorherzusagen, Bedrohungen zu erkennen, Daten zu verwalten und den Betrieb zu automatisieren. Dank seiner Fähigkeit, aus Daten zu lernen, kann es sich kontinuierlich anpassen und verbessern. Das macht es zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Organisationen, die ihre Netzwerke in einer Cloud-first-Welt sichern wollen.

Vorteile von KI-gestütztem SASE

Erhöhte Cybersecurity-Effizienz

KI-gestütztes SASE bietet verbesserte Sicherheit durch maschinelle Lerntechniken. Dadurch kann das System im Vergleich zu herkömmlichen Sicherheitsmaßnahmen ein breiteres Spektrum an Bedrohungen abdecken. Insbesondere kann KI die Erkennung von DNS-basierten Bedrohungen und unbekannten, ausweichenden Bedrohungen verbessern und damit die allgemeine Sicherheitseffizienz erhöhen.

Darüber hinaus können KI-gestützte SASE-Lösungen häufig auf branchenspezifische Sicherheits- und Compliance-Anforderungen zugeschnitten werden.

KI spielt auch eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Bedrohungserkennung und -prävention in Echtzeit im Rahmen des SASE. Es bietet nämlich eine Bedrohungsprävention in Echtzeit für unbekannte und hochgradig ausweichende Bedrohungen, indem es kontinuierlich das Verhalten des Netzwerks analysiert.

Algorithmen für maschinelles Lernen können den Quellcode von Webseiten, Bilder, Text und URL-Muster analysieren, um potenzielle Bedrohungen zu erkennen und wirksam zu bekämpfen, und bieten so eine zusätzliche Ebene der Threat Intelligence. Diese Analysestufe erhöht die Möglichkeiten der Phishing-Erkennung und -Prävention und deckt auch ähnliche Bedrohungen der Cybersicherheit ab.

Die Rolle der KI in der Cybersicherheit geht über die Bedrohungserkennung hinaus und umfasst auch die proaktive Abwehr von Bedrohungen. Durch kontinuierliches Lernen und Mustererkennung kann KI potenzielle Bedrohungen vorhersagen und Präventivmaßnahmen ergreifen und so die allgemeine Cybersicherheitslage im Rahmen von SASE stärken.

Rationalisierte Verwaltungsaufgaben

KI-gestütztes SASE bietet Vorteile sowohl für Endbenutzer als auch für IT-Administratoren. Administratoren können KI nutzen, um den Verwaltungsaufwand zu reduzieren und die Verwaltung zu vereinfachen. So können sie sich auf wichtige Aufgaben konzentrieren, anstatt Fehler zu beheben oder mehrere Konsolen zu verwalten. Durch die Automatisierung vieler der manuellen Aufgaben, die mit der IT-Verwaltung verbunden sind, kann KI-gestütztes SASE die betriebliche Effizienz erheblich steigern.

Darüber hinaus integriert das KI-gestützte SASE AIOps, um komplexe IT- und NOC-Funktionen zu automatisieren und so die Produktivität zu steigern und die durchschnittliche Zeit bis zur Problemlösung zu verkürzen. So können IT-Experten Probleme, die zu Serviceunterbrechungen führen können, durch KI-basierte Problemerkennung und vorausschauende Analysen proaktiv beheben.

Verbesserte Benutzerfreundlichkeit

KI bietet nicht nur Vorteile für IT-Experten, sondern verbessert auch die Erfahrung der Endbenutzer erheblich. Indem sie Echtzeit-Transparenz und Problemlösungsfähigkeiten ermöglicht, trägt KI zu einer nahtlosen Benutzererfahrung bei und hilft IT-Experten, potenzielle Probleme schnell zu lösen.

Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit

Das KI-gestützte SASE ist hochgradig anpassungsfähig und skalierbar, so dass es sich effizient an veränderte Geschäftsanforderungen anpassen kann. Im Gegensatz zu herkömmlichen hardwarebasierten Architekturen, die schwer zu skalieren sind, lässt sich die KI-gestützte SASE problemlos an Veränderungen wie Unternehmenswachstum, Übernahmen oder das Hinzufügen neuer Standorte anpassen.

Verbesserte Netzwerkleistung und reduzierte Latenzzeit

Auch wenn KI keinen direkten Einfluss auf die Netzwerkleistung und die Verringerung der Latenzzeiten hat, kann sie zu diesen Aspekten beitragen, indem sie ein effizienteres Routing und die rechtzeitige Erkennung und Behebung von Netzwerkproblemen ermöglicht.

Außerdem ermöglichen KI-gesteuerte SASE-Systeme Remotebenutzern einen sicheren und effizienten Zugriff auf Anwendungen und Ressourcen. KI ist zwar nicht direkt am Verbindungsrouting beteiligt, aber Automatisierungs- und Lernfunktionen können das Netzwerk für eine bessere Leistung und Sicherheit optimieren.

Konsistente Sichtbarkeit und intelligente Entscheidungsfindung

Die Konvergenz von SD-WAN mit einem in der Cloud bereitgestellten Security Service Edge (SSE) in einem KI-gestützten SASE-Framework hilft Organisationen, eine konsistente Sichtbarkeit in ihrem gesamten Netzwerk zu erhalten. Durch den Einsatz von KI und maschinellem Lernen können intelligentere und datengesteuerte Entscheidungen getroffen werden, um das Netzwerkmanagement und die Sicherheit zu verbessern.

Die Zukunft der KI-gesteuerten SASE

KI verspricht viel für die Zukunft der Secure Access Service Edge (SASE)-Technologie. Mit ihrer Fähigkeit zu automatisieren, zu analysieren und zu optimieren hat KI das Potenzial, verschiedene Aspekte der Netzwerksicherheit, der Leistung und des Betriebs zu revolutionieren.

Ein Hauptaugenmerk bei der laufenden Entwicklung von KI-gestütztem SASE liegt auf der Integration von natürlichsprachlichen Schnittstellen. Diese Schnittstellen vereinfachen die komplexen Aufgaben, mit denen IT-Administratoren häufig konfrontiert werden, indem sie einen Mechanismus für die Interaktion mit dem System über einfache englische Abfragen bereitstellen. Dieser Fortschritt könnte die Fehlersuche und Problemlösung beschleunigen und eine normalerweise stundenlange Untersuchung in eine sofortige Reaktion verwandeln.

Ein IT-Administrator könnte zum Beispiel eine natürlichsprachliche Schnittstelle verwenden, um schnell festzustellen, ob ein bestimmter Benutzer auf eine bestimmte Anwendung zugreifen kann. Mit seiner Fähigkeit, verschiedene Faktoren wie Sicherheitsrichtlinien, den Zustand des Netzwerks und den Anwendungsstatus zu analysieren, kann das KI-System eine intelligente, präzise Antwort geben. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, durch mehrere Dashboards zu navigieren, und der Zeitaufwand für die Diagnose und Lösung von Problemen wird drastisch reduziert.

Der potenzielle Einfluss der KI geht über das Lösen von Problemen hinaus und reicht bis in den Bereich der Vorhersage. KI-gestütztes SASE kann aus Mustern und Verhaltensweisen lernen, um potenzielle Netzwerk- oder Sicherheitsprobleme vorherzusehen und proaktive Lösungen anzubieten, bevor Probleme entstehen. Diese Vorhersagefähigkeit verstärkt die Wirksamkeit von SASE und trägt zu einer sichereren, effizienteren und robusteren Netzwerkumgebung bei.

Darüber hinaus konsolidiert das KI-gestützte SASE ehemals disparate Technologien zu einer einheitlichen Lösung und verbessert so die Nutzerzentrierung. Es ermöglicht die gleichzeitige Analyse einer Reihe von Netzwerk- und Sicherheitsparametern und liefert letztendlich eine integrierte, effiziente und effektive Lösung. Da sich die SASE-Landschaft weiterentwickelt, wird dieses Maß an Integration immer wichtiger werden, was die Notwendigkeit von KI weiter unterstreicht.

Die Zukunft der KI-gesteuerten SASE ist eine transformative Zukunft. Durch die Einbindung von KI entwickelt sich SASE über ein sicheres Netzwerk-Framework hinaus zu einer hochintelligenten, proaktiven und benutzerzentrierten Lösung. In dem Maße, wie die KI-Technologie weiter voranschreitet und reift, wird ihre Integration in SASE noch tiefgreifender werden und in naher Zukunft erhebliche Auswirkungen auf Sicherheit, Netzwerkmanagement und Betrieb haben.

KI-unterstützte SASE FAQs