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NVIDIA partner F5檢測人工智能加速網(wǎng)絡安全

星星科技指導員 ? 來源:NVIDIA ? 作者:Nicola Sessions ? 2022-04-02 17:16 ? 次閱讀
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全球網(wǎng)絡犯罪造成的損失相當于墨西哥或西班牙等國的國內(nèi)生產(chǎn)總值( GDP ),每年超過 1 萬億美元。全球趨勢表明,情況只會越來越糟。

數(shù)據(jù)中心面臨著用戶、數(shù)據(jù)、設備和應用程序的驚人增長,在越來越復雜的攻擊載體中增加了威脅面。

阻止新出現(xiàn)的威脅

NVIDIA Morpheus 使網(wǎng)絡安全開發(fā)人員和獨立軟件供應商能夠以最小的開發(fā)工作量為安全工作流構(gòu)建高性能管道。

您可以輕松利用背壓、反應式編程和光纖的優(yōu)勢來構(gòu)建網(wǎng)絡安全解決方案。更高級別的 API 使您能夠按照傳統(tǒng)方式編程,但同時也獲得了加速計算的好處,使您能夠在吞吐量方面實現(xiàn)幾個數(shù)量級的改進。這些優(yōu)化在任何其他流媒體框架中都不存在。 Morpheus 現(xiàn)在可以使用 Python 和 C ++抽象層構(gòu)建自定義管道。

通常,您可能不得不在 Python 中快速編寫代碼行數(shù)最少的內(nèi)容,或者編寫沒有 Python 的性能上限的內(nèi)容之間做出選擇。有了莫菲斯,你兩樣都能得到。

您可以編寫數(shù)量級更少的代碼,并獲得無限的性能上限。這可以在更短的時間內(nèi)獲得更好的結(jié)果,從而節(jié)約成本并獲得更好的結(jié)果。

F5 惡意軟件檢測

NVIDIA partner F5 在其惡意軟件檢測用例中使用了基于 Morpheus 的機器學習模型。憑借其高度可擴展、可定制和加速的數(shù)據(jù)處理、訓練和推理能力, Morpheus 使 F5 流水線的性能比基于 CPU 的實現(xiàn)提高了 200 倍。

Morpheus 管道幫助您快速創(chuàng)建高性能的代碼和工作流,這些代碼和工作流可以結(jié)合創(chuàng)新模型,而開發(fā)摩擦最小。因此,您可以從 GPU 中獲得更好的性能,從而提高查找域生成算法( DGA )所需的日志處理能力。

對于 F5 ,這意味著從每秒處理 1013 個 DGA 日志增加到每秒 20833 個日志,所有這些都只需要 136 行代碼。

擴大管道規(guī)模

Morpheus 可以輕松構(gòu)建和擴展網(wǎng)絡安全應用程序,這些應用程序利用自適應管道,支持比以前更廣泛的模型復雜性。除了硬件加速之外,編程模型對性能起著關(guān)鍵作用。 Morpheus 使用反應式編程方法,這意味著它可以動態(tài)調(diào)整并自動將資源重定向到壓力下管道的任何部分。

如果部分管道中的數(shù)據(jù)急劇增加, Morpheus 可以調(diào)整并創(chuàng)建額外的路徑,以便數(shù)據(jù)繼續(xù)處理。監(jiān)控這些緩沖區(qū)的深度,并根據(jù)需要添加額外的段。同樣容易的是, Morpheus 在不再需要時移除這些。

使用光纖, Morpheus 可以從其他工藝中獲取工作,如果它們沒有得到充分利用的話。你不需要做任何事情;只需借用管道中未充分利用的部分即可。

所有這些結(jié)合在一起,使 Morpheus 能夠智能地適應網(wǎng)絡安全數(shù)據(jù)流的高度可變性。它可以實時全面了解網(wǎng)絡上發(fā)生的事情,并使您能夠編寫 Morpheus 自動擴展的順序代碼。

使用 Morpheus ,您可以實時分析多達 100% 的數(shù)據(jù),以便更準確地檢測和更快地修復威脅。 Morpheus 還使用人工智能來適應威脅,并在飛行中進行補償。

大規(guī)模實時欺詐檢測

Morpheus 面向開發(fā)者的網(wǎng)絡安全人工智能框架是同類產(chǎn)品中的第一款,用于創(chuàng)建人工智能加速的大規(guī)模實時欺詐檢測。

它將流圖神經(jīng)網(wǎng)絡( GNNs )用于欺詐檢測,解鎖了以前獨立軟件供應商和安全開發(fā)人員在沒有大量標記數(shù)據(jù)的情況下無法獲得的功能。

GNN 在欺詐檢測方面取得了新一代突破,因為它們被獨特地設計用于識別和分析看似不相連的數(shù)據(jù)片段之間的關(guān)系,從而做出預測,并在大規(guī)模上實現(xiàn)這一點。這也是為什么 GNN 歷來被用于推薦系統(tǒng)和優(yōu)化司機配送路線等應用。

Morpheus GNS 能夠在培訓數(shù)據(jù)少得多的情況下開發(fā)用于欺詐檢測的功能工程。在傳統(tǒng)方法中,專家識別重要的數(shù)據(jù)片段,例如地理位置信息,并用其重要性標記它們。

因為 GNN 需要更少的訓練數(shù)據(jù),所以減少了對人類專業(yè)知識的需求。您還可以檢測由于訓練其他模型所需的標記訓練數(shù)據(jù)量而無法識別的威脅。即使數(shù)據(jù)更少,也可以提高欺詐檢測的準確性,這對一個組織來說可能意味著數(shù)億美元。

在進入點停止勒索軟件

厚顏無恥的全球勒索威脅,如殖民地管道天然氣網(wǎng)絡的高調(diào)關(guān)閉,在 2021 是一個日益關(guān)注的問題。企業(yè)正努力跟上新威脅的數(shù)量和速度。對于一個組織來說,每次安全漏洞造成的數(shù)據(jù)泄露成本可能高達數(shù)千萬美元,而且還會繼續(xù)上升。

Morpheus 人工智能應用框架是基于 NVIDIA RAPIDS 和 NVIDIA AI 以及 NVIDIA GPU 構(gòu)建的。它為在這個充滿挑戰(zhàn)的時代實施網(wǎng)絡安全創(chuàng)造了強大的工具。當與 NVIDIA BlueField DPU 加速器和 NVIDIA DOCA 遙測技術(shù),這為安全發(fā)展帶來了新的標準。

圖 2 。 Morpheus 建筑

Morpheus 的用例包括用于釣魚檢測的自然語言處理( NLP )。 Digital fingerprinting 是另一個用例,因為它分析企業(yè)中每個人和機器的行為,以檢測異常。

關(guān)于作者

Nicola Sessions 是 NVIDIA 企業(yè)產(chǎn)品(包括網(wǎng)絡安全和虛擬化解決方案)的主要產(chǎn)品營銷經(jīng)理。 Nicola 在技術(shù)領(lǐng)域有 20 多年的從業(yè)經(jīng)驗,其背景涉及工作站、瘦客戶端、虛擬化、視頻流和服務器。

審核編輯:郭婷

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