O que é a criação de perfil de dispositivo alimentada por IA?

A criação de perfis de dispositivos alimentados por IA usa modelos de machine learning que vão além da análise das configurações básicas do sistema operacional, assinaturas e endereços MAC para identificar com precisão os dispositivos inteligentes e de IoT à medida que eles se conectam a redes com e sem fio.

Explicação sobre o perfil de dispositivo alimentado por IA

Embora a criação de perfis de dispositivos não seja nova, o uso de IA e machine learning (ML) em redes para melhorar a identificação de clientes de terminais (ou seja, IoT, telefones e laptops) é recente. Com tantos dispositivos novos sendo vendidos atualmente, a precisão obtida com o uso da IA é significativa para fins de segurança e planejamento.

  • Quando um dispositivo (também chamado de cliente ou terminal) se conecta à rede, os atributos são coletados durante o processo de autenticação para criar uma impressão digital.
  • Os atributos coletados geralmente incluem informações como endereço MAC, versão do sistema operacional, número de identidade internacional do equipamento móvel (IMEI) e agentes de usuário HTTP.
  • As soluções modernas agora usam telemetria de cliente e infraestrutura, bem como algoritmos de machine learning para investigar como os endereços MAC são subdivididos por fabricante e tipo de cliente. O mesmo pode ser dito sobre a separação de determinados identificadores.
Aruba AI-powered Device Profiling

Por que a criação de perfil de dispositivo alimentada por IA?

No espaço de rede, as empresas usam a criação de perfis e impressões digitais de dispositivos para entender o tipo e a quantidade de terminais conectados às suas redes para fins de segurança e operação.

Casos de uso básicos:

  • Para fins operacionais, um inventário preciso ajuda a determinar o que está na rede para requisitos de largura de banda e solução de problemas.
  • Do ponto de vista da segurança, a criação de perfis de dispositivos alimentada por IA ajuda a criar regras de segmentação eficazes, impedir a conexão de dispositivos indesejados e aprimorar a postura de cibersegurança das empresas.

Benefícios da criação de perfil de dispositivo alimentada por IA

A rápida taxa de novos dispositivos inteligentes e de IoT que estão sendo introduzidos atualmente torna mais difícil para as empresas identificarem o que está conectado às suas redes com e sem fio. As soluções de machine learning e de criação de perfil de dispositivo alimentada por IA resolvem esse problema, proporcionando às empresas maior visibilidade de suas redes.

Os benefícios da criação de perfil de dispositivo alimentada por IA incluem:

  • A capacidade de aproveitar a nuvem e o data lake para capturar facilmente atributos de terminais e conhecer novos dispositivos IoT da base instalada.
  • Taxas de precisão de criação de perfil de até 98% e a capacidade de reduzir a quantidade de conexões não identificadas para menos de 5%.
  • A diferenciação de IoT versus BYOD ou clientes baseados em computação usando padrões recorrentes de comportamento de aplicativos/tráfego.
  • Economia de custos, pois alguns fornecedores incluem a criação de perfil de dispositivo alimentada por IA em sua solução de gerenciamento de base e licenciamento.

Qual é a diferença entre a criação de perfil de dispositivo alimentada por IA e a criação de perfil de dispositivo tradicional?

Atributo de criação de perfilAlimentado por IATradicional
Uso da nuvemPrática padrãoGeralmente no local e independente
IA/MLSimNão
Examina endereços MAC, versões de sistema operacional, EMEI, etc.Sim, com o benefício adicional de usar machine learning para comparar constantemente os dispositivos para aumentar a precisãoSim
Obtenção de novos identificadores por meio de crowdsourcingSim, com acesso imediato a novos dados em toda a base instaladaExige que os fornecedores atualizem periodicamente o software por meio do upload de identificadores de recursos de terceiros
Precisão na criação de perfilVaria de 95 a 99% em alguns cenáriosVaria de 70 a 80%
Taxa de tipos de dispositivos “desconhecidos”Menos de 5%Varia de 30 a 35%

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