網絡安全/欺詐檢測

2023年 10月 13日

借助 GPU-CPU 融合大規模增強圖形分析，實現 100 倍性能

圖形是許多現代數據和分析功能的基礎，可在不同的數據資產中查找人、地點、事物、事件和位置之間的關系。根據一項研究，到 2025 年，
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2023年 10月 4日

分析機器學習研究代碼的安全性

我們的 NVIDIA AI 紅隊 專注于在數據、科學和 AI 生態系統中擴展安全開發實踐。我們參與 開源安全倡議，發布 工具，
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2023年 10月 2日

加速向量搜索：RAPIDS RAFT IVF-Flat 近似算法

執行詳盡的精確 k 最近鄰 (kNN) 搜索，也稱為暴力搜索，成本高昂，并且它不能很好地擴展到更大的數據集。在向量搜索期間，
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2023年 9月 28日

使用 NVIDIA FLARE 通過聯合學習防止健康數據泄露

在 2021 年，超過 4000 萬人的健康數據被泄露，而且這個趨勢并不樂觀。
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2023年 9月 6日

使用 AI 增強的網絡安全解決方案增強勒索軟件檢測

勒索軟件攻擊變得越來越流行，越來越復雜，也越來越難以檢測。例如，在 2022 年，勒索軟件攻擊 的識別耗時 233 天，控制耗時 91 天，
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2023年 8月 22日

通用應用程序的加速加密執行

云計算的出現使我們的數據存儲和利用實踐發生了范式轉變。企業可以通過利用云服務提供商巧妙管理的遠程按需資源，繞過管理自己的計算基礎設施的復雜性。
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2023年 8月 4日

緩解針對 LLM 應用程序的存儲提示注入攻擊

Large Language Model (LLM) 的應用程序安全性中存在即時注入攻擊。這些攻擊是獨特的，因為惡意文本會被存儲在系統中。
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2023年 8月 3日

保護 LLM 系統不受即時注入的影響

即時注入是一種新的攻擊技術，專門針對 大語言模型 (LLMs)，使得攻擊者能夠操縱 LLM 的輸出。由于 LLM 越來越多地配備了“插件”，
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2023年 7月 24日

用 NVIDIA DOCA GPUNetIO 實現實時網絡處理能力

網絡流量的實時處理可以通過高并行度 GPU 來利用。在這些類型的應用程序中優化數據包獲取或傳輸可以避免瓶頸，
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2023年 6月 14日

NVIDIA AI 紅隊簡介

機器學習有希望改善我們的世界，而且在很多方面它已經做到了。然而，研究和生活經驗繼續表明，這項技術存在風險。
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2023年 5月 31日

5G 網絡安全的新前沿

無線技術發展迅速， 5G 部署在世界各地取得了良好進展。直到最近，無線 RAN 還使用傳統 RAN 供應商的封閉式設備解決方案進行部署。
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2023年 5月 31日

使用機密計算保護敏感數據和人工智能模型

快速的數字化轉型導致整個企業生成的敏感數據激增。這些數據必須在本地、云中的數據中心中存儲和處理，或者在邊緣生成敏感和個人身份信息（ PII…
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2023年 5月 4日

使用 NVIDIA BlueField DPU 加速 Suricata IDS / IPS

深度數據包檢測（ DPI ）是網絡安全的一項關鍵技術，能夠在數據包在網絡中傳輸時對其進行檢測和分析。通過檢查這些數據包的內容，
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