网络安全

2025年 8月 7日

黑客如何利用 AI 解决问题的能力

随着多模态 AI 模型从感知发展到推理，甚至开始自主行动，新的攻击面也随之出现。这些威胁不仅针对输入或输出，还利用了 AI 系统如何处理、
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2025年 7月 31日

保护代理式 AI：语义提示注入如何绕过 AI 护栏

自 LLM 部署之初，攻击者就通过操纵输入来让大语言模型以意想不到的方式运行，从而对 AI 系统造成威胁。
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2025年 7月 28日

为 AI 模型带来可验证的信任：NGC 中的模型签名

AI 正在进入一个新时代，在这个时代，智能体可以推理、计划和采取行动。这些代理系统与 API、工具乃至物理环境进行动态交互，
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2025年 7月 17日

使用 NVIDIA 安全配方保护代理式 AI 系统

随着大语言模型 (LLM) 驱动更多能够执行自主操作、工具使用和推理的代理式系统，企业被其灵活性和低推理成本所吸引。
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2025年 7月 10日

InfiniBand 多层安全保护数据中心和 AI 工作负载

在当今数据驱动的世界中，安全性不仅仅是一项功能，更是基础。随着 AI、HPC 和超大规模云计算的指数级增长，
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2025年 6月 25日

NVIDIA DOCA 3.0 助力 AI 平台开启网络新纪元

NVIDIA DOCA 框架已发展成为新一代 AI 基础设施的重要组成部分。从初始版本到备受期待的 NVIDIA DOCA 3.0 发布，
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2025年 6月 11日

使用 NVIDIA NIM 安全部署 AI 模型

想象一下，您正在领导大型企业的安全工作，并且您的团队渴望将 AI 用于越来越多的项目。不过，这是一个问题。与任何项目一样，
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2025年 6月 5日

分析基板管理控制器以保护数据中心基础设施

现代数据中心依靠 Baseboard Management Controllers (BMCs) 进行远程管理。
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2025年 5月 23日

更智能、更安全地串流：了解 NVIDIA NeMo Guardrails 如何增强 LLM 输出串流

LLM 流式传输会在生成模型响应时，逐个 token 实时递增发送该响应。
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2025年 5月 8日

应用基于自动编码器的 GNN 检测 NetFlow 数据中的高吞吐量网络异常

随着现代企业和云环境的扩展，网络流量的复杂性和数量也在急剧增加。NetFlow 用于记录有关通过路由器、交换机或主机等网络设备的流量的元数据。
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2025年 4月 29日

构建应用程序以安全使用 KV 缓存

在与基于 Transformer 的模型 (如 大语言模型 (LLM) 和 视觉语言模型 (VLM)) 交互时，输入结构会塑造模型的输出。
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2025年 4月 28日

借助代理式 AI 系统推进网络安全运营

被动式 AI 时代已经过去。一个新时代正在开始，AI 不仅能做出响应，还能思考、计划和行动。 大语言模型 (LLM) 的快速发展释放了…
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2025年 4月 11日

借助 NVIDIA FLARE 和 Meta ExecuTorch，在移动设备上轻松进行联邦学习

NVIDIA 和 Meta 的 PyTorch 团队宣布开展突破性合作，通过集成 NVIDIA FLARE 和 ExecuTorch ，
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2025年 2月 25日

代理自主级别与安全性

智能体工作流是 AI 赋能工具的下一次演进。它们使开发者能够将多个 AI 模型关联在一起以执行复杂的活动，
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2025年 2月 25日

定义 LLM 红色团队

在一项活动中，人们为生成式 AI 技术 (例如大语言模型 (LLMs)) 提供输入，以确定输出是否会偏离可接受的标准。
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2025年 1月 16日

如何使用 NVIDIA NeMo Guardrails 为客户服务保护 AI 智能体

AI 代理为 企业扩展和提升客户服务以及支持交互提供了重要机会。这些客服人员可自动处理日常查询并缩短响应时间，从而提高效率和客户满意度，
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