По мере расширения цифровой вселенной растет число и сложность киберугроз. Компании применяют методы ИИ, обнаруживая угрозы в огромных объемах данных и создавая системы, воплощающие архитектуру с нулевым доверием и повсеместной безопасностью, что выводит безопасность за пределы дата-центра на границу каждого сервера.
Обнаружение угроз в реальном времени с нулевым доверием в любом масштабе
Конференция разработчиков в эпоху ИИ и метавселенной
Присоединяйтесь к нам в сентябре этого года на конференции GTC и получите вдохновение для нового грандиозного проекта. Вы получите уникальную возможность узнать от экспертов и лидеров в своих областях о том, как ИИ меняет отрасли и в значительной степени влияет на весь мир. Конференция пройдет онлайн 19–22 сентября.
Создание более надежной и интеллектуальной системы безопасности с NVIDIA
Оптимизированный ИИ
Быстро настраивайте и развертывайте решения кибербезопасности, используя стандартные отраслевые API в фреймворках ИИ NVIDIA.
Повышенная производительность ИИ
Обеспечьте инференс ИИ и мониторинг в реальном времени каждого сервера, пакета, пользователя и машины во всей сети с ускорением GPU – это до 600 раз быстрее, чем на CPU-серверах.
Высокопроизводительные сети
DPU NVIDIA BlueField® обеспечивает разгрузку, ускорение и изоляцию сетевых сервисов, СХД и служб обеспечения безопасности.
Развертывание с уверенностью
Сертифицированные системы NVIDIA™ позволяют уверенно развертывать аппаратные решения, которые безопасно и оптимально работают с современными ускоренными рабочими нагрузками.
Примеры использования кибербезопасности
- Анализ поведения
- Утечка конфиденциальных данных
- Обнаружение мошенничества
- Обнаружение фишинга
- Программы-вымогатели
Мониторинг каждого пользователя, службы, учетной записи и компьютера в корпоративном дата-центре, чтобы определить, когда происходят подозрительные взаимодействия. В сочетании с GPU- и DPU-ускорителями NVIDIA и телеметрией NVIDIA DOCA™ на серверах, сертифицированных NVIDIA, это может обеспечить новый уровень безопасности дата-центров.
Традиционные способы обнаружения утечки конфиденциальных данных используют статические модели, основанные на правилах, которые ограничены качеством обучающих данных. Вместо этого NVIDIA Morpheus проверяет необработанную пакетную информацию по мере ее создания на предмет возможной утечки. Агент телеметрии DOCA в NVIDIA BlueField-2 DPU передает необработанные пакеты прямо в Morpheus. Модель обработки естественного языка (NLP) определяет, происходит ли в пакете утечка конфиденциальной информации, такой как пароли и закрытые ключи. Пакеты мгновенно помечаются, и рекомендуемое действие направляется обратно в DOCA. Эти оповещения реального времени доставляются оператору, поэтому восстановление скомпрометированных данных может начаться немедленно.
Обнаружение мошенничества обычно требует большого объема маркированных данных. У команд по кибербезопасности обычно н�� хватает ресурсов для маркировки данных, поскольку для этого требуется человеческий опыт, и к тому же часто они даже не собирают все данные. NVIDIA Morpheus избавляет от необходимости получения информации от аналитика по безопасности. Кроме того, это решение позволяет обнаружить потенциальные угрозы, которые человек может не распознать. Morpheus открывает новые возможности без огромного количества помеченных данных – теперь вы можете получать точные результаты при меньшем количестве данных, чем требовалось ранее. Это позволяет организациям повысить точность выявления мошенничества, и в результате потенциально сэкономить сотни миллионов долларов.
Фишинговые электронные письма остаются одним из трех первых векторов заражения программами-вымогателями. Тенденция к удаленной работе и обучению, расширившая поле атаки, усугубляет ситуацию. ИИ-фреймворк NVIDIA Morpheus для кибербезопасности предоставляет модель работы с алгоритмами NLP, которая анализирует электронные письма для выявления попыток фишинга. Morpheus может анализировать все необработанное тело письма, только URL-адреса в почте или и то, и другое, используя пользовательский классификатор последовательности, встроенный в ускорители кибержурналов – один из строительных блоков Morpheus.
Программы-вымогатели относятся к наиболее дорогостоящим видам нарушений кибербезопасности. Инциденты во всем мире участились, поскольку злоумышленники стали более изощренными в своих атаках, и число атак может возрастать, если появится финансовая выгода. NVIDIA Morpheus обеспечивает оптимальный конвейер кибербезопасности на базе ИИ и машинного обучения для современных корпоративных дата-центров в сочетании с NVIDIA BlueField в качестве высокоскоростного источника высокой точностью и NVIDIA AppShield для идентификации и остановки программ-вымогателей в точке входа.
Предотвращайте угрозы кибербезопасности
Архитектура безопасности zero-trust
NVIDIA BlueField позволяют создать zero-trust архитектуру, позволяющую обеспечить безопасность от дата-центра до каждого краевого сервера.
Ускорение разработки приложений
Набор инструментов для разработчиков (SDK) NVIDIA DOCA позволяет создавать высокопроизводительные программно-определяемые и оптимизированные для облака сервисы с ускорением на DPU, использующие стандартные API.
Объединение сети и вычислений
Конвергентные ускорители NVIDIA объединяют в себе производительную архитектуру NVIDIA Ampere, повышенную безопасность и технологии уменьшения задержек в DPU NVIDIA BlueField-2. Компании могут использовать конвергентные ускорители для разработки более быстрых, мощных и безопасных систем для ИИ в корпоративных дата-центрах и на периферийных устройствах.
Ускорьте обнаружение угроз в реальном времени
NVIDIA Morpheus позволяет разработчикам кибербезопасности и независимым поставщикам ПО (ISV) создавать высокопроизводительные конвейеры для рабочих процессов безопасности с минимальными затратами на разработку. Это позволяет обнаруживать угрозы в режиме реального времени с возможностью использования ИИ для мгновенной адаптации к угрозам и компенсации.
Платформа кибербезопасности NVIDIA с нулевым доверием
Экосистема партнеров по кибербезопасности
Подпишитесь на новостную рассылку NVIDIA по решениям для кибербезопасности.