近日,Gartner® 发布《2023年SD-WAN 魔力象限》,Fortinet再度荣膺“领导者”殊荣!这也是Fortinet(NASDAQ:FTNT)作为推动网络与安全融合的全球网络安全领导者连续四年蝉联此称号。与此同时,Fortinet 也成为业内唯一一家连续三年凭借最高执行力蝉联 SD-WAN 魔力象限领导者的安全厂商。
卓越优势护航企业数字化转型
数字化加速演进,软件定义的广域网 (SD-WAN)也迎来高速增长时代。网络性能与安全如何兼顾、多服务商产品如何集成……是当前SD-WAN面临的最大挑战,也是企业选择SD-WAN解决方案的最大顾虑。在这种背景下, Gartner® SD-WAN 魔力象限不但成为行业发展的风向标,也是企业选择解决方案的可靠指导。
作为Gartner® SD-WAN 魔力象限连续四年领导者、连续三年最高执行力获得者的Fortinet, 其安全 SD-WAN 凭借以下卓越优势为广大用户实现数字化转型提供无与伦比的支持:
• 无缝演进至单一供应商 SASE 架构,全面整合FortiSASE 云交付安全服务,基于单一直观控制台实现统一管理。无论用户置身何处,Fortinet 单一供应商SASE 解决方案均能提供一致的企业级安全性和卓越的用户体验。
• 显著降低成本并全面整合单点安全产品,将AI驱动的安全能力,如数据泄露防护、入侵防御和深度包检测和SSL深度包检测,与下一代防火墙(NGFW)、高级路由以及零信任网络访问(ZTNA)全面融合。
• 赋能混合办公新模式,集成 ZTNA 解决方案,实现随时随地安全应用访问和分支机构安全防护,精简整体网络基础设施。
• 全面整合数字体验监控,通过端到端监控、应用程序智能路由和简化运营,优化用户和IT体验。
更多权威认可彰显领导者强劲实力
此次凭借最高执行力再次蝉联 Gartner® SD-WAN 魔力象限领导者,也是行业和客户对Fortinet 积极践行 SD-WAN 创新承诺的高度认可。值得一提的是,Fortinet还连续四年荣获 Gartner® Peer Insights™ SD-WAN 客户之选荣誉称号,更是在独立第三方安全测评机构 CyberRatings 开展的测试中,荣获“推荐厂商”最高评级。
不仅如此,SD-WAN 也已成为 Fortinet 单一供应商 SASE 解决方案的基础组件。2023年,Fortinet 斩获了 Gartner® 单一供应商 SASE 魔力象限挑战者殊荣;还在《Forrester Wave:2023 年第三季度零信任边缘解决方案报告》(零信任边缘解决方案即SASE解决方案)中荣膺领导者称号。
对此,Fortinet 产品执行副总裁兼首席营销官 John Maddison 表示:“Fortinet 推出的业内首款搭载ASIC加速芯片的 SD-WAN 解决方案,为全球数万家安全 SD-WAN 企业客户持续提供服务和支持,并连续四年蝉联 Gartner SD-WAN 魔力象限领导者殊荣。我们相信,这一权威认可彰显了Fortinet 业内领导者的强劲实力,同时也是我们助力用户实现网络基础设施成功转型、构建安全防护体系并推动广大用户向单一供应商安全访问服务边缘(SASE)迈进的有力印证。”
好文章,需要你的鼓励
TechCrunch Disrupt 2025 AI舞台将汇聚塑造科技未来的领军人物,顶尖风投将揭示在快速变化的AI领域获得融资的关键。来自Apptronik、ElevenLabs、Hugging Face、Runway等创新企业的领导者将分享前沿洞见,探讨AI如何重塑创意过程、改变物理世界、变革国防安全和重新定义人际关系。10月27-29日,五大主题舞台将在旧金山呈现科技创新的未来图景。
西班牙研究团队提出了一种创新的AI自我纠错方法SSC,让人工智能学会识别和修正规则中的漏洞。当AI发现自己在钻空子获得高分时,它会反思规则的合理性并主动改进。实验显示这种方法将AI的"钻空子"行为从50-70%降低到3%以下,同时提升了回答质量。这项技术有望让AI从被动执行指令转变为能够质疑和改进指令的智能协作伙伴。
英超联赛与微软达成五年战略合作伙伴关系,推出AI驱动的Premier League Companion服务,为全球球迷提供个性化体验。该服务利用Azure OpenAI技术,整合30多个赛季的统计数据、30万篇文章和9000个视频,帮助球迷发现和了解更多内容。未来还将为Fantasy Premier League引入个人助理经理功能,并通过Azure AI优化比赛直播体验和赛后分析。
这篇文章详细解析了Long、Shelhamer和Darrell在2015年CVPR会议上发表的开创性研究"全卷积网络用于语义分割"。文章以通俗易懂的方式,将这项复杂的技术比作艺术家的绘画过程,解释了如何让计算机不仅识别图像中有什么物体,还能精确标出每个物体的位置和边界。研究团队通过将传统分类网络改造为全卷积形式,并巧妙运用上采样和跳跃连接技术,实现了高效准确的像素级图像理解。这一突破为自动驾驶、医学影像和增强现实等领域带来了革命性变化,奠定了现代计算机视觉的重要基础。