CrowdStrike (NASDAQ: CRWD) anunció una colaboración con NVIDIA para desplegar agentes de ciberseguridad autónomos y de aprendizaje continuo en el edge, combinando Charlotte AI AgentWorks con modelos abiertos NVIDIA Nemotron, NeMo Data Designer (datos sintéticos), NeMo Agent Toolkit y **microservicios NVIDIA NIM. El objetivo: detección y respuesta en tiempo real en entornos multinube, centros de datos y edge, con inferencia local y políticas bajo guardrails empresariales.
“La defensa necesita velocidad e inteligencia en el borde para superar al adversario”, dijo George Kurtz, CEO de CrowdStrike. “Trabajamos con NVIDIA para ofrecer agentes autónomos que aprenden continuamente y protegen la infraestructura crítica”.
“La ciberseguridad en la era de la IA exige pensar a la velocidad de las máquinas”, afirmó Jensen Huang, CEO de NVIDIA.
Qué se ha anunciado (en claro)
- Agentes “always-on” y edge-ready: construcción de agentes con Charlotte AI AgentWorks e integración de NVIDIA Nemotron (modelos abiertos), NeMo Data Designer (generación de datos), NeMo Agent Toolkit (construcción/optimización de agentes) y NIM (microservicios de IA).
- Aprendizaje continuo y soberanía de datos: entrenos/afinados locales con datos de expertos de CrowdStrike sobre Nemotron, e inferencia en el edge para mejorar precisión en detección, acelerar respuesta y mantener control de datos sensibles (cumplimiento y requisitos de soberanía/regionales).
- Canal de telemetría unificado: integración de la Agentic Security Platform de CrowdStrike —Falcon® LogScale, Onum y Pangea— con computación acelerada NVIDIA y bibliotecas CUDA-X para alimentar modelos y agentes locales con telemetría enriquecida en tiempo real.
- Arquitectura con guardrails: agentes que aprenden con seguridad, razonan con precisión y actúan dentro de las políticas empresariales.
- Sector público y alta garantía: soporte a la referencia NVIDIA AI Factory for Government para implementar agentes de IA en organismos federales y entornos regulados con múltiples cargas on-prem e híbridas.
Por qué es relevante para CISOs y equipos SOC
- Tiempo de detección y respuesta (MTTD/MTTR): agentes residentes y edge con inferencia local reducen latencia frente a round-trips a la nube y automatizan contención/erradicación bajo políticas.
- Cobertura end-to-end: cloud, data center y edge con el mismo plano de agentes, alimentado por telemetría unificada (logs, identidades, cargas, datos).
- Soberanía y privacidad: fine-tuning y serving locales disminuyen la exposición de datos; encaja con requisitos regionales.
- Escalabilidad de investigación y threat hunting: datos sintéticos con NeMo Data Designer para ampliar cobertura de entrenamiento sin filtrar información sensible.
Cómo encaja la arquitectura (simplificada)
- Datos/telemetría: Falcon LogScale + Onum + Pangea → pipeline unificado (eventos en tiempo real, IoA/IoC, contexto).
- Modelos/Agentes: Nemotron + NeMo Agent Toolkit (afinados con datos de expertos) → agentes de detección/razonamiento/acción.
- Ejecución: NVIDIA NIM (microservicios) para servir agentes/modelos en edge / data center / nube, con CUDA-X y aceleradores NVIDIA.
- Gobernanza: guardrails y políticas corporativas para acciones seguras, auditoría y cumplimiento.
Casos de uso que se aceleran
- Detección y respuesta autónoma ante ransomware e intrusiones laterales en entornos híbridos.
- Protección OT/edge (plantas, retail, logística) con inferencia local y enlaces intermitentes.
- Investigación asistida (resolución de alertas, correlación de telemetría) con agentes que aprenden del analista.
- Entornos regulados: despliegue de agentes en infraestructura propia con datos residenciales (soberanía).
Qué vigilar (hoja de ruta y riesgos)
- Disponibilidad general: la nota incluye declaraciones prospectivas; algunas capacidades pueden no estar GA hoy.
- Gobernanza de IA: guardrails, control de acciones y explicabilidad de agentes para evitar decisiones indebidas o escaladas no deseadas.
- Seguridad de modelos: proteger artefactos, prompts y canales de datos contra prompt injection, model hijacking y exfiltración.
- Métricas de valor: medir impacto real en TTE, precisión, falsos positivos/negativos y carga del SOC.
En una línea
CrowdStrike y NVIDIA quieren llevar la defensa a la velocidad de las máquinas: agentes de IA que aprenden de forma continua, razonan y actúan in situ —desde la nube al edge— con telemetría unificada y guardrails empresariales. La promesa: menos latencia, más acierto y respuesta automática para proteger la infraestructura que sostiene economía y seguridad nacional.
vía: crowdstrike
