加速的數(shù)據(jù)中心內數(shù)字化轉型與激增的相關應用程序，正暴露在潛在安全威脅的新攻擊面之下。這些新攻擊通常繞過傳統(tǒng)防火墻和 web 應用程序防火墻等完善的外圍安全控制，使網(wǎng)絡安全威脅的檢測和修復更具挑戰(zhàn)性。

由于現(xiàn)代應用程序并不是完全構建在單個數(shù)據(jù)中心內的，無論是物理的、虛擬的、還是云端的，防御這些威脅變得越來越具有挑戰(zhàn)性。今天的應用程序通?？缭焦性?、CDN 網(wǎng)絡、邊緣平臺和即服務組件中的多個甚至不知道其位置的服務器?。

更重要的是，每個服務或微服務可能有多個實例用于橫向擴展，這使傳統(tǒng)網(wǎng)絡安全功能無法將它們與外部世界隔離，以保護它們。

最后，由于現(xiàn)代應用程序的分布式特性和橫向擴展架構的影響，數(shù)據(jù)源和位置的數(shù)量越來越大且還在不斷增長。數(shù)據(jù)中心再也沒有一扇大門，例如入口網(wǎng)關或防火墻，可以觀察并保護所有數(shù)據(jù)流量。

圖 1 。 面臨網(wǎng)絡威脅增加和網(wǎng)絡犯罪成本上升的世界

這些變化的結果是必須收集更大的絕對數(shù)據(jù)量，以提供應用程序的整體視圖并檢測高級威脅。必須監(jiān)控的數(shù)據(jù)源數(shù)量和數(shù)據(jù)類型的多樣性也在增長，使得有效的網(wǎng)絡安全數(shù)據(jù)收集極具挑戰(zhàn)性。

檢測需要大量可以近乎實時關聯(lián)上下文的信息，以確定正在進行的高級威脅活動。

F5 正在研究增強針對 web 、應用程序、防火墻和減少欺詐的成熟安全措施的技術。檢測此類高級威脅需要通過大規(guī)模的遙測和近乎實時的分析對其中幾個數(shù)據(jù)點進行上下文分析，需要機器學習（ML）和人工智能算法。

ML 和 AI 用于檢測應用程序及云環(huán)境周圍的異?；顒樱灶A先應對風險。這正是 NVIDIA BlueField-2 DPU（數(shù)據(jù)處理器）實時遙測和 NVIDIA GPU 驅動的 Morpheus 網(wǎng)絡安全框架發(fā)揮作用的地方。

NVIDIA Morpheus 提供了一個開放的應用程序框架，使網(wǎng)絡安全開發(fā)者能夠創(chuàng)建優(yōu)化的人工智能管道，用于過濾、處理和分類大量實時數(shù)據(jù)。Morpheus 提供了預訓練的人工智能模型，提供了強大的工具來簡化工作流程，并幫助檢測和緩解安全威脅。

網(wǎng)絡安全對 AI / ML 處理提出了獨特的要求

從解決方案的角度來看，必須有一個穩(wěn)健的遙測收集策略，遙測數(shù)據(jù)必須有特定的要求：

安全加密和身份驗證 – 將數(shù)據(jù)傳輸?shù)郊袛?shù)據(jù)收集器。

支持所有常用數(shù)據(jù)范例下接收遙測的能力 ：1.異步發(fā)生的安全相關事件2.應用程序日志3.統(tǒng)計和狀態(tài)相關指標4.實體指定的跟蹤記錄

定義明確的詞匯表，可以將從不同數(shù)據(jù)源收集到的數(shù)據(jù)映射到一個規(guī)范的有限表示中。

最后，所有這些都必須以高度可擴展的方式完成， 與源位置無關，可能來自數(shù)據(jù)中心、邊緣、 CDN 、客戶端設備，甚至是帶外元數(shù)據(jù)，如威脅情報源。

NVIDIA Morpheus 優(yōu)化 AI 管道

憑借在構建能夠利用硬件優(yōu)勢的網(wǎng)絡軟件方面擁有的獨特歷史和專業(yè)知識，F(xiàn)5 是首批加入 NVIDIA Morpheus 早期訪問計劃的公司之一。

Morpheus 是一個開放的應用程序框架，使網(wǎng)絡安全開發(fā)者能夠創(chuàng)建優(yōu)化的人工智能管道，用于過濾、處理和分類大量實時數(shù)據(jù)。

F5 正在利用 Morpheus ，將 BlueField DPU 與 NVIDIA 認證的 EGX 服務器 結合起來，提供一個強大的解決方案來檢測和消除安全威脅。

圖 2 。 NVIDIA AI 驅動的網(wǎng)絡安全框架

Morpheus 允許 F5 加速對嵌入式分析的訪問，并通過其 Shape Enterprise Defense 應用程序跨云和新興邊緣提供安全性。該聯(lián)合解決方案將數(shù)據(jù)中心的安全性提高到了一個新水平，并實現(xiàn)了動態(tài)保護、實時遙測，以及用于檢測和補救網(wǎng)絡安全威脅的自適應防御。

原文標題：邊緣計算是下一個重大的網(wǎng)絡安全挑戰(zhàn)

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