英伟达近日声称，已对“墨菲斯AI”安全框架进行了几次更新，并将于4月正式发布该应用框架。
除了发布墨菲斯的预构建版本，Nvidia还将在GitHub上发布该框架的完整源代码，以允许开发人员修改墨菲斯并在该软件之上构建安全应用程序。
英伟达高级人工智能基础设施经理Richardson表示，自九个月前通过ETA（抢先访问计划）设计出墨菲斯以来，包括思科、F5、Lacework和Splunk在内的近700名开发人员和安全供应商已经使用Nvidia的框架构建了威胁检测和日志提取程序。
墨菲斯是一个人工智能网络安全框架，旨在使安全数据源的推断更加容易、快速、鲁棒性更强。
具体而言，墨菲斯允许安全开发者通过过滤和处理来自日志和其他网络遥感数据（包括Nvidia BlueField DPU），创建人工智能管道，以解决特定场景用例，如欺诈和钓鱼检测或泄露的敏感信息。它建立在开源RAPIDS软件库、深度学习框架和Nvidia的Triton推理服务器之上。
"自上次更新以来，墨菲斯发生了很多变化，”Richardson表示。这些变化将在下个月从ETA转向全面可用。
开发人员经验
其中一些变化与让开发者更容易在网络安全中利用GPU。这些更新将允许程序员从C++或Python中的可重用阶段创建流水线。它还增加了对多GPU执行的支持，而无需开发人员编写新代码，这使得基于墨菲斯构建的应用程序能够扩展和处理更多数据。
此外，英伟达对API进行了改进，以实现更多定制和灵活性。
“在分析带宽流量时，性能非常重要。因此，Morpheus现在包括额外的管道监控和检查工具，让你能够捕获细粒度的性能指标，以验证你的管道是否正常运行。”
墨菲斯在数据预处理和推理阶段也以更快的速度获得了性能提升。
“在推理过程中，我们经常希望将项目分类到buckets中。这些分类可能是二进制或多类分类，我们改进了NLP工作流的二进制分类和FIL工作流的二进制分类，前者提高了20倍以上，梯形图提高了近12倍。”。
新的墨菲斯版本还可以比早期版本快200倍地从模型中提取原始异常分数。“这可以让你更快地从模型中获得置信分数、概率分数或异常分数”，从而更快地采取行动。
预构建欺诈检测
墨菲斯的另一个新特性是：预先构建的欺诈检测用例将使用图形神经网络检测欺诈，可以更准确地扫描在线交易以及这些交易之间的相互关联。
“首先，节点聚合让我们能够看到欺诈节点的交易如何与其他欺诈节点异常连接。其次，恶意交互通常与协同攻击有关。通过观察这些模式，欺诈者很难在整个图表中隐藏他们的行为。无处藏身。”
Richardson表示，信用卡欺诈等犯罪预计将在未来十年给信用卡行业造成4000多亿美元的欺诈损失，除此之外，欺诈导致的身份盗窃对企业和消费者也构成了越来越大的威胁。
他指出：“2020年有超过100万份（欺诈）报告，比两年前增加了1663%。目前的方法太慢，依赖于预先确定的专家构建功能，需要大量标记数据才能有效。下一代欺诈检测解决了所有这些缺点。”
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