Nvidia ha demostrado cómo sus tecnologías de IA generativa pueden ayudar a identificar y mitigar rápidamente vulnerabilidades y exposiciones comunes (CVE) y otros riesgos de seguridad del software.
El NIM de NVIDIA y Perro perdiguero NeMo microservicios – junto con el Morfeo Marco de IA acelerado: permite a los analistas de seguridad detectar y mitigar riesgos en cuestión de segundos, una tarea que antes tomaba horas o incluso días usando métodos tradicionales.
Los métodos tradicionales de ciberseguridad a menudo implican laboriosos esfuerzos manuales para identificar soluciones a las vulnerabilidades identificadas. Sin embargo, las tecnologías de IA generativa de NVIDIA automatizan este proceso, proporcionando un análisis de riesgos CVE rápido y procesable a través de modelos de lenguaje grandes (LLM) y generación de recuperación aumentada (RAG). Esto permite a los analistas tomar decisiones informadas con rapidez, asemejándose al papel de los tomadores de decisiones tipo CEO en las empresas del futuro.
Las tendencias recientes destacan la importancia de la IA generativa en la ciberseguridad. El año pasado se registró un número récord de fallas de seguridad de software reportadas en la base de datos pública CVE, lo que subraya la necesidad crítica de soluciones innovadoras en este espacio.
Gartner predice que la IA generativa desempeñará un papel fundamental en la reducción de las tasas de falsos positivos para las pruebas de seguridad de aplicaciones y la detección de amenazas en un 30 por ciento para 2027. La plataforma de software AI Enterprise de NVIDIA incorpora estos microservicios de IA generativa y Morpheus, brindando una precisión incomparable comparable a la de los expertos humanos.
El proceso de IA generativa en ciberseguridad implica el uso de LLM y RAG impulsado por eventos desencadenados por la creación de nuevos paquetes de software o la detección de CVE.
En una demostración de NVIDIA, un LLM genera una lista de verificación de tareas para evaluar las vulnerabilidades del software, seguida de búsquedas impulsadas por IA en fuentes de datos internas y externas para identificar las acciones de seguridad necesarias:
NVIDIA está aprovechando estas tecnologías de vanguardia para proteger sus flujos de trabajo de desarrollo de software internos, demostrando su eficacia al realizar más de 400 búsquedas en Internet y más de 500 consultas sobre fuentes de datos empresariales en cuestión de segundos. Este nivel de eficiencia no tiene precedentes: NVIDIA escanea más de 1000 contenedores por día.
Asociación con líder en ciberseguridad Multitud de huelgaNVIDIA tiene como objetivo avanzar aún más en la adopción de IA generativa y RAG en la industria.
Sven Krasser, vicepresidente senior y científico jefe de CrowdStrike, dijo:
“Nuestra industria ha alcanzado un punto crucial a medida que la IA se convierte en un ecualizador para los equipos de seguridad y los adversarios. Hoy en día, los actores de amenazas están aprovechando los últimos avances en inteligencia artificial para comprometer a las organizaciones a mayor velocidad.
Para estar un paso por delante, los equipos de seguridad y operaciones necesitan capacidades avanzadas de detección y respuesta a amenazas que obliguen a multiplicar sus esfuerzos combinando el poder de los datos con la IA específica para acelerar las investigaciones, identificar posibles vulnerabilidades y prevenir infracciones en sus entornos”.
NIM, NeMo Retriever y Morpheus están disponibles a través de Empresa de IA de NVIDIA, que proporciona una plataforma de software nativa de la nube para un tiempo de ejecución acelerado y eficiente para modelos básicos de IA generativa. Los desarrolladores pueden explorar Los microservicios de NVIDIA son gratuitos, mientras que las empresas pueden implementar microservicios NIM de nivel de producción a través de NVIDIA AI Enterprise 5.0 en sistemas certificados y mercados de nube líderes.
Esta semana, NVIDIA también presentó su arquitectura de GPU Blackwelldiseñado para marcar el comienzo de una nueva era de informática acelerada y permitir a las organizaciones crear y ejecutar IA generativa en tiempo real en modelos de lenguaje de gran tamaño con billones de parámetros.
(Foto por Agencia Olloweb)
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