AI驱动网络重塑：增强互联网韧性与性能
普林斯顿大学计算机科学教授Jennifer Rexford在世界经济论坛上指出，互联网作为一项源于50年前实验的技术，其设计初衷并非支撑如今庞大的全球通信基础设施。这种设计上的局限性导致了诸如拒绝服务攻击和流媒体卡顿等性能问题。
Rexford教授正致力于“自驱动网络”的研究，该领域融合了机器学习与可编程网络交换机这两项关键技术。机器学习能够从原始数据中提取有价值的洞察，而可编程交换机则降低了创新门槛，将此能力引入网络底层。
通过将这两项技术相结合，网络能够学习感知并应对性能问题，例如智能路由以规避拥堵，并能提前检测并阻止拒绝服务攻击，从而显著提升互联网的可靠性和安全性，使其更能满足用户日益增长的信任需求。
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