Las medidas tradicionales de ciberseguridad están demostrando ser insuficientes para hacer frente a las amenazas cibernéticas emergentes, como el malware, el ransomware, el phishing y los ataques de acceso a los datos. Además, los futuros ordenadores cuánticos suponen un riesgo para la seguridad de los datos actuales a través de estrategias de ataque de «cosechar ahora, descifrar después». La tecnología de ciberseguridad impulsada por la computación acelerada y las redes de alta velocidad de NVIDIA está transformando la forma en que las organizaciones protegen sus datos, sistemas y operaciones. Estas tecnologías avanzadas no solo mejoran la seguridad, sino que también impulsan la eficiencia operativa, la escalabilidad y el crecimiento empresarial.
Ciberseguridad acelerada impulsada por IA
La ciberseguridad moderna depende en gran medida de la IA para el análisis predictivo y la mitigación automatizada de amenazas. Las GPU NVIDIA son esenciales para entrenar e implementar modelos de IA debido a su excepcional potencia computacional.
Las GPU NVIDIA ofrecen:
- Entrenamiento más rápido de modelos de IA: las GPU reducen el tiempo necesario para entrenar modelos de aprendizaje automático para tareas como la detección de fraudes o la prevención de phishing.
- Inferencia en tiempo real: los modelos de IA que se ejecutan en GPU pueden analizar el tráfico de red en tiempo real para identificar vulnerabilidades de día cero o amenazas persistentes avanzadas.
- Automatización a escala: Las empresas pueden automatizar tareas de seguridad repetitivas, como el análisis de registros o el análisis de vulnerabilidades, liberando recursos humanos para iniciativas estratégicas. Por ejemplo, los sistemas de detección de intrusos impulsados por IA con GPU NVIDIA pueden analizar miles de millones de eventos por segundo para detectar anomalías que los sistemas tradicionales podrían pasar por alto. Obtén más información sobre las soluciones de ciberseguridad de IA de NVIDIA.
Nota del editor de NVIDIA: este es el siguiente tema de nuestra nueva serie de noticias CUDA Acelerad, que muestra las últimas bibliotecas de software, microservicios NVIDIA NIM y herramientas que ayudan a los desarrolladores, fabricantes de software y empresas a usar GPU para acelerar sus aplicaciones.
Detección y respuesta a amenazas en tiempo real
Las GPU sobresalen en el procesamiento paralelo, lo que las hace ideales para manejar las demandas computacionales masivas de las tareas de ciberseguridad en tiempo real, como la detección de intrusiones, el análisis de malware y la detección de anomalías. Al combinarlos con marcos de software de redes de alto rendimiento como NVIDIA DOCA y NVIDIA Morpheus, las empresas pueden:
- Detecte amenazas más rápido: las GPU procesan grandes conjuntos de datos en tiempo real, lo que permite la identificación inmediata de actividades sospechosas.
- Responda de forma proactiva: las redes de alta velocidad garantizan una comunicación rápida entre los sistemas, lo que permite una rápida contención de las amenazas.
- Minimice el tiempo de inactividad: Los tiempos de respuesta más rápidos reducen el impacto de los ciberataques en las operaciones comerciales.
Esta capacidad es particularmente beneficiosa para industrias como las finanzas y la atención médica, donde incluso unos pocos segundos de tiempo de inactividad pueden resultar en pérdidas significativas o riesgos para la seguridad pública.
Escalabilidad para las crecientes necesidades de ciberseguridad de la infraestructura
A medida que las empresas crecen y adoptan más dispositivos conectados y servicios basados en la nube, el volumen de tráfico de red aumenta exponencialmente. Los sistemas tradicionales basados en CPU a menudo luchan por mantenerse al día con estas demandas. Las GPU y el software de red de alta velocidad proporcionan una escalabilidad masiva, capaz de manejar el procesamiento de datos a gran escala sin esfuerzo, ya sea en las instalaciones o en la nube.
Por ejemplo, las soluciones de ciberseguridad de NVIDIA pueden ayudar a preparar las tecnologías de ciberseguridad para el futuro y mejorar la rentabilidad mediante el control centralizado.
Seguridad de datos mejorada en entornos distribuidos
Dado que el trabajo remoto se está convirtiendo en la norma, las empresas deben proteger los datos confidenciales en un número cada vez mayor de ubicaciones distribuidas. Los sistemas de computación distribuida mejoran la resiliencia general de la infraestructura de ciberseguridad al proporcionar redundancia y tolerancia a fallos, reducir el tiempo de inactividad y proteger los datos para un funcionamiento continuo y una interrupción mínima, incluso durante los ciberataques.
El software de red y gestión de datos de alta velocidad de NVIDIA, junto con las soluciones de ciberseguridad impulsadas por GPU, ofrece una protección constante con actualizaciones automáticas, cifrado mejorado y zonas de amenazas aisladas. Esto es especialmente crucial para las industrias que manejan datos confidenciales de los clientes, como el comercio minorista o el comercio electrónico, donde las violaciones pueden dañar gravemente la reputación de la marca. Obtén más información sobre las tecnologías de computación en la nube de GPU de NVIDIA.
Mejora del cumplimiento normativo
Los marcos regulatorios como GDPR, HIPAA, PCI DSS y SOC 2 requieren que las empresas implementen medidas de seguridad estrictas. Las soluciones de ciberseguridad impulsadas por GPU y el software de red de alta velocidad facilitan el cumplimiento al garantizar la integridad de los datos, proporcionar pistas de auditoría y reducir la exposición al riesgo.
Aceleración de la criptografía poscuántica
Los ordenadores cuánticos suficientemente grandes pueden descifrar el algoritmo de cifrado Rivest-Shamir-Adleman (RSA) que sustenta las soluciones de seguridad de datos actuales. A pesar de que estos dispositivos aún no se han construido, las agencias gubernamentales de todo el mundo recomiendan el uso de algoritmos de criptografía poscuántica (PQC) para protegerse contra los atacantes que podrían acumular datos confidenciales para descifrarlos en el futuro.
Los algoritmos PQC se basan en operaciones matemáticas más sofisticadas que RSA, de las que se espera que sean seguras contra ataques incluso por parte de futuras computadoras cuánticas. El Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST, por sus siglas en inglés) ha estandarizado una serie de algoritmos PQC y ha recomendado que las organizaciones comiencen a eliminar gradualmente los métodos de cifrado existentes para 2030 y hagan una transición completa a PQC para 2035.
La adopción generalizada de PQC requiere un acceso rápido a implementaciones flexibles y de alto rendimiento de estos algoritmos complejos. NVIDIA cuPQC acelera los algoritmos PQC más populares, lo que otorga a las empresas un alto rendimiento de datos confidenciales para permanecer seguras ahora y en el futuro.
Esencialidad de invertir en infraestructura de ciberseguridad moderna
La integración de la tecnología de ciberseguridad impulsada por GPU con software de red de alta velocidad representa un cambio de paradigma en la forma en que las empresas abordan la protección digital. Al adoptar estas soluciones avanzadas, las empresas pueden adelantarse a la evolución de las amenazas cibernéticas y, al mismo tiempo, desbloquear nuevas oportunidades de crecimiento en una economía cada vez más digital. Ya sea para salvaguardar los datos confidenciales de los clientes o garantizar operaciones ininterrumpidas en las redes globales, invertir en una infraestructura de ciberseguridad moderna ya no es opcional, sino esencial.
NVIDIA proporciona más de 400 bibliotecas para una variedad de casos de uso, incluida la creación de infraestructura de ciberseguridad. Se siguen añadiendo nuevas actualizaciones a la hoja de ruta de la plataforma CUDA.
Las GPU no pueden simplemente acelerar el software escrito para CPU de propósito general. Se necesitan bibliotecas de software de algoritmos, solucionadores y herramientas especializadas para acelerar cargas de trabajo específicas, especialmente en arquitecturas de computación distribuida con uso intensivo de computación. Una integración estratégicamente más estrecha entre las CPU, las GPU y las redes ayuda a proporcionar el enfoque de plataforma adecuado para futuras aplicaciones y beneficios empresariales.
