这些年，网络安全领域呈现出变化态势，令人目不暇接三角洲行动卡盟，攻击手段正日益朝着自动化方向发展，攻击手段正日益朝着规模化方向发展，如此一来，防守方必然要依靠技术升级，防守方必然要构筑全新的防线 。

说到网络安全技术，其包含的内容，远远不是给设备装上防火墙那么简单，它涉及到从底层协议开始，一直到上层应用这套体系，还包括从主动防御着手，一直延伸到威胁情报，来构建一个全面的技术体系 。

为什么说零信任是网络安全架构的必然趋势

传统的、基于边界的防护模型，存在着一定程度的局限性，它作出了内网是可信的这般假设。然而，在移动办公以及云服务日益趋向普及的当前这个时候，如此的假设已然是不符合当下适宜情况的 。

核心原则为“从不信任，始终验证”的零信任，有着明确要求，规定对每一次访问请求，无论其来自内网与否还是外网，都得进行严格身份认证以及权限审核，要把零信任实现，就得部署身份与访问管理、微隔离等一系列技术，这些技术能有效遏制勒索软件在内网的横向移动绝地卡盟，是应对当前复杂威胁环境的关键架构转变。

如何通过主动威胁狩猎提前发现潜在攻击

曾被动等待告警的时代已过去，现在高级持续性威胁往往可潜伏数月，却不触动传统规则。主动威胁狩猎需安全分析师主动积极在环境里探寻失陷迹象，这极其依赖对端点行为以及网络流量开展深度监控与关联分析。

由像义乌产出的那种在特定圈子迅猛走红的“哭哭马”这类商品给出的提示能够晓得，当下的攻击往往借助合法途径以及常规行为来进行掩饰，故而狩猎工作愈发需要紧密贴合业务实际情形，精确领会正常与异常行为的基准线。

人工智能与机器学习在安全运营中究竟能发挥多大作用

在安全运营领域，人工智能所具备的能力，正渐渐成为各方留意的重点，机器学习所拥有的能力，同样正慢慢变成各方关注的核心。人工智能依靠独特的技术长处，在安全运营繁杂体系中持续探寻，机器学习凭借特别的技术优点，在安全运营复杂架构里不断摸索。人工智能想要找出自身能达成的最大功效界限，机器学习尝试挖掘自身可达到的最大效能范围。这二者到底在安全运营里能发挥出怎样意想不到的作用，这是当下急需深入钻研的关键课题 。

人工智能于安全运营里的应用范围特别广泛，机器学习在安全运营中的应用范围同样极为宽泛，其潜在价值正渐渐显现出来。从精确的风险识别开始，到高效的应急响应，从智能化的数据分析到可靠的安全策略制定，人工智能与机器学习都展示出了极大的潜力。那么，人工智能与机器学习究竟能够在安全运营的各个环节发挥多大的实际功效，这是众多业内人士持续思索并且努力探寻答案的关键要点所在。

当今存在海量日志以及众多告警信息，仅靠人力去分析，已明显力不能及。AI和机器学习因有强大模式识别能力，可自动察觉异常行为，精准识别恶意文件。例如，在成千上万登录事件中，能准确找出凭证填充攻击迹象，于复杂网络流量里，能敏锐识别新型C2通信模式。这毫无疑问极大程度地提升了威胁检测的效能，进一步显著增强了精准度，致使安全团队能够把更多的精力投放至响应以及策略制定等相关工作里面。

但是要注意的是，模型对于训练数据有着依赖，而且说不定会碰到对抗性攻击，因而人机协同才是处理这类状况的最佳途径 。

处于稳固基石地位的技术，为众多方面予以支撑，然而实际上最终安全和每个人紧密关联，对于你们平常的工作进展，或者多姿多态的生活里面，有没有碰到过因一个好像毫不起眼、极容易被忽略的安全疏漏，像设置弱密码、毫无防范地随便点击链接这类状况，从而引发了实际存在的风险事件呢？欢迎大家积极分享自身经历和由此产生的思考。