全球十只團隊齊聚 NVIDIA 黑客松競賽，探索網絡安全的全新解決方案

最近舉辦的 NVIDIA 網絡安全黑客松匯集了 10 個團隊，他們使用 NVIDIA Morpheus 網絡安全 AI 框架、NVIDIA BlueField DPU 和 NVIDIA DOCA 做出了令人興奮的網絡安全創新。

此次活動由 7 個在現場的以色列團隊和 3 個來自印度和英國的遠程團隊組成。團隊 24 小時不間斷工作，為了開發出新的解決方案，解決現代網絡安全挑戰。

NVIDIA 軟件架構高級副總裁 Dror Goldenberg 表示：“NVIDIA 黑客松是一個歡迎創新的啟動平臺。我們以 DOCA 和 Morpheus 開發者為中心，為他們提供所需的一切，讓他們的想法成為現實并成為眾人矚目的焦點。隨著 DOCA 開發者社區的不斷壯大，我們看到了其吸引力，我們相信黑客松在這方面發揮了重要作用?！?/p>

圖 1 . NVIDIA 在特拉維夫的網絡安全黑客松現場

NVIDIA 網絡安全黑客松獲獎者

第一名

Yahalom 團隊

Yahalom 團隊創建了新一代負載平衡器，支持基于用戶定義字段的負載平衡，支持動態節點的添加和刪除。

該設計使用 BlueField DPU 作為定制的網絡設備，使用 NVIDIA DOCA FLOW API 實現。使用 DPU 可以大規模加速吞吐量。

圖 2 . 第一名 Yahalom 團隊與評委

第二名

GAPU 團隊

GAPU 團隊專注于在平臺和基礎設施之間的 DPU 上開發新的安全和管理層。這提供了針對惡意數據包的模塊化和可擴展的第一道防線，包括 5 元組防火墻、DNS 過濾和深度數據包檢測。

該解決方案使用 DOCA FLOW，并以基于 BlueField ARM 核心和動物保護外殼來命名為 ARMadillo。ARMadillo 加速了安全工作流程，并說明了如何將安全工作負載從主機 CPU 和內存卸載到 DPU。

圖 3 . GAPU 團隊，NVIDIA 網絡安全黑客松第二名

第三名

Ariel-2 團隊

該團隊致力于基于 Morpheus 和 GPU 加速的惡意軟件加密流量檢測解決方案。通過使用深度學習，該團隊使用隨機森林（一種用于分類的集成學習方法）、回歸和其他任務創建了 Morpheus 訓練模型。該模型通過在訓練時在各種數據集上構建大量決策樹來運行。

該團隊從每個數據集中選擇有意義的屬性到模型中，對惡意數據進行分類，盡管這些數據是加密的。該團隊展示了高效的機器學習任務，并使用 Morpheus 和 GPU 加速來降低 AI 訓練成本。

圖 4 . Ariel-2 團隊，NVIDIA 網絡安全黑客松第三名

榮譽獎

8200-2B 團隊

8200-2B 團隊由參加技術領導組織 Aharai-tech 的一群高中生組成。該團隊致力于開發一種網絡安全解決方案，可實時識別惡意登錄攻擊。這是對大多數現有解決方案的一個顯著改進，可在漏洞出現后立即識別漏洞。

該團隊使用 Morpheus 管線對大規模數據進行過濾、處理和分類。

圖 5 . 8200-2B 團隊獲得榮譽獎

DOCA 中國開發者社區

截止目前，全球有 4000 多名 DOCA 早期開發者，其中超過一半來自中國，DOCA 開發者社區還將不斷壯大，各樣豐富的活動也將陸續呈現。歡迎更多的開發者加入我們，繼續用 DPU 創造價值。

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