技術的快速和不斷發(fā)展在網(wǎng)絡安全系統(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，雖然技術進步似乎照亮了網(wǎng)絡安全意識和能力，但它們給更復雜的網(wǎng)絡攻擊投下了巨大而迫在眉睫的陰影？要想保持領先地位，你必須熟悉網(wǎng)絡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)絡安全趨勢。

越來越關注網(wǎng)絡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)絡安全實施人工智能和機器學習技術。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)絡保險市場持續(xù)擴大

隨著網(wǎng)絡攻擊的數(shù)量不斷增加，越來越多的企業(yè)開始轉(zhuǎn)向網(wǎng)絡保險，以保護自己免受成功入侵可能造成的財務和聲譽損害。網(wǎng)絡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)絡保險市場正在迅速擴大，但必須注意并非所有網(wǎng)絡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，這一點至關重要。

物聯(lián)網(wǎng)對網(wǎng)絡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)絡安全挑戰(zhàn)。

物聯(lián)網(wǎng)中的“物”是指計算機、電話和服務器以外的設備，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。