A crescente complexidade da segurança de software está se tornando um desafio cada vez maior, à medida que o número de vulnerabilidades relatadas no banco de dados CVE (Common Vulnerabilities and Exposures) continua a aumentar a um ritmo alarmante. No final de 2023, o número de vulnerabilidades relatadas ultrapassou 200 mil, tornando inviável a abordagem tradicional de varredura e aplicação de patches. Com tantas falhas a serem corrigidas, as empresas estão buscando novas soluções para lidar com esse cenário de maneira eficiente.
Uma das respostas mais promissoras a esse desafio é a adoção de IA generativa, que já está sendo amplamente utilizada para impulsionar a inovação em vários setores, incluindo a segurança cibernética. De acordo com a IDC, a detecção e resolução de vulnerabilidades se tornarão casos de uso essenciais para IA generativa na entrega de software. Essa tecnologia pode não apenas melhorar as defesas contra vulnerabilidades, mas também aliviar a carga sobre as equipes de segurança, automatizando grande parte do processo.
Acelerando a Detecção de Vulnerabilidades com IA Generativa
Avaliar vulnerabilidades em um único contêiner de software envolve coletar, interpretar e sintetizar uma grande quantidade de dados. O uso de IA generativa pode acelerar significativamente esse processo. A NVIDIA utiliza IA generativa e Recuperação Aumentada de Geração (RAG) para acelerar a análise de vulnerabilidades em contêineres de software, reduzindo drasticamente o tempo de avaliação e mitigação de CVEs de dias ou horas para segundos. Essa abordagem permite que as equipes de segurança se concentrem nos riscos mais críticos, enquanto os processos mais demorados são automatizados.
Principais Conclusões
Usando as ferramentas NVIDIA NIM e o NVIDIA Morpheus Cybersecurity AI SDK, esse modelo de RAG orientado a eventos permite uma redução significativa no tempo necessário para analisar e corrigir vulnerabilidades. Enquanto métodos tradicionais podem levar dias, essa arquitetura reduz o processo para segundos. Os agentes de LLM (Large Language Models) podem agilizar as investigações e eliminar o ruído de um número crescente de CVEs, destacando apenas os riscos de segurança mais urgentes.
Neste exemplo, vários agentes LLM foram implementados para automatizar tarefas como o gerenciamento de vulnerabilidades, a verificação de exposições e a justificação de VEX (Vulnerability Exploitability eXchange), tudo acionado por resultados de varreduras de vulnerabilidade realizadas em upstream. Esses agentes, integrados ao NVIDIA Morpheus, utilizam processamento assíncrono e paralelo em GPUs para permitir uma análise rápida e escalável de múltiplos CVEs simultaneamente.
Escalabilidade e Eficiência com NVIDIA NIM Agent Blueprint
O NIM Agent Blueprint da NVIDIA é construído sobre a arquitetura Morpheus e foi projetado para proporcionar insights em tempo real sobre informações de contêiner e vulnerabilidades. Essa arquitetura permite o processamento de grandes volumes de dados de vulnerabilidade de forma eficiente, acelerando a validação e mitigação de ameaças de segurança.
Ao usar a computação acelerada por GPU, o NIM Agent Blueprint oferece uma análise em grande escala, permitindo que várias vulnerabilidades sejam processadas simultaneamente. Isso facilita a triagem rápida de riscos e melhora significativamente a eficiência no gerenciamento de vulnerabilidades em ambientes corporativos complexos.
Conclusão
A triagem de vulnerabilidades em contêineres de software é um processo crítico, mas a abordagem tradicional já não consegue acompanhar o ritmo do crescente número de CVEs relatados. Com o uso de IA generativa, em conjunto com ferramentas avançadas como o NVIDIA NIM e o Morpheus Cybersecurity AI SDK, as empresas agora podem reduzir o tempo de análise e mitigação de vulnerabilidades de dias para segundos. Essa inovação oferece às equipes de segurança a capacidade de priorizar riscos de forma mais eficiente, protegendo os sistemas de maneira proativa e permitindo que a segurança acompanhe o ritmo da evolução tecnológica.
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