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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。

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我們所知道的世界已經(jīng)數(shù)字化。現(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。
網(wǎng)頁題目:2023年網(wǎng)絡(luò)安全的三大趨勢
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