Cybersecurity

2025年 3月 3日

衡量 AI Guardrails 在生成式 AI 應用中的有效性和性能

保護 AI 智能體和其他對話式 AI 應用，以確保安全、品牌和可靠的行為，這對企業至關重要。
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2025年 2月 25日

代理自主級別與安全性

智能體工作流是 AI 賦能工具的下一次演進。它們使開發者能夠將多個 AI 模型關聯在一起以執行復雜的活動，
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2025年 2月 25日

定義 LLM 紅色團隊

在一項活動中，人們為生成式 AI 技術 (例如大語言模型 (LLMs)) 提供輸入，以確定輸出是否會偏離可接受的標準。
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2025年 1月 16日

如何使用 NVIDIA NeMo Guardrails 為客戶服務保護 AI 智能體

AI 代理為 企業擴展和提升客戶服務以及支持交互提供了重要機會。這些客服人員可自動處理日常查詢并縮短響應時間，從而提高效率和客戶滿意度，
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2024年 12月 16日

借助 WebAssembly 實現沙箱 Agentic AI 工作流

代理 AI 工作流通常 涉及執行由 大語言模型 (LLM) 生成的代碼，以執行創建數據可視化等任務。但是，此代碼應在安全環境中清理和執行，
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2024年 12月 6日

使用 NVIDIA NeMo Guardrails 實現內容審核和安全性檢查

鑒于用戶生成的內容和這些系統管理的外部數據量龐大，內容審核在由生成式 AI 提供支持的 檢索增強生成 (RAG) 應用中變得至關重要。
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2024年 11月 14日

探索采用自主 AI 和 NVIDIA 機密計算的超級協議案例

機密和自主的 AI 是一種新的 AI 開發、訓練和推理方法，其中用戶的數據是去中心化的、私有的，并由用戶自己控制。
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2024年 11月 8日

轉變電信網絡以管理和優化 AI 工作負載

今年年初，5G 全球連接數量接近 20 億，預計到 2028 年將達到 77 億。雖然 5G 帶來了更快的速度、更高的容量和更低的延遲，
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2024年 10月 28日

利用圖形神經網絡加速金融服務業欺詐檢測效率

金融服務欺詐是一個巨大的問題。根據 NASDAQ 的數據，在 2023 年，銀行在支付、支票和信用卡欺詐方面預計會面臨 442 億美元的損失。
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2024年 10月 24日

利用 NVIDIA Morpheus 加速警報分流和 LLM 代理強化安全運營中心

安全運營中心（SOC）分析師每天都會收到大量傳入的安全警報。為了確保其組織的持續安全，他們的任務是仔細檢查傳入的噪音，分揀出誤報，
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2024年 10月 24日

利用 NVIDIA Morpheus 加速警報分流和 LLM 代理強化安全運營中心

安全運營中心（SOC）分析師每天都會收到大量傳入的安全警報。為了確保其組織的持續安全，他們的任務是仔細檢查傳入的噪音，分揀出誤報，
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2024年 10月 15日

借助 NVIDIA DOCA-OFED 讓您的網絡堆棧面向未來

NVIDIA DOCA 軟件平臺 釋放了 NVIDIA BlueField 網絡平臺 的潛力，并為 NVIDIA BlueField 和…
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2024年 10月 8日

使用 NVIDIA NIM 漏洞分析代理藍圖快速分流容器安全性

隨著 CVE 數據庫 中報告的漏洞數量不斷加速增長，解決軟件安全問題變得更具挑戰性。評估單個容器的漏洞需要收集、理解和合成數百條信息。
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2024年 9月 26日

利用 AI 和數據強化零信任網絡安全防御

現代網絡威脅變得越來越復雜，給聯邦機構和關鍵基礎設施帶來了重大風險。 根據 Deloitte 的說法 ，網絡安全是政府和公共部門的首要任務，
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2024年 9月 18日

NVIDIA 在領先的網絡安全會議上展示 AI 安全專業知識

每年 8 月，成千上萬的安全專業人員都會參加最前沿的安全會議 Black Hat USA 和 DEF CON。這一年，
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2024年 7月 11日

使用 Canaries 防止 AI 模型文件未經授權訪問

隨著 AI 模型在功能和創建成本方面的增長，它們保存了更多敏感或專有數據，保護靜態數據變得越來越重要。為此，組織正在設計策略和工具，
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