全球網(wǎng)絡(luò)犯罪造成每年超過 1 萬億美元的損失，相當(dāng)于墨西哥或西班牙的國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）。而且，全球趨勢表明情況將越來越糟。

數(shù)據(jù)中心面臨著驚人的用戶、數(shù)據(jù)、設(shè)備和應(yīng)用程序增長，越來越復(fù)雜的攻擊載體增加了威脅攻擊面。

阻止新出現(xiàn)的威脅

NVIDIA Morpheus 使網(wǎng)絡(luò)安全開發(fā)人員和獨(dú)立軟件供應(yīng)商能夠以最少的開發(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(yīng)式編程和纖程的優(yōu)勢來構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)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(shí)也獲得了加速計(jì)算的好處，使您能夠?qū)崿F(xiàn)吞吐量的數(shù)量級提高。這些優(yōu)化不存在于任何其他流框架中。Morpheus 現(xiàn)在支持使用 Python 和 C ++ 抽象層構(gòu)建自定義管道。

您通?？赡懿坏貌辉?Python 中以最少代碼行快速編寫程序或在 Python 中編寫沒有性能上限的程序之間做出選擇。借助 Morpheus，您可以兩者兼得。

您可以編寫更少數(shù)量級的代碼，并獲得無限的性能上限。這可以在更短的時(shí)間內(nèi)獲得更好的效果，從而節(jié)省成本并獲得更卓越的成果。

F5 惡意軟件檢測

NVIDIA 的合作伙伴 F5 在其惡意軟件檢測用例中使用了基于 Morpheus 的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。憑借其高度可擴(kuò)展、可定制和加速的數(shù)據(jù)處理、訓(xùn)練和推理能力，Morpheus 使 F5 管道的性能比基于 CPU 實(shí)現(xiàn)的提高了 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。有關(guān)更多信息，請參閱 F5 在 GTC 發(fā)布的使用實(shí)時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)檢測基于 DGA 的惡意域名。

擴(kuò)大管道規(guī)模

Morpheus 可以輕松構(gòu)建和擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)安全應(yīng)用程序，這些應(yīng)用程序利用自適應(yīng)管道，支持比以前更廣泛的模型復(fù)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(yīng)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)需要添加額外的分段。同樣，不再需要這些分段時(shí)，Morpheus 也可以很容易的移除他們。

通過使用纖程，Morpheus 可以從其他處理中接替工作，如果它們沒有得到充分利用的話。您不需要做任何事情；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 能夠智能的適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)流的高度可變性。它提供了對網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)情況的全面可見性，并使您能夠編寫順序代碼來實(shí)現(xiàn) Morpheus 的自動擴(kuò)展。

使用 Morpheus ，您可以實(shí)時(shí)分析 100% 的數(shù)據(jù)，以便在威脅發(fā)生時(shí)更準(zhǔn)確的檢測和更快地修復(fù)它們。Morpheus 還使用人工智能來適應(yīng)威脅，并即時(shí)進(jìn)行補(bǔ)償。

大規(guī)模實(shí)時(shí)欺詐檢測

面向開發(fā)者的 Morpheus 網(wǎng)絡(luò)安全人工智能框架是同類產(chǎn)品中的首創(chuàng)，可用于創(chuàng)建人工智能加速的大規(guī)模實(shí)時(shí)欺詐檢測。

它將流圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNNs）用于欺詐檢測，解鎖了以前在沒有大量標(biāo)記數(shù)據(jù)的情況下獨(dú)立軟件供應(yīng)商和安全開發(fā)人員無法使用的功能。

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在欺詐檢測方面取得了新一代突破，因?yàn)樗鼈兘?jīng)過獨(dú)特的設(shè)計(jì)，可以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(yù)測，并在大規(guī)模上執(zhí)行。這也是為什么 GNN 歷來被用于推薦系統(tǒng)和優(yōu)化司機(jī)配送路線等應(yīng)用的原因。

Morpheus 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠用少得多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)開發(fā)用于欺詐檢測的特征工程。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(biāo)記它們。

因?yàn)閳D神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要更少的訓(xùn)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(xùn)練其他模型所需的標(biāo)記訓(xùn)練數(shù)據(jù)量而無法識別的威脅。即使數(shù)據(jù)更少，您也可以提高欺詐檢測的準(zhǔn)確性，這對一個企業(yè)來說可能意味著數(shù)億美元。

在進(jìn)入點(diǎn)阻止勒索軟件

無恥的全球勒索威脅，如 Colonial Pipeline 天然氣網(wǎng)絡(luò)的高調(diào)關(guān)閉，在 2021 年引起了越來越多的關(guān)注。企業(yè)正努力跟上新威脅的數(shù)量和速度。對于一個企業(yè)來說，每次安全漏洞造成數(shù)據(jù)泄露的成本可能高達(dá)數(shù)千萬美元，而且還會持續(xù)上升。

Morpheus 人工智能應(yīng)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(shí)代實(shí)施網(wǎng)絡(luò)安全創(chuàng)建了強(qiáng)大的工具。當(dāng)與 NVIDIA BlueField DPU 加速器和 NVIDIA DOCA 遙測技術(shù)相結(jié)合，這將為安全的開發(fā)帶來了新的標(biāo)準(zhǔn)。

圖 1 . Morpheus 建筑

Morpheus 的用例包括用于網(wǎng)絡(luò)釣魚檢測的自然語言處理（NLP）。數(shù)字指紋（Digital fingerprinting）是另一個用例，因?yàn)樗治銎髽I(yè)中每個人和機(jī)器的行為，以檢測異常。

NVIDIA Morpheus 是開源的，4 月份可以通過 GitHub 和 NGC 下載。

審核編輯 ：李倩