使用生成式人工智能和 NVIDIA Morpheus 網(wǎng)絡(luò)安全人工智能框架，開(kāi)發(fā)者可以構(gòu)建更有效地檢測(cè)魚(yú)叉式網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)企圖的解決方案，而且訓(xùn)練時(shí)間極短。事實(shí)上，使用 NVIDIA Morpheus 和生成人工智能訓(xùn)練技術(shù)，我們能夠檢測(cè)到 90% 的有針對(duì)性的魚(yú)叉式網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)電子郵件，與目前使用的典型網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)檢測(cè)解決方案相比，提高了 20%。

魚(yú)叉式網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)是企業(yè)所面臨的最大且代價(jià)最高的網(wǎng)絡(luò)威脅之一。雖然網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)電子郵件更為通用，旨在欺騙大量人員，但魚(yú)叉式網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)電子郵件是針對(duì)特定個(gè)人定制的。在魚(yú)叉式網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)攻擊中，電子郵件是為特定的個(gè)人、工作角色或行業(yè)量身定制的。因?yàn)樗绱擞嗅槍?duì)性，所以電子郵件往往非常有說(shuō)服力。

企業(yè)電子郵件被入侵是一種魚(yú)叉式網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)攻擊，目的是誘騙員工采取有害行動(dòng)，通常是向攻擊者匯款。

雖然攻擊者已經(jīng)在利用人工智能來(lái)創(chuàng)建更多的網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)電子郵件和更有針對(duì)性的魚(yú)叉式網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)攻擊，但還可以做更多的工作利用人工智能來(lái)防御這些攻擊。如今的企業(yè)通常依靠員工培訓(xùn)來(lái)更好地識(shí)別攻擊，或者制定規(guī)則來(lái)過(guò)濾可疑電子郵件。有了 NVIDIA Morpheus，開(kāi)發(fā)者可以使用人工智能在魚(yú)叉式網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)電子郵件到達(dá)用戶收件箱之前更好地檢測(cè)它們。

魚(yú)叉式網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)的核心是一個(gè)數(shù)據(jù)可見(jiàn)性問(wèn)題。由于缺乏可用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，這些電子郵件很難防御。由于攻擊是高度個(gè)性化的，單個(gè)企業(yè)不會(huì)觀察到訓(xùn)練準(zhǔn)確的人工智能模型所需的電子郵件數(shù)量。

針對(duì)金融機(jī)構(gòu)的魚(yú)叉式網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)攻擊類型與醫(yī)療保健非常不同。同樣，針對(duì)首席財(cái)務(wù)官的魚(yú)叉式網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)電子郵件包含的內(nèi)容與針對(duì)工程師的內(nèi)容不同。魚(yú)叉式網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)檢測(cè)用例將在 NVIDIA Morpheus 的未來(lái)版本中提供。

企業(yè)已經(jīng)在利用人工智能來(lái)抵御網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)和其他網(wǎng)絡(luò)威脅。作為技術(shù)領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者，百思買(mǎi)正在使用定制機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和 NVIDIA Morpheus 來(lái)更好地保護(hù)其基礎(chǔ)設(shè)施，并通知其安全分析師。

百思買(mǎi)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)安全的實(shí)施將他們檢測(cè)釣魚(yú)電子郵件的準(zhǔn)確率提高到 96% ，同時(shí)將誤報(bào)率保持在 20% 以下。

最近，該公司已開(kāi)始在其賬戶中部署 Morpheus 數(shù)字指紋工作流程，以幫助檢測(cè)環(huán)境中的異常行為。百思買(mǎi)繼續(xù)與 NVIDIA 合作，開(kāi)發(fā)新的基于人工智能的解決方案，以應(yīng)對(duì)快速變化的生態(tài)系統(tǒng)中面臨的網(wǎng)絡(luò)安全挑戰(zhàn)。

借助 NVIDIA Morpheus 人工智能框架，開(kāi)發(fā)者可以構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)安全解決方案，以前所未有的規(guī)模檢測(cè)威脅。借助 Morpheus，開(kāi)發(fā)時(shí)間得以縮短，因?yàn)樗兄趯⑻剿鳌y(cè)試和實(shí)施周期從數(shù)月縮短到數(shù)周。

與其他 NVIDIA 框架一樣，Morpheus 提供用于創(chuàng)建加速的人工智能應(yīng)用程序的構(gòu)建塊。為了進(jìn)一步縮短開(kāi)發(fā)時(shí)間，團(tuán)隊(duì)可以利用 NVIDIA 人工智能工作流程。使用 Morpheus 構(gòu)建的 NVIDIA digital fingerprinting workflow（NVIDIA 數(shù)字指紋工作流程）為開(kāi)始開(kāi)發(fā)和部署網(wǎng)絡(luò)安全解決方案提供了參考，該解決方案可以對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)用戶、帳戶、服務(wù)和機(jī)器進(jìn)行唯一指紋識(shí)別，并提供具有可操作信息的智能警報(bào)。

最新版本的 Morpheus 包括使數(shù)字指紋工作流程更易于部署和管理的增強(qiáng)功能。這些增強(qiáng)功能包括集成訓(xùn)練和反饋、非線性管線支持以及新的和改進(jìn)的開(kāi)發(fā)者文檔。

數(shù)字指紋工作流程如此強(qiáng)大的原因之一是它為整個(gè)企業(yè)的每個(gè)用戶實(shí)現(xiàn)了單獨(dú)的模型。通常，更傳統(tǒng)的用戶行為分析依賴于大粒度模型以及基于模式和規(guī)則的分析。這些方法對(duì)于看起來(lái)像普通企業(yè)行為或活動(dòng)的威脅來(lái)說(shuō)是脆弱的。

數(shù)字指紋以三個(gè)粒度級(jí)別來(lái)創(chuàng)建基于行為的無(wú)監(jiān)督模型，以檢測(cè)這些復(fù)雜而微妙的反模式。借助數(shù)字指紋技術(shù)，您可以為整個(gè)企業(yè)中的每個(gè)用戶、每個(gè)子組織（例如，單個(gè)經(jīng)理及其直接下屬）和整個(gè)企業(yè)建立模型，所有這些都是為您的業(yè)務(wù)定制的。

當(dāng)您考慮到模型的絕對(duì)數(shù)量時(shí)——對(duì)于一個(gè)擁有 25000 名員工的企業(yè)來(lái)說(shuō)至少有 25000 到 30000 個(gè)，且日志類型多種多樣，您可能會(huì)想知道您的團(tuán)隊(duì)將如何訓(xùn)練所有這些模型。這就是綜合訓(xùn)練的用武之地。

Morpheus 最新版本的集成訓(xùn)練更新包括幾個(gè)新工具、可組合原語(yǔ)和生命質(zhì)量改進(jìn)，旨在增強(qiáng)工作流程的靈活性。對(duì)控制消息的支持可以改善管線內(nèi)的自定義和動(dòng)態(tài)行為。這有助于訓(xùn)練和推理管線在相同資源上共存，并支持動(dòng)態(tài)事件，包括人與正在運(yùn)行的管線的交互。

Morpheus 模塊提供了一種封裝可重用功能單元的機(jī)制，其范圍可以從單個(gè)階段到整個(gè)工作流。這些模塊與現(xiàn)有管線完全兼容，并且可以輕松集成到現(xiàn)有和新的工作流中。

先前的 Morpheus 版本支持模型漂移檢測(cè)，最新的 2023 年春季版本引入了額外的可組合原語(yǔ)，旨在簡(jiǎn)化工作流程并提高代碼重用。這些實(shí)現(xiàn)了用戶定義的函數(shù)編程，如漂移檢測(cè)，從而觸發(fā)模型重新訓(xùn)練。

管線在本質(zhì)上也可以是非線性的，從而實(shí)現(xiàn)循環(huán)、回路和更復(fù)雜的分支邏輯。除了在線訓(xùn)練外，管線現(xiàn)在還支持對(duì)人在回路（human-in-the-loop）和自動(dòng)化模式的反饋。

這意味著您可以將主題專家深度集成到訓(xùn)練和推理循環(huán)中，同時(shí)還可以在較低級(jí)別將 Morpheus 管線與傳感器集成。后者促進(jìn)了一個(gè)閉環(huán)系統(tǒng)，在該系統(tǒng)中 Morpheus 中設(shè)計(jì)的工作流程執(zhí)行更復(fù)雜和自動(dòng)化的操作。

所有這些新功能還附帶了新的和改進(jìn)的文檔，包括一份新的開(kāi)發(fā)者指南，使 Morpheus SDK 的入門(mén)變得更容易。

德勤和 NVIDIA 宣布合作，在 NVIDIA Morpheus 的支持下，為客戶帶來(lái)基于人工智能的網(wǎng)絡(luò)安全。與在通用計(jì)算機(jī)上運(yùn)行人工智能模型相比，這種協(xié)作可以幫助企業(yè)提高高級(jí)攻擊檢測(cè)的有效性，同時(shí)每年實(shí)現(xiàn) 30% 至 50% 以上的基礎(chǔ)設(shè)施成本節(jié)約。