Fortinet представила первую специализированную микросхему SD-WAN ASIC

Fortinet представила первую специализированную микросхему SD-WAN ASIC

Fortinet представила первую специализированную микросхему SD-WAN ASIC

Компания Fortinet представила новые защищенные решения для SD-WAN, в том числе первую в отрасли специализированную микросхему SD-WAN ASIC, которая поможет организациям выстраивать защищенную сетевую инфраструктуру.

Организации используют SD-WAN для создания более скоростных и экономически эффективных сетей, при этом обеспечение безопасности остается одной из ключевых проблем.

Gartner провел опрос, согласно которому 72% респондентов утверждают, что безопасность остается для них одним из основных опасений, когда речь заходит об их сети WAN.

Именно поэтому компания Fortinet продолжает предлагать заказчикам инструменты, позволяющие развертывать сети на принципах безопасности, в том числе речь идет о новых инновациях.

«Периферия WAN является сегодня важным элементом поверхностей цифровых атак, но периферия вашей сети никогда не должна становиться узким местом в инфраструктуре. Для филиалов способность обеспечивать наилучшую работу границы WAN, в том числе за счет SD-WAN, оптимизации WAN, решений безопасности и оркестрирования, при этом с оптимальной производительностью и защитой, является критически важным для создания качественного цифрового опыта», — комментирует исполнительный вице-президент по продуктам и решениям в Fortinet Джон Мэддисон.

«Специализированный процессор Fortinet SoC4 SD-WAN ASIC позволяет организациям развертывать сети на принципах безопасности, независимо от количества имеющихся филиалов – будь у них 100 или 10 000 офисов».

ИИ сказал — ты согласился: учёные описали феномен когнитивной капитуляции

Исследователи из Университета Пенсильвании предложили новое объяснение тому, как люди взаимодействуют с ИИ. По их мнению, всё чаще пользователи не просто пользуются нейросетями, а буквально «сдаются» им. Этот феномен специалисты назвали «когнитивной капитуляцией» (cognitive surrender).

Если раньше люди использовали технологии вроде калькуляторов или GPS для отдельных задач — «разгружали» мозг, но сохраняли контроль, — то с ИИ ситуация меняется.

Всё чаще пользователи просто принимают ответы модели за истину, не проверяя и не анализируя их. Причём, как отмечают исследователи, это особенно заметно, если ответ звучит уверенно, гладко и без лишних сложностей. В таком случае у человека просто не включается внутренний «режим сомнения».

Чтобы проверить это, учёные провели серию экспериментов с участием более 1300 человек. Им предложили задачи на когнитивное мышление с подвохом, который требует не интуиции, а вдумчивого анализа.

Часть участников могла пользоваться ИИ-помощником, но с нюансом: модель специально давала неправильные ответы примерно в половине случаев. Результат оказался показательным.

 

Когда ИИ отвечал правильно, пользователи соглашались с ним в 93% случаев. Но даже когда он ошибался, люди всё равно принимали его ответ в 80% случаев. То есть большинство просто не перепроверяло результат, даже если он был неверным.

В среднем участники соглашались с ошибочным ИИ в 73% случаев и оспаривали его лишь в 19,7% случаев.

Более того, у тех, кто пользовался ИИ, уровень уверенности в своих ответах оказался выше — даже несмотря на то, что половина этих ответов была неправильной.

 

Интересно, что поведение менялось в зависимости от условий. Например, если участникам давали небольшие денежные стимулы за правильные ответы и мгновенную обратную связь, они чаще перепроверяли ИИ и исправляли ошибки. А вот дефицит времени, наоборот, усиливал зависимость от модели: под давлением дедлайна люди ещё охотнее доверяли ИИ.

Не все оказались одинаково уязвимы. Люди с более высоким уровнем так называемого флюидного интеллекта (fluid IQ) реже полагались на ИИ и чаще замечали его ошибки. А вот те, кто изначально воспринимал ИИ как авторитетный источник, чаще попадались на неверные ответы.

При этом сами исследователи подчёркивают: «когнитивная капитуляция» — не обязательно зло сама по себе. Если ИИ действительно работает лучше человека, логично ему доверять, особенно в задачах вроде анализа данных или оценки рисков.

Но есть важный нюанс: качество мышления в таком случае напрямую зависит от качества самой модели.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru