NVIDIA創辦人暨執行長黃仁勛於本周二在美國拉斯維加斯舉行的 CrowdStrike Fal.Con2026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勛與 CrowdStrike執行長暨創辦人 George Kurtz共同宣佈推出 CrowdStrike SafeMind。這是由 CrowdStrike Cyber Superintelligence Lab所開發的代理型資安系統。
黃仁勛向現場1萬名資安專業人士表示：「這標誌着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制化代理型 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。
黃仁勛表示：「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。」
SafeMind
CrowdStrike以 NVIDIA Nemotron開放式模型打造 SafeMind防禦模型，再運用 CrowdStrike的網絡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。
黃仁勛對 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能（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），也不是披着資安外衣的聊天機械人，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 Nemotron3 Ultra負責協調防禦代理 harness。經微調的 Nemotron3 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 Nemotron3 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的客制化 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。
黃仁勛表示：「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%，而網絡犯罪（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。
黃仁勛表示：「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，並能依自身環境客制化 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。
紅隊vs.藍隊
NVIDIA宣佈已在模擬 NVIDIA網絡的高擬真網絡代理環境中，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，在網絡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。
黃仁勛表示：「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械人、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，為客戶提供客制化的分析結果、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。
全端技術堆疊
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』，正是讓防禦方得以佔據獨特位置、擊敗攻擊者的非對稱優勢。」
