2026 年您应该关注的 15 项新兴网络安全技术，以保护您的业务
在当今的数字世界中，网络安全的风险从未如此之高。预计到 2031 年，勒索软件造成的损失每年将超过 2650 亿美元，全球每两秒就会发生一次网络攻击，各公司正在努力防御日益复杂的威胁。
面对这些挑战，传统的网络安全措施已被证明是不够的，2023 年零日漏洞利用增加 40% 就证明了这一点。此外，人工智能驱动的网络攻击正在显着增长，尤其是用于社会工程诈骗的深度伪造攻击。 [1]
这些不断演变的威胁正在推动一波创新浪潮，到 2032 年，全球网络安全市场规模将超过 5620 亿美元，复合年增长率为 14.3%。在关键细分市场中，人工智能驱动的网络安全解决方案预计将增长最快，达到 23.6%，而云安全市场预计将以 17.3% 的复合年增长率扩张。 [2]
在以下部分中，我们将重点介绍最具影响力的新兴网络安全技术，探讨它们如何重塑网络威胁的斗争并推动行业迈向更安全的未来。
15。云访问安全代理 (CASB)
云访问安全代理充当云服务用户和提供商之间的中介，执行安全策略并确保云应用程序的合规性。
它是如何工作的？
CASB 提供对云使用情况、跟踪用户活动和文件共享行为的全面可见性。他们使用高级分析和人工智能来检测和缓解云原生威胁，例如帐户劫持、恶意软件和内部威胁。通过加密、标记化和数据丢失防护 (DLP) 技术来保护敏感数据。
CASB 还通过监控和管理云活动来确保遵守 GDPR、HIPAA 和 PCI DSS 等监管标准。
随着公司越来越多地采用云服务，CASB 充当关键的安全层，确保软件即服务 (SaaS)、基础设施即服务 (IaaS) 和平台即服务 (PaaS) 的安全访问和使用。 研究显示，到 2030 年，CASB 市场预计将增长至 255.6 亿美元，复合年增长率为 17.8%。 [3]
示例
Microsoft Defender for Cloud Apps、McAfee 的 Skyhigh Security 和 Palo Alto Networks 的 Prisma Access 提供强大的 CASB 功能，强调以用户为中心的数据安全和高级威胁防护，以保护云环境。
14。威胁情报平台 (TIP)
威胁情报平台收集、汇总、分析和实施来自各种来源的威胁情报。它们为公司提供有关网络威胁的可行见解，帮助识别漏洞、降低风险并改善整体安全状况。 [4]
它是如何工作的？
这些平台集中威胁情报数据，将其与现有安全工具集成，并自动化威胁检测和响应流程，从而在网络安全方面实现主动且明智的决策。
更具体地说，他们从内部（例如日志和警报）和外部来源（例如开源源和暗网监控）收集数据。然后，他们利用地理位置或已知攻击模式等上下文来丰富原始数据，以了解威胁的潜在影响。
这些平台使用风险评分和机器学习模型按严重程度对威胁进行排名，使安全团队能够专注于最关键的风险。它们还自动响应特定威胁，例如阻止恶意 IP 或隔离受影响的系统，以缩短事件响应时间。
示例
Palo Alto Networks 的 AutoFocus 提供基于云的威胁情报服务。 ThreatConnect 将威胁情报与安全编排和自动化相集成，从而简化运营。 Anomali ThreatStream 非常适合混合部署，而 Mandiant Advantage 的免费威胁情报平台可提供最新的威胁数据和见解。
13。特权访问管理（PAM）
PAM 是一种全面的网络安全解决方案，旨在保护、监控和管理对关键系统和敏感数据的特权访问。特权帐户（包括系统操作员和管理员持有的帐户）拥有更高的权限，可以授予对 IT 环境的不受限制的访问权限。这些帐户是攻击者的主要目标。 [5]
它是如何工作的？
PAM 识别系统中的所有特权帐户和凭据，将它们安全地存储在加密保管库中以消除硬编码密码，并执行严格的访问控制策略。
PAM 还通过实时会话跟踪和高级风险检测来增强安全性。它监视特权会话，记录用于审计和取证目的的活动，同时利用人工智能和机器学习来检测异常情况，例如未经授权的访问尝试或异常行为。
PAM 解决方案的领先公司
CyberArk 是市场领导者，为本地、云和混合环境提供全面的 PAM 解决方案。 BeyondTrust 和 IBM Security 还为远程员工和物联网环境提供人工智能驱动的 PAM 工具。
12。欺骗技术
欺骗技术是一种主动的网络安全策略，它使用陷阱、诱饵和虚假资产来引诱攻击者并误导他们的行动。它创建高价值目标（例如服务器、数据库或凭据）的模拟环境，诱使攻击者使用虚假系统。一旦攻击者与这些诱饵进行交互，他们的数据就会被记录下来，并触发实时警报。 [6]
它是如何工作的？
伪造的系统或凭证被战略性地放置在网络中，以看似合法的资产。攻击者被诱骗与诱饵进行交互，从而将其从真实资产上转移。他们的互动被标记和分析，以了解他们的技术、工具和意图，从而实现更好的防御。
这些欺骗系统可以与安全编排、自动化和响应 (SOAR) 以及安全信息和事件管理 (SIEM) 工具集成，以自动执行响应。
欺骗技术的领先公司
Attivo Networks 专注于以端点为中心的欺骗和威胁可视性解决方案。 TrapX Security 以其 DeceptionGrid 而闻名，它提供可扩展的自动化欺骗功能。 Illusive Networks 专注于高交互欺骗和横向移动检测。
11。行为生物识别
行为生物识别技术涉及分析人类行为的独特模式以验证身份并检测潜在威胁。与分析面部或指纹等物理属性的传统生物识别技术不同，行为生物识别技术监视触摸屏手势、打字速度、鼠标移动甚至步行步态等动作。
它是如何工作的？
该系统监视用户与设备或应用程序的交互，例如鼠标移动、屏幕滑动手势和打字模式。利用人工智能，它根据历史活动为每个用户创建行为档案。然后，它根据与既定行为规范的偏差分配风险评分，标记异常情况以供进一步调查或采取行动。
行为生物识别领域的领先公司
BioCatch、OneSpan、Plurilock Security 和 Arkose Labs 是欺诈检测和身份验证行为生物识别解决方案的领先提供商。据估计，到2030年，全球行为生物识别市场将超过99.2亿美元，复合年增长率为27.3%。 [7]
10。数据丢失防护 (DLP) 2.0
数据丢失防护 2.0 是在云优先和混合 IT 环境中保护敏感数据的下一代方法。与专注于数据发现和策略执行的传统 DLP 解决方案不同，DLP 2.0 集成了人工智能和上下文感知分析等先进技术，以提供强大且自适应的数据保护。
它解决了在日益分散的环境中保护数据的挑战，例如多云生态系统、远程工作设置和边缘计算框架。
它是如何工作的？
DLP 2.0 不仅限于文件类型和关键字检测，还可以检查数据使用的上下文，例如用户行为、应用程序使用情况和工作流程模式。它使用机器学习模型来检测异常模式、预测风险并自动执行策略。
它可以跨云平台（例如 Azure、AWS 和 Google Cloud）和本地环境监视和保护传输中、静态和使用中的数据。
优点 缺点 自动对敏感数据进行分类复杂的实施和配置可针对混合环境进行扩展需要持续维护和更新提供对数据流和风险的近乎即时的洞察9。安全编排、自动化和响应 (SOAR)
安全编排、自动化和响应 (SOAR) 是一套网络安全工具和流程，旨在增强公司的安全运营。它集成了安全工具，自动执行重复任务，并实现高效的事件响应。 [8]
它是如何工作的？
SOAR 平台收集并关联来自各种安全工具的数据，包括端点检测系统、威胁情报平台和防火墙。这些平台可自动执行高达 90% 的日常任务，例如通过威胁情报丰富警报、隔离受影响的系统以及阻止恶意 IP 或域，从而使安全分析师能够专注于更复杂的挑战。
这些平台还简化和标准化事件响应工作流程，显着缩短响应时间。通过自动化初始威胁分类和响应，平均响应时间 (MTTR) 从几小时缩短至几分钟，提高了威胁缓解效率。
示例
Splunk 的 SOAR 平台专注于工作流程自动化和分析。 Palo Alto Networks 的 XSOAR 作为领先的 SOAR 解决方案脱颖而出，具有强大的编排功能。 IBM 的 QRadar SOAR 提供集成的威胁管理和事件响应，而 Rapid7 的 InsightConnect 则专注于简单性以及与现有工具的轻松集成。
8。运营技术 (OT) 安全
运营技术安全侧重于保护监视和控制工业运营的硬件和软件系统，例如机械、设备和关键基础设施。与注重数据机密性的传统 IT 安全不同，OT 安全优先考虑系统完整性、物理安全和不间断操作。 [9]
它是如何工作的？
OT 安全系统监控工业控制系统 (ICS)、可编程逻辑控制器 (PLC)、分布式控制系统 (DCS) 以及监控和数据采集 (SCADA) 的异常活动或威胁。
它实施严格的访问控制，以确保只有授权的设备或人员才能与 OT 系统交互。它还结合了实时警报、自动事件响应机制和取证分析，以快速检测和解决攻击。
预计到 2032 年，OT 安全市场将超过 712 亿美元，每年增长 17.1%。能源和公用事业预计将引领采用，其次是制造、运输和医疗保健行业。
OT 安全领域的领先公司
Palo Alto Networks、Fortinet、Honeywell 和 Cisco 是为工业控制系统提供全面安全解决方案的领先公司。
7。网络安全网状架构
网络安全网状架构 (CSMA) 是一种灵活的模块化安全框架，允许公司独立设计和实施安全控制，同时确保集中协调。它将各种安全工具和控制集成到统一的生态系统中，促进更有效的威胁检测和响应。 [10]
它是如何工作的？
CSMA 不依赖单一的基于边界的安全模型，而是采用分布式方法来保护网络、设备和用户，从而能够对复杂的网络威胁做出一致的响应。
更具体地说，CSMA 集成了不同的安全工具，通过启用共享策略、身份验证和威胁情报来协同工作。该架构可确保跨分布式资产执行一致的安全性，而无需工具位于同一物理位置。
优点 缺点 跨分布式网络集中威胁情报确保工具之间的兼容性可能具有挑战性提高可见性和控制需要高级技能来部署和管理 CSMA 框架更好地支持远程工作需要大量初始投资降低单点故障的风险6。安全访问服务边缘
研究公司 Gartner 于 2019 年推出的安全访问服务边缘 (SASE) 是一种云原生架构，它将网络安全功能和广域网 (WAN) 功能结合到作为服务提供的单一平台中。它旨在为企业提供安全、无缝和可扩展的连接，无论用户位置或设备如何。
它是如何工作的？
SASE 将以下核心元素组合到一个平台中，无需使用单独的工具。
- 软件定义的广域网 (SD-WAN)
- 云访问安全代理
- 安全网络网关
- 防火墙即服务
- 零信任网络访问
- 数据丢失防护
通过集成安全功能和检查边缘流量，SASE 提高了对远程用户和基于云的应用程序的网络威胁的防护。它还降低了运营复杂性和成本。
示例
Palo Alto Networks 将网络和安全性与其 Prisma SASE 平台集成。 Fortinet 通过其 FortiSASE 解决方案将安全 SD-WAN 和基于云的保护结合起来。同时，VMware 通过其 VMware SASE 产品确保云网络的安全。
5。网络安全区块链
区块链技术以其去中心化、防篡改的特性而闻名，越来越多地被用来增强跨行业的网络安全。通过分布式账本系统，区块链确保数据完整性、透明度和安全性，使其成为抵御网络威胁的强大工具。
它是如何工作的？
区块链利用去中心化的分布式账本系统，其中数据记录在多个网络节点上。这使得攻击者很难篡改或改变信息。
它采用先进的加密技术来保护数据，确保身份验证、加密和完整性。一旦记录下来，区块链上的数据就变得不可变，任何更改都可以在整个网络中轻松检测到。此外，分布式账本上交易的可验证和可审计性质增强了网络和系统之间的信任。
区块链的三个核心特征（不变性、透明性和去中心化）使其在加强网络安全方面非常有效。它消除了中心故障点，最大限度地减少了欺诈和黑客攻击的漏洞。
未来几年，区块链对于保护数十亿设备和防止互联网络的网络攻击至关重要。 据报道，到 2032 年，安全领域的区块链市场预计将达到 588.6 亿美元，复合年增长率达到惊人的 44.2%。 [11]
领先区块链技术的公司
IBM 提供基于区块链的安全解决方案，专注于数据完整性和去中心化身份管理。微软通过 Azure 区块链服务将区块链纳入其云安全产品，而思科则使用区块链技术来增强物联网设备和网络基础设施的安全性。
4。后量子密码学
后量子密码学（PQC）是指为抵御量子计算机攻击而开发的密码算法。虽然 AES、RSA 和 ECC 等传统加密系统对于经典计算机来说是安全的，但它们很容易受到 Shor 算法和 Grover 算法等量子算法的影响，这些算法可能会破坏加密并损害数据隐私。
PQC旨在开发可无缝集成到现有通信协议和网络中的抗量子算法，确保长期数据安全。
关键算法
美国国家标准与技术研究院 (NIST) 一直在积极致力于后量子密码算法的标准化。截至目前，领先的候选人是
- Crystals-Kyber（公钥加密），用于保护 TLS 等通信协议的安全
- Crystals-Dilithium（数字签名），用于验证文档、软件更新和安全交易
- 用于数字系统中身份验证的 Rainbow（多元签名）
这些算法可以跨系统部署，包括数据中心、云网络和物联网设备。 2024 年，NIST 公布了前三个最终确定的后量子加密标准。 [12]
领先 PQC 研究的公司
IBM 处于量子安全加密技术的前沿，为企业开创了混合加密模型。他们的量子安全平台促进端到端量子安全转换并增强加密敏捷性。 [13]
同样，微软正在通过 PQCrypto 推进量子安全解决方案，专为云和企业环境而设计。 Google 还采取积极措施，将 PQC 集成到 TLS 协议中，以防范量子计算带来的未来威胁。
3。扩展检测和响应
扩展检测和响应 (XDR) 将多个安全产品集成到一个紧密结合的系统中，从而提高公司整个 IT 环境中的威胁调查、检测和响应能力。它通过自动化关键安全任务，显着缩短平均检测时间 (MTTD) 和平均响应时间 (MTTR)。
它是如何工作的？
XDR 整合多个域（包括端点、服务器、电子邮件、网络和云环境）的数据，以识别在孤立系统中容易被忽视的复杂和多向量攻击。 [14]
通过集成和分析各种数据点，XDR 最大限度地减少误报并减少警报噪音，使安全专业人员更容易专注于真正的威胁。它还可以自动执行响应操作，例如隔离受感染的端点和阻止恶意网络活动。
示例
几家领先的科技公司正在推动 XDR 解决方案的创新。 Palo Alto Networks 提供 Cortex XDR，可跨多个安全层统一数据和控制。 CrowdStrike 的 Falcon XDR 提供整个企业的统一威胁检测，而思科的 SecureX 平台则提供全面的网络和端点可视性。
2。零信任安全
零信任安全基于“从不信任，始终验证”的原则。该框架假设网络中可能已经存在威胁。
它是如何工作的？
零信任要求在授予资源访问权限之前对所有用户、设备和应用程序进行持续验证，无论其位置如何。每个访问请求都经过彻底的身份验证，确保只有合法实体才能与资源交互。 [15]
它还将网络划分为更小的部分，以遏制违规行为并防止参与者横向移动。为了最大限度地减少潜在的攻击面，它确保用户和设备仅被授予执行其特定功能所需的最低级别的访问权限。
该框架可以在本地、混合和云环境中无缝运行，从而抵御外部和内部威胁。据报道，到2034年，全球零信任市场规模将超过1616亿美元，复合年增长率为16.93%。 [16]
示例
Google 的 BeyondCorp 架构无需依赖 VPN 即可安全访问企业资源。 Microsoft 提供 Azure Active Directory 和零信任网络访问用于基于云的身份验证，而 Zscaler 的零信任交换平台可保护用户和应用程序之间的连接。
1。人工智能和机器学习
人工智能和机器学习在威胁检测和响应方面提供前所未有的速度、准确性和可扩展性，正在彻底改变网络安全。预计到 2034 年市场规模将达到 1,465 亿美元，在 Microsoft、Alphabet、IBM、Palo Alto Networks 和 CrowdStrike 等公司的带动下，人工智能驱动的网络安全解决方案的投资正在激增。 [17]
它是如何工作的？
人工智能模型通过分析交易模式和标记异常来检测欺诈活动，而不是仅仅依赖基于签名的检测。他们可以持续监控网络流量，包括异常数据传输或 DDoS 攻击，并提供针对当前和新兴威胁的可行见解。
机器学习模型通过学习用户行为来建立基线，从而识别可能意味着内部威胁的偏差。它们为现代端点检测和响应 (EDR) 解决方案提供支持，以识别复杂的恶意软件、勒索软件和无文件攻击。此外，机器学习算法通过巧妙区分误报和真实威胁来减少“警报疲劳”。
示例
Cortex XDR 等人工智能驱动的工具集成了人工智能和行为分析以进行全面的威胁检测，而 CrowdStrike 的 Falcon 平台则利用机器学习来识别和阻止复杂的威胁。同样，IBM Watson 利用 AI 进行自动威胁搜寻和深入事件分析，从而提高响应效率。
了解更多
- 15 个量子处理器 该功能具有新的计算范式
- 14 种不同类型的计算机病毒
引用的来源和其他参考文献
- 出版物、积极利用零日漏洞进行网络攻击、新加坡网络安全局
- 技术、网络安全市场规模和行业分析、财富商业洞察
- 数字媒体、云访问安全经纪商市场规模和行业分析、Grand View Research
- Himanshu Sonwani，威胁情报平台综合研究，IEEE Xplore
- André Koot，特权访问管理简介，IDPro
- Amir Javadpour，关于提高蜜罐性能的网络欺骗技术的综合调查，ScienceDirect
- 下一代技术、行为生物识别市场规模和行业分析、Grand View Research
- Varsharani Kallimath，SOAR 完整指南，最幸福的心灵
- 出版物、运营技术网络安全原理、澳大利亚网络安全
- Sithara Wanigasooriya，网络安全网状架构的发展和历史，ResearchGate
- 报告、区块链安全市场规模和行业分析、市场研究未来
- 新闻，NIST 发布前 3 个最终确定的后量子加密标准，NIST
- 量子计算、量子安全企业软件和资产，IBM
- Shaji George，XDR：端点安全解决方案的演变，ResearchGate
- 零信任、强大无线网络安全的行业方法和政策框架、Ctia
- 报告、零信任安全市场规模和行业分析、优先研究
- 报告、人工智能在网络安全市场规模和行业分析、优先研究
工业技术