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サイバーセキュリティ
脅威や異常を特定し、記録し、対処するため必要な時間とコストを減らします。
デモ | ソリューション概要 | 開発者向け
サイバーセキュリティを脅かす犯罪が凶悪化/多様化する中、新しい対策が組織に求められています。 サイバーセキュリティはデータの問題ですが、ネットワーク全体のすべてのデータをリアル タイムで収集し、分析するとコストがけた違いとなり、実行が困難になります ― アクセラレーテッド AI を使用しないのであれば。
NVIDIA® Morpheus は GPU 対応のエンドツーエンド AI フレームワークであり、企業の開発者は場所を問わず、低コストでサイバーセキュリティ アプリケーションを構築、カスタマイズ、拡張できます。Morpheus の開発フレームワークは、大量のデータをリアル タイムで分析し、より迅速な検知を行うパワーを提供し、最適な効率化のために生成 AI で人間のアナリストの能力を拡大する API です。
コパイロットから合成データ作成まで、サイバーセキュリティ スタック全体で生成 AI を活用する方法をご覧ください。
Morpheus GPU 高速化は巨大なスケールで最大級のパフォーマンスを届けます。企業は、データ センター、エッジ、ゲートウェイ、中央コンピューティングを含め、ネットワーク全体ですべてのデータとトラフィックを検査し、分析できます。
NVIDIA NeMo™ をパワーの源とする生成 AI を統合することで、Morpheus はセキュリティ アナリストの能力を高め、自動化され、高速な検出と応答を可能にし、より正確にリスクを特定する AI モデルを学習するための合成データを生成し、潜在的な脅威を防ぐための「what-if」シナリオを実行します。
推論と GPU 高速化を大規模に活用する唯一のサイバーセキュリティ AI フレームワークであり、CPU のみのソリューションと比較して最大 600 倍高速になります。検出までの時間を数週間から数分に短縮し、運用コストを大幅に削減します。
GPU で高速化するオールインワンの SDK ツールキットは、 AI を利用してさまざまなサイバーセキュリティ ユース ケースに対処し、管理を簡単にします。独自のモデルをデプロイするか、事前構築済みのモデルを使用して脅威を予測/検出し、フィッシングやランサムウェア攻撃と戦い、生成 AI 機能搭載のセキュリティ コパイロットを実装します。
エンタープライズグレードの AI には、セキュリティ、信頼性、管理性が重要です。 NVIDIA AI Enterprise はクラウド ネイティブのエンドツーエンド ソフトウェア プラットフォームであり、データ サイエンスのパイプラインを高速化し、生成 AI、コンピューター ビジョン、スピーチ AI など、運用環境グレードの AI アプリケーションの開発とデプロイを合理化します。
Morpheus は GitHub からオープン ソースとして入手できます。AI のフレームワークとツールを統合するため、データの準備からトレーニング、推論、大規模デプロイまで、開発者はサイバーセキュリティ ソリューションを簡単に構築できます。Morpheus は、開発が簡単に始められるよう、さまざまなサイバーセキュリティ ユース ケースに合わせて学習済みのワークフローとモデルも備えています。
Morpheus は、データ プロセシング ユニット (DPU) を活用してネットワーク全体のすべてのトラフィックとログ ファイルを表示できる唯一のサイバーセキュリティ フレームワークです。Morpheus は極めて多様な種類のデータを処理できて、かつ、クラウド、エッジ、データ センターにデプロイできます。開発者は推論のために既存モデルと Morpheus を簡単に統合できます。あるいは、パイプラインを中断させることなく、最新のモデルに切り替えることができます。
Morpheus は大量、高速、低遅延のデータ ストア向けにストリーミング データ取り込みツールを提供し、ネットワーク デバイス、ログ ソース、従来のファイル ストア、構造化されたデータ ストア、その他 (カスタム ステージの書き込みが簡単な) あらゆるものからテレメトリを受信します。このフレームワークをサードパーティ サイバーセキュリティ サービスに統合することで、世界最高レベルの AI コンピューティングがあらゆるネットワークにもたらされます。
企業全体であらゆるユーザー、サービス、アカウント、マシンにフィンガープリントを独自の方法で設定します。そして、教師なしの学習を利用し、ユーザーやマシンのアクティビティ パターンが変わったタイミングでフラグを立てます。
Morpheus LLM エンジン統合パイプラインでは、CVE (共通脆弱性識別子) リスクにイベント駆動型 RAG で対処します。アナリストはこの方法で個別の CVE を平均 4 倍の速さで調査できます。また、脆弱性や悪用を高い精度で特定できるため、パッチに優先順位を付け、適宜対処できます。
外部に流出した資格情報、キー、パスワード、クレジット カード番号、銀行口座番号などを見つけ出し、分類します。学習済みモデルを使用し、独自のモデルをカスタマイズします。サポートされている他のツールから独自の既存のルールを持ち込むこともできます。
NVIDIA App Shield、Morpheus サイバーセキュリティ パイプライン、NVIDIA® BlueField® DPU を高速かつ忠実度の高いソースとして利用し、最大 3 倍の速さでランサムウェアを侵入時に特定し、阻止します。
この自然言語処理 AI モデルを使用して生のメールを分析し、迷惑メール、スパム、フィッシングといったカテゴリに自動的に分類します。
グラフ ニューラル ネットワークを利用することで、わずかなコストで不正を瞬時に検出します。以前は、ラベル付きのデータが大量になければ実現できなかった機能です。
NVIDIA サイバーセキュリティ AI ワークフローは、ユーザーが AI ベースのサイバーセキュリティ ソリューションの開発を始める際に役立ちます。このワークフローは、NVIDIA AI フレームワークをトレーニングと推論のパイプライン、クラウドネイティブ デプロイ用の Helm チャート、特定のユース ケースに合わせてソリューションをトレーニングし、カスタマイズする方法に関するガイドラインと共にパッケージ化したものです。このワークフローによって開発時間が短縮され、コストが削減され、精度とパフォーマンスが向上し、AI の成果に対する信頼が高まります。
デジタル フィンガープリンティング AI ワークフローは、サイバーセキュリティの脅威の検出にかかる時間を数週間から数分に短縮できます。
NVIDIA では生成 AI と Morpheus を使用することで、1 日もかからないトレーニングでスピア フィッシング メールの検出率を 20 % 改善します。
正しいツールの使用は、AI ベースのサイバーセキュリティ ソリューションの開発とデプロイに役立ちます。
個人が開発のために Morpheus のオープンソース コードやパッケージ化された AI ワークフローをお探しの場合、無料で始める方法が 2 つあります。
オープンソース コードにアクセスする: リリース前の最新機能に興味があり、GitHub の NVIDIA オープンソース ソフトウェアでソースから開発する場合はこちらをご利用ください。
AI ワークフローをダウンロードする: NVIDIA NGC™ にあるパッケージ化された NVIDIA AI ワークフローを利用し、サイバーセキュリティ ソリューションを開発する場合はこちらをご利用ください。
企業が NVIDIA AI Enterprise を運用環境用に購入する前に Morpheus を試してみる場合、無料で始める方法が 2 つあります。
インフラなし: 既存のインフラをお持ちでない場合、NVIDIA は NVIDIA LaunchPad を通じて無料のハンズオン ラボを提供します。
インフラあり: 既存のインフラをお持ちの場合、NVIDIA は NVIDIA AI Enterprise を 90 日間試用できる無料の評価ライセンスを提供します。
Morpheus は大量のサイバーセキュリティ データでリアルタイム推論を実行するためのフレームワークを提供します。
Morpheus はデータに依存せず、複数のソースからテレメトリ データを送受信できるほか、NVIDIA BlueField DPU から直接、送受信できます。変化するリアルタイム フィードバックが継続的に得られるため、ポリシーを変更したり、ルールを書き直したり、センシングを調整したり、その他のアクションを実行したりできます。
推論のために既存のモデルを Morpheus と簡単に統合します。パイプラインを中断することなく、新しいモデルに切り替えます。
ONNX、PyTorch、TensorFlow、NVIDIA TensorRT™ などの一般的なディープラーニング フレームワークと、NVIDIA Triton™ Inference Server からのサポートを利用します。Forest Inference は、RAPIDS Forest Inference Library からもサポートされています。
お使いの MLOps プラットフォームとは相互運用性があり、モデル パフォーマンスに関するメトリクスがリアルタイムで得られます。
環境に合わせてカスタマイズ可能な基本スクリプトを使用することで精度を上げ、誤検出を減らします。
既存の SIEM (セキュリティ情報とイベント管理)、SOAR (セキュリティ オーケストレーション、自動化、応答)、ビジュアライゼーション、グラフ ツールと簡単に統合できます。
Morpheus パイプラインを使用し、ネットワーク全体でデータを監視し、Al 推論とリアルタイム監視を、かつてない規模で、必要とするすべてのパケットとデータ ストリームに適用します。
NVIDIA デジタル フィンガープリンティング AI ワークフローは、ネットワーク上のあらゆるユーザー、サービス、アカウント、マシンに独自の方法でフィンガープリントを設定します。教師なし学習を利用し、行動パターンに疑わしい変化があれば、それにフラグを立てます。
比類なき AI 処理により、セキュリティ チームのためにセキュリティ上の脅威が隅々まで視覚化されます。ネットワーク全体のあらゆるサーバーとパケットがリアルタイムで監視されます。
NVIDIA デジタル フィンガープリンティング AI ワークフローはデータを 100% 可視化し、驚異の検出にかかる時間を劇的に短縮します。このワークフローの開発とデプロイを実際にご体験ください。
今後予定されているサイバーセキュリティ AI プロジェクトはありますか? ハンズオン ラボにお申し込みください。NVIDIA AI ワークフローを利用し、高速かつ精度の高いスピア フィッシング検出ソリューションの開発をご体験いただけます。
AI ベースの脅威検出とアラート優先順位付けを利用し、サイバーセキュリティ上の脅威を瞬時に特定し、対応します。デジタル フィンガープリンティングでサイバーセキュリティ上の脅威を検出するステップバイステップのラボをご利用いただけます。ガイドに加え、すぐに使えるソフトウェア、サンプル データ、アプリケーションが付属します。
生成 AI と NVIDIA Morpheus サイバーセキュリティ AI フレームワークを利用することで、開発者はスピア フィッシングをもっと効果的に検出し、極めて短いトレーニング時間でソリューションを開発できます。
生成 AI と LLM がサイバーセキュリティを改善する 3 つのユース ケースと、サイバーセキュリティのための AI 基盤モデルを適用する方法の 3 つの例をご覧ください。
機械学習を利用し、侵入者からネットワークを守る方法を学習します。ソフトウェア アシスタント、仮想脆弱性アナリスト、合成データ シミュレーションは、日々のセキュリティの取り組みに生成 AI を適用する 3 つの方法です。
コパイロットから合成データ生成まで、サイバーセキュリティ スタック全体で LLM を活用する方法など、LLM の最新技術をご覧ください。
NVIDIA AI テクノロジを利用してサイバーセキュリティ上の脅威を防ぐため、パワフルなソリューションを構築する組織を支援しているのが NVIDIA エコシステム パートナーです。その手法をご覧ください。
Dell、米国国防総省、そして大統領府に助言する Office of the National Cyber Director が参加するこちらのオンデマンド パネル ディスカッションでは、防衛エコシステムの拡大に AI を利用する方法をご覧いただけます。
特集
業界をリードするアナリスト企業である Enterprise Management Associates (EMA) は、サイバーセキュリティ業界が NVIDIA Morpheus を利用し、今までより正確で効率的なセキュリティ ソリューションを開発することを可能にしています。その手法をご覧ください。
NVIDIA Morpheus のオンライン コミュニティをご利用ください。使い方に関する質問やベスト プラクティスを見つけたり、他の開発者と交流したり、バグを報告したりできます。
NVIDIA 開発者プログラムを通して、同じ志を持つ数百万人もの開発者とつながることができます。また、数百もの GPU 対応コンテナー、モデル、SDK を提供しており、NVIDIA の技術でアプリを構築するために必要なすべてのツールにアクセスすることができます。
NVIDIA Inception は最先端スタートアップ企業向けの無料プログラムであり、企業にとって非常に重要な、市場に進出するためのサポート、技術的専門知識、トレーニング、資金調達の機会を提供しています。その仕組みをご覧ください。
最適なライセンスを見つけ、AI ベースのサイバーセキュリティ ソリューションを構築し、デプロイしてください。開発リソースもご利用ください。
試作から運用環境に、確固たるセキュリティ、安定した API、NVIDIA AI Enterprise サポートを取り込んで移行する方法について、NVIDIA の製品スペシャリストがお答えします。
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