以机器速度确保访问：为什么SASE是AI Age
AI驱动的对手重新定义了快速的外观。以机器速度填充凭证。击败异常检测的行为模仿。和自动侦察，可探测VPN和没有疲劳或摩擦的横向运动路径。在这种威胁环境中，传统的安全访问模型不再只是过时的，它们是危险的。根据2025年安全网络的状态[…]以机器速度保护访问的后期：为什么SASE是AI时代的架构，首先出现在Unite.ai上。
来源:Unite.AIAI驱动的对手重新定义了快速的外观。以机器速度填充凭证。击败异常检测的行为模仿。和自动侦察，可探测VPN和没有疲劳或摩擦的横向运动路径。在这种威胁环境中，传统的安全访问模型不再只是过时的，它们是危险的。
根据2025年安全网络访问报告的状态，有52％的网络安全专业人员说，远程连接现在是要确保安全的最难资源。 VPN在混合工作的重量下破裂。 SaaS和远程端点正在滑入碎片的安全堆栈。外围不仅消失了，而且已经溶解在一个不可预测的云原始现实中。
2025安全网络访问报告在这场AI燃料的军备竞赛中，安全访问服务边缘（SASE）不仅是安全体系结构。这是捍卫企业的基础控制平面。
安全访问服务边缘（SASE）真正的威胁不仅仅是暴露 - 它是AI-Accelered剥削
每个现代违规都涉及滥用访问。无论是被妥协的VPN会议，被盗的Oauth令牌还是过于允许的SaaS角色，攻击者都不会突破 - 他们正在登录。AI只是使此过程更快，更难检测到。
机器学习模型现在可以生成针对用户角色量身定制的长矛网络钓鱼有效载荷。 LLM用于编写恶意软件和混淆脚本。限制了终点，将行为数据馈回攻击者系统，这些系统实时完善其逃避策略。
机器学习模型现在可以生成长矛网络钓鱼有效载荷但是，大多数组织仍然依靠静态策略，脆弱的网络控制和旧版访问方法。结果？一条无人看管的跑道，用于AI辅助侧向运动。
sase：为此时刻设计
SASE翻转模型：用户和应用不再连接到网络。他们通过政策相互联系。该政策是您的控制所在的地方。