为了节省成本,目前有诸多企业都采用云端而非本地,在信息传输时难免面临被劫持或攻击的风险。而在生成式人工智能开始被大量应用在不同领域后,其在网络安全上的能力也被逐渐开发出来。下面就让我们一起来了解下生成式人工智能为云网络带来的改变。



安全性支持


大语言模型在开发过程中对于数据质量与算力有着较高要求,而在这其中,云网络扮演着重要的链接角色。但频繁的网络攻击,令企业在开始时面临着各种各样的泄漏风险。为了应对这些,技术人员开始利用生成式人工智能对攻击手段进行分析,并对未来的共计行为进行预测。依靠其强大的算力,能够对当下的网络防御体系进行全面优化。



监管体系升级


当前,不同国家与地区的人员正逐步完善对于人工智能的监管体系,暂未形成统一的架构。这导致不少设备在运行时,未能设置针对不同情境下的访问限制,导致暴露风险上升。而在生成式人工智能引用后,能够对访问记录进行动态监测,提升主动监管的能力。



数据维护


随着模型体积的不断变大,其内部数据也在不断增多,维护也变得更有难度。而通过对生成式人工智能的训练,能够使用其定期对制定数据进行维护,更加高效地排查其中所存在的问题。



降低延迟


搭载在本地的生成式人工智能,能够减少在使用时对于云网络的依赖,从而降低延迟与带宽压力。这方面的优化在服务类功能上将会表现的较为明显,低延迟能够为客户带来更好的使用体验,从而提升留存率。


人工智能正在从不同角度改变着我们当下的生活,伴随着网络基础设施的升级,届时我们将体验到更多来自其所带来的智能体验。

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