随着容器生态系统的不断发展，保护容器生态系统的方法也必须不断发展

Nvidia 的容器安全 NIM 蓝图承诺在几秒钟内提供常见漏洞的分析

Nvidia 推出了一项突破性的容器安全应用程序，突显了 AI 与网络安全之间日益增长的交叉点。

这一发展正值组织正在努力解决在日益 AI 驱动的环境中保护其容器化环境的复杂性的关键时刻。

Deloitte 是首批在其大量网络安全解决方案中使用新容器安全应用程序的客户之一，以帮助企业构建安全的 AI。

“网络安全已成为保护美国和世界各地数字基础设施的关键支柱。”Mike Morris，Deloitte 董事总经理

AI 是容器安全的新前沿

要了解 Nvidia 创新的重要性，了解容器安全的复杂性至关重要。

容器虽然提供了许多好处，例如增强的可移植性和更快的部署，但也带来了独特的安全挑战。它们包含大量软件包和版本，每个软件包和版本都可能隐藏可能危及整个系统的安全漏洞。

容器安全的关键方面包括漏洞扫描、配置管理、访问控制、网络分段和监控。目标是最大限度地发挥应用程序隔离的固有优势，同时最大限度地降低与资源共享和潜在攻击面相关的风险。

传统上，安全分析师面临着一项艰巨的任务，即手动审查每个软件包，以识别软件部署中的潜在安全漏洞。这个过程不仅耗时且容易出错，而且由于软件包、依赖关系、配置和操作环境错综复杂的相互作用，因此难以有效地实现自动化。

Nvidia 的最新产品 NIM Agent Blueprint 将彻底改变企业在软件容器中进行漏洞分析的方式。

这款创新应用程序为开发人员提供了一个全面的工具包，用于构建和部署定制的 Gen AI 应用程序，从而大大加快了对常见漏洞和风险 （CVE） 的分析。

通过利用 GPU 加速的端到端 AI 框架，它使开发人员能够创建优化的应用程序，这些应用程序能够以前所未有的效率对大量流式网络安全数据进行过滤、处理和分类。

由于集成了 Nvidia 的尖端应用程序，包括 NIM 微服务、Morpheus 网络安全 AI 框架、cuVS 和 RAPIDS 加速数据分析，过去需要几天才能完成的工作现在可以在几秒钟内完成。

容器网络安全转型

这项技术最引人注目的方面之一是它能够自动化实时分析和响应。此外，它可以生成合成数据来训练 AI 模型，从而实现更准确的风险识别并促进“假设”场景规划。

然而，Gen AI 在网络安全中的应用超出了单纯的自动化。这些高级系统可以快速消化和解释各种数据源（包括自然语言）中的信息。此功能允许更深入地了解可能利用潜在漏洞的环境。

例如，AI 增强的网络安全系统可以分析大量数据集，以识别可能表明违规的模式和异常情况，通常可以在人类分析师意识到潜在威胁之前实时检测这些威胁。

随着容器生态系统的不断发展，我们的保护方法也必须不断发展。Nvidia 的 NIM Agent Blueprint 代表了实现这一目标的重大飞跃。