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NVIDIA Morpheus は、高速データ ストリームを処理および分析するように設計された AI フレームワークを導入することで、セキュリティ オペレーション センター (SOC) アナリストの機能を強化しています。Morpheus 内のデジタル フィンガープリント AI ワークフローは、エンティティの通常の動作プロファイルを学習および監視することで、ネットワークの異常を検出するのに特に優れています。逸脱が発生すると、システムは異常のレベルを示す Z スコアを生成し、潜在的なセキュリティ侵害の特定に役立ちます。

SOCアナリストの効率をさらに向上させるために、NVIDIA は生成 AI をデジタル フィンガープリント ワークフローに統合しました。この統合により、AI ベースのサイバー異常検出の出力が実用的な洞察に変換されます。Llama 3.1 などのモデルを使用することで、システムは散在する洞察を一貫したレポートに統合し、アラートのトリアージを自動化して応答時間を短縮します。これらのユーザー サマリー レポートは、セキュリティ コパイロットによって利用され、口頭での質問と応答を通じて人間のアナリストと対話して、分析プロセスを合理化します。

セキュリティ コパイロット プロセスには、クエリをテキストに書き起こし、関連データにアクセスできる LLM エージェントを展開するところから始まる、いくつかのステップがあります。エージェントは反復的な推論に検索拡張生成 (RAG) を使用して音声応答を提供し、それがデジタル アバターの顔にアニメーション表示されます。このプロセスは、音声認識やテキスト読み上げサービスを含む NVIDIA の NIM マイクロサービス スイートによって実行されます。これらのマイクロサービスは展開しやすいように設計されており、クラウドベースのエンドポイントと交換して、さまざまなモデルAPIエンドポイントを柔軟にテストできます。

NVIDIA の取り組みは、反復的なタスクの必要性を減らし、より自然な言語によるインタラクションを可能にすることで、 SOCアナリストの生産性を高めることを目的としています。コパイロットは、インタラクションを高速化するだけでなく、LLM の推論の各ステップの制御と問い合わせを可能にすることで、ユーザーの信頼を築くように設計されています。NVIDIA ACE Audio2Face NIM マイクロサービスの追加により、直感的な会話体験が生まれ、アナリストのサイバーセキュリティへの取り組みがさらに促進されます。この革新的なアプローチは、さまざまな業界に適応できる強力なサイバーセキュリティ パイプラインと複雑なワークフローを提供するという NVIDIA の幅広い目標の一部です。