编者按：Nvidia最新的 CUDA 加速新闻主题，该系列展示了最新的软件库、NVIDIA NIM 微服务和工具，这些工具帮助开发人员、软件制造商和企业使用 GPU 加速他们的应用程序。

传统网络安全措施在应对恶意软件、勒索软件、钓鱼和数据访问攻击等新兴网络威胁方面显得不足。此外，未来的量子计算机通过“现在收割，以后解密”的攻击策略，对今天的数据安全构成风险。

基于 NVIDIA 加速计算和高速网络的安全技术正在改变组织保护其数据、系统和运营的方式。这些先进技术不仅增强了安全性，还推动了运营效率、可扩展性和业务增长。

加速人工智能网络安全

现代网络安全高度依赖人工智能进行预测分析和自动化威胁缓解。NVIDIA GPU 因其卓越的计算能力，对于训练和部署 AI 模型至关重要。它们提供：

更快的 AI 模型训练：GPU 可缩短训练机器学习模型所需时间，例如用于欺诈检测或钓鱼预防的任务。

实时推理：在 GPU 上运行的 AI 模型可以实时分析网络流量，以识别零日漏洞或高级持续性威胁。

规模化的自动化：企业可以自动化重复的安全任务，如日志分析或漏洞扫描，从而释放人力资源用于战略项目。

例如，由 NVIDIA GPU 驱动的 AI 驱动入侵检测系统可以每秒分析数十亿事件，以检测传统系统可能错过的异常。了解更多关于 NVIDIA AI 网络安全解决方案的信息。

实时威胁检测与响应

GPU 擅长并行处理，这使得它们非常适合处理实时网络安全任务的大量计算需求，例如入侵检测、恶意软件分析和异常检测。通过将它们与高性能网络软件框架如 NVIDIA DOCA 和 NVIDIA Morpheus 相结合，企业可以：

快速检测威胁：GPU 实时处理大量数据集，使可疑活动能够立即被识别。

积极响应：高速网络确保系统之间快速通信，从而迅速遏制威胁。

最小化停机时间：更快的响应时间可以减少网络攻击对业务运营的影响。

这项能力特别有利于金融和医疗保健等行业，在这些行业中，即使几秒钟的停机也可能导致重大损失或对公共安全的威胁。阅读 NVIDIA AI Enterprise 安全白皮书了解更多信息。

可扩展性以满足不断增长的网络安全需求

随着企业规模扩大并采用更多连接的设备和基于云的服务，网络流量呈指数级增长。传统的基于 CPU 的系统往往难以跟上这些需求。GPU 和高速网络软件提供了巨大的可扩展性，能够轻松处理大规模数据处理，无论是在本地还是在云端。

例如，NVIDIA 的安全解决方案可以帮助确保网络安全技术的未来性，并通过集中控制提高成本效率。

增强分布式环境下的数据安全性

随着远程工作成为常态，企业必须在越来越多的分布式地点保护敏感数据。分布式计算系统通过提供冗余和容错性，减少停机时间并保护数据，增强了网络安全基础设施的整体弹性，即使在网络攻击期间也能保证持续运行和最小中断。

NVIDIA 的高速数据管理和网络软件与 GPU 驱动的网络安全解决方案相结合，提供具有自动更新、改进加密和隔离威胁区域的持续保护。这对于处理敏感客户数据的行业尤为重要，如零售或电子商务，数据泄露可能会严重损害品牌声誉。了解更多关于 NVIDIA 的 GPU 云计算技术。

改进监管合规

监管框架，如 GDPR、HIPAA、PCI DSS 和 SOC 2，要求企业实施严格的安全措施。基于 GPU 的网络安全解决方案和高速网络软件通过确保数据完整性、提供审计轨迹和降低风险暴露，使合规性更容易实现。

加速后量子密码学

足够大的量子计算机可以破解支撑当今数据安全解决方案的 RSA 加密算法。尽管这样的设备尚未被制造出来，但世界各地的监管机构都在建议使用后量子密码学（PQC）算法来保护未来可能被攻击者囤积以进行解密敏感数据的情况。

PQC 算法基于比 RSA 更复杂的数学运算，预计即使面对未来的量子计算机攻击也能保持安全。美国国家标准与技术研究院（NIST）已经标准化了多项 PQC 算法，并建议组织机构应从 2030 年开始逐步淘汰现有的加密方法，并于 2035 年全面过渡到 PQC。

PQC 的广泛应用需要能够快速访问高性能和灵活的复杂算法实现。NVIDIA cuPQC 加速了最流行的 PQC 算法，为企业提供高吞吐量的敏感数据，确保现在和未来的安全。

投资现代网络安全基础设施的重要性

GPU 驱动的网络安全技术与高速网络软件的集成，代表着企业在数字保护方面的一次范式转变。通过采用这些先进解决方案，企业可以领先于不断演变的网络威胁，同时在一个日益数字化的经济中开启新的增长机遇。无论是为了保护敏感的客户数据，还是确保全球网络的连续运行，投资于现代网络安全基础设施不再是可选的，而是必需的。

NVIDIA 提供超过 400 个库，适用于各种用例，包括构建网络安全基础设施。CUDA 平台路线图持续添加新更新。

GPU 无法简单地加速为通用 CPU 编写的软件。需要专门的算法软件库、求解器和工具来加速特定的工作负载，尤其是在计算密集型的分布式计算架构中。CPU、GPU 和网络之间的战略紧密集成有助于为未来的应用和商业利益提供正确的平台重点。

作者：Fred Oh

*与 NVIDIA 产品相关的版权归属于NVIDIA Corporation 所有