NVIDIA Morpheus 是一个开放 AI 应用框架，为网络安全开发者提供高度优化的 AI 框架和预训练 AI 功能，使他们能够即时检查其数据中心网络结构中的所有 IP 流量。Morpheus 开发者框架允许团队构建自己的优化管道，以解决网络安全和信息安全用例。Morpheus 为数据中心带来新的安全级别，围绕动态保护、实时遥测、自适应策略和网络防御提供开发功能，用于检测和修复网络安全威胁。
功能特性
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- 构建于 RAPIDS 之上
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Morpheus 构建于 RAPIDS™ 库、深度学习框架和 NVIDIA Triton™ 推理服务器之上，简化了日志和遥测分析，以帮助检测和缓解安全威胁。
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- AI 网络安全功能
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使用常见的深度学习框架部署您自己的模型。或者，使用 NVIDIA 的预训练和测试模型之一，快速入门构建应用程序，以识别泄露的敏感信息、检测恶意软件以及通过日志识别错误。
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- 实时遥测
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Morpheus 可以从数据中心中每台 NVIDIA® BlueField® DPU 加速服务器接收丰富的实时网络遥测数据，而不会影响性能。将该框架集成到第三方网络安全产品中，可将世界一流的 AI 计算引入通信网络。
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- DPU 连接
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NVIDIA BlueField 数据处理单元 (DPU) 可用作遥测代理，用于将关键数据中心通信接收到 Morpheus 中。作为 Morpheus 的可选附加功能，BlueField DPU 还将静态安全日志记录扩展到复杂的动态实时遥测模型，该模型随着新策略和威胁情报而演进。
入门指南
使用 Morpheus
Morpheus 入门指南 - 使用预构建的 Docker 容器、从源代码构建 Docker 容器以及获取模型和数据集
Morpheus Conda 软件包- 通过预构建的 Conda 软件包使用 Morpheus 库
Morpheus CLI 概述 - 命令行界面的简要概述
构建管道 - 使用命令行界面构建管道的介绍
Morpheus 仅 CPU 模式 - 运行 Morpheus 并为仅 CPU 执行模式设计阶段
Morpheus 示例 - 使用 Python API 和命令行界面的示例管道
预训练模型 - 预训练模型，包含相应的训练、验证脚本和数据集
开发者指南 - 涵盖使用自定义阶段扩展 Morpheus
修改 Morpheus
为 Morpheus 做贡献 - 涵盖从源代码构建、进行更改以及为 Morpheus 做贡献
部署 Morpheus
Morpheus 云部署指南 - Kubernetes 和基于云的部署