Dhruv Nandakumar – NVIDIA 技術博客 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog 閱讀開發者創建的最新技術信息、頭條新聞 和內容。 Wed, 14 May 2025 08:21:43 +0000 zh-CN hourly 1 196178272 擴展 NVIDIA Agent Intelligence Toolkit 以支持新的代理式框架 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/extending-the-nvidia-agent-intelligence-toolkit-to-support-new-agentic-frameworks/ Thu, 08 May 2025 08:18:11 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=13856 Continued]]> NVIDIA Agent Intelligence toolkit 是一個開源庫,用于高效連接和優化 AI 智能體 團隊。它專注于幫助開發者快速構建、評估、分析和加速復雜的代理式 AI 工作流,即多個 AI 智能體協作執行任務的系統。 “智能體工具包作為一個統一框架,集成了各種平臺 (例如 LangChain、LlamaIndex、Semantic Kernel 和 CrewAI) 中的現有智能體、工具和工作流。該工具包將這些組件視為函數調用,使其可組合和可重復使用。可以將智能體工具包視為編排 AI 智能體團隊的“指揮”。此外,它還提供用于分析 (例如跟蹤延遲和 token 使用情況) 、優化、擴展和可觀察性的工具,確保企業級代理式系統的高效性能。 Agent Intelligence 工具包的核心優勢在于其可擴展性。

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應用基于自動編碼器的 GNN 檢測 NetFlow 數據中的高吞吐量網絡異常 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/applying-autoencoder-based-gnns-for-high-throughput-network-anomaly-detection-in-netflow-data/ Thu, 08 May 2025 05:50:13 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=13811 Continued]]> 隨著現代企業和云環境的擴展,網絡流量的復雜性和數量也在急劇增加。NetFlow 用于記錄有關通過路由器、交換機或主機等網絡設備的流量的元數據。NetFlow 數據對于理解網絡流量至關重要,可以有效建模為圖形,其中邊緣捕獲連接持續時間和數據量等屬性。表示主機的節點缺乏特定屬性。 研究 表明,NetFlow 數據量高達每秒數千萬個事件,這使得傳統的異常檢測方法效率低下。在孤立分析單個聯系時,識別攻擊尤其具有挑戰性,因為在沒有更廣泛的背景下,這些攻擊通常看起來很正常。通過利用圖形結構,可以添加拓撲上下文,從而更容易識別異常模式。 在本文中,我們討論了一種應用基于自動編碼器的圖形神經網絡 (GNN) 來檢測大量 NetFlow 數據中異常的新方法。 傳統的異常檢測解決方案可能依賴于靜態值或簡單的特征工程,無法適應惡意行為不斷演變的性質。

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利用 NVIDIA Morpheus 加速警報分流和 LLM 代理強化安全運營中心 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/augmenting-security-operations-centers-with-accelerated-alert-triage-and-llm-agents-using-nvidia-morpheus-2/ Thu, 24 Oct 2024 04:46:27 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=11678 Continued]]> 安全運營中心(SOC)分析師每天都會收到大量傳入的安全警報。為了確保其組織的持續安全,他們的任務是仔細檢查傳入的噪音,分揀出誤報,并找出可能是真正安全漏洞的指標。然而,警報的數量之多可能意味著泄露的重要早期指標被隱藏起來。更不用說流程本身,該流程通常是重復性的、耗時的且成本高昂。 我們能否構建工作流程來緩解這些問題,同時仍然保持良好的甚至更好的安全級別? 首先,我們研究了 NVIDIA Morpheus ,這是一種 GPU 加速的網絡安全 AI 框架,用于處理和分析高速數據流。特別是,我們關注 數字指紋 AI 工作流,該工作流支持在網絡上進行大規模異常檢測。 數字指紋工作流可以學習任何給定實體的正常行為特征,并將其表示為自動編碼器模型。當行為出現偏差時(例如,如果用戶顯示幾個新的地理位置),系統會生成與異常程度對應的 z 分數。 傳統上,

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