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利用GPU每日可视化2亿条网络安全告警
埃森哲实验室面临管理并分析海量网络安全告警的挑战，每日产生2亿条告警。为解决此问题，他们采用NVIDIA GPU和nvGRAPH库，利用强大的NVIDIA DGX-1深度学习超级计算机处理包含多达40亿个节点的大规模网络图。这一创新方法显著增强了实时检测异常的能力，使潜在威胁的识别更加迅速。结果，该组织不仅改善了网络安全响应，还将开发周期缩短了数月，从而提高了运营效率并加强了安全措施。
开发周期缩短
数月
来源披露
可视化网络安全告警处理能力
每日2亿条
来源披露
01
业务背景
埃森哲实验室面临管理并分析海量网络安全告警的挑战，每日产生2亿条告警。为解决此问题，他们采用NVIDIA GPU和nvGRAPH库，利用强大的NVIDIA DGX-1深度学习超级计算机处理包含多达40亿个节点的大规模网络图。这一创新方法显著增强了实时检测异常的能力，使潜在威胁的识别更加迅速。结果，该组织不仅改善了网络安全响应，还将开发周期缩短了数月，从而提高了运营效率并加强了安全措施。
02
遇到的问题
埃森哲实验室每天面临2亿条网络安全告警，需要通过分析大规模网络图的异常来快速检测安全威胁。
03
AI 解决方案
利用NVIDIA DGX-1深度学习超级计算机及其NVLink互联技术，结合CUDA 8中的nvGRAPH库，将包含40亿个节点的大规模网络图加载到GPU共享内存中，通过GPU加速的图分析来快速检测异常和网络安全威胁。
04
实施结果
开发周期缩短：数月（缩短数月）
可视化网络安全告警处理能力：每日2亿条（实现了每日可视化）
05
风险与边界
未披露
“it’s really going to cut-out months of development cycles.”
Joshua Patterson · principal data scientist at Accenture Labs
信息来源
1 个来源页面内容为结构化改写；关键结论应可追溯到以下材料。