2024年关于网络安全的议题(2024年全球网络安全展望)

议题 描述 生成式工智能 (AI) 的安全性 生成式 AI 模型的兴起带来了新的安全风险，例如深度伪造、恶意代码生成和数据露。 物联网 (IoT) 安全 随着物联网设备的增，安全漏洞和也随之增加。 保护物联网设备免受至关重要。 云安全 随着越来越多企业迁移到云环境，云安全至关重要。 保护云数据和应用程序免受至关重要。 零信任安全 零信任安全模型假设任何都可能是非法用户，因此要求对所有用户和设备进行验证和授权。 数据隐私 数据隐私日益受到关注，法规如 GDPR 和 CCPA 正在加强数据保护。 网络安全才短缺 网络安全专业员的短缺仍然是一个重大问题，这使得企业难以招募和留住合格的网络安全才。 供应链安全 者越来越多地对供应链进行，以入企业网络。 勒索软件 勒索软件正在续增，对企业造成巨大的财务损失和运营中断。 量子计算 量子计算的出现可能会对现有的加密算法构成威胁，需要定新的安全措施。

2024 年网络安全议题
生成式 AI 的安全性
生成式 AI 模型的兴起带来了新的安全风险，例如深度伪造、恶意代码生成和数据露。 深度伪造技术可以生成高度真的假和，用于诈、政治宣传和声誉破坏。 恶意代码生成模型可以用于自动创建更复杂和隐蔽的恶意软件，加剧网络安全威胁。 此外，生成式 AI 模型需要大量的训练数据，这些数据可能会包含敏感信息，如果或滥用，可能会导致严重后果。
物联网 (IoT) 安全
随着物联网设备的增，安全漏洞和也随之增加。 物联网设备通常缺乏安全机，容易受到，例如远程访问、数据露和拒绝服务。 此外，物联网设备的连接性也增加了面，者可以利用这些连接来访问企业网络和关键基础设施。
云安全
随着越来越多企业迁移到云环境，云安全至关重要。 企业需要确保云数据和应用程序免受，包括数据露、拒绝服务和恶意软件感染。 此外，云环境的复杂性和动态性也增加了安全挑战，需要采用新的安全策略和工具来保护云环境。
零信任安全
零信任安全模型假设任何都可能是非法用户，因此要求对所有用户和设备进行验证和授权。 它基于最小特权原则，只允许用户访问他们需要完成任务的资源。 零信任安全模型可以有效地防止内部威胁和外部，保护企业数据和应用程序。
数据隐私
数据隐私日益受到关注，法规如 GDPR 和 CCPA 正在加强数据保护。 企业需要确保他们遵守相关法规，保护用户数据免受露和滥用。 此外，企业需要实施数据最小化原则，只收集必要的用户信息，并采取适当的技术措施来保护用户数据。
网络安全才短缺
网络安全专业员的短缺仍然是一个重大问题，这使得企业难以招募和留住合格的网络安全才。 为了解决这个问题，企业需要投资于网络安全才培养和培训项目，并提供具有竞争力的薪酬和福利，以吸引和留住网络安全专业员。
供应链安全
者越来越多地对供应链进行，以入企业网络。 供应链通常涉及软件供应商、硬件造商或其他第三方供应商，以获取对企业网络的访问权限。 为了保护供应链安全，企业需要对供应商进行尽职调查，并采取措施来保护其供应链免受。
勒索软件
勒索软件正在续增，对企业造成巨大的财务损失和运营中断。 勒索软件者通常会加密企业的数据，然后要求支付赎金才能解密数据。 为了防止勒索软件，企业需要实施多层安全措施，包括备份数据、更新软件和教育员工。
量子计算
量子计算的出现可能会对现有的加密算法构成威胁，需要定新的安全措施。 量子计算机可以更快地当前的加密算法，这使得企业需要研究和实施新的量子抗性加密算法来保护敏感信息。
除了以上议题，2024 年的网络安全还将面临以下挑战：
变得更加复杂和自动化。
者将继续利用工智能和机器学习技术来提高的效率和隐蔽性。
面不断扩大，随着物联网、云计算和 5G 技术的普及，者将有更多机会企业。
越来越多的企业需要应对数据隐私法规和网络安全法规。
为了应对这些挑战，企业需要不断加强网络安全防御，采用新的技术和策略来保护自身免受。