（文章來源：教育新聞網）

想象一下，如果您能看到幾年后的未來，您在網絡中會做些什么。您會更快地擁抱云嗎?那么現在花在不真正使用的技術上的時間和金錢呢?每個配線間都有許多昂貴的“船錨”，它們停放在架子上，以收集灰塵。當然，如果您的組織曾經是嚴重違規(guī)的受害者，那么很容易猜出您可能為此采取了不同的準備。

事實是，最后一個并不僅僅是一廂情愿。網絡安全專業(yè)人員(包括我本人在內)多年來一直在警告組織威脅迫在眉睫。有些需要多年的經驗才能了解威脅參與者的趨勢和惡意軟件的軌跡。但是其他人只是看著你。例如，網絡犯罪社區(qū)最近的成功大部分是由于其能夠成功利用不斷擴大的攻擊面的能力，以及由于數字化轉換而導致的安全漏洞，這些漏洞沒有得到適當的解決。對任何人來說，這都不應該是新聞。

盡管預測網絡罪犯下一步將是棘手的，但事實并非如此。當談到網絡軍備競賽時，犯罪分子在了解接下來會發(fā)生什么方面一直擁有明顯的優(yōu)勢。企業(yè)一直在尋找新的方法來從其網絡中榨取更多價值，或者通過使用新技術來獲得競爭優(yōu)勢。網絡犯罪分子可以高度確定地預測，其中許多組織也將忽略對這些努力應用適當的安全性。

我們有一種模式無法正確保護網絡資源，我們?yōu)榇烁冻隽舜鷥r。根據一份報告，網絡犯罪分子去年使全球經濟損失總計1.5萬億美元。盡管我們在網絡安全解決方案上花費了數十億美元，但網絡犯罪的增長速度似乎可能會持續(xù)一段時間，除非組織對他們如何考慮和部署安全性進行重大改變。

為了趕上為響應最新威脅趨勢而購買新的網絡安全解決方案的傳統(tǒng)周期，組織需要開始使用相同的技術和策略來保護網絡，這是犯罪分子正在使用的技術和策略。這意味著采用一種智能集成的方法，可以利用當今企業(yè)的力量和資源。

其中大部分內容在《 Fortinet的2020年安全預測》中有詳細介紹。除了我對網絡犯罪分子在未來幾年內可能會發(fā)展和采用的策略和技術的常規(guī)預測之外，今年的報告還廣泛關注組織如何成功地在網絡攻擊者中占上風。而且該策略在很大程度上依賴于兩件事：圍繞機器學習和人工智能構建和部署解決方案，以及轉向采用安全驅動的網絡策略，該策略將“三思而后行”的原則提升到一個新的高度。

以安全為重點的AI策略的目標之一是為網絡開發(fā)一種類似于人體的自適應免疫系統(tǒng)。當發(fā)現問題時，體內的白細胞可以搶救過來，自主地與感染作斗爭。在網絡中，人工智能可以通過識別威脅并發(fā)起和協(xié)調響應來執(zhí)行幾乎相同的任務。快速回顧其歷史可以幫助我們預測其軌跡。

第一代人工智能已經在某些領域出現。利用人工神經網絡和海量數據庫，使用機器學習的系統(tǒng)可以快速篩選大量數據，以網絡速度進行分析并確定適當的行動方案。