人工智能
帮助工程师、架构师和基础设施团队在无需全规模部署的情况下重建高性能的AI环境。
以真实可复现的网络场景，提升团队应对网络威胁的能力
应对网络靶场中的复杂网络环境
许多网络靶场由于训练环境缺乏真实感，难以反映现代网络的复杂性，导致团队在面对现实世界挑战时准备不足。
通过引入网络真实度，可有效弥补这些不足，使训练环境更加贴近实际运行网络的复杂结构与特性。用户能够在多样化且高度真实的场景中开展训练，从而获得更全面的准备能力，充分应对各类网络安全威胁。
为网络靶场构建真实的网络环境
将 Calnex NE-ONE 网络仿真仪引入网络靶场，可在低风险、高收益的环境中，提供贴近真实世界的网络环境，包括对地理分布的模拟。
通过其子端口(Soft Port)功能，用户能够在一个具备成本优势、可控且可复现的环境中，连接大量网络节点。，NE-ONE 还支持通过简便的部署与配置，在不同任务场景之间快速切换。
对于需要在自己的网络靶场解决方案中引入网络真实度的组织而言，NE-ONE 强大的 RESTful API 可支持按需或结合自动化工具，快速完成训练网络的创建、更新与删除。
模拟真实网络复杂性，提升网络防御能力
网络靶场中的网络仿真应用：
NE-ONE 可构建包含高延迟、丢包和抖动等网络条件的测试场景，用于评估网络、应用系统及网络安全人员在压力或不利环境下的表现。这有助于深入了解流程、系统及网络的整体韧性。
- 在真实网络条件下施加网络劣化，识别并理解潜在攻击威胁
- 发现网络化军事应用中的网络安全漏洞
- 在真实、可控且可复现的网络环境中开展团队训练
面向地理分布式攻击的训练
地理分布式攻击训练帮助网络安全团队应对来自全球不同区域的攻击，适应不同的网络延迟特性以及区域性攻击方式。通过此类针对性训练，团队能够在高度互联的数字环境中，更高效地识别并应对多样化的网络威胁。
合规与审计准备
通过构建符合监管要求的模拟环境，组织能够更充分地做好审计准备，并确保其系统与流程满足相关合规要求。
部署前验证网络防御系统与应用
通过真实网络仿真构建网络韧性的实践指南
在部署前验证网络防御系统和应用性能。
通过仿真真实网络环境测试，提升网络韧性。
