Flowable工作流引擎的科普與實踐
一.引言當我們在日常工作和業務中需要進行各種審批流程時，可能會面臨一系列技術和業務上的挑戰。手動處理這些審批流程可能會導致開發成本的增加以及業務復雜度的上升。在這
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隨著 AI 技術的爆炸式增長，企業和云提供商對安全、高性能 AI 基礎設施的需求也達到了前所未有的高度。在剛剛結束的 2025 年 NVIDIA GTC 大會上，Check Point 分享如何將其全新安全解決方案與 NVIDIA Cybersecurity AI 平臺集成，以實現對新一代 AI 云基礎設施的大規模保護。
AI 云數據中心面臨著獨特的安全挑戰
AI 云數據中心代表著從傳統數據中心到加速計算的根本性轉變，因專注于創建、開發和提供有助于各行業創新的 AI 能力，有時被稱為“AI 工廠”。
AI 云數據中心不僅要應對與其他數據中心相同的要求和攻擊向量，而且還面臨著更多的挑戰，包括需要使用大量的計算資源，管理極其重要的知識產權，并處理更大規模的敏感數據。對于云服務提供商而言，這帶來了雙重挑戰：既要滿足客戶的性能要求，又要確保這些關鍵工作負載安全無虞。
各企業紛紛利用 AI 技術革新核心業務運營，從欺詐檢測到新產品設計再到早期疾病檢測。縱觀各行各業，AI 基礎設施的安全性都會直接影響到業務成效和客戶信任。在 AI 云環境中，風險尤高。模型訓練可能會持續數周或數月的時間，涉及數 PB 的敏感數據。由此生成的模型通常意味著大量投資和競爭優勢。同樣地，企業必須保護經過訓練的 AI 模型根據新數據得出結論的推理過程。安全漏洞不僅會泄露企業數據，還會毀掉數月的工作成果，并危及重要知識產權。
AI Cloud Protect：在不影響性能的情況下確保安全防護
Check Point的 AI Cloud Protect 解決方案成功樹立了 NVIDIA AI 工廠和云基礎設施安全防護新標準。通過該解決方案，云服務提供商和企業能夠提供與 AI 速度需求相匹配的強大安全保護，而不會對性能造成任何影響。
Check Point解決方案與NVIDIA平臺無縫結合，所有安全防護功能均以原生方式運行，是基于 NVIDIA BlueField-3 DPU 的 AI 基礎設施的一部分，這意味著 CPU 和 GPU 資源可以完全專用于處理 AI 工作負載。這種方法將安全防護從潛在瓶頸變成了業務推動因素，可幫助云服務提供商 (CSP) 和企業創建安全的云平臺，有效保護其最寶貴的資產。
為 AI 開發、AI 訓練和推理提供全面保護
借助 Check Point 的 AI 安全防護解決方案，云服務提供商和企業能夠輕松應對 AI 開發和訓練階段出現的重大漏洞。Check Point AI Cloud Protect 具有網絡級防護功能，可保護 AI 基礎設施免受未經授權的訪問，從而降低數據中毒和模型泄露的風險。在主機層面，AI Cloud Protect 利用 NVIDIA DOCA App Shield 獨特的直接內存訪問特性，實現了 AI 節點上所有運行進程的可視化。這樣一來，Check Point 便可快速檢測并防范主機級惡意進程和工作負載，包括公開下載的由 NVIDIA BlueField DPU 提供支持的大語言模型 (LLM) 中的惡意進程和工作負載。
2025 年 NVIDIA GTC 大會
Check Point公司在本次GTC 大會上演示了如何幫助企業從容部署和擴展其 AI 計劃，以及云提供商和企業如何利用該解決方案在加速創新和增長的同時保護其 AI 基礎設施安全。
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