Marvis AI
借助人工智能原生运维和支持，实现 IT 转型
Marvis® 人工智能引擎是瞻博网络人工智能原生网络平台 Mist™ 的基石。它综合利用 AI、机器学习和数据科学技术，分析并解读数据，以主动优化无线接入、有线接入、SD-WAN、WAN 边缘、数据中心和安全性等域的用户体验，并简化运维。
Marvis AI 引擎可以从各种来源提取数据，包括瞻博网络接入点 (AP)、交换机、Session Smart 路由器、WAN 边缘路由器、防火墙以及 Zoom 和 Teams 等第三方应用，从而获得端到端的用户体验洞察。这些专用设备与 Marvis AI 引擎协同工作，以优化从客户端到云端的用户体验，提供自动事件关联、根本原因识别、自我驱动型网络™ 运维、网络保证、主动异常检测等功能。
瞻博网络的 Marvis AI 引擎提供专为简化并优化网络运维而设的新一代客户支持。作为 Marvis AI 和 Mist 平台的对话界面，瞻博网络的 Marvis AI 助手是业内首个由 AI 驱动的虚拟团队成员，可以通过自然语言对话界面为 IT 人员提供广泛的洞察和指导。
Marvis AI 引擎可减少故障工单多达 90%，提升问题解决速度高达 50%，减少现场检修次数多达 85%，从而节省运维人员的时间、精力和金钱。用户将能从更加可预测、可靠和可测量的网络基础设施中受益。
瞻博网络 Wi-Fi Assurance 云服务由 Marvis AI 引擎提供支持，可以自动进行故障排除和运维，令无线网络变得可预测、可靠且可衡量，同时提供近乎实时的服务级别可见性。
瞻博网络 Wired Assurance 服务将 AI 引入接入层交换。它通过人工智能原生运维和自动化，树立了新的网络管理标准，从而改善通过瞻博网络 EX 系列交换机将设备连接到资源的体验。
产品
Marvis AI 助手
我们的 Marvis® AI 助手是业界首个人工智能原生虚拟网络助手，也是 Marvis® 人工智能引擎的对话界面。它通过主动采取行动和自我驱动型网络运维优化用户体验。自然语言对话界面可以提供简单无缝的交互，使 Marvis AI 助手可以成为任何 IT 团队的一体化成员。
瞻博网络 Access Assurance 是我们基于云的网络访问控制 (NAC) 服务，可通过简单的策略创建和实施来简化用户和设备的入网流程，解决设计、部署和第 0/1/2 天运维难题，同时确保网络边缘安全。
Marvis Minis 会主动以数字方式模拟用户连接，通过无监督机器学习来学习网络配置，并主动指出网络问题。Minis 与 Mist 平台协同工作，主动模拟用户连接，即时验证网络配置，并及时发现/检测问题，以免对最终用户体验造成负面影响。
Marvis 数据中心 AI 助手是 Juniper Data Center Assurance 的一部分，将自然语言界面与强大的 GenAI 框架相结合，能够回答有关网络状态的紧急问题，提供主动操作建议，以及更快地完成任务。
瞻博网络为何能够在竞争中一马当先
增建网络之前，不妨看看这份有线和无线 LAN 比较指南。了解由 Marvis AI 引擎驱动的瞻博网络 Mist 平台如何在竞争中脱颖而出。
了解 Marvis AI 引擎的实际应用
观看此演示，了解我们如何为有线和无线网络提供业界最佳的接入层体验。
Marvis 人工智能引擎常见问题解答
Marvis 人工智能引擎是什么？
Marvis 人工智能引擎是瞻博网络人工智能原生网络平台 Mist 的基石，利用 AI（包括机器学习和数据科学），优化无线接入、有线接入、SD-WAN、WAN 边缘、数据中心和安全性等领域的最终用户体验，简化运维并提供端到端可见性和洞察。
瞻博网络还利用 Marvis 人工智能引擎提供下一代客户支持。Marvis AI 助手是 Marvis 人工智能引擎的对话界面，通过自然语言对话界面，为 IT 人员提供广泛的洞察和指导。
借助 Marvis AI 引擎，客户将能从数据驱动型洞察和快速故障排除中受益，从而以最少成本提供从客户端到云端的最佳安全体验。客户不仅可以利用更可预测、更可靠和更可衡量的网络基础架构来提高用户的工作效率，还能加快网络部署速度高达 9 倍，使员工花在处理网络故障工单上的时间减少高达 90%，还能节省网络相关 OpEx 高达 85%。
Marvis AI 助手是什么？
Marvis AI 助手是网络行业首个由 AI 驱动的虚拟团队成员。其通过 Marvis AI 引擎驱动的自然语言对话界面为 IT 人员提供广泛的洞察和指导。客户借助 Marvis 人工智能引擎，将能从数据驱动型洞察和快速故障排除中受益，从而提供最佳最终用户体验。
我可以通过哪些方式申请试用 Marvis 人工智能引擎？
您可以通过多种方式开始使用 Marvis 人工智能引擎。符合条件的参与者可免费获得一个瞻博网络接入点和瞻博网络云服务 90 天试用。亲身体验 Marvis 人工智能引擎的优势。立即申请。您还可以通过 Mist™ 平台自助导览，试用 Marvis AI 助手。
Marvis 人工智能引擎遵守哪些 AI 监管框架？
瞻博网络始终致力于开发遵循符合法律和监管要求的 AI 系统。我们积极监测并更新这一做法，以确保符合不断发展的数据隐私、AI 道德和安全性管辖法律。我们优先遵循国际性和地区性标准（包括 GDPR）以及 AI 法规（例如《欧盟人工智能法案》和 NIST AI 框架）。根据《欧盟 AI 法案》，由于瞻博网络并未提供或部署受禁或高风险的 AI 系统，因此瞻博网络的产品/服务属于有限到最低风险类别。
瞻博网络如何利用生成式 AI 或通用 AI？
瞻博网络利用一流通用 AI (GPAI) 模型的强大能力来增强其生成式 AI (GenAI) 功能。通过将这些模型集成到 Marvis AI 助手对话界面中，Marvis AI 引擎提供直观且智能的文档搜索和总结体验，使用户能够自助处理与配置问题相关的支持工单。这有助于 Marvis AI 助手从瞻博网络海量公开文档中找到并提供答案和洞察，从而缩短解决客户问题的时间。我们始终将数据隐私和保密性放在首位，绝不会向 GPAI 模型透露任何客户机密数据。
Marvis 人工智能引擎支持哪些安全认证？
- SOC 2 II 类：SOC 2 是基于以下五项信任服务原则的数据安全管理和保护框架：安全性、可用性、处理完整性、保密性和隐私性。
- ISO 27001：ISO 27001 是一项信息安全管理体系的国际标准。它规定了建立、实施、维护和持续改进组织信息安全管理的相关要求。
Mist 平台是业界首个同时符合 SOC 2 II 类和 ISO 27001 标准的人工智能原生和云原生网络解决方案。瞻博网络的客户可以放心，Mist 符合严格的数据保护和运维安全标准。有了这两项认证，企业可以放心 Marvis 人工智能引擎系统的设计遵循数据保护原则，且平台符合高级别安全标准。- ISO 27017：ISO 27017 是一项专门针对云服务的信息安全管理控制国际标准。
- ISO 27108：ISO 27018 是一项专门针对保护公共云环境中个人可识别信息 (PII) 的信息安全管理控制措施国际标准。
- 支付卡行业数据安全标准 (PCI DSS)：PCI DSS 是全球公认的安全标准，旨在保护持卡人的数据。它确保处理支付信息的组织实施严格的安全措施来防止欺诈和违规行为。通过 PCI DSS 认证，瞻博网络的 Marvis AI 引擎提供安全、合规的人工智能驱动型网络解决方案，帮助零售、酒店和其他行业的企业保护支付数据的安全。客户可以放心地部署瞻博网络解决方案，因为他们知道这些解决方案符合安全性和合规性方面的行业最佳实践。
- FedRAMP 和 StateRAMP 授权：FedRAMP 授权是针对美国联邦政府所用云服务的一项严格安全认证。StateRAMP 授权则是面对州和地方机构的同等认证。通过这两项认证能够确保解决方案符合 NIST 网络安全标准，为组织提供保护数据、管理风险和遵循监管要求方面的信心。Marvis 人工智能引擎已获得 FedRAMP 和 StateRAMP 的“中等”影响级别授权。
- 瞻博网络的 Mist 已完成 IRAP（信息安全注册评估师计划）的“PROTECTED”（受保护）级别评估，这表明我们致力于满足澳大利亚政府严格的安全要求。
Marvis 人工智能引擎如何保护客户数据？
保护最终用户数据是瞻博网络的一项重要使命。使用 Marvis AI 引擎意味着最终用户使用的始终是我们软件的最新版本，因而无需再担心数据保护问题。这增强了我们利用不断发展的技术进行创新和保护最终用户数据的能力。我们可以通过向整个最终用户群推送安全更新，并确保采用通用数据处理标准，来快速应对安全威胁。最重要的是，Marvis 人工智能引擎部署在通过行业标准认证的一级数据中心。有关数据隐私和安全性的更多信息，请参阅《Marvis 人工智能引擎云服务介绍》中的“数据处理、隐私和安全性”章节。
数据保留多长时间？
瞻博网络会根据最终用户的书面请求，以 60 天为周期，滚动式从 Marvis 人工智能引擎云中删除最终用户数据（包括设备数据）。数据包数据保留 7 天。
最终用户可以通过瞻博网络高级分析服务，授权瞻博网络保留最终用户的 Wi-Fi、有线和 WAN 用户会话元数据更长时间，以便利用设备数据和 Marvis 人工智能引擎收集的其他数据，以显示趋势，开展分析以及更全面了解网络运维情况。
有关保留瞻博网络设备信息的更多详情，请参阅适用的产品文档。请参阅《Marvis 人工智能引擎云服务介绍》中的“人工智能驱动型企业隐私制度”章节，了解更多详情。
瞻博网络是否会使用客户数据来训练 AI 模型？
对于监督式、无监督机器学习和强化学习模型，瞻博网络会收集设备数据。有关收集数据的详细信息，请参阅《Marvis AI 引擎云服务介绍》中的“人工智能驱动型企业隐私制度”章节。GenAI 模型的训练不使用客户数据。这些模型的使用范围仅限于 juniper.net 上的瞻博网络公开文档。
瞻博网络 Wi-Fi Assurance 会收集哪些数据？
下面介绍瞻博网络 Wi-Fi Assurance 会在瞻博网络 Marvis 人工智能引擎云中处理的数据元素。
• 设备名称
• 设备类型、模型、系列和操作系统
• MAC 地址
• IP 地址
• 用户代理
• 用户名
• 通用或具体位置
• 动态（数据包捕获） (PCAP)：标头信息、发件人的 IP 地址和收件人等有限的数据
瞻博网络 Wired Assurance 会收集哪些数据？
下面介绍瞻博网络 Wired Assurance 会在瞻博网络 Marvis 人工智能引擎云中处理的数据元素。
• IP 地址
• MAC 地址
• 主机名
• 用户名
• 接口统计数据（发送/接收、错误）
• 群组
• LLDP 信息
• 动态 PCAP：标头信息以及发件人和收件人的 IP 地址等有限的数据
瞻博网络 WAN Assurance 会收集哪些数据？
下面介绍瞻博网络 WAN Assurance 会在瞻博网络 Marvis 人工智能引擎云中处理的数据元素。
• IP 地址
• 接口统计数据（发送/接收、错误）
• 应用信息
• 会话记录摘要
• MAC 地址
• LLDP 信息
• 设备型号
• 动态 PCAP：标头信息以及发件人和收件人的 IP 地址等有限的数据
瞻博网络 Access Assurance 会收集哪些数据？
下面介绍瞻博网络 Access Assurance 会在瞻博网络 Marvis 人工智能引擎云中处理的数据元素。
• 设备名称、类型、型号、系列和操作系统
• MAC 地址
• IP 地址
• 用户名
• 用户代理
• 主机名
• 位置数据
• 强制门户数据
• 电子邮件地址
• 登录信息
• 密码
• 证书信息
• 当客户依赖用户证书或基于 EAP-TTLS 的身份验证时，瞻博网络 Access Assurance 会使用用户名和/或电子邮件地址来验证身份
瞻博网络如何保护客户数据？
瞻博网络实施诸如加密和混淆等各种控制措施来保护最终用户的数据，这些措施包括：
•接入点：瞻博网络云和接入点之间的通信使用 HTTPS/TLS 以及 AES-128 加密技术，并结合数字证书和在制造过程中生成的各接入点共享密钥来提供相互验证。证书签名使用 4096 位密钥
•交换机和网关：通过 SSH 与瞻博网络 Mist 云通信。特定交换机系列启用 CloudX 后，通信将通过 HTTP/TLS 在端口 443 上进行，无需 SSH
•UI 或 API：API 通信（包括 UI 访问）使用 HTTPS/TLS，并采用 AES-256 技术加密
•云内部：云内数据使用 AES-256 加密技术来存储
•管理/基础架构控制台：使用 2048 位 RSA 密钥通过 HTTPS 连接来访问
网络管理员、基础架构硬件/软件、最终用户和瞻博网络云之间的数据通信采用行业标准加密，存储的数据则采用块加密。
瞻博网络可解释的人工智能常见问题解答
Marvis 人工智能引擎使用哪些人工智能技术？
Marvis 人工智能引擎将 AI、机器学习和数据科学技术相结合，优化用户体验并简化运维。举例而言，以下是瞻博网络 AI 数据科学工具箱提供的几项技术：
- 贝叶斯推理，用于精确的根本原因分析
- 强化学习，用于无线电资源管理 (RRM)
- 交互信息算法，用于服务级别预期 (SLE)，帮助确定哪些网络功能对是否符合 SLE 影响最大
- 决策树算法，用于查找故障电缆
- Marvis 对话界面中的自然语言处理 (NLP) 和自然语言理解 (NLU)、大型语言模型 (LLM) 和生成式 AI (GenAI)，对故障排除问题提供针对性解答并查找文档和支持，同时获取用户体验洞察。
如需详细了解 Marvis 人工智能引擎背后的逻辑，请参阅我们可解释的人工智能 (XAI) 网页。
瞻博网络如何训练 AI 模型？Marvis 人工智能引擎主要依赖监督式还是无监督机器学习？
Marvis 人工智能引擎使用监督式、无监督和强化机器学习。例如：
- 无监督学习，用于提供室内定位服务。Marvis 人工智能引擎学习网络中每台设备的路径损耗模型，从而更好地估算位置。
- 监督式学习，分析过往数据来预测用户体验。例如，这使 Marvis 人工智能引擎能够根据 Zoom 和 Microsoft Teams 体验，检测异常状况并预测用户体验。
- 强化学习，用于实现人工智能原生 RRM，实时自动调整发射功率或信道使用情况，优化单个接入点的连接，从而优化整个站点的无线覆盖范围和容量。
如需详细了解 Marvis 人工智能引擎背后的逻辑，请参阅我们可解释的人工智能 (XAI) 网页，并观看以下关于人工智能开发和训练的视频短片：Bob Friday Talks: 编码思维和 Bob Friday 知识分享：字节流露智慧，揭开 AI 画布的神秘面纱。An AI Primer.
Marvis 人工智能引擎是可解释的人工智能 (XAI) 吗？
是的，瞻博网络的 AI 技术是可解释的。为了加强用户对我们 AI 的信赖和信心，我们明确披露使用 AI/ML 工具的方式。
如需详细了解 Marvis 人工智能引擎背后的逻辑，请参阅我们可解释的人工智能 (XAI) 网页。
自然语言处理 (NLP) 是 Marvis 人工智能引擎功能的关键组成部分吗？
是的，Marvis 人工智能引擎利用自然语言处理 (NLP) 和自然语言理解 (NLU)、大型语言模型 (LLM) 和生成式 AI (GenAI)，为 Marvis AI 助手提供支持。
我们还将 ChatGPT 集成到 Marvis AI 助手中，提供更多媲美真人的对话功能，特别是在文档和支持问题方面。
Marvis 人工智能引擎是否与第三方工具集成？
是的，Marvis 人工智能引擎采用 100% 开放式 API，与第三方工具实现无缝集成。主要的集成合作伙伴包括 ServiceNow、Zoom、Microsoft Teams、Cradlepoint 和 Zebra。
如需了解详情，请参阅我们的博客文章：端到端保证：构建生态系统，彻底改变园区和分支机构。