Bartley Richardson – NVIDIA 技術博客

將生成式 AI 應用于企業級 CVE 分析

Thu, 23 May 2024 07:02:23 +0000

軟件開發和部署過程十分復雜。現代企業應用具有復雜的軟件依賴關系，形成了一個互聯的網絡，提供了前所未有的功能，但成本卻呈指數級增長。根據 NVIDIA 的數據，2022 年常見漏洞和暴露 (CVE) 數據庫中報告的安全漏洞數量創歷史新高。隨著該數據庫中報告的安全漏洞數量不斷增加，軟件安全問題正變得越來越具有挑戰性。詳情請參閱 CVE 數據庫。截至 2023 年底，報告的漏洞累計超過 20 萬個，顯然傳統的掃描和修補方法已變得難以管理。使用生成式 AI，可以在減輕安全團隊負擔的同時改進漏洞防御。組織已經開始研究生成式 AI 來幫助實現這一過程的自動化。但是，在企業級范圍內這樣做需要收集、理解和合成許多信息。檢測和修復 CVE 的第一步是掃描軟件中與數據庫中已知 CVE 存在關聯的簽名。但這一過程不應就此止步。

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用自然語言處理改變網絡安全

Wed, 19 Oct 2022 05:39:00 +0000

如果您使用過聊天機器人、預想文本來完成電子郵件中的一個想法，或者按“ 0 ”與操作員對話，那么您就遇到了自然語言處理（ NLP ）。隨著越來越多的企業采用 NLP ，這一子領域正在超越那些流行的機器 – 人類通信用例，發展成為同時解釋人類和非人類語言的機器。這為組織提供了一個令人興奮的機會，使其能夠領先于不斷變化的網絡安全威脅。這篇文章最初發表在 CIO.com 上 NLP 結合了語言學、計算機科學和人工智能來支持人類語言的機器學習。人類的語言極其復雜。依賴結構化規則會讓機器對其有不完整的理解。 NLP 使機器能夠上下文化和學習，而不是依賴于嚴格的編碼，以便它們能夠適應不同的方言、新的表達式或程序員從未預料到的問題。 NLP 研究推動了人工智能技術的發展，比如神經網絡，它有助于跨不同領域和用例的機器學習。 NLP 主要用于機器到人的通信，以簡化企業和消費者的交互。

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利用數據增強零信任安全性

Tue, 17 May 2022 08:26:00 +0000

隨著遠程和混合工作、自帶設備（ BYOD ）和基于云的基礎設施等數字企業趨勢的發展，設備和用戶如何與企業網絡交互，網絡安全也在不斷發展。有關更多信息，請參閱零信任體系結構。如今，零信任是網絡安全領域的熱門話題，在網絡安全會議和總統新聞發布室中也有討論。零信任通常被解釋為結合了高摩擦策略，如持續的重新認證提示和自動注銷，這會給用戶體驗帶來障礙、時間和挫折。但利用零信任原則并不一定意味著將用戶交付給一個我們花在嘗試訪問數字資源和使用數字資源上的時間一樣多的世界。在這篇文章中，我們澄清了關于零信任的困惑，并討論了一個深思熟慮的網絡安全團隊如何構建一個零信任系統，以確保用戶和數據的安全，并保持無縫的用戶體驗。在評估如何最好地利用零信任原則之前，請后退一步定義它。據零信任體系結構論文稱，零信任是一種持續驗證的網絡安全框架，將“防御從靜態、

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