2023年網(wǎng)絡(luò)安全的三大趨勢

技術(shù)的快速和不斷發(fā)展在網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)中造成了漏洞和漏洞，黑客不斷試圖利用這些漏洞和漏洞進行攻擊，而安全提供商則試圖填補這些漏洞和弱點。

我們所知道的世界已經(jīng)數(shù)字化?，F(xiàn)在大多數(shù)日?；顒佣际窃诰W(wǎng)上完成的，包括玩在線賭場、查看NFL統(tǒng)計數(shù)據(jù)以及在企業(yè)中實施區(qū)塊鏈。這種數(shù)字化大大提高了信息的安全性和可訪問性。

但你知道嗎，雖然技術(shù)進步似乎照亮了網(wǎng)絡(luò)安全意識和能力，但它們給更復雜的網(wǎng)絡(luò)攻擊投下了巨大而迫在眉睫的陰影？要想保持領(lǐng)先地位，你必須熟悉網(wǎng)絡(luò)安全并保持最新狀態(tài)。

在本文中，我們將回顧目前正在重塑格局的三大網(wǎng)絡(luò)安全趨勢。

越來越關(guān)注網(wǎng)絡(luò)安全中的人工智能和機器學習

隨著企業(yè)和個人生成的數(shù)據(jù)量的增長，人類和傳統(tǒng)安全系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)越來越難以跟上潛在威脅的數(shù)量。因此，許多網(wǎng)絡(luò)安全專業(yè)人士正轉(zhuǎn)向人工智能和機器學習，以幫助實現(xiàn)威脅檢測和響應的自動化。

現(xiàn)在，越來越多的企業(yè)正在為網(wǎng)絡(luò)安全實施人工智能和機器學習技術(shù)。這些工具可以實時檢測異常和潛在威脅，使IT團隊能夠更快、更有效地響應潛在漏洞。

此外，人工智能和機器學習可以幫助減少誤報，從而更容易識別最嚴重的威脅并確定其優(yōu)先級。

人工智能和機器學習的一項應用是檢測網(wǎng)絡(luò)釣魚攻擊。使用傳統(tǒng)方法很難檢測到這些攻擊，因為它們依賴于社會工程技術(shù)來誘騙用戶提供登錄憑據(jù)或其他敏感信息。

通過人工智能的預測分析，可能表明有網(wǎng)絡(luò)釣魚企圖的模式會很快被識別出來，并在攻擊造成實際損害之前將其扼殺在萌芽狀態(tài)。

雖然人工智能和機器學習在網(wǎng)絡(luò)安全方面有很多好處，但犯罪分子和黑客也會利用它們來滲透防御能力不足的系統(tǒng)。他們使用人工智能自動進行攻擊，并創(chuàng)建可以摧毀安全系統(tǒng)的智能惡意軟件。

網(wǎng)絡(luò)保險市場持續(xù)擴大

隨著網(wǎng)絡(luò)攻擊的數(shù)量不斷增加，越來越多的企業(yè)開始轉(zhuǎn)向網(wǎng)絡(luò)保險，以保護自己免受成功入侵可能造成的財務(wù)和聲譽損害。網(wǎng)絡(luò)保險通常涵蓋廣泛的費用，如數(shù)據(jù)恢復成本、法律費用，甚至通知客戶違約的成本。

雖然網(wǎng)絡(luò)保險市場正在迅速擴大，但必須注意并非所有網(wǎng)絡(luò)保險政策都是平等的。許多政策包含排除或限制，可能使企業(yè)在違反時承擔責任。

因此，我們必須仔細審查他們的保單，并與有能力的保險經(jīng)紀人合作，以確保他們擁有所需的保險范圍，這一點至關(guān)重要。

物聯(lián)網(wǎng)對網(wǎng)絡(luò)安全的需求不斷增長

近年來，物聯(lián)網(wǎng)越來越受歡迎，目前有數(shù)百萬設(shè)備連接到互聯(lián)網(wǎng)。然而，物聯(lián)網(wǎng)的擴展帶來了新的網(wǎng)絡(luò)安全挑戰(zhàn)。

物聯(lián)網(wǎng)中的“物”是指計算機、電話和服務(wù)器以外的設(shè)備，是連接到互聯(lián)網(wǎng)并交換數(shù)據(jù)的物理對象。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備包括可穿戴健身追蹤器、智能手表和谷歌主頁等語音助手。

物聯(lián)網(wǎng)的一個主要問題是，大多數(shù)設(shè)備的安全功能都很低，容易受到攻擊。此外，大量物聯(lián)網(wǎng)連接設(shè)備形成了一個難以防御的重要攻擊面。

為了應對這一風險，各企業(yè)應實施強有力的身份驗證，和加密措施以及強大的監(jiān)控和響應系統(tǒng)。此外，在發(fā)生安全漏洞時，需要制定一個協(xié)調(diào)一致、行之有效的應對計劃，因為這可以減少攻擊的影響，降低數(shù)據(jù)丟失的風險。

生成海報

免責聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性，但不保證有關(guān)資料的準確性及可靠性，讀者在使用前請進一步核實，并對任何自主決定的行為負責。本網(wǎng)站對有關(guān)資料所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負任何法律責任。任何單位或個人認為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權(quán)或存在不實內(nèi)容時，應及時向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實情況說明，并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細侵權(quán)或不實情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實，溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。