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NVIDIA 结合行为异常判读的 AI 技术强化数位指纹辨识技术，可自用户日常习惯判断可疑的登入情形
密码外泄一直以来都是严重的网路安全问题，小自个人资料外泄、大至企业甚至国家机密流出，尤其除了网路诈骗与恶意软体窃取以外，现在密码破解技术越来越强大也使网路资安问题雪上加霜。 NVIDIA 网路安全工程与研发总监 Bartley Richardson 与团队成员在近期几桩大型因密码被窃取造成的资安问题后，提出称为数位指纹的技术，将基于 AI 加速的辨识技术结合，使指纹能够作为安全且可靠的个人数位身分。
NVIDIA 将在 1 月 23 日起，于 NVIDIA LaunchPad 提供这项基于 AI 的数位身份辨识的安全工作流程
NVIDIA 团队在 2022 年提出的数位指纹的理念是位每个帐号、伺服器、应用程式与设备建构一个深度学习模型，透过学习个人行为模式后，一但使用者帐号发生可疑的登入行为时提出警告；虽然这样的想法并非没有人提出过，不过由于需要庞大的运算量，过去从未被实现，且从网路资安的历史也没有人尝试过透过 GPU 进行安全防护。
不过 NVIDIA 团队借助 2021 年发表的 NVIDIA Morpheus AI 安全软体库做为基础，在短短两个月的时间于 2022 年 3 月完成雏形，后续再耗费 2 个月的时间进行最佳化，后续招募 50 位 NVIDIA 的安全相关团队与 IT 人员进行测试。在 2.0 版本当中，是透过一套以 4 个 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 的系统执行，同时 IT 人员可建构与修改自己的模型，并针对特定事件设定通知警报，后续也在 2022 年 12 月推出的 NVIDIA AI Enterprise 3.0 导入这项基于 AI 的数位指纹辨识。
▲结合使用者行为的 AI 模型将可进一步防范帐号被盗用的风险
借助这项基于基于 AI 的技术，除了进行严谨的指纹辨识以外，更结合使用者日常行为作为判断依据，使管理者不需对每一次的帐号登入战战兢兢的进行检查，仅需针对每天偶发的异常登入行为进行调查，大幅减少 IT 与安全人员的负担。
后续 NVIDIA 研究团队也希望能扩大这项基于 AI 的数位指纹技术的应用，其中的一项目标就是保护数位身分；透过 AI 训练的安全防护模型能够理解每个人的打字速度、打字错误的数量，以及使用者使用的服务与何时使用这些服务，透过结合行为判断的方式，能够避免帐号被盗用后进行登入。
此外，由于网路行为也涉及到个人隐私，也意味着难以取得足以用以进行模型训练的真实使用者行为与入侵者行为数据，但幸好透过 AI 技术能够产生合成资料，使模型能够透过具参考性的合成资料进行训练。
