Nvidia acaba de anunciar el lanzamiento de Morpheus, una herramienta que incrementa la automatización de los procesos de ciberseguridad en los centros de datos mediante inteligencia artificial y machine learning y que, aseguran, podrá detectar, capturar y resolver amenazas y anomalías que antes eran imposibles de identificar para las máquinas, como fugas de datos confidenciales no cifrados, ataques de pishing o ramsonware.
Además, Nvidia explica que las capacidades de Morpheus le permiten escanear una proporción más amplia del tráfico de la red interna de las organizaciones en tiempo real, lo que acelera la identificación de amenazas y permite una respuesta más efectiva. Los estadounidenses aseguran que las herramientas de ciberseguridad que ahora existen en el mercado sólo son capaces de analizar el 5% del tráfico de las redes corporativas, un porcentaje que su nuevo producto incrementaría, aunque no especifican en cuánto.
En esencia, Morpheus lo que hace es convertir cada nodo de la red en un sensor de ciberdefensa, lo que efectivamente le permite analizar una cantidad mayor de datos de seguridad sin perjudicar el rendimiento.
"Nvidia Morpheus realiza una inspección de todos los paquetes en tiempo real para anticipar las amenazas y eliminarlas a medida que surgen", asegura Jensen Huang, fundador y director ejecutivo de Nvidia.
Entorno de trabajo de Morpheus.
Para analizar es cantidad masiva de datos de ciberseguridad, Morpheus necesita el soporte de un hardware potente. Por eso los norteamericanos señalan que, para alcanzar todo el potencial de esta herramienta en los centros de datos, hay que combinar su acción con la instalación de sus unidades de procesamiento de datos (DPU) Bluefield.
Nvidia no ha especificado si el uso de estos chips es indispensable para operar con Morpheus o si, por el contario, recomiendan su hardware pero la herramienta de ciberseguridad puede funcionar sobre otros de características similares.
Los chips Bluefield de Nvidia han sido optimizados por el fabricante estadounidense para que permitan realizar determinadas tareas de manera más eficiente que las unidades centrales de procesamiento integradas en los servidores, entre ellas el escaneo del tráfico de red. Según el fabricante americano, su último chip de esta gama, el BlueField-3 DPU -también anunciado recientemente-, puede proporcionar un rendimiento equivalente a 300 núcleos de CPU en determinados escenarios.
Machine y deep learning
Nvidia también ha señalado que los desarrolladores de herramientas de ciberseguridad pueden usar Morpheus para diseñar sistemas a la medida de sus organizaciones o clientes mediante machine learning y deep learning, por los que se puede enseñar a la herramienta a detectar ataques y anomalías concretas mediante el aprendizaje de los patrones de comportamiento de las amenazas al inicio de su acción.
Así, por ejemplo, se podría detectar el inicio de un ataque de ransomware, aunque este sea nuevo, si descubre patrones de comportamiento anormales y detenerlo, pese a que previamente se desconociese su existencia.
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