隐私计算从技术验证向试点应用演进
随着各行各业数据孤岛现象的加剧以及深度分析对多维度数据的迫切需求,数据协作成为金融、医疗等行业挖掘数据价值的重要路径,隐私计算正成为当前不同主体数据协同过程中,破解多方主体数据协作困境,保障数据安全,隐私防护效果的关键技术支撑。多方安全计算、差分隐私等隐私计算技术通过产学研用各界的应用研究和工程化验证,计算性能将逐步提升,应用门槛不断降低,应用领域也将从金融行业初步应用向制造、政务等行业的试点应用过渡,助力更多垂直行业基于协作实现数据最大化价值。
零信任架构迈入落地应用推广期
伴随着网络防护从传统边界安全理念向零信任理念演进,零信任将成为数字安全时代的主流架构。一方面基于零信任的产品将不断涌现,这些产品以网络接入安全为起点,基于接入过程中关键对象所处环境的安全状态变化动态进行访问控制,并将在零信任体系下逐渐融合更多针对身份、设备、网络等关键对象的安全防护的能力,最大限度降低企业整体的安全风险。另一方面零信任应用场景将以远程办公为主的用户访问服务的场景,向跨云业务访问、云上CVM之间调用、K8S镜像实例之间调用等服务间访问的场景拓展。
AI重塑网络安全攻防范式
AI应用的普及加剧隐私保护、数据安全、伦理道德等安全和道德风险,为网络安全提出新挑战,同时也成为网络安全攻防两端的重要工具,提升攻防两端自动化水平。一方面AI在网络黑灰产领域的应用将持续增强,加大网络黑灰产治理难度。另一方面AI逐渐融入各类网络安全产品和解决方案,成为安全专家知识固化和构建自动化防护工具的助手,并且在网络入侵、恶意软件攻击防御、态势感知等方面开始兑现商业价值。
云原生安全构建安全服务体系最优解
产业互联网时代,企业数字业务上云将成常态,但同时云上安全威胁规模快速扩大,黑灰产利用公有云平台发起攻击更具威胁。云原生安全一方面将构建安全服务全生命周期防护,在业务搭建之初夯实安全底座,从安全工具、产品到服务体系化,伴生业务发展全过程。另一方面云上安全产品向模块化、敏捷化和弹性化演进,在应对高强度攻击的同时也在平稳期释放多余计算能力,使得企业应用成本降低,提升整体安全水平,成为兼顾成本、效率和安全的“最优解”。
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