現代のセキュリティアーキテクチャでは、人工知能（AI）と機械学習（ML）を活用して、事後対応型のシグネチャベースの防御を超越しています。ネットワークインフラストラクチャのセキュリティ確保におけるAIの最も重要な用途の1つは、ゼロデイ攻撃（試験の文脈では「デイゼロ」攻撃と呼ばれることが多い）の検出です。ゼロデイ攻撃は、ソフトウェアベンダーや一般には知られていない脆弱性を悪用するため、従来のファイアウォールやウイルス対策ソフトウェアではブロックするためのシグネチャが存在しません。
AIは、行動分析と異常検知を通じてこれらの脅威を特定します。フローの方向、パケットサイズ、パケット間の到着時間、プロトコル動作など、「正常な」ネットワークトラフィックパターンの非常に詳細なベースラインを確立することで、AIモデルは悪意のある攻撃を示す微妙な逸脱を検出できます。
例えば、Cisco Secure Network Analytics（旧称 Stealthwatch）と Encrypted Threat Analytics（ETA）は、機械学習を使用して、復号化を必要とせずに、暗号化されたトラフィック内であってもマルウェアの暗号化「フィンガープリント」を識別します。これにより、セキュリティインフラストラクチャは、ベンダーがシグネチャをリリースするのを待つことなく、脅威が発生した瞬間に脅威を特定して軽減できます。ロードバランシング（オプション B）、トラフィックシェーピング（オプション C）、およびサービス品質（オプション D）は、ネットワークのパフォーマンスと可用性にとって重要ですが、これらは従来のトラフィックエンジニアリング機能であり、AI 駆動型セキュリティモデルが提供する高度な脅威検出機能を本質的に提供するものではありません。Cisco SDSI の目標では、AI は、プロアクティブな可視性を実現し、これまで見つからなかった脆弱性の「検出までの平均時間」（MTTD）を短縮するための主要なテクノロジーとして位置付けられています。