Marvis AI

Die Marvis AI-Engine, die Basis von Mist Systems, der KI-nativen Netzwerkplattform von Juniper, nutzt KI, einschließlich maschinellem Lernen und Data Science, um bei drahtlosem bzw. kabelgebundenem Zugang, SD-WAN, WAN-Edge, Datencenter und Sicherheit die Benutzererfahrungen zu optimieren, den Betrieb zu simplifizieren und durchgängige Visibilität sowie Einblicke zu bieten.

Juniper nutzt die Marvis AI-Engine auch für Kundensupport der nächsten Generation. Marvis AI Assistant ist die Konversationsschnittstelle für die Marvis AI-Engine und bietet IT-Mitarbeitenden über eine natürlichsprachliche Konversationsschnittstelle umfassende Einblicke und Anleitung.

Mit der Marvis AI-Engine profitieren Kunden von datengestützten Erkenntnissen und beschleunigter Fehlerbehebung, die es ermöglichen, die bestmöglichen gesicherten Erfahrungen mit den niedrigsten Kosten vom Client bis zur Cloud bereitzustellen. Kunden können die Produktivität der Benutzer mit einer Netzwerkinfrastruktur steigern, die vorhersagbarer, zuverlässiger und messbarer ist, während sie gleichzeitig Netzwerkbereitstellungen um das Neunfache beschleunigen, den Zeitaufwand für die Bearbeitung von Support-Tickets um bis zu 90 % reduzieren und die netzwerkbezogenen Betriebskosten um bis zu 85 % senken.

Der Marvis AI Assistant ist das erste KI-gestützte virtuelle Teammitglied in der Netzwerkbranche. Er bietet IT-Mitarbeitenden über eine natürlichsprachliche Schnittstelle auf Basis der Marvis AI-Engine umfassende Einblicke und Anleitung. Mit der Marvis AI-Engine profitieren Kunden von datengestützten Erkenntnissen und schnellerer Fehlerbehebung, die es ihnen ermöglicht, die bestmögliche Erfahrung für Endbenutzer zu bieten.

Es gibt viele Möglichkeiten für den Einstieg mit der Marvis AI-Engine. Teilnahmeberechtigte können einen kostenlosen Juniper Access Point und eine 90-tägige Testversion des Juniper Cloud-Service erhalten. Erleben Sie die Vorteile der Marvis AI-Engine selbst. Sichern Sie sich noch heute Ihre Testversion. Sie können Marvis AI Assistant auch mit der Produkttour der Marvis AI-Engine testen.

Bei Juniper Networks sind wir ständig bestrebt, die Entwicklung unserer KI-Systeme sowohl mit gesetzlichen als auch mit regulatorischen Anforderungen in Einklang zu bringen. Wir überwachen und pflegen diese Praxis aktiv, um die Einhaltung der sich ändernden Gesetze rund um Datenschutz, Ethik der KI und Sicherheit zu gewährleisten. Wir legen Wert auf die Anpassung an regionale und internationale Standards (einschließlich DSGVO) und KI-Vorschriften (wie das EU-KI-Gesetz und die NIST-KI-Frameworks ). Im Rahmen des KI-Gesetzes der EU fallen die Produkte/Dienste von Juniper Networks in die Kategorien von begrenztem bis minimalem Risiko, da Juniper keine verbotenen oder hochriskanten KI-Systeme anbietet oder einsetzt.

Juniper nutzt die Leistung der besten KI-Modelle für allgemeine Zwecke (GPAI), um seine generativen KI-Funktionen (GenAI) zu verbessern. Durch die Integration dieser Modelle in die Konversationsschnittstelle des Marvis AI Assistant bietet die Marvis AI-Engine eine intuitive, intelligente Self-Service-Dokumentensuche und -zusammenfassung für Benutzer bei Support-Tickets, die sich auf Fragen zur Konfiguration beziehen. So kann Marvis AI Assistant Antworten und Erkenntnisse aus der umfangreichen öffentlichen Dokumentation von Juniper bereitstellen und die Lösungsdauer von Kundenfragen verkürzen. Datenschutz und Vertraulichkeit stehen bei uns immer an erster Stelle, und vertrauliche Kundendaten werden niemals an GPAI-Modelle weitergegeben.

• SOC 2 Typ II: SOC 2 ist ein Framework für die Verwaltung und Sicherung von Daten auf der Grundlage von fünf Prinzipien für vertrauenswürdigen Service: Sicherheit, Verfügbarkeit, Verarbeitungsintegrität, Vertraulichkeit und Datenschutz.
• ISO 27001: ISO 27001 ist ein internationaler Standard für Informationssicherheitsmanagement-Systeme. Er umfasst Anforderungen für die Einrichtung, Umsetzung, Aufrechterhaltung und kontinuierliche Verbesserung des Informationssicherheitsmanagements von Unternehmen.

  Die Juniper Mist Platform ist die branchenweit erste KI-native und Cloud-native Netzwerklösung, die SOC-2-Typ-II- und ISO-27001-konform ist. Kunden von Juniper haben die Gewissheit, dass Mist Systems strenge Datenschutz- und Betriebssicherheitsstandards erfüllt. Die Bescheinigung versichert Unternehmen, dass die Systeme der Marvis AI-Engine so konzipiert sind, dass die Daten sicher sind und die Plattform ein hohes Maß an Sicherheit bietet.

• Payment Card Industry Data Security Standard (PCI DSS): PCI DSS ist ein weltweit anerkannter Sicherheitsstandard zum Schutz von Karteninhaberdaten. Er stellt sicher, dass Unternehmen, die Zahlungsinformationen verarbeiten, strenge Sicherheitsmaßnahmen ergreifen, um Betrug und Verstöße zu verhindern. Die PCI-DSS-zertifizierte Marvis AI-Engine von Juniper bietet sichere, konforme und KI-gestützte Netzwerklösungen, die Unternehmen im Einzelhandel, im Gastgewerbe und in anderen Branchen dabei helfen, Zahlungsdaten zu schützen. Kunden können sich darauf verlassen, dass die Lösungen von Juniper die Best Practices der Branche für Sicherheit und Compliance erfüllen.
• FedRAMP- and StateRAMP-autorisiert: Die FedRAMP-Autorisierung ist eine strenge Sicherheitszertifizierung für Cloud-Services, die von der US-Bundesregierung genutzt werden. Die StateRAMP-Autorisierung ist das Äquivalent für bundesstaatliche und lokale Behörden. Sie gewährleistet die Einhaltung der NIST-Cybersicherheitsstandards und sorgt für Vertrauen in den Datenschutz, das Risikomanagement und die Einhaltung von Vorschriften. Die Marvis AI-Engine verfügt über FedRAMP- und StateRAMP-Autorisierung für die Stufe „Moderat“.

Der Schutz der Daten unserer Endbenutzer ist für Juniper von entscheidender Bedeutung. Die Marvis AI-Engine bietet unseren Endbenutzern die Gewissheit, dass sie immer die neueste Version unserer Software verwenden. So können wir innovativer sein und die Daten unserer Endbenutzer mit immer fortschrittlicherer Technologie schützen. Wir können schnell auf Sicherheitsbedrohungen reagieren, indem wir Sicherheitsupdates an unsere gesamte Endnutzerbasis weitergeben und gemeinsame Standards für die Datenverarbeitung gewährleisten. Am wichtigsten ist, dass die Marvis AI-Engine in Tier-1 Datencentern mit Industriestandard-Zertifizierungen betrieben wird. Weitere Informationen zum Datenschutz und zur Datensicherheit finden Sie im Abschnitt „Datenverarbeitung, Datenschutz und Sicherheit“ in der Beschreibung des Marvis AI-Engine-Cloud-Service.

Juniper löscht Endbenutzerdaten (einschließlich Gerätedaten) aus der Marvis AI-Engine-Cloud rollierend nach 60 Tagen und auf schriftlichen Antrag des Endnutzers. Paketdaten bleiben sieben Tage lang gespeichert und verfügbar.

Mit Juniper Premium Analytics können Endbenutzer Juniper ermächtigen, die Metadaten der WLAN-, kabelgebundenen und WAN-Benutzersitzungen von Endbenutzern über längere Zeiträume zu speichern, um Trends, Analysen und einen umfassenderen Überblick über den Netzwerkbetrieb mithilfe von Gerätedaten und anderen Daten, die über die Marvis AI-Engine gesammelt wurden, anzuzeigen.

Weitere Details zur Aufbewahrung von Informationen auf Geräten von Juniper finden Sie in der entsprechenden Produktdokumentation. Im Abschnitt „KI-gestütztes Datenschutzsystem für Unternehmen“ der Beschreibung des Marvis AI-Engine-Cloud-Service finden Sie weitere Einzelheiten.

Für unsere überwachten und unüberwachten Modelle des maschinellen Lernens und bestärkenden Lernens sammelt Juniper Gerätedaten. Details zu den gesammelten Daten finden Sie unter „KI-gestütztes Datenschutzsystem für Unternehmen“ in der Beschreibung des Marvis AI-Engine-Cloud-Service. Für das Training der GenAI-Modelle werden keine Kundendaten verwendet. Die Verwendung dieser Modelle ist auf öffentliche Dokumentation von Juniper unter juniper.net beschränkt.

Im Folgenden finden Sie eine Beschreibung der Datenelemente, die in der Juniper Marvis AI-Engine-Cloud verarbeitet werden.

Juniper Wi-Fi Assurance

• Gerätename

• Gerätetyp, Modell, Familie und Betriebssystem

• MAC-Adresse

• IP-Adresse

• Benutzeragent

• Benutzername

• Allgemeiner oder konkreter Standort

• Dynamisch (Paketerfassung) (PCAP): eingeschränkte Daten wie Header-Informationen, IP-Adresse des Absenders und des Empfängers

Juniper Wired Assurance

• IP-Adresse

• MAC-Adresse

• Hostname

• Benutzername

• Schnittstellenstatistiken (Senden/Empfang, Fehler)

• Gruppe

• LLDP-Informationen

• Dynamisches PCAP: eingeschränkte Daten wie Header-Informationen und die IP-Adressen von Absender und Empfänger

Juniper WAN Assurance

• IP-Adresse

• Schnittstellenstatistiken (Senden/Empfang, Fehler)

• Anwendungsinformationen

• Zusammenfassung der Sitzungsdaten

• MAC-Adresse

• LLDP-Informationen

• Gerätemodell

• Dynamisches PCAP: eingeschränkte Daten wie Header-Informationen und die IP-Adressen von Absender und Empfänger

Juniper Access Assurance

• Gerätename, Typ, Modell, Familie und Betriebssystem

• MAC-Adresse

• IP-Adresse

• Benutzername

• Benutzeragent

• Hostname

• Standortdaten

• Captive-Portal-Daten

• E-Mail-Adresse

• Anmeldung

• Kennwort

• Zertifizierungsinformationen

• Benutzernamen und/oder E-Mail-Adressen werden von Juniper Access Assurance zur Authentifizierung verwendet, wenn Kunden Benutzerzertifikate oder EAP-TTLS-basierte Authentifizierung nutzen.

Juniper schützt die Daten von Endbenutzern durch den Einsatz verschiedener Kontrollmechanismen wie Verschlüsselung und Verschleierung, darunter:

• AP: Die Kommunikation zwischen der Juniper Cloud und APs erfolgt über HTTPS/TLS mit AES-128-Verschlüsselung. Die gegenseitige Authentifizierung erfolgt über eine Kombination aus digitalem Zertifikat und gemeinsamem Schlüssel pro AP, der bei der Herstellung erstellt wird. Für die Zertifikatsignatur wird ein 4096-Bit-Schlüssel verwendet

• Switches und Gateways: Die Kommunikation erfolgt über SSH mit der Juniper Mist Cloud. Bei aktiviertem CloudX auf bestimmten Switch-Familien erfolgt die Kommunikation über HTTP/TLS und Port 443. SSH ist dabei nicht erforderlich.

• UI oder API: API-Kommunikation (einschließlich UI-Zugriff) erfolgt mithilfe von HTTPS/TLS und ist mit AES-256 verschlüsselt.

• Cloud-intern: Daten innerhalb der Cloud werden mit AES-256-Verschlüsselung gespeichert.

• Management-/Infrastrukturkonsole: Zugriff über eine HTTPS-Verbindung mithilfe eines 2048-Bit-RSA-Schlüssels

Die branchenübliche Verschlüsselung wird für die Datenkommunikation zwischen Netzwerkadministratoren, Infrastruktur-Hardware/-Software, Endbenutzern und der Juniper Cloud verwendet, während gespeicherte Daten blockverschlüsselt sind.

Die Marvis AI-Engine nutzt eine Kombination aus künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und Data Science-Techniken zur Verbesserung der Benutzererfahrung und Simplifizierung der betrieblichen Abläufe. Im Folgenden finden Sie einige Techniken in der Data Science-Toolbox für KI von Juniper:

• Bayes'sche Inferenz für eine genaue Ursachenanalyse
• Bestärkendes Lernen für das Radio Resource Management (RRM)
• Algorithmus zur gegenseitigen Information für Servicelevel-Erwartungen (SLEs), um festzustellen, welche Netzwerkfunktionen den größten Einfluss auf den Misserfolg oder Erfolg einer SLE haben
• Entscheidungsbaumalgorithmus zum Auffinden fehlerhafter Kabel
• Verarbeitung und Verständnis natürlicher Sprache (NLP, NLU), große Sprachmodelle (LLM) und generative KI (GenAI) in der Marvis-Konversationsschnittstelle, um konkrete Antworten für die Fehlerbehebung zu liefern, Dokumentation und Support zu finden und gleichzeitig Einblicke in die Benutzererfahrung zu gewinnen.

Wenn Sie mehr über die Logik hinter der Marvis AI-Engine erfahren möchten, besuchen Sie unsere Explainable AI (XAI)-Webseite.

Die Marvis AI-Engine nutzt überwachtes, unüberwachtes und bestärkendes maschinelles Lernen. Zum Beispiel:

• Unüberwachtes Lernen für Standortservices für den Innenbereich . Die Marvis AI-Engine lernt das Pfadverlustmodell für jedes Gerät im Netzwerk, um bessere Standortschätzungen vornehmen zu können.
• Überwachtes Lernen, um Benutzererfahrungen durch die Analyse vergangener Daten vorherzusagen. So kann die Marvis AI-Engine beispielsweise Anomalien erkennen und Benutzererfahrungen mit Zoom und Microsoft Teams vorhersagen. 
• Bestärkendes Lernen, um KI-natives RRM zu ermöglichen, das die standortweite drahtlose Abdeckung und Kapazität optimiert, indem es die Verbindungen für einzelne APs durch automatische Anpassungen der Sendeleistung oder der Kanalnutzung in Echtzeit optimiert.

Wenn Sie mehr über die Logik hinter der Marvis AI-Engine erfahren möchten, besuchen Sie unsere Explainable AI (XAI)-Webseite und sehen Sie sich diese kurzen Videos über die Entwicklung und Schulung von AI an: Bob Friday Talks: Coding Minds und Bob Friday Talks: Bytes of Brilliance, Unveiling the AI Canvas. An AI Primer.

Ja, die KI-Techniken von Juniper sind erklärbar. Um Vertrauen und Zuversicht in unsere KI aufzubauen, bieten wir Transparenz darüber, wie wir KI/ML-Tools nutzen.

Wenn Sie mehr über die Logik hinter der Marvis AI-Engine erfahren möchten, besuchen Sie unsere Explainable AI (XAI)-Webseite.

Ja, die Marvis AI-Engine nutzt die Verarbeitung und das Verständnis natürlicher Sprache (NLP, NLU), große Sprachmodelle (LLM) und generative KI (GenAI), um den Marvis AI Assistant zu betreiben.

Wir haben auch ChatGPT in Marvis AI Assistant integriert, um menschenähnlichere Konversationsfähigkeiten zu bieten, insbesondere in Bezug auf Dokumentations- und Supportfragen.

Ja, die Marvis AI-Engine lässt sich nahtlos mit Tools von Drittanbietern integrieren und verfügt über 100 % offene APIs. Zu den wichtigsten Integrationspartnern gehören ServiceNow, Zoom, Microsoft Teams, Cradlepoint und Zebra.

Weitere Informationen finden Sie in unserem Blog-Beitrag: End-to-End Assurance: Aufbau eines Ökosystems zur Transformation von Campus und Zweigstelle.