网络安全/欺诈检测

2023年 11月 27日

增强网络安全：大型语言模型和生成式 AI 如何改变数字安全

基于身份的攻击呈上升趋势，网络钓鱼仍然是最常见的和第二昂贵的攻击向量。一些攻击者正在使用 AI 制作更令人信服的网络钓鱼消息，
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2023年 11月 15日

使用 NVIDIA AI 基础模型构建自定义企业级生成式 AI

在构建企业级 生成式 AI 和 大型语言模型 (LLM) 时，需要收集高质量数据、搭建加速基础架构以及拥有优化模型的专业知识。
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2023年 11月 15日

加强 LLM 应用安全性的最佳实践

大型语言模型 (LLM) 为几乎所有处理文本的应用程序提供了各种强大的增强功能。同时，它们也引入了新的风险，包括：
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2023年 10月 19日

AI 红队：机器学习安全培训

在 Black Hat USA 2023 上， NVIDIA 举办了为期两天的培训课程，为安全专业人员提供了一个现实的环境和方法，
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2023年 10月 13日

借助 GPU-CPU 融合大规模增强图形分析，实现 100 倍性能

图形是许多现代数据和分析功能的基础，可在不同的数据资产中查找人、地点、事物、事件和位置之间的关系。根据一项研究，到 2025 年，
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2023年 10月 4日

分析机器学习研究代码的安全性

我们的 NVIDIA AI 红队 专注于在数据、科学和 AI 生态系统中扩展安全开发实践。我们参与 开源安全倡议，发布 工具，
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2023年 10月 2日

加速向量搜索：RAPIDS RAFT IVF-Flat 近似算法

执行详尽的精确 k 最近邻 (kNN) 搜索，也称为暴力搜索，成本高昂，并且它不能很好地扩展到更大的数据集。在向量搜索期间，
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2023年 9月 28日

使用 NVIDIA FLARE 通过联合学习防止健康数据泄露

在 2021 年，超过 4000 万人的健康数据被泄露，而且这个趋势并不乐观。
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2023年 9月 12日

用于矛式网络钓鱼检测的生成式人工智能和加速计算

矛式网络钓鱼是最大、成本最高的网络威胁形式。据估计，2021 年有 30 万受害者，仅在美国就损失了 4400 万美元，
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2023年 9月 11日

加速矢量搜索：利用 GPU 索引的 RAPIDS RAFT

在 2023 年的人工智能领域，矢量搜索成为最热门的话题之一，因为它在大语言模型（LLM）和生成式人工智能中发挥了重要作用。
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2023年 9月 6日

使用 AI 增强的网络安全解决方案增强勒索软件检测

勒索软件攻击变得越来越流行，越来越复杂，也越来越难以检测。例如，在 2022 年，勒索软件攻击 的识别耗时 233 天，控制耗时 91 天，
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2023年 8月 22日

通用应用程序的加速加密执行

云计算的出现使我们的数据存储和利用实践发生了范式转变。企业可以通过利用云服务提供商巧妙管理的远程按需资源，绕过管理自己的计算基础设施的复杂性。
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2023年 8月 4日

缓解针对 LLM 应用程序的存储提示注入攻击

Large Language Model (LLM) 的应用程序安全性中存在即时注入攻击。这些攻击是独特的，因为恶意文本会被存储在系统中。
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2023年 8月 3日

保护 LLM 系统不受即时注入的影响

即时注入是一种新的攻击技术，专门针对 大语言模型 (LLMs)，使得攻击者能够操纵 LLM 的输出。由于 LLM 越来越多地配备了“插件”，
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2023年 6月 14日

NVIDIA AI 红队简介

机器学习有希望改善我们的世界，而且在很多方面它已经做到了。然而，研究和生活经验继续表明，这项技术存在风险。
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2023年 5月 31日

5G 网络安全的新前沿

无线技术发展迅速， 5G 部署在世界各地取得了良好进展。直到最近，无线 RAN 还使用传统 RAN 供应商的封闭式设备解决方案进行部署。
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