全球十只团队齐聚 NVIDIA 黑客松竞赛，探索网络安全的全新解决方案

最近举办的 NVIDIA 网络安全黑客松汇集了 10 个团队，他们使用 NVIDIA Morpheus 网络安全 AI 框架、NVIDIA BlueField DPU 和 NVIDIA DOCA 做出了令人兴奋的网络安全创新。

此次活动由 7 个在现场的以色列团队和 3 个来自印度和英国的远程团队组成。团队 24 小时不间断工作，为了开发出新的解决方案，解决现代网络安全挑战。

NVIDIA 软件架构高级副总裁 Dror Goldenberg 表示：“NVIDIA 黑客松是一个欢迎创新的启动平台。我们以 DOCA 和 Morpheus 开发者为中心，为他们提供所需的一切，让他们的想法成为现实并成为众人瞩目的焦点。随着 DOCA 开发者社区的不断壮大，我们看到了其吸引力，我们相信黑客松在这方面发挥了重要作用。”

图 1 . NVIDIA 在特拉维夫的网络安全黑客松现场

NVIDIA 网络安全黑客松获奖者

第一名

Yahalom 团队

Yahalom 团队创建了新一代负载平衡器，支持基于用户定义字段的负载平衡，支持动态节点的添加和删除。

该设计使用 BlueField DPU 作为定制的网络设备，使用 NVIDIA DOCA FLOW API 实现。使用 DPU 可以大规模加速吞吐量。

图 2 . 第一名 Yahalom 团队与评委

第二名

GAPU 团队

GAPU 团队专注于在平台和基础设施之间的 DPU 上开发新的安全和管理层。这提供了针对恶意数据包的模块化和可扩展的第一道防线，包括 5 元组防火墙、DNS 过滤和深度数据包检测。

该解决方案使用 DOCA FLOW，并以基于 BlueField ARM 核心和动物保护外壳来命名为 ARMadillo。ARMadillo 加速了安全工作流程，并说明了如何将安全工作负载从主机 CPU 和内存卸载到 DPU。

图 3 . GAPU 团队，NVIDIA 网络安全黑客松第二名

第三名

Ariel-2 团队

该团队致力于基于 Morpheus 和 GPU 加速的恶意软件加密流量检测解决方案。通过使用深度学习，该团队使用随机森林（一种用于分类的集成学习方法）、回归和其他任务创建了 Morpheus 训练模型。该模型通过在训练时在各种数据集上构建大量决策树来运行。

该团队从每个数据集中选择有意义的属性到模型中，对恶意数据进行分类，尽管这些数据是加密的。该团队展示了高效的机器学习任务，并使用 Morpheus 和 GPU 加速来降低 AI 训练成本。

图 4 . Ariel-2 团队，NVIDIA 网络安全黑客松第三名

荣誉奖

8200-2B 团队

8200-2B 团队由参加技术领导组织 Aharai-tech 的一群高中生组成。该团队致力于开发一种网络安全解决方案，可实时识别恶意登录攻击。这是对大多数现有解决方案的一个显著改进，可在漏洞出现后立即识别漏洞。

该团队使用 Morpheus 管线对大规模数据进行过滤、处理和分类。

图 5 . 8200-2B 团队获得荣誉奖

DOCA 中国开发者社区

截止目前，全球有 4000 多名 DOCA 早期开发者，其中超过一半来自中国，DOCA 开发者社区还将不断壮大，各样丰富的活动也将陆续呈现。欢迎更多的开发者加入我们，继续用 DPU 创造价值。

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