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黃仁勳喊「資安新時代」！AI攻擊速度只剩27秒 NVIDIA攜CrowdStrike反攻
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[Newtalk新聞] NVIDIA 創辦人暨執行長黃仁勳於本週二在美國拉斯維加斯舉行的 CrowdStrike Fal.Con 2026 大會上表示：「我們正處於資訊安全的轉捩點。」如今攻擊已經自動化，防禦也必須如此。
NVIDIA 創辦人暨執行長黃仁勳與 CrowdStrike 執行長暨創辦人 George Kurtz 共同宣布推出 CrowdStrike SafeMind。這是由 CrowdStrike Cyber Superintelligence Lab 所開發的代理型資安系統。
黃仁勳向現場 1 萬名資安專業人士表示：「這標誌著資安全新時代的開端。一方面，攻擊者將擁有比以往更強大的能力；另一方面，在座的每一位也將擁有比以往更強大的防禦能力。」
SafeMind 結合 CrowdStrike 專為資安打造、具備超越前沿模型水準的專用模型與客製化代理型 harness，以及基於 NVIDIA Nemotron 打造的防禦模型，形成持續的共同演化循環（coevolution loop），可讓攻擊與防禦雙方不斷相互挑戰並彼此訓練強化。
CrowdStrike 同時發表 CrowdStrike Falcon IQ，透過代理型工作負載自動化，將 Project QuiltWorks 導入實際作業，並擴展其 CrowdStrike Guardian AI 安全解決方案。
黃仁勳表示：「我們擁有非對稱的優勢，因為我們擁有一大群樂意彼此合作、共同守護世界安全的資安專家。」
CrowdStrike 年度大會匯聚來自金融服務、醫療保健、公部門與關鍵基礎設施領域的資安領袖。
Kurtz 表示：「我觀察到真正的落差在於，攻擊者已經擁有前沿 AI，但防禦方卻沒有。而現在，這種情況即將有所轉變。」
CrowdStrike 以 NVIDIA Nemotron 開放式模型打造 SafeMind 防禦模型，再運用 CrowdStrike 的網路經驗與威脅資料進行後訓練。SafeMind 模型搭配 CrowdStrike 專用的資安 harness，經最佳化後可作為代理型技術堆疊運作。
最終成果以 SafeMind 形式原生整合至 CrowdStrike Falcon 平台，成為 CrowdStrike 的代理型資安系統。SafeMind 將攻擊型與防禦型 AI 結合於持續的共同演化循環中，讓雙方彼此適應並相互強化。這項流程會持續強化客戶環境的安全防護，直到攻擊方無法得逞。
黃仁勳對 Kurtz 表示：「CrowdStrike 累積 15 年的資安資料可以用於訓練。我們能利用這些資料，將一個前沿模型打造成在資安領域極其出色的超級通用人工智慧（AGI）。」
Kurtz 表示：「我們與 NVIDIA 共同打造資安領域首個完整的代理型系統，其中包括首批專為防禦方打造的前沿模型與 harness。這並不是建立在他人智慧之上的副駕駛（copilot），也不是披著資安外衣的聊天機器人，而是 CrowdStrike 與 NVIDIA 共同合作，利用我們自身資料打造並訓練的前沿級模型。」
NVIDIA Nemotron 3 Ultra 負責協調防禦代理 harness。經微調的 Nemotron 3 Super 則驅動 SafeMind 的規則生成子代理。
透過使用 CrowdStrike 資料對 Nemotron 進行後訓練，CrowdStrike 的內部評估顯示，以 Nemotron 3 Super 為基礎的 Blue Solano 模型，在成本降低 99% 的情況下，準確率仍高於領先的前沿模型。
SafeMind 雖可作為完整系統運作，其中的模型也能獨立使用，使防禦方領先攻擊者。資安專家也可將自有模型與 CrowdStrike 的客製化 harness 搭配使用，讓客戶能彈性地根據自身環境選用合適的模型與功能。
黃仁勳表示：「這個 harness 本質上就是大型語言模型的外骨骼。大型語言模型是大腦，而外骨骼將其轉化為代理。針對每個不同領域，這套外骨骼不必具有相同的形態與能力。」
當 AI 成為防禦手段
根據 CrowdStrike，過去一年由 AI 驅動的攻擊增加 89%，而網路犯罪（eCrime）的最快突破時間也已縮短至 27 秒。若仍以人類速度回應，已不是防禦，而只是事後記錄。
黃仁勳表示：「世界上有許多應用情境都必須具備微調與後訓練能力，以打造出在特定領域表現極佳的 AI。Nemotron 正是為此而生。完全免費、速度極快。無論面對何種威脅，使用者都能擁有非對稱的優勢。」
以開放的 Nemotron 為基礎，CrowdStrike 資安團隊無需將威脅資料傳送給外部供應商，即可利用自有威脅資料進行後訓練，並能依自身環境客製化 AI。
封閉式前沿模型無法做到這一點，而在資安領域，能夠檢視實際負責防禦的系統至關重要。
NVIDIA 宣布已在模擬 NVIDIA 網路的高擬真網路代理環境中，對 CrowdStrike SafeMind 模型與 harness 進行測試。
此項測試讓 SafeMind 在攻防循環中進行對抗式共同演化（adversarial coevolution）。紅隊攻擊代理會找出漏洞，藍隊防禦代理則加以封堵，並將結果轉化為可執行的偵測規則，用以阻擋攻擊。
紅隊代理 harness 執行偵察（Recon）、攻擊（Assault）與入侵（Compromise）子代理，在網路代理環境中執行攻擊路徑。藍隊代理 harness 則透過 Falcon 感測器進行監控，產生候選偵測項目、加以驗證，並將通過驗證的項目提升為正式偵測項目。
CrowdStrike 與 NVIDIA 共同打造這套測試環境，也就是 NVIDIA 自有加速運算基礎設施的數位孿生，並以 NVIDIA 真實的威脅態勢進行驗證。
黃仁勳表示：「SafeMind 的基本架構，是讓對抗式模型在環境的數位孿生中運作，並與防禦模型持續進行如貓捉老鼠般的循環，最終學會如何保障自身安全。這套基本架構也適用於機器人、邊緣運算、企業運算，以及幾乎所有領域。」
CrowdStrike 亦推出 Falcon IQ。NVIDIA Nemotron 模型協助驅動 Charlotte AI AgentWorks 核心的代理引擎，而 Charlotte AI AgentWorks 是 CrowdStrike 的無程式碼代理開發平台，也是 Falcon IQ 運行的平台。
Falcon IQ 運用超過 50 個代理，共同組成統一的代理型工作團隊，以自動化處理評估、優先排序與修復過程中最耗時的工作流程。
合作夥伴可運用 Falcon IQ，為客戶提供客製化的分析結果、建議，以及供高階主管參考的報告。Charlotte AI AgentWorks 則讓每位 Falcon 使用者都能打造自己的代理型資安工作團隊。
CrowdStrike 擁有數千家客戶組織，每日產生數兆筆安全事件。
透過 NVIDIA 全端加速運算平台，雙方合作從晶片一路延伸至模型，再到根據模型發現採取行動的 harness。這正是關鍵所在。
Kurtz 補充表示：「CrowdStrike 名稱中的『Crowd』，正是讓防禦方得以占據獨特位置、擊敗攻擊者的非對稱優勢。」
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[Newtalk新聞] NVIDIA 創辦人暨執行長黃仁勳於本週二在美國拉斯維加斯舉行的 CrowdStrike Fal.Con 2026 大會上表示：「我們正處於資訊安全的轉捩點。」如今攻擊已經自動化，防禦也必須如此。
NVIDIA 創辦人暨執行長黃仁勳與 CrowdStrike 執行長暨創辦人 George Kurtz 共同宣布推出 CrowdStrike SafeMind。這是由 CrowdStrike Cyber Superintelligence Lab 所開發的代理型資安系統。
黃仁勳向現場 1 萬名資安專業人士表示：「這標誌著資安全新時代的開端。一方面，攻擊者將擁有比以往更強大的能力；另一方面，在座的每一位也將擁有比以往更強大的防禦能力。」
SafeMind 結合 CrowdStrike 專為資安打造、具備超越前沿模型水準的專用模型與客製化代理型 harness，以及基於 NVIDIA Nemotron 打造的防禦模型，形成持續的共同演化循環（coevolution loop），可讓攻擊與防禦雙方不斷相互挑戰並彼此訓練強化。
CrowdStrike 同時發表 CrowdStrike Falcon IQ，透過代理型工作負載自動化，將 Project QuiltWorks 導入實際作業，並擴展其 CrowdStrike Guardian AI 安全解決方案。
黃仁勳表示：「我們擁有非對稱的優勢，因為我們擁有一大群樂意彼此合作、共同守護世界安全的資安專家。」
CrowdStrike 年度大會匯聚來自金融服務、醫療保健、公部門與關鍵基礎設施領域的資安領袖。
Kurtz 表示：「我觀察到真正的落差在於，攻擊者已經擁有前沿 AI，但防禦方卻沒有。而現在，這種情況即將有所轉變。」
CrowdStrike 以 NVIDIA Nemotron 開放式模型打造 SafeMind 防禦模型，再運用 CrowdStrike 的網路經驗與威脅資料進行後訓練。SafeMind 模型搭配 CrowdStrike 專用的資安 harness，經最佳化後可作為代理型技術堆疊運作。
最終成果以 SafeMind 形式原生整合至 CrowdStrike Falcon 平台，成為 CrowdStrike 的代理型資安系統。SafeMind 將攻擊型與防禦型 AI 結合於持續的共同演化循環中，讓雙方彼此適應並相互強化。這項流程會持續強化客戶環境的安全防護，直到攻擊方無法得逞。
黃仁勳對 Kurtz 表示：「CrowdStrike 累積 15 年的資安資料可以用於訓練。我們能利用這些資料，將一個前沿模型打造成在資安領域極其出色的超級通用人工智慧（AGI）。」
Kurtz 表示：「我們與 NVIDIA 共同打造資安領域首個完整的代理型系統，其中包括首批專為防禦方打造的前沿模型與 harness。這並不是建立在他人智慧之上的副駕駛（copilot），也不是披著資安外衣的聊天機器人，而是 CrowdStrike 與 NVIDIA 共同合作，利用我們自身資料打造並訓練的前沿級模型。」
NVIDIA Nemotron 3 Ultra 負責協調防禦代理 harness。經微調的 Nemotron 3 Super 則驅動 SafeMind 的規則生成子代理。
透過使用 CrowdStrike 資料對 Nemotron 進行後訓練，CrowdStrike 的內部評估顯示，以 Nemotron 3 Super 為基礎的 Blue Solano 模型，在成本降低 99% 的情況下，準確率仍高於領先的前沿模型。
SafeMind 雖可作為完整系統運作，其中的模型也能獨立使用，使防禦方領先攻擊者。資安專家也可將自有模型與 CrowdStrike 的客製化 harness 搭配使用，讓客戶能彈性地根據自身環境選用合適的模型與功能。
黃仁勳表示：「這個 harness 本質上就是大型語言模型的外骨骼。大型語言模型是大腦，而外骨骼將其轉化為代理。針對每個不同領域，這套外骨骼不必具有相同的形態與能力。」
當 AI 成為防禦手段
根據 CrowdStrike，過去一年由 AI 驅動的攻擊增加 89%，而網路犯罪（eCrime）的最快突破時間也已縮短至 27 秒。若仍以人類速度回應，已不是防禦，而只是事後記錄。
黃仁勳表示：「世界上有許多應用情境都必須具備微調與後訓練能力，以打造出在特定領域表現極佳的 AI。Nemotron 正是為此而生。完全免費、速度極快。無論面對何種威脅，使用者都能擁有非對稱的優勢。」
以開放的 Nemotron 為基礎，CrowdStrike 資安團隊無需將威脅資料傳送給外部供應商，即可利用自有威脅資料進行後訓練，並能依自身環境客製化 AI。
封閉式前沿模型無法做到這一點，而在資安領域，能夠檢視實際負責防禦的系統至關重要。
NVIDIA 宣布已在模擬 NVIDIA 網路的高擬真網路代理環境中，對 CrowdStrike SafeMind 模型與 harness 進行測試。
此項測試讓 SafeMind 在攻防循環中進行對抗式共同演化（adversarial coevolution）。紅隊攻擊代理會找出漏洞，藍隊防禦代理則加以封堵，並將結果轉化為可執行的偵測規則，用以阻擋攻擊。
紅隊代理 harness 執行偵察（Recon）、攻擊（Assault）與入侵（Compromise）子代理，在網路代理環境中執行攻擊路徑。藍隊代理 harness 則透過 Falcon 感測器進行監控，產生候選偵測項目、加以驗證，並將通過驗證的項目提升為正式偵測項目。
CrowdStrike 與 NVIDIA 共同打造這套測試環境，也就是 NVIDIA 自有加速運算基礎設施的數位孿生，並以 NVIDIA 真實的威脅態勢進行驗證。
黃仁勳表示：「SafeMind 的基本架構，是讓對抗式模型在環境的數位孿生中運作，並與防禦模型持續進行如貓捉老鼠般的循環，最終學會如何保障自身安全。這套基本架構也適用於機器人、邊緣運算、企業運算，以及幾乎所有領域。」
CrowdStrike 亦推出 Falcon IQ。NVIDIA Nemotron 模型協助驅動 Charlotte AI AgentWorks 核心的代理引擎，而 Charlotte AI AgentWorks 是 CrowdStrike 的無程式碼代理開發平台，也是 Falcon IQ 運行的平台。
Falcon IQ 運用超過 50 個代理，共同組成統一的代理型工作團隊，以自動化處理評估、優先排序與修復過程中最耗時的工作流程。
合作夥伴可運用 Falcon IQ，為客戶提供客製化的分析結果、建議，以及供高階主管參考的報告。Charlotte AI AgentWorks 則讓每位 Falcon 使用者都能打造自己的代理型資安工作團隊。
CrowdStrike 擁有數千家客戶組織，每日產生數兆筆安全事件。
透過 NVIDIA 全端加速運算平台，雙方合作從晶片一路延伸至模型，再到根據模型發現採取行動的 harness。這正是關鍵所在。
Kurtz 補充表示：「CrowdStrike 名稱中的『Crowd』，正是讓防禦方得以占據獨特位置、擊敗攻擊者的非對稱優勢。」
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