網(wǎng)絡安全防御與網(wǎng)絡罪犯之間一直都是斗智斗勇的生死搏殺。黑客層出不窮的攻擊方式，安全專家也毫不示弱的接招，但這種博弈終究還是會給企業(yè)及其他組織帶來不良的影響。數(shù)字連接性的增加和商業(yè)領域整個價值鏈中幾乎所有過程的自動化，催生出了敏捷性這種東西，也出現(xiàn)了相當高端的威脅，極大地增加了網(wǎng)絡安全風險。

在應用中融入網(wǎng)絡安全的概括是防御是有效的防御手段之一。目前有三大網(wǎng)絡安全的創(chuàng)新技術，它們會對網(wǎng)絡安全建設起到怎樣的作用？

1、硬件身份驗證，這個身份信息非常重要，但恰恰就有很多人不當回事兒。使用原有的身份信息（用戶名和密碼等），這會讓黑客不費吹灰之力就可以攻進信息系統(tǒng)，進行資料盜取。所以，針對這種狀況需要安全專家設計一套完善的身份驗證方法，其中就是用戶的硬件身份驗證。

安全專家里的技術大佬們利用第六代處理器的vPro核開發(fā)出了用戶身份驗證過程的一種解決方案。該vPro核可將多種硬件組件與增強因素同時結(jié)合起來用于用戶身份核驗。并在處理器上專門辟出一塊空間用于安全目的，將芯片本身納入了整個身份驗證過程。

2、云技術，云技術已經(jīng)成為企業(yè)和政府機構(gòu)所依賴的技術。因此，云技術勢必會對系統(tǒng)安全的改造有重大的影響作用。而且云端系統(tǒng)安全的方法也很多。目前大部分企業(yè)或政府機構(gòu)都將數(shù)據(jù)存儲技術會被遷移到云端。虛擬化入侵檢測與防護系統(tǒng)、虛擬化防火墻和虛擬化系統(tǒng)安全之類安全組件也會被用到云端，迎來形式上的轉(zhuǎn)變。

3、深度學習，深度學習當然包含了其他一些技術，比如人們抱有大期望的人工智能和機器人學習。可以同深度學習對網(wǎng)絡的異常行為進行排查和監(jiān)測，一旦發(fā)現(xiàn)潛在的系統(tǒng)安全威脅的正確數(shù)據(jù)可以饋送給AI和機器學習系統(tǒng)，他們能在無人干擾的情況下基于當前環(huán)境做出判斷。

深度學習系統(tǒng)檢查的是實體而不是握有信息系統(tǒng)訪問權(quán)的人。機器學習技術和特定業(yè)務分析的最新進展意味著，我們?nèi)缃窨梢栽诤暧^和微觀兩個層面上分析企業(yè)中的不同實體。公司企業(yè)和政府機構(gòu)可以用人工智能和機器學習清除掉任何持續(xù)性或高級網(wǎng)絡威脅。

攻擊可以通過購任意漏洞或缺陷，但是最新技術的發(fā)展也可以彌補這些漏洞或缺陷的不足。當然這也并不能說明最新的技術就可以組織一切的攻擊發(fā)生。總之，將新技術結(jié)合上基本的安全控制，公司才能夠有足夠的防御力量。