年底大家在各種促銷各種業(yè)績沖擊的時候，網(wǎng)絡犯罪份子也在沖。

道高一尺魔高一丈，網(wǎng)絡安全專家與網(wǎng)絡犯罪份子之間可謂是水火不容;他們之間技術(shù)上的比拼與戰(zhàn)術(shù)上的對抗，給我們的網(wǎng)絡世界也帶來了不可預計的變化。

怎么說呢?就好比白帽子剛剛開始用加密工具對抗某種惡意行為，幾乎馬上就會出現(xiàn)另一種形式的惡意威脅。

數(shù)字連接性的增加和商業(yè)領域整個價值鏈中幾乎所有過程的自動化，催生出了敏捷性這種東西，也發(fā)展出了相當高端的威脅，極大地增加了網(wǎng)絡安全風險。

所以在應用中融入網(wǎng)絡安全，是解決此類風險和應對萬物互聯(lián)世界的關鍵。

那么在這個瞬息萬變的互聯(lián)網(wǎng)世界中，誰守護推動著我們的系統(tǒng)安全發(fā)展呢?第一、硬件身份驗證。

大家都知道，目前很多用戶使用的口令和用戶名都不強，而且很容易突破。

這樣對黑客們來說就相當便利了，他們很容易就能攻入信息系統(tǒng)，從而盜取公司或政府機構(gòu)的敏感數(shù)據(jù)。

同樣系統(tǒng)安全專家會相對應地想出更安全的身份驗證方法，其中一個就是用戶硬件身份驗證。

技術(shù)大大們利用第六代處理器的vPro核開發(fā)出了用戶身份驗證過程的一種解決方案;該vPro核可將多種硬件組件與增強因素同時結(jié)合起來用于用戶身份核驗。

英特爾公司汲取以往的經(jīng)驗與教訓，在處理器上專門辟出一塊空間用于安全目的，將芯片本身納入了整個身份驗證過程。

在現(xiàn)在這個物聯(lián)網(wǎng)時代，硬件身份驗證真的十分重要，因為聯(lián)網(wǎng)設備組成的網(wǎng)絡必須確保任意要求接入的設備都具有連接特定網(wǎng)絡的權(quán)限。

而我們現(xiàn)在的實名制也不同樣響應這個技術(shù)么?第二、云計算技術(shù)。

云計算這些年的發(fā)展像是坐上了火箭一樣，一飛沖天;慢慢地和我們的生活工作都息息相關。

同樣的，云計算技術(shù)也注定要給系統(tǒng)安全技術(shù)的轉(zhuǎn)型帶來重大影響。

因為現(xiàn)在大部分公司企業(yè)甚至政府機構(gòu)都在用云計算來存儲日常產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)信息。

與此同時，云端的系統(tǒng)安全方法也對應產(chǎn)生。

其實很多現(xiàn)場數(shù)據(jù)存儲技術(shù)都已經(jīng)被遷移到云端了;虛擬化入侵檢測與防護系統(tǒng)、虛擬化防火墻和虛擬化系統(tǒng)安全之類安全組件也同樣會被用到云端，迎來形式上的轉(zhuǎn)變。

就好比無論公營還是私營實體都通過使用IaaS服務，例如Firehost和亞馬遜給自己的數(shù)據(jù)中心安全都上了雙保險。

另一個公認夠安全的云服務是GSA FedRAMP，它可以令中小企業(yè)更容易地擁有高于平均水平的數(shù)據(jù)安全中心。

第三、深度學習。

這一點在之前小聰都有涉及到一些，就好比機器學習和人工智能(AI)。

很多朋友對于這些技術(shù)在系統(tǒng)安全上的用途都抱有很大的期待。

例如行為分析，深度學習的關注重點也在于異常行為上。

將有關潛在系統(tǒng)安全威脅的正確數(shù)據(jù)饋送給AI和機器學習系統(tǒng)，它們能在無人干預的情況下基于當前環(huán)境做出判斷，確定該如何防止被黑。

深度學習系統(tǒng)檢查的是實體而不是握有信息系統(tǒng)訪問權(quán)的人。

機器學習技術(shù)和特定業(yè)務分析的新進展意味著我們可以在宏觀和微觀兩個層面上分析企業(yè)中的不同實體。

公司企業(yè)和政府機構(gòu)可以用人工智能和機器學習清除掉任何持續(xù)性或高級網(wǎng)絡威脅。

基于上面的三種高科技技術(shù)，我們需要做的就是要緊跟著去改善自家的安全規(guī)程，更新自己的安全技術(shù)。

攻擊是可以來自于任何漏洞和缺陷了，我們應該做的是在現(xiàn)有的安全技術(shù)上去融入利用這些新技術(shù)，讓自己的信息更加安全。

綜上，納訊網(wǎng)絡小聰希望大家的企業(yè)都能夠更好地結(jié)合科技跟上腳步，不然只能被黑客們攻破了。