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法律研究網路安全中的自動化趨勢是什麼？
什麼是網路安全？
數字化時代的開始為每個人提供了許多選擇，特別是對於企業，從手機銀行到線上購物，再到閱讀新聞和書籍。一切觸手可及，但任何事物都有代價。您連線到數字資產越多，敏感和機密資料暴露於安全漏洞的可能性就越大。
那麼，這些公司如何保護其關鍵資料並應對這些威脅呢？
網路安全涉及幫助保護各種數字元件、網路、資料和計算機系統免受未經授權的數字訪問或授權資產的濫用的技術。網路安全的目的是減少網路攻擊，並保護組織和個人免受有意和無意的安全漏洞。根據您連線到的網路型別以及您容易受到的網路攻擊型別，有多種方法可以實施網路安全。
網路安全自動化
安全是公司運營中最關鍵的部分之一。有效且可靠的安全對於任何企業都至關重要，因為它可以保護公司的的資料、員工和客戶。在過去的一二十年裡，隨著越來越多的企業將其業務數字化，網路安全的重要性也日益凸顯。
然而，由於駭客在其方法上變得越來越狡猾，僅僅實施網路安全並不總是足夠的。隨著技術的進步和企業日益數字化，網路安全自動化可能不僅僅是建議——它可能成為必需。
在任何可能的情況下，“自動化”一詞指的是限制人為干預的方法。隨著時間的推移，技術已被用於使事物自動化，或者儘可能接近自動化，而無需或幾乎無需人為干預。
因此，網路安全自動化是指透過使用人工智慧和機器學習自動程式設計安全系統來防止網路攻擊，從而自動感知此類威脅。自動化的網路安全系統可以發現潛在的威脅並將其消除，而不僅僅是發出警報以提醒人類安全專家採取行動。人工智慧和機器學習使自動化的網路安全系統能夠在發生攻擊時選擇最佳行動方案。
自動化安全系統可以提高其效率，還可以提高其效能水平。根據一項調查，安全人員無法處理大量威脅；因此，74%的安全事件和警報被忽略了。當網路安全系統自動化時，每個警報和事件都會得到處理並進行分析，以備將來使用。
雖然零信任網路安全架構似乎是聯邦 IT 安全的下一個趨勢，但自動化和細粒度的訪問控制是向零信任過渡的重要組成部分。即使美國公共部門的資料洩露成本可能高於平均水平，聯邦機構也採用了網路安全自動化工具和編排。
網路安全和自動化趨勢
人工智慧的整合及其與網路安全的融合在 IT 行業中顯示出巨大的增長，並且它將繼續從 IT 安全的角度提供大量額外的好處。預計網路安全中的人工智慧將從 2019 年的近 90 億美元增長到 2026 年的 380 億美元。
人工智慧整合已經證明了其分析來自結構化和非結構化資源的風險資料、做出關鍵判斷以及減少響應攻擊所需時間的能力，所有這些都使網路和資料的保護更加高效。
自適應網路是可以程式設計和自動化的網路，可以配置、跟蹤和適應不斷變化的需求。這些網路使用基本層、可程式設計基礎設施、分析和智慧以及控制和自動化。它們充當感測器，提供有關網路效率和漏洞的即時資訊，使機構能夠解決這些問題。
超級計算 – 透過提供普通背景網路流量的全面模型並更容易地研究異常活動，可以更快地檢測網路風險。
擴充套件檢測和響應 (XDR) - 一種基於 SaaS 的安全威脅檢測和事件響應工具，集成了多種安全產品。XDR 的功能包括收集和關聯資料以分析、優先順序排序和修復針對各種攻擊載體的安全漏洞的威脅。
安全訪問服務邊緣 (SASE) – 它將 WAN 和網路安全服務（如 CASB（雲訪問安全代理）、FWaaS（防火牆即服務）和零信任）融合到單個雲交付的服務模型中。它專注於將安全許可權帶到雲基礎設施的邊緣，並使遠端訪問和基於雲的服務儘可能安全。
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