Fortinet 将生成式人工智能集成到其产品和解决方案中，为企业提供智能、主动、高效的工具来保护其数字资产、优化网络性能并增强整体安全态势。
Fortinet 如何集成生成式 AI
1. 高级威胁检测和响应
异常检测：Fortinet 的人工智能驱动系统可以识别可能表明存在安全漏洞的异常模式和行为。 Gen AI 通过从正常和异常行为的大量数据集中学习来增强这种能力，甚至能够检测到最细微的异常。
自动威胁搜寻：Gen AI 可以自主搜寻网络内的威胁，识别潜在的漏洞和妥协迹象，而无需手动干预。 这种主动方法显着缩短了检测和响应之间的时间。
实时威胁情报：Fortinet 的人工智能模型不断更新最新的威胁情报，使其能够实时识别和响应新出现的威胁。 Gen AI 可以根据最新的威胁数据生成新的检测模式，确保防御始终保持最新。
2. 增强网络性能和优化
预测分析：Gen AI 可以分析网络流量模式并在潜在问题发生之前进行预测。 通过预测带宽需求和识别瓶颈，Fortinet 的解决方案可确保最佳的网络性能和可靠性。
动态策略调整：Gen AI可以根据实时网络状况和用户行为，动态调整安全策略，保持性能和安全之间的平衡。 这种适应性有助于降低风险，同时确保网络平稳运行。
自动化配置管理：Fortinet 的解决方案利用 Gen AI 来自动化网络设备和安全策略的配置。 这减少了人为错误的可能性，并确保整个网络策略执行的一致性。
3. 智能安全运营
安全运营中心 (SOC) 自动化：Gen AI 通过自动执行日志分析、事件分类和威胁优先级等日常任务，增强了 Fortinet SOC 解决方案的功能，使得安全分析师能够专注于更复杂和关键的问题。
事件响应：发生安全事件时，Gen AI 可以根据威胁的性质和严重程度生成自动响应计划。 这些计划可以包括遏制、补救和恢复步骤，确保迅速有效的应对。
取证分析：事件发生后，Gen AI 通过重建攻击序列并识别根本原因来协助取证分析。 这有助于了解攻击向量并改善对未来威胁的防御。
4. 用户和实体行为分析（UEBA）
行为基线：Gen AI 模型为网络内的用户和实体建立行为基线。 与这些基线的偏差被标记为进一步调查，帮助检测内部威胁和受损帐户。
情境分析：通过考虑用户操作的情境（例如时间、位置和使用的设备），Gen AI 可以区分合法活动和潜在安全威胁，减少了误报并提高了威胁检测的准确性。
5. 增强客户体验
AI 驱动的支持：Fortinet 使用 Gen AI 为其客户支持系统提供支持，对常见查询提供即时响应并自动执行日常支持任务。 这可以缩短响应时间并提高客户满意度。
个性化建议：Gen AI 分析客户使用模式并提供个性化建议以优化其 Fortinet 解决方案。 这有助于客户充分利用其投资，并确保他们使用最新的功能和最佳实践。
集成生成式AI的优势：
主动安全：Gen AI 使 Fortinet 的解决方案能够在威胁造成重大损害之前对其进行预测和响应，从而提供主动的网络安全方法。
运营效率：日常任务的自动化和智能决策减少了 IT 和安全团队的工作量，使他们能够专注于战略计划。
提高准确性：通过利用大量数据和复杂的算法，Gen AI 提高了威胁检测和响应的准确性，减少了误报和漏报威胁。
可扩展性：Fortinet 的人工智能驱动解决方案可以扩展，以满足从小型企业到大型企业的各种规模组织的需求，确保跨不同环境的强大安全性。
持续改进：Gen AI 模型不断学习和发展，确保 Fortinet 的解决方案能够有效应对新出现的威胁并适应不断变化的网络条件。