NVIDIA 正在將 AI 添加到抵禦日益增加的身份盜用威脅的防禦列表中，身份盜用被認為是最常見和最複雜的違規行為之一。 在這個零信任時代，安全專家表示身份攻擊不是會不會發生而是何時發生的問題。
根據Verizon 發布的《2022 年資料外洩調查報告》，超過 40% 的資料外洩事件涉及憑證被盜，而 80% 的網路應用程式外洩事件涉及憑證濫用。該報告指出，“憑證是犯罪分子最青睞的數據類型，因為它們對於偽裝成系統上的合法用戶非常有用。”
NVIDIA 網絡安全工程和研發總監 Bartley Richardson 說：“我們需要尋找 Bartley 何時不像 Bartley 那樣行事。”
數字指紋模型
去年，理查森和他的團隊創造了一個名為數字指紋的概念。 在 2022 年 XNUMX 月發生一系列引人注目的攻擊之後，他設計了一個簡單但雄心勃勃的實施方案。 他與他的兩位技術主管分享了他的願景，告訴他們他想為網絡上的每個帳戶、服務器、應用程序和設備創建一個深度學習模型。
這些模型將學習個人行為模式，並在帳戶行為異常時通知安全人員。 當時，GPU 並未用於安全性，這在計算上具有挑戰性。 使用 AI 安全軟件庫 NVIDIA Morpheus 構建了概念驗證，兩個月後，團隊優化了項目的每個部分。 安全運營和產品安全團隊審查了這項工作，到 XNUMX 月，該解決方案，即用於 AI 驅動的數字指紋識別的安全軟件，已準備好在 NVIDIA 的全球網絡中部署。
AI 驅動的數字指紋識別版本 2 今天僅在四個 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 上運行在 NVIDIA 的網絡上。 該軟件就像一個 LEGO 套件，IT 人員可以在其中創建模型，改變它們的各個方面以創建特定的警報。 NVIDIA 正在 NVIDIA AI Enterprise 3.0 中包含的數字指紋識別 AI 工作流中提供這些功能。
NVIDIA 網絡安全團隊創造了異常，使信息安全團隊能夠以新的方式可視化事件。 IT 團隊不會每週被數百萬個網絡事件淹沒，而每天可能只有 8-10 個事件需要調查。 NVIDIA 正在調整網絡安全指紋與其他模型，使其更適用於日常活動。
Richardson 的團隊正在研究應用人工智能和加速計算來保護數字身份並生成難以找到的訓練數據的想法。 他還設想密碼和多因素身份驗證將被模型所取代，這些模型知道某人打字的速度、打字錯誤的數量、他們使用的服務以及他們何時使用它們。 這種詳細的數字身份將防止攻擊者劫持賬戶並冒充合法用戶。
數字指紋識別 AI 工作流程可加速威脅檢測和補救。 亮點包括：
- 在數分鐘而不是數週內檢測威脅
- 將事件從 100 億個/週減少到最多 10 個/天
- 提供 100% 的數據可見性
- 對每個用戶、服務、帳戶和機器進行唯一指紋識別
- 獲取具有可操作信息的智能警報
- 訪問安全分析師的數據可視化
從 1 月 23 日起，您可以在 NVIDIA LaunchPad 上體驗這款由人工智慧驅動的安全工作流程。您可以觀看影片以了解更多關於數位指紋的資訊。
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