Nvidia分享借助生成式AI 強化企業資安的3種方式

記者/竹二

生成式AI的應用越來越廣泛與多元,後續衍生的資安問題也引發關注,許多企業開始強化內部資安。近日Nvidia的資安長David Reber Jr.就特別發表專文介紹,闡述3種應用生成式AI加強資安的方式。

Nvidia資安長David Reber Jr.發表專文闡述3種應用生成式AI加強資安的方式。(圖/123RF)

資安攻擊速度人類已無法有效應對

David Reber Jr.認為,資安攻擊速度與複雜性的逐漸增加,已經讓人類分析師無法有效的應對,因為資料量過大,無法手動篩選,面對這樣的情形,從開發人員開始,就要有一個安全開發的副駕駛。他提到,這個開始是最具戰略性的意義,以指導開發人員撰寫的程式碼,都遵循安全最佳實踐。

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Nvidia內部也正在工作流程中建立這樣安全副駕駛,他們認為資安助手是將生成式AI應用於網路安全的第一步。再來是使用生成式AI幫助分析漏洞,尤其是已知漏洞,殷瑋每個程式碼的背後,可能根植於數十種不同的軟體分支和開源項目中,幫助識別修補的結果,將加快人類分析師的速度,最多可提升4倍。

借助生成式AI模擬資安攻擊學習防禦

此外,David Reber Jr.也提到,應用LLM大型語言填補不斷增長的資料缺口,可借助生成式AI建立合成資料,模擬未曾見過的攻擊模式,或是填補訓練資料的空白,讓機器學習系統在實際攻擊發生之前,就可以學會如何防禦。Nvidia展示一項實證,改進魚叉式網路釣魚的偵測結果,在 Morpheus應用框架與生成式AI的搭配之下,比起既有解決方案成效更好,可提升至90%。

David Reber Jr.表示,企業除了看到生成式AI融入資安產品的趨勢之外,在內部的資安強化上,也應運用生成式AI來解決一些資安問題,不管是打造或採用開發人員適用的安全助手,促進漏洞問題可以更早被解決。

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