三大创新型技术推动网络安全

童岳

道高一尺魔高一丈，网络安全专家与网络犯罪份子之间可谓是水火不容；他们之间技术上的比拼与战术上的对抗，给我们的网络世界带来了不可预计的变化。

就好比“白帽子”刚刚开始用加密工具对抗某种恶意行为，几乎马上就会出现另一种形式的恶意威胁。数字连接性的增加和商业领域整个价值链中几乎所有过程的自动化，催生了敏捷性这种东西，也发展出了相当高端的威胁，極大地增加了网络安全风险。

所以在应用中融入网络安全，是解决此类风险和应对万物互联世界的关键。那么在这个瞬息万变的互联网世界中，是谁守护推动着我们的系统安全发展呢？

硬件身份验证

大家都知道，目前很多用户使用的口令和用户名都不强，很容易突破。这样对黑客们来说就相当便利了，他们很容易就能攻入信息系统，从而盗取公司或机构的敏感数据。同样系统安全专家会相应地想出更安全的身份验证方法，其中一个就是用户硬件身份验证。

专家们利用第六代处理器的vPro核开发出了用户身份验证过程的一种解决方案；该vPro核可将多种硬件组件与增强因素同时结合起来用于用户身份核验。英特尔公司汲取以往的经验与教训，在处理器上专门辟出一块空间用于安全目的，将芯片本身纳入了整个身份验证过程。

在物联网时代，硬件身份验证真的十分重要，因为联网设备组成的网络必须确保任意要求接入的设备都具有连接特定网络的权限。而我们现在的实名制也同样响应这个技术。

云计算技术

云计算这些年的发展像是坐上了火箭一样，一飞冲天；慢慢地和我们的生活工作息息相关。同样，云计算技术也注定要给系统安全的技术转型带来重大影响。因为现在大部分公司企业甚至政府机构都在用云计算来存储日常产生的大量数据信息。与此同时，云端的系统安全方法也对应产生。

其实很多现场数据存储技术都已经被迁移到云端了；虚拟化入侵检测与防护系统、虚拟化防火墙和虚拟化系统安全之类安全组件也同样会被用到云端，迎来形式上的转变。就好比无论公营还是私营实体都通过使用IaaS服务，例如Firehost和亚马逊给自己的数据中心安全都上了双保险。另一个公认安全的云服务是GSA FedRAMP，它可以令中小企业更容易拥有高于平均水平的数据安全中心。

深度学习

这一点就好比机器学习和人工智能。很多朋友对于这些技术在系统安全上的用途都抱有很大的期待。

例如行为分析，深度学习的关注重点也在于异常行为上。将有关潜在系统安全威胁的正确数据馈送给AI和机器学习系统，它们能在无人干预的情况下基于当前环境做出判断，确定该如何防止被黑。

深度学习系统检查的是实体而不是握有信息系统访问权的人。机器学习技术和特定业务分析的新进展意味着我们可以在宏观和微观2个层面上分析企业中的不同实体。公司企业和政府机构可以用人工智能和机器学习清除掉任何持续性或高级网络威胁。

基于上面的3种技术，我们需要做的就是去改善自家的安全规程，更新安全技术。攻击是可以来自于任何漏洞和缺陷，我们应该做的是在现有的安全技术上去融入利用这些新技术，让自己的信息更加安全。