過去幾個月對網絡安全來說是毀滅性的。網絡威脅每天都在加劇，犯罪分子似乎變得越來越老練，更擅長擊敗系統。 

例如，2022 年的前六個月，網絡攻擊比上一年增加了 40%，勒索軟件被宣布為國家級武器。這些襲擊對日常生活造成了嚴重破壞，影響了醫療、學校等基本服務。例如，對美國林肯學院的襲擊導致該學院在 157 年后關閉。

不用說，網絡安全威脅和攻擊不會很快放緩或消失。隨著網絡安全攻擊的風險持續增長，預計明年網絡安全的趨勢也將繼續增長。 

以下是需要關注的一些最關鍵的網絡安全趨勢。

用戶意識

令人驚訝的是，大約 97%可以訪問互聯網的人仍然無法識別電子郵件何時是網絡釣魚電子郵件。這就是為什么很多人會輕易點擊釣魚郵件，從而成為網絡攻擊的受害者。 

這表明對意識的巨大需求，教育對于識別和防止代價高昂的身份盜竊和網絡黑客攻擊至關重要。值得慶幸的是，今天的許多企業不僅實施了強大的防火墻和復雜的 IT 協議，還通過培訓增強了 IT 人員的能力，使他們具備對抗網絡攻擊所需的技能。

一些機構使用課堂和網絡來促進和培訓網絡安全意識。公司還更加關注員工如何共享和處理機密數據。例如，許多組織現在都在努力教育員工如何保護自己免受身份盜用。

畢竟，研究表明，大約 80% 的數據泄露可以通過練習和實施簡單的網絡衛生來避免。 

以地理為目標的網絡釣魚威脅

網絡釣魚仍然是迄今為止互聯網上最嚴重的安全威脅——大多數人面臨成為這種威脅的犧牲品的高風險。網絡釣魚電子郵件和危險 URL 在 Internet 上仍然很常見，但它們現在已經過定制、定制和地理定位。

網絡犯罪分子正在花時間研究和設計方法來制作精美的商業電子郵件泄露攻擊，甚至可以欺騙最好的眼睛。 

因此，企業和個人都應該投入時間和精力進行全面的安全意識計劃，以保護他們的數據并確保網站安全。 

GDPR 合規性

通用數據保護法規是十年來整個歐盟 IT 領域最顯著的發展。該法律是歐盟的創意，但它已經對全球 的數據保護要求產生了重大影響。

該法律對所有歐盟國家實施標準數據安全法，并要求所有向歐盟居民銷售的組織無論其位于何處，都必須遵守其法規。因此，GDPR 為歐盟地區的所有消費者提供統一的數據保護。 

由于 GDPR 還是相當新的，它還沒有完全扎根，大多數公司還沒有準備好確保合規。然而，世界各地的公司正在慢慢采用這些變化來適應新法規。 

網絡犯罪分子的物聯網攻擊

據甲骨文稱，目前有超過 70 億臺聯網的物聯網 (IoT) 設備，專家預計到 2025 年這一數字將擴大到 220 億臺。物聯網的這種快速增長增加了網絡犯罪分子發動網絡攻擊和數據的機會違規行為。 

這就是為什么 DoS 或被劫持設備等安全漏洞繼續困擾當今市場上大多數物聯網設備的原因。隨著物聯網將現實世界與虛擬世界聯系起來，家庭入侵被添加到物聯網最可怕的潛在風險列表中。事實上，研究表明，受損的路由器和攝像頭在全球范圍內的物聯網攻擊中占很大比例。

因此，隨著互聯網連接設備數量的增加，惡意行為者可以利用來訪問公司重要基礎設施的威脅也在增加。因此，企業必須為這種在未來幾年變得更加突出的網絡安全趨勢做好準備和計劃。

需要云安全

在過去的兩年里，與遠程工作相關的許多趨勢都有所增加。例如，對云解決方案的需求大幅增加，許多公司都在尋求在云上占據一席之地。 

云服務為公司提供了巨大的機會，例如提高可擴展性以及運營和成本效率。但這些服務不提供安全身份驗證或審計日志記錄，使它們成為網絡犯罪分子的主要目標。

因此，所有企業都應關注并考慮采用創造性和預測性的云保護措施，例如滲透測試，以打擊網絡犯罪分子。預測性安全可以幫助識別繞過其他端點安全措施的攻擊。

對醫療保健部門的攻擊

最近，醫療保健行業已成為許多網絡威脅的主要目標。這就是為什么許多醫院和衛生組織都在大力投資網絡安全的原因。到 2019 年，該行業的價值約為 97.8 億美元，預計到 2027 年將增加到 336.5 億美元。 

數據泄露是醫療保健行業的主要威脅。僅在過去三年中，就有大約 117 億條記錄被網絡犯罪分子竊取或暴露。因此，醫療保健組織越來越重視其數字安全要求，并推動醫療保健行業網絡安全市場的增長。 

移動設備風險

移動技術正在迅速發展；今天，人們可以使用他們的移動設備遠程完成大量任務。例如，遠程工作的興起使員工更加依賴他們的移動設備來相互聯系和交流。這些小型設備可以存儲大量敏感的個人數據。

網絡犯罪分子已經認識到這一點，并升級了他們對移動設備的攻擊。例如，研究表明，每 10 名8 至 12 歲的兒童中就有 6 名通過他們的移動設備受到網絡威脅。 

組織必須保證其數據安全團隊為移動設備添加額外的保護層。由于當前加速數字化轉型的時代，黑客的攻擊手段變得越來越有創意。  

跟蹤這些趨勢將使您能夠在保護公司數據的同時 輕松管理遠程員工。

機器學習

最近網絡威脅的演變使人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 的作用更加主動。許多組織正在利用技術的力量來自動化其網絡安全工作的多個方面，例如威脅檢測。 

如果利用得當，ML 可以幫助簡化各種流程，從而使它們更簡單、更高效且成本更低。例如，ML 可以幫助開發模式并將大型數據集處理成算法。 

因此，結合機器學習使網絡安全系統能夠評估攻擊趨勢并了解網絡犯罪分子的習慣。這有助于防止未來發生類似攻擊，并減少網絡安全專業人員履行基本職責所需的時間。