편집자 노트: 본 게시물은 개발자, 소프트웨어 제조업체, 그리고 다양한 엔터프라이즈들이 GPU를 사용하여 애플리케이션을 가속화하는 데 도움이 되는 최신 소프트웨어 라이브러리, NVIDIA NIM 마이크로서비스와 도구를 소개하는 새로운 CUDA Accelerated 시리즈의 일부입니다.
멀웨어, 랜섬웨어, 피싱 및 데이터 액세스 공격과 같은 새로운 사이버 위협에 대응하기 위해서는 기존의 사이버 보안 조치만으로는 불충분하다는 것이 입증되고 있습니다. 게다가 미래의 양자 컴퓨터는 ‘지금 수집하고 나중에 해독하는’ 공격 전략을 통해 오늘날의 데이터에 보안 위험을 초래할 수 있습니다.
NVIDIA 가속 컴퓨팅과 고속 네트워킹을 기반으로 하는 사이버 보안 기술은 조직이 데이터, 시스템 및 운영을 보호하는 방식을 혁신시키고 있습니다. 이러한 첨단 기술은 보안을 강화할 뿐만 아니라 운영 효율성, 확장성 및 비즈니스 성장을 촉진시킵니다.
가속화된 AI 기반 사이버 보안
최신 사이버 보안은 예측 분석 및 자동화된 위협 완화를 위해 AI에 크게 의존합니다. NVIDIA GPU는 뛰어난 연산 능력으로 인해 AI 모델을 훈련하고 배포하는 데 필수적인데요, 다음과 같은 장점을 제공합니다:
- 더 빠른 AI 모델 학습: GPU는 사기 탐지 또는 피싱 방지와 같은 작업을 위한 머신 러닝 모델 훈련에 필요한 시간을 단축합니다.
- 실시간 추론: GPU에서 실행되는 AI 모델은 네트워크 트래픽을 실시간으로 분석하여 제로데이 취약점이나 지능형 지속적 위협을 식별할 수 있습니다.
- 대규모 자동화: 기업은 로그 분석이나 취약성 스캔과 같은 반복적인 보안 작업을 자동화하여 전략적 이니셔티브에 더 많은 인력을 투입할 수 있습니다.
예를 들어, NVIDIA GPU 기반 AI 기반 침입 탐지 시스템은 초당 수십억 개의 이벤트를 분석하여 기존 시스템이 놓칠 수 있는 이상 징후를 탐지할 수 있습니다. NVIDIA AI 사이버 보안 솔루션에 대해 자세히 알아보세요.
실시간 위협 탐지 및 대응
GPU는 병렬 처리에 탁월하기 떄문에 침입 탐지, 멀웨어 분석 및 이상 징후 탐지와 같은 실시간 사이버 보안 작업의 방대한 연산 수요를 처리하는 데 이상적입니다. 이를 NVIDIA DOCA 및 NVIDIA Morpheus와 같은 고성능 네트워킹 소프트웨어 프레임워크와 결합하면 기업은 다음과 같은 이점을 누릴 수 있습니다:
- 더 빠르게 위협을 탐지: GPU는 대규모 데이터 세트를 실시간으로 처리하여 의심스러운 활동을 즉시 식별할 수 있습니다.
- 선제적 대응: 고속 네트워킹으로 시스템 간의 신속한 통신을 보장하여 위협을 신속하게 차단할 수 있습니다.
- 다운타임 최소화: 대응 시간이 빨라지면 사이버 공격이 비즈니스 운영에 미치는 영향이 줄어듭니다.
이 기능은 몇 초의 다운타임으로도 상당한 손실이 발생하거나 공공 안전에 위험이 발생할 수 있는 금융이나 헬스케어와 같은 산업에서 특히 유용합니다. 자세한 내용은 NVIDIA AI Enterprise 보안 백서를 읽어보세요.
증가하는 인프라 사이버 보안 요구 사항을 위한 확장성
비즈니스가 성장하고 더 많은 연결 장치와 클라우드 기반 서비스를 채택함에 따라 네트워크 트래픽의 양은 기하급수적으로 증가하게 됩니다. 기존의 CPU 기반 시스템은 이러한 수요를 따라잡는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. GPU와 고속 네트워킹 소프트웨어는 온프레미스나 클라우드에서 대규모 데이터 처리를 손쉽게 처리할 수 있는 엄청난 확장성을 제공합니다.
예를 들어, NVIDIA의 사이버 보안 솔루션은 중앙 집중식 제어를 통해 미래를 대비하는 사이버 보안 기술을 지원하고 비용 효율성을 개선할 수 있습니다.
강화된 규제 준수
GDPR, HIPAA, PCI DSS 및 SOC 2와 같은 규제 프레임워크는 기업에게 엄격한 보안 조치를 구현하도록 요구합니다. GPU 기반 사이버 보안 솔루션과 고속 네트워킹 소프트웨어는 데이터 무결성을 보장하고 감사 추적을 제공하며 위험 노출을 줄임으로써 규정을 더 쉽게 준수할 수 있도록 지원합니다.
PQC(Post-Quantum Cryptography) 가속화
충분히 큰 양자 컴퓨터는 오늘날 데이터 보안 솔루션의 기반이 되는 리베스트-샤미르-아들먼(RSA) 암호화 알고리즘을 해독할 수 있습니다. 아직 이러한 장치가 개발되지는 않았지만, 전 세계 정부 기관에서는 향후 암호 해독을 위해 민감한 데이터를 축적할 수 있는 공격자로부터 보호하기 위해 PQC(Post-Quantum Cryptography) 알고리즘을 사용할 것을 권장하고 있습니다.
PQC 알고리즘은 RSA보다 더 정교한 수학적 연산을 기반으로 하며, 미래의 양자 컴퓨터에 의한 공격에도 안전할 것으로 예상됩니다. 미국 국립표준기술연구소(NIST)는 여러 PQC 알고리즘을 표준화했으며, 2030년까지 기존 암호화 방식을 단계적으로 폐지하고 2035년까지 완전히 PQC로 전환할 것을 권장하고 있습니다.
PQC를 광범위하게 채택하려면 이러한 복잡한 알고리즘의 고성능 및 유연성 구현에 즉시 액세스할 수 있어야 합니다. NVIDIA cuPQC는 가장 널리 사용되는 PQC 알고리즘을 가속화하여 기업이 현재와 미래의 보안을 유지할 수 있도록 민감한 데이터의 높은 처리량을 제공합니다.
최신 사이버 보안 인프라에 대한 투자의 필수성
GPU 기반 사이버 보안 기술과 고속 네트워킹 소프트웨어의 통합은 기업이 디지털 보호에 접근하는 방식에 있어 패러다임의 전환을 의미합니다. 이러한 최첨단 솔루션을 도입함으로써 기업은 진화하는 사이버 위협에 한발 앞서 대응하는 동시에 점점 더 디지털화되는 경제에서 새로운 성장의 기회를 포착할 수 있습니다. 민감한 고객 데이터를 보호하거나 글로벌 네트워크 전반에서 중단 없는 운영을 보장하기 위해 최신 사이버 보안 인프라에 투자하는 것은 더 이상 선택이 아닌 필수입니다.
NVIDIA는 사이버 보안 인프라 구축을 비롯한 다양한 사용 사례를 위한 400개 이상의 라이브러리를 제공합니다. CUDA 플랫폼 로드맵에 새로운 업데이트가 계속 추가되고 있습니다.
GPU는 단순히 범용 CPU용으로 작성된 소프트웨어를 가속화할 수 없습니다. 특히 연산 집약적인 분산 컴퓨팅 아키텍처에서 특정 워크로드를 가속화하려면 특수 알고리즘 소프트웨어 라이브러리, 솔버 및 도구가 필요합니다. CPU, GPU, 네트워킹 간의 전략적으로 긴밀한 통합은 미래의 애플리케이션과 비즈니스 이점을 위한 올바른 플랫폼 초점을 제공하는 데 도움이 됩니다.
AI를 위한 NVIDIA CUDA 라이브러리 및 마이크로서비스에 대해 자세히 알아보세요.