使用生成式人工智能和 NVIDIA Morpheus 網絡安全人工智能框架，開發人員可以構建更有效地檢測魚叉式網絡釣魚企圖的解決方案，而且訓練時間極短。事實上，使用 NVIDIA Morpheus 和生成人工智能訓練技術，我們能夠檢測到 90% 的有針對性的魚叉式網絡釣魚電子郵件，與目前使用的典型網絡釣魚檢測解決方案相比，改進了 20% 。
什么是魚叉式網絡釣魚？
魚叉式網絡釣魚是對組織最大、代價最高的網絡威脅之一。雖然網絡釣魚電子郵件更為通用，旨在詐騙大量人員，但魚叉式網絡釣魚電子郵件是針對特定個人定制的。在魚叉式網絡釣魚攻擊中，電子郵件是為特定的個人、工作角色或行業量身定制的。因為它非常有針對性，所以電子郵件往往非常有說服力。
商業電子郵件泄露是一種魚叉式網絡釣魚攻擊，目的是誘騙員工采取有害行動，通常是向攻擊者匯款。據 2021 FBI Internet Crime Report 稱， 2021 ，商業郵件泄露給美國組織造成的損失估計為 24 億美元。
雖然攻擊者已經在利用人工智能創建更多的網絡釣魚電子郵件和更有針對性的魚叉式網絡釣魚攻擊，但還可以做更多的工作來利用人工智能防御這些攻擊。如今的組織通常依靠員工培訓來更好地識別攻擊，或者制定規則來過濾可疑電子郵件。有了 NVIDIA Morpheus ，開發人員可以使用人工智能在魚叉式網絡釣魚電子郵件到達用戶收件箱之前更好地檢測它們。
魚叉式網絡釣魚的核心是一個數據可見性問題。由于缺乏可用的培訓數據，這些電子郵件很難防御。由于攻擊是高度個性化的，單個組織不會觀察到訓練準確的人工智能模型所需的電子郵件數量。
針對金融機構的魚叉式網絡釣魚攻擊類型與醫療保健非常不同。同樣，針對首席財務官的魚叉式網絡釣魚電子郵件包含的內容與針對工程師的內容不同。魚叉式網絡釣魚檢測用例將在 NVIDIA Morpheus 的未來版本中提供。
視頻 1 。利用生成人工智能改進魚叉式網絡釣魚檢測
百思買利用 NVIDIA Morpheus 和人工智能抵御網絡釣魚
組織已經在利用人工智能來抵御網絡釣魚和其他網絡威脅。作為技術領域的領導者，百思買正在使用定制機器學習（ ML ）和 NVIDIA Morpheus 來更好地保護其基礎設施，并通知其安全分析師。
百思買基于 ML 的網絡安全實現將他們檢測釣魚電子郵件的準確率提高到 96% ，同時將誤報率保持在 20% 以下。
最近，該公司已開始在其賬戶中部署 Morpheus 數字指紋工作流，以幫助檢測環境中的異常行為。百思買繼續與 NVIDIA 合作，開發新的基于人工智能的解決方案，以應對快速變化的生態系統中面臨的網絡安全挑戰。
有了 NVIDIA Morpheus 人工智能框架，開發人員可以構建網絡安全解決方案，以檢測以前不可能的規模的威脅。有了 Morpheus ，開發時間減少了，因為它有助于將探索、測試和實現周期從幾個月縮短到幾周。
與其他 NVIDIA 框架一樣， Morpheus 為創建加速的人工智能應用程序提供了構建塊。為了進一步減少開發時間，團隊可以利用 NVIDIA AI 工作流程。與 Morpheus 一起構建的 NVIDIA digital fingerprinting workflow 為開始開發和部署網絡安全解決方案提供了參考，該解決方案可以在網絡上對每個用戶、帳戶、服務和機器進行唯一指紋識別，并提供具有可操作信息的智能警報。
數字指紋工作流程：改進的管理和部署
最新發布的 Morpheus 包括增強功能，使數字指紋工作流更易于部署和管理。這些增強包括集成的培訓和反饋、非線性管道支持以及新的和改進的開發人員文檔。
數字指紋工作流如此強大的原因之一是它為整個組織中的每個用戶實現了單獨的模型。通常，更傳統的用戶行為分析依賴于大粒度模型以及基于模式和規則的分析。這些方法對于看起來像常見企業行為或活動的威脅是脆弱的。
數字指紋在三個粒度級別上創建了無監督的基于行為的模型，以檢測這些復雜而微妙的反模式。使用數字指紋技術，您可以為整個組織中的每個用戶，也可以為每個子組織（例如，單個經理及其直接下屬）和整個企業定制模型，所有這些都是根據您的業務定制的。
當你考慮到模型的數量時——對于一個擁有 25000 名員工和多種類型日志的組織來說，至少 25000 到 30000 個，你可能會想知道你的團隊將如何訓練所有這些模型。這就是綜合培訓的用武之地。
綜合培訓
最新 Morpheus 版本的集成培訓更新包括幾個新工具、可組合原語和生活質量改進，旨在增強工作流程的靈活性。對控制消息的支持可以改善管道內的自定義和動態行為。這有助于訓練和推理管道共存于同一資源上，并實現動態事件，包括與正在運行的管道的人工交互。
Morpheus 模塊提供了一種封裝可重用功能單元的機制，可從單個階段到整個工作流。這些模塊與現有管道完全兼容，可以輕松集成到現有和新的工作流中。
先前的 Morpheus 版本支持模型漂移檢測，最新的 2023 年春季版本引入了額外的可組合原語，旨在簡化工作流程并提高代碼重用。這些實現了用戶定義的函數編程，如漂移檢測，從而觸發模型再訓練。
管道在本質上也可以是非線性的，從而實現循環、循環和更復雜的分支邏輯。除了在線培訓外，管道現在還支持人工在環和自動化模式的反饋。
這意味著您可以將主題專家深度集成到訓練和推理循環中，同時還可以將較低級別的 Morpheus 管道與傳感器集成。后者促進了閉環系統，其中 Morpheus 中設計的工作流執行更復雜和自動化的操作。
所有這些新功能還附帶了新的和改進的文檔，包括一份新的開發人員指南，使 Morpheus SDK 的入門變得更容易。
獲得免費的短期訪問 NVIDIA Morpheus ，或嘗試 digital fingerprinting workflow in LaunchPad 。
NVIDIA 和德勤宣布基于人工智能的網絡安全合作
德勤和 NVIDIA 宣布合作，在 NVIDIA Morpheus 的支持下，為客戶帶來基于人工智能的網絡安全。與在通用計算機上運行人工智能模型相比，這種協作可以幫助組織提高高級攻擊檢測的有效性，同時每年實現 30% 至 50% 以上的基礎設施成本節約。
有關 NVIDIA 和 NVIDIA 合作伙伴如何幫助解決人工智能網絡安全挑戰的更多信息，請收看下面列出的 NVIDIA GTC 2023 直播會議， 3 月 20 日至 23 日：
- Learn About New AI-Based Cybersecurity Use Cases and Capabilities 與 NVIDIA 網絡安全工程總監 Bartley Richardson 會面
- How to Deploy a Digital Fingerprinting Workflow to Detect and Stop Cyberattacks Faster 與 NVIDIA 技術營銷工程師 Adam Wood 合作
- FinSec Innovation Lab, a Joint Venture by Mastercard and Enel X, Demonstrates How Accelerated AI Combats Ransomware Attacks 與金融安全創新實驗室運營總監 Sharon Zarfati 和金融安全創新實驗首席技術官 Dan Sarig
- Learn How Industry Experts are Accelerating Cybersecurity with AI 與 NVIDIA 高級開發人員關系經理 Killian Sexsmith 合作； Ina Poecher ，全球技術數據科學家； Marc Vucovich ，德勤數據科學家； Steve Scarbrough ， IntelliGenesis 首席技術專家
- How to Build an AI Pipeline to Detect Anomalous Behavior in the Network 與戴爾技術公司加速器和 AI / ML 系統架構師高級杰出工程師 Bhavesh Patel 和戴爾技術公司高級首席技術師 Brandt Springman
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