不再如此神秘的“智能体”:NVIDIA 发布适用于网络安全的 NIM Blueprint

德勤使用适用于容器安全的 NVIDIA NIM Agent Blueprint 帮助企业利用开源软件构建安全的 AI。
作者 Justin Boitano

人工智能(AI)正在通过新的生成式 AI 工具和功能深入改变网络安全,这些工具和功能曾经只存在于科幻小说中。而就像许多科幻小说中的英雄一样,它们出现得正是时候。

经过 AI 增强的网络安全往往可以在人类分析师意识到潜在威胁之前,就可以实时检测出这些威胁并予以应对。其可在分析海量数据后,识别出可能表明存在漏洞的模式和异常情况。AI 智能体可以自动执行例行安全任务,这样人类专家就可以专注于应对更复杂的挑战。

所有这些功能都始于软件,因此 NVIDIA 推出了适用于容器安全的 NVIDIA NIM Agent Blueprint,开发者可以根据自己的应用需求进行调整。

该蓝图使用 NVIDIA NIM 微服务、NVIDIA Morpheus 网络安全 AI 框架、NVIDIA cuVSNVIDIA RAPIDS 加速数据分析技术帮助加速企业级常见漏洞和暴露 (CVE)1 的分析速度,将分析时间从原来的数天缩短到数秒。

所有这些均包含在 NVIDIA AI Enterprise 中。NVIDIA AI Enterprise 是一个云原生软件平台,可用于开发和部署安全、受支持的生产级 AI 应用。

德勤使用 NVIDIA AI 保障软件安全

德勤是首批在其网络安全解决方案中使用 NVIDIA NIM Agent Blueprint 实现容器安全的企业之一。NVIDIA NIM Agent Blueprint 支持对开源软件进行代理分析,以便帮助企业构建安全的 AI。通过提高效率和缩短识别威胁和潜在敌对活动所需的时间,帮助企业增强和简化网络安全。

德勤会计师事务所总经理 Mike Morris 表示:“网络安全已成为保护全球数字基础设施的重要支柱。通过将 NVIDIA 的 NIM Agent Blueprint 整合到我们的网络安全解决方案中,德勤能够为客户提供具有空前速度和准确性的潜在安全威胁识别与缓解能力。”

通过生成式 AI 保障软件安全

根据 IDC2 的统计,漏洞的监测和解决是生成式 AI 在软件交付领域的首要用例。

适用于容器安全的 NIM Agent Blueprint 包含企业开发者构建和部署定制化生成式 AI 应用所需的一切,以便快速对软件容器进行漏洞分析。

软件容器包含大量软件包和版本,其中一些可能存在安全漏洞。一般来说,为了了解软件部署中是否存在潜在的安全漏洞,安全分析师需要逐一审查这些软件包。

这种人工流程繁琐、耗时且容易出错。鉴于使软件包、依赖关系、配置与运行环境保持一致的复杂性,这种流程也很难有效实现自动化。

借助生成式 AI,网络安全应用可以快速消化和解读包括自然语言在内的各种数据源信息,从而更好地了解潜在漏洞可能会在哪种情况下被利用。

然后,企业就可以创建网络安全 AI 智能体,根据生成的 AI 情报采取行动。适用于容器安全的 NIM Agent Blueprint 使用大语言模型和代理式 AI 应用的检索增强生成功能,实现了快速、自动且可操作的 CVE 风险分析。它可以帮助开发者和安全团队利用 AI 保护软件,这不仅能够提高准确性和效率,还能简化潜在的问题以便人类进行调查。

适用于网络安全成功的蓝图

适用于容器安全的全新 NVIDIA NIM Agent Blueprint 包含 NVIDIA Morpheus 网络安全 AI 框架,可减少识别、捕获和应对威胁的时间与成本,能够将数据中心、云和边缘的安全性提升到一个新的水平。

GPU 加速的端到端 AI 框架使开发者能够创建专为过滤、处理和分类大量网络安全流数据而优化的应用。

Morpheus 基于 NVIDIA RAPIDS 软件构建而成,能够加速企业规模的数据处理工作负载。它利用 RAPIDS cuDF 的强大功能实现了快速、高效的数据操作,确保下游管线能够使用所有可用的 GPU 核执行复杂的代理式 AI 任务。

Morpheus 还通过自动执行实时分析和响应扩展了人类分析师的能力,能够生成用于训练 AI 模型的合成数据,这些 AI 模型可以准确识别风险和运行假设情景。

适用于容器安全的 NVIDIA NIM Agent Blueprint 现已推出。如需了解更多信息,请观看 NVIDIA AI 峰会(华盛顿特区)特别演讲。

1CVE: Common Vulnerabilities and Exposures

2资料来源:IDC,生成式 AI 意识、就绪性和承诺:2024 年展望——生成式 AI 计划以及对外部服务提供商、AI 就绪基础设施、AI 平台和生成式 AI 应用的影响,US520238242024 4