Las amenazas cibernéticas crecen en número y sofisticación. NVIDIA se encuentra en una posición única para ofrecer a las organizaciones la posibilidad de que utilicen la IA y la computación acelerada para crear soluciones de ciberseguridad más robustas, mejoren la detección de amenazas con la IA, aumenten la eficiencia operativa de la seguridad con la IA generativa y protejan sus datos confidenciales y su propiedad intelectual con una infraestructura segura. Combina marcos de IA robustos, arquitectura y prácticas recomendadas para crear centros de datos de IA escalables y de confianza cero, además de mejorar la ciberseguridad ante el aumento de las amenazas.
Proporciona inferencia de IA y supervisión en tiempo real de cada servidor, paquete, usuario y equipo de toda la red, gracias a un rendimiento acelerado por GPU hasta 600 veces más rápido que los servidores que solo tienen CPU.
Proporciona una infraestructura segura y acelerada para cualquier carga de trabajo en cualquier entorno, por lo que los datos se pueden mover más rápido y se puede crear una seguridad distribuida en cada servidor para progresar a una nueva era de computación acelerada e IA.
Descubra información con la confianza de que los datos y modelos privados siguen estando seguros, inalterados y compatibles, incluso al compartir conjuntos de datos o infraestructura con terceros competidores o en los que no se confía.
La integración de la IA generativa aumenta las capacidades de los analistas de seguridad con la automatización, con la que pueden analizar y responder a eventos de seguridad de forma más rápida y precisa.
Las organizaciones deben integrar completamente la IA para protegerla de manera efectiva. Las empresas y los proveedores de ciberseguridad pueden utilizar las tecnologías innovadoras de NVIDIA para sacar provecho de la IA y la computación acelerada para proteger sus soluciones. La ciberseguridad es un problema de datos. La IA permite procesar de forma eficiente y en tiempo real grandes volúmenes de datos, lo que acelera la detección de amenazas y la identificación de riesgos. Los analistas de seguridad pueden aumentar aún más la eficiencia integrando la IA generativa. Con la implementación de la IA acelerada, las organizaciones también pueden proteger los datos, los modelos y la infraestructura de IA con redes y plataformas confidenciales.
Conozca cómo NVIDIA AI y la computación acelerada ayudan en casos prácticos del sector, y empiece a desarrollar con IA de ciberseguridad con ejemplos de referencia.
Abordar los problemas de seguridad del software es un desafío y consume mucho tiempo, pero la IA generativa puede mejorar las defensas ante las vulnerabilidades minimizando la carga sobre los equipos de seguridad. Con NVIDIA NIM y NVIDIA Morpheus, esta aplicación RAG basada en eventos disminuye drásticamente la duración de los análisis de vulnerabilidades y riesgos comunes (CVE) y las correcciones de días a, apenas, segundos.
Las empresas se enfrentan al desafío de proteger una red de datos increíblemente grande. NVIDIA Morpheus permite tomar huellas digitales a través de la supervisión de cada usuario, servicio, cuenta y máquina de todo el centro de datos empresarial, para determinar cuándo se producen interacciones sospechosas. Esto, combinado con los aceleradores de DPU y GPU NVIDIA y la telemetría de NVIDIA DOCA en servidores certificados por NVIDIA, aporta un nuevo nivel de seguridad a los centros de datos.
Las formas tradicionales de detectar filtraciones de datos confidenciales se basan en modelos estáticos basados en reglas y que están limitados por la calidad de los datos del entrenamiento. En su lugar, NVIDIA Morpheus examina la información de paquetes sin procesar según se genera, para detectar posibles filtraciones. El agente de telemetría DOCA, que reside en la DPU NVIDIA BlueField, envía los paquetes sin procesar directamente a Morpheus. Un modelo de procesamiento de lenguaje natural (PLN) determina si se está filtrando información confidencial, como contraseñas y claves privadas, en el paquete. Los paquetes se marcan instantáneamente y se envía una acción recomendada a DOCA para que aplique las políticas. Estas alertas en tiempo real se entregan al operador, para que pueda comenzar inmediatamente a corregir los datos que se vieron comprometidos.
El spear phishing, una de las amenazas cibernéticas más grandes y costosas, utiliza correos electrónicos dirigidos y convincentes. Es difícil defenderse contra él, debido a la falta de datos de entrenamiento. NVIDIA Morpheus proporciona un modelo de PLN que ha sido entrenado con correos electrónicos sintéticos generados por NVIDIA NeMo para identificar intentos de spear phishing. Con él, la detección de correos electrónicos de spear phishing ha mejorado en un 20 %, con menos de un día de entrenamiento.
El modelo de seguridad tradicional, limitado al perímetro, es insuficiente en el mundo actual de amenazas en expansión y vulnerabilidades de día cero. Las DPU NVIDIA BlueField permiten que las funciones de seguridad distribuidas, como cortafuegos, cifrado, microsegmentación, detección/prevención de intrusiones e inspección de aplicaciones, se ejecuten en cada servidor, lo que posibilita una postura de seguridad de confianza cero en el centro de datos. Junto con la red NVIDIA Spectrum-X™ Ethernet, las DPU NVIDIA BlueField crean un tejido multi-tenant de confianza cero que protege y aísla las cargas de trabajo de IA a escala.
Proteger a los agentes de IA es un requisito no negociable para las implementaciones de producción, ya que proporciona la capa crítica de defensa contra amenazas. A diferencia del software convencional que sigue una lógica fija, los agentes de IA razonan y ejecutan código de forma dinámica, lo que los hace susceptibles a la inyección indirecta de prompts y el secuestro de objetivos, ya que las instrucciones maliciosas se ocultan en datos externos (como correos electrónicos o archivos PDF). Al aislar la ejecución de un agente con el entorno de ejecución seguro de NVIDIA OpenShell, las organizaciones aplican límites estrictos de confianza cero y barreras de protección para proteger sus datos.
Acelera por GPU importantes flujos de trabajo de voz, traducción y lenguaje, para satisfacer requisitos a nivel empresarial.
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