データセキュリティの新たな章： Trend Vision One
人工知能（AI）がビジネスを変革する時代において、Trend Vision Oneはサイバーセキュリティの本質を模索します。NVIDIAテクノロジーを活用した高度なデータセンターソリューションを紹介し、AIの力を活用する組織が潜むサイバー脅威に対応します。
NVIDIAエコシステムとのシームレスな統合
NVIDIA AI Enterpriseソフトウェアと提携し、Trend Vision One-Sovereign and Private Cloud（SPC）はNVIDIA Inference Microservice（NIM）を統合します。この使いやすいマイクロサービスは生成AIのクラウドインフラ、データセンター、ワークステーションへの展開を促進します。
サイバーセキュリティの一歩先を行く
トレンドマイクロのCEO兼共同創業者は、AI駆動のセキュリティアプリケーションの開発の重要性を強調しました。NVIDIA NIMとの統合は、インフラ変革に対する重要な動きであり、企業アーキテクチャ内での強固なサイバーセキュリティ対策の必要性に応えています。
プライベートクラウドに向けた明確なビジョン
NVIDIAの戦略担当バイスプレジデントであるパット・リーは、先進企業が主権プライベートクラウドなど様々な環境で生成AIを展開する重要性を説明しました。Trend MicroとNVIDIAのパートナーシップは、この統合を洗練し、企業環境におけるサイバーセキュリティの基準を引き上げます。
組織の成長ニーズに応える
政府機関や民間企業は、生産性とイノベーションを促進するためにデータセンターにAIを導入したいと考えています。しかし、このような投資は攻撃面積の増加というリスクを伴います。IDCのバイスプレジデントであるフランク・ディクソンは、規制や国家のセキュリティ懸念を緩和しつつパフォーマンスを維持するために、プライベートクラウドに対する急激な移行を強調し、グローバルAIサービスの採用において転換点と位置付けられています。
現代のデータランドスケープに対する適応型ソリューション
プライバシー、データ主権、および規制遵守に関する懸念に対処するため、これらの企業はプライベートクラウド上で自己管理型の生成AIソリューションに移行しています。Trend Vision One SPCはNVIDIA Inference Microservices（NIM）を最大限に活用し、サイバーセキュリティソリューションの強度を向上させるためにサイバーセキュリティLLMを利用しています。
Trend Vision One SPCソリューションは、次世代AI駆動データセンター内の複雑さを軽減し、従来の問題（インライントラフィックチェック、大規模なCPU使用、増加した遅延など）なしに運用のスムーズさと最大のセキュリティおよびAI効率を確保します。
先進テクノロジーの連携
SPCの検知および予防能力向上を図るため、このソリューションはNVIDIAのDOCA App Shield APIおよびNVIDIA AI EnterpriseのNVIDIA Morpheusアプリケーションフレームワークを統合しています。これにより、大量データセットのリアルタイム分析を実現し、生成AIによる効率を向上させ分析者の効率を高めます。
革新的なAI駆動サイバーセキュリティソリューションの主要な側面を探る
AI駆動のサイバーセキュリティは、エスカレートするサイバー脅威の複雑さと数量に対処する上で著しい利点があります。NVIDIAテクノロジーを活用したTrend Vision One SPCのような革新的なソリューションは、この分野での前進を象徴しています。
主要な質問と回答：
サイバーセキュリティにAIを使用する主な利点は何ですか？
– AIは脅威の検出と対応時間を向上させます。
– 行動分析を通じて潜在的な攻撃を予測して未然に防げます。
– AIはセキュリティ対策をスケーリングして増加する脅威に対抗します。
AI駆動のサイバーセキュリティソリューションが直面する課題は何ですか？
– サイバーセキュリティの複雑性は継続的に進化し、AIのトレーニングが必要です。
– 適切に保護されていない場合、AIシステムが操作される可能性があります。
– AIモデル内にプライバシーへの懸念と潜在的なバイアスが存在します。
主要論争：
– サイバーセキュリティにおけるAIの主な論争点は、ハッカーが攻撃にAIを使用し、防御側がシステムを保護するためにAIを使用する間の武器競争です。
– データの使用方法とAIモデルを適切にトレーニングするために必要な監視の程度に関する倫理的な懸念が生じます。
AI駆動サイバーセキュリティソリューションの利点：
– 効率性： AIは高速で大量のデータを処理でき、検出時間を短縮できます。
– 適応性： AIは人間によるプロセスよりも迅速に新たな脅威に学習し適応できます。
– 能動性： AIによる予測分析によって、脅威を予測し未然に防ぐことができます。
デメリット：
– 依存： AIへの過度な依存は、適切な監督がなされていない場合に脆弱性につながる可能性があります。
– 複雑性： 既存のシステムにAIを統合することは複雑でリソースを消費する可能性があります。
– 意思決定の不透明性： AIアルゴリズムは「ブラックボックス」であり、特定のセキュリティ決定がどのように行われるかを理解することが難しい場合があります。
関連事実：
– 企業が脅威インテリジェンス、詐欺検出、セキュリティ管理のためにAIソリューションに投資を続けるにつれ、グローバルサイバーセキュリティ市場は大幅に成長する見込みです。
– GDPR（欧州一般データ保護規則）をはじめとする規制遵守の課題は、AIシステムが遵守すべき厳しいプライバシー要件を強化します。
– NVIDIAのAI Enterpriseスイートは、重要な分野（サイバーセキュリティを含む）にAI機能をもたらすためにパートナーと協力することを強調しています。
NVIDIAと彼らのAI駆動テクノロジースイートに関する詳細情報は、NVIDIAをご覧ください。IDCなどの有力な市場調査会社を通じて、サイバーセキュリティとAIのトレンドに関するより多くの洞察を得ることができます。アクセス方法は、IDCにあります。
The source of the article is from the blog yanoticias.es