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网络安全
以更少的时间和成本，高效识别和捕获威胁与异常，并采取应对措施。
演示 | 解决方案简介 | 面向开发者
NVIDIA Morpheus 是一种由 GPU 加速的端到端 AI 框架，可供企业开发者以更低的成本随时随地构建、定制和扩展网络安全应用。Morpheus 开发框架可以表示为 API，它能实时分析大量数据来帮助加快检测速度，还能通过生成式 AI 扩展人工分析师的能力，促进效率提升。
深入了解如何在整个网络安全堆栈（从智能副驾到合成数据生成）中利用生成式 AI。
Morpheus GPU 加速技术可发挥出色性能，助力企业规模化检测和分析整个网络（包括数据中心、边缘、网关和集中计算）中的所有数据和流量。
通过集成由 NVIDIA NeMo™ 提供支持的生成式 AI，Morpheus 可以扩展安全分析师的能力，实现更快的自动检测和响应，生成合成数据来训练能够更准确识别风险的 AI 模型，并且可以运行“假设”情景来防范潜在威胁。
开创先河的网络安全 AI 框架，能够规模化利用推理和 GPU 加速技术（最高比仅使用 CPU 的解决方案快 600 倍），将检测时间从数周缩短到几分钟，同时大幅降低运营成本。
经由 GPU 加速的一体化 SDK 工具套件，能够利用 AI 来满足各种网络安全用例的需求并简化可管理性。您可以部署自己的模型或使用预构建的模型，来预测和检测各种威胁，抵御网络钓鱼和勒索软件攻击，并利用生成式 AI 功能实现安全的智能副驾。
对于企业级 AI 而言，安全性、可靠性和可管理性至关重要。NVIDIA AI Enterprise 是一款端到端的云原生软件平台，能够加速数据科学工作流程，并简化生产级 AI 应用（包括生成式 AI、计算机视觉和语音 AI 等）的开发和部署。
Morpheus 通过 GitHub 以开源形式提供，并集成了多种 AI 框架和工具，有助于开发者更轻松地构建网络安全解决方案（从数据准备到训练、推理和规模化部署）。为了快速启动项目，Morpheus 还为各种网络安全用例提供预训练的工作流程和模型。
Morpheus 是一种开创先河的网络安全框架，能够利用数据处理单元 (DPU) 查看整个网络中的所有流量和日志文件。Morpheus 能够处理极其广泛的数据类型，而且可以部署在云端、边缘或数据中心。开发者可以轻松地将现有模型与 Morpheus 相集成，以便进行推理；也可以在不中断工作流的情况下，换用更新的模型。
Morpheus 为大容量、低延迟的高速数据存储空间提供流数据提取工具，并从网络设备、日志源、传统文件存储空间、结构化数据存储空间，以及具有易于写入的自定义阶段的任何其他数据来源接收遥测数据。只需将该框架集成到第三方网络安全产品中，即可将出色的 AI 计算能力引入到各种网络。
为整个企业中的每一个用户、服务、账户和机器提供专属指纹，并采用无监督式学习技术，在用户和机器活动模式发生变化时进行标记。
Morpheus LLM 引擎集成工作流可利用事件驱动的 RAG 来进行常见漏洞与暴露 (CVE) 风险分析。借助这种方法，分析师能够将调查各个 CVE 的速度平均提升 4 倍，并且能够高度准确地识别漏洞和漏洞攻击，从而相应地确定补丁的优先级并采取应对措施。
查找已泄露的凭据、密钥、密码、信用卡号、银行账户号码和其他信息，并对其进行分类。您可以使用预训练模型，也可以定制自己的模型，甚至可以从支持的其他工具引入您自己的现有规则。
通过结合使用 NVIDIA App Shield、Morpheus 网络安全应用，以及作为高速、高保真来源的 NVIDIA® BlueField® DPU，可将在入口点识别和阻止勒索软件的速度提升多达 3 倍。
使用这个自然语言处理 AI 模型分析原始电子邮件，并自动将其分类为正常邮件、垃圾邮件或网络钓鱼邮件。
利用图形神经网络以超低的成本快速检测欺诈行为，而过去要实现这样的功能必须准备大量的带标记数据。
NVIDIA 网络安全 AI 工作流程可帮助用户着手构建基于 AI 的网络安全解决方案。这些工作流程囊括了 NVIDIA AI 框架、训练和推理管道、用于云原生部署的 Helm 图表，以及介绍如何针对特定用例训练和定制解决方案的指南。这些工作流程有助于缩短开发时间，降低成本，提高准确性和性能，并增强用户对 AI 结果的信心。
了解数字指纹 AI 工作流程如何将检测网络安全威胁的时间从数周缩短到几分钟。
了解 NVIDIA 如何利用生成式 AI 和 Morpheus 将鱼叉式网络钓鱼电子邮件的成功检测率提高 20%，而且所需训练时间不到一天。
利用合适的工具来帮助您构建和部署基于 AI 的网络安全解决方案。
对于希望使用 Morpheus 的开源代码和已封装 AI 工作流程进行开发的个人，我们提供了两种免费的起步方案：
访问开源代码： 适合有兴趣使用最新的预发布功能，并使用 GitHub 上的 NVIDIA 开源软件从源代码进行构建的用户。
下载 AI 工作流： 适合希望利用 NVIDIA NGC™ 上 NVIDIA 的已封装 AI 工作流快速开始构建网络安全解决方案的用户。
对于希望在购买 NVIDIA AI Enterprise 用于生产之前先试用 Morpheus 的企业，我们提供了两种免费的起步方案：
没有基础架构： 对于没有现成基础架构的用户，NVIDIA 通过 NVIDIA LaunchPad 提供免费的实战实验。
有基础架构： 对于拥有现有基础架构的用户，NVIDIA 提供免费评估许可，以便用户在 90 天的试用期内试用 NVIDIA AI Enterprise。
Morpheus 提供了一个用于对大量网络安全数据执行实时推理的框架。
Morpheus 与数据无关，而且能够从多个来源或直接从 NVIDIA BlueField DPU 发送和接收遥测数据，从而能够提供持续、实时、可变的反馈来影响策略、重写规则、调整传感功能，并执行其他操作。
您可以轻松地将自己现有的模型与 Morpheus 相集成，以便进行推理；也可以在不中断工作流的情况下，换用更新的模型。
在 NVIDIA Triton™ 推理服务器的支持下，您可以使用常见的深度学习框架，例如 ONNX、PyTorch、TensorFlow 和 NVIDIA TensorRT™。您还可以借助 RAPIDS 森林推理库进行森林推理。
通过集成的 MLOps 获取有关模型性能的实时指标。
利用可针对您的环境进行定制的基础脚本，提高准确性并减少假正例。
轻松地与以下现有工具相集成：安全信息和事件管理 (SIEM) 工具；安全编排、自动化和响应 (SOAR) 工具；可视化工具；或图形工具。
探索 Agent Morpheus，这是一款使用 NVIDIA NIM™、NeMo Retriever 和 Morpheus 构建的事件驱动型检索增强生成 (RAG) 应用。
利用 Morpheus 应用观察整个网络中的数据，并以超大规模将 Al 推理和实时监控应用于所有必要的数据包和数据流。
NVIDIA 数字指纹 AI 工作流程能够为整个网络中的每一个用户、服务、账户和机器建立专属指纹，并采用无监督式学习技术来标记活动模式的可疑变化。
获得开发和部署 NVIDIA 数字指纹 AI 工作流程的实战经验，该工作流程可实现 100% 的数据可见性，并大幅缩短检测威胁所需的时间。
有即将开始的网络安全 AI 项目？不妨申请获取实战经验，利用 NVIDIA AI 工作流程构建更快速、更准确的鱼叉式网络钓鱼检测解决方案。
利用基于 AI 的威胁检测和警报优先级划分技术，更快速地识别网络安全威胁并采取应对措施。访问关于数字指纹技术的引导式分步实验，利用即用型软件、示例数据和应用检测网络威胁。
NVIDIA NIM 和 Morpheus 将识别和缓解 CVE 所需的时间大大缩短至几秒钟，而安全分析师使用传统工具则需要花费数小时甚至数天的时间。
探索关于如何利用生成式 AI 和 LLM 加强网络安全的三个用例，以及关于如何在网络安全领域运用 AI 基础模型的三个示例。
了解如何利用机器学习技术保护网络免遭入侵。软件助手、虚拟漏洞分析师和合成数据仿真是将生成式 AI 应用于日常安全保护的三种方式。
了解如何利用大语言模型、生成式 AI、检索增强生成 (RAG) 和机器学习技术大幅增强网络安全功能。
了解生成式 AI 在安全领域的应用范围，以实现业务价值，缩短检测网络威胁的时间，解决数据差距，并通过创建合成训练数据来丰富模型。
与 Palo Alto Networks、Deloitte 和 Visa 等领先的网络安全公司一起，了解他们如何使用生成式 AI 推进网络安全威胁检测。
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了解知名行业分析公司 Enterprise Management Associates (EMA) 如何利用 NVIDIA Morpheus 助力网络安全行业构建更准确、更高效的安全解决方案。
探索 NVIDIA Morpheus 在线社区，您可以在其中找到操作方法方面的问题和最佳实践、与其他开发者互动，并可以报告错误。
加入 NVIDIA 开发者计划后，您可以与数百万志同道合的开发者联系交流，并可以使用数以百计经由 GPU 加速的容器、模型和 SDK，而这些都是借助 NVIDIA 技术成功构建应用程序所必需的工具。
了解免费的 NVIDIA 初创加速计划如何为尖端初创公司提供关键的进入市场支持、专业技术知识、培训和融资机会。
找到合适的许可来构建和部署基于 AI 的网络安全解决方案，或探索更多开发资源。
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