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El gigante inform\u00e1tico Nvidia ha desarrollado un nuevo marco de IA que espera que eventualmente reemplace contrase\u00f1as <\/u>y autenticaci\u00f3n multifactor<\/u> como la forma m\u00e1s com\u00fan de proteger las identidades digitales en el lugar de trabajo h\u00edbrido<\/u>.<\/p>\n
El marco, que estar\u00e1 disponible por primera vez el 23 de enero de 2023 como parte de la aplicaci\u00f3n de flujo de trabajo de extremo a extremo Nvidia LaunchPad, busca aprovechar la investigaci\u00f3n de huellas dactilares digitales de la empresa<\/u> (se abre en una pesta\u00f1a nueva)<\/span> mediante el uso de unidades de procesamiento gr\u00e1fico (GPU) para entrenar modelos de aprendizaje profundo sobre los h\u00e1bitos de los usuarios.<\/p>\n\nEstos h\u00e1bitos, como la velocidad de escritura, la frecuencia de los errores tipogr\u00e1ficos y \u00abqu\u00e9 servicios [users] usan y c\u00f3mo los usan\u201d, son el pr\u00f3ximo desarrollo en Confianza cero<\/u> entornos de red, aunque Nvidia reconoce que la ciberseguridad es un \u00abmuro digital en constante evoluci\u00f3n\u00bb.<\/p>\nMarco de huellas dactilares digitales de Nvidia<\/h2>\n
El plan de Nvidia es asignar un modelo de aprendizaje profundo para \u00abcada cuenta, servidor, aplicaci\u00f3n y dispositivo en la red\u00bb, creando una especie de \u00abpersonalidad\u00bb para cada persona o cosa con presencia en la red de una empresa. El personal de TI asignado para monitorearlos puede modificar los modelos para enviar alertas para tipos espec\u00edficos de actividad.<\/p>\n
El Director de Ingenier\u00eda e I+D de Ciberseguridad de Nvidia, Bartley Richardson, reconoce que el marco tiene un largo camino por recorrer, dado que, cuando present\u00f3 la idea por primera vez a sus l\u00edderes tecnol\u00f3gicos en febrero de 2022, le dijeron que la idea era \u00abuna locura\u00bb. \u201d y \u201ccomputacionalmente imposible\u201d. En ese momento, las GPU no ten\u00edan ning\u00fan papel en la ciberseguridad.<\/p>\n
Sin embargo, Daniel Rohrer, vicepresidente de seguridad de productos de software de Nvidia, dijo en una charla de GTC en septiembre de 2022<\/u> (se abre en una pesta\u00f1a nueva)<\/span> que la falta de recursos computacionales en toda la industria tecnol\u00f3gica para entrenar estos modelos y almacenar los datos estaba alimentando el deseo de Nvidia de combinar la ciberseguridad y la IA en una soluci\u00f3n de huellas dactilares.<\/p>\nAvance r\u00e1pido hasta octubre de 2022, y Nvidia ten\u00eda su marco de huellas dactilares digitales impulsado por IA implementado en sus redes globales en cuatro GPU Nvidia A100 Tensor Core<\/u> (se abre en una pesta\u00f1a nueva)<\/span>.<\/p>\nAfirma que, con el marco establecido, los equipos de TI pueden ver reducidas sus cargas de trabajo dr\u00e1sticamente, teniendo que lidiar con solo \u00ab8-10 [security] incidentes a investigar diariamente\u201d. <\/p>\n
Esa es una reducci\u00f3n dr\u00e1stica y una s\u00f3lida defensa contra las intrusiones, cuando el Informe de investigaciones de violaci\u00f3n de datos de Verizon de 2022<\/u> (se abre en una pesta\u00f1a nueva)<\/span> afirm\u00f3 que el 40% de todos los compromisos de datos involucraron credenciales robadas.<\/p>\nDespu\u00e9s de la prueba de Nvidia Launchpad, la compa\u00f1\u00eda pondr\u00e1 a disposici\u00f3n el marco de IA como parte del flujo de trabajo de IA de huellas digitales en Nvidia AI Enterprise 3.0 (se abre en una pesta\u00f1a nueva)<\/span>. <\/p>\nPero antes de eso, e incluso antes de que sepamos si el uso de IA para potenciar la toma de huellas dactilares digitales es factible a largo plazo, Jason Recla, director s\u00e9nior de seguridad de la informaci\u00f3n de Nvidia, tiene algunos consejos para los administradores de TI que buscan ayudar a crear un entorno tecnol\u00f3gico duradero dise\u00f1ado para admitir nuevas soluciones impulsadas por IA.<\/p>\n
\u201cPonte al d\u00eda con la IA. Comience a invertir en ingenier\u00eda de IA y habilidades en ciencia de datos, eso es lo m\u00e1s importante\u201d.<\/p>\n<\/div>\n
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