2024年十大安全技术趋势

随着互联网的快速发展和普及，网络安全技术趋势也在不断演进。山石网科新技术研究院作为公司技术研究部门，在2023年开展了一系列前沿技术的探索和预研，并立足2023年的技术发展现状，展望和预测了2024年的技术趋势，以期为网络安全领域的发展提供新的思路和方法。

一、智能浪潮下的网络攻击利剑：生成式AI的时代

随着人工智能技术的飞速发展，我们迎来了一个全新的时代——生成式AI（Generative AI）的时代。这种先进的AI系统，能够创造出令人难以置信的文本、图像、音频和视频内容，仿佛打开了一扇通往未知世界的大门。然而，这扇大门的另一侧，隐藏着一个不为人知的秘密：生成式AI正在成为网络攻击的一大利器，给网络安全带来前所未有的挑战。

生成式AI在网络攻击中的应用多种多样。它能模拟出各种攻击场景，如精心策划的钓鱼和社交工程攻击，考验着安全系统的防御极限。更令人担忧的是，这种AI技术不仅可以自动发现网络漏洞，还能自动执行攻击，甚至制作恶意软件的变种，其自动化和智能化程度空前。

不仅如此，生成式AI在制造假冒内容方面的能力也令人震惊。它能够生成高度逼真的文本、图像、音频和视频，成为欺诈和社交工程攻击的有力工具。在密码破解领域，它通过生成可能的密码组合来提高破解效率。同时，它还能产生虚假网络流量和日志信息，混淆安全监测系统，使真正的攻击难以被发现。

当前，生成式AI的威胁还相对有限，主要因为其服务通常通过Web服务和受控制的API访问。然而，随着技术的发展，未来的生成式AI可能会以不受控的形式自由访问和使用互联网。这将使其成为一种无形的顶级黑客，其隐蔽性和普遍性将对网络安全防御体系构成重大挑战。

二、互联网入口的堡垒：企业浏览器的革命性蜕变

在这个数字化时代，企业的网络安全和数据保护已成为至关重要的议题。企业浏览器，这一为特定企业需求量身打造的技术创新，不仅重新定义了网络浏览器的概念，更成为了企业数字资产的守护者。它以其独特的安全性、集中式管理和整合性，构筑起一座坚不可摧的数字堡垒，守护着企业的互联网入口。

企业浏览器的技术革命在于它为企业提供了一个安全、高效且灵活的网络使用环境。其核心安全机制，如加密技术、跨站脚本攻击防护、认证与授权等技术，确保了敏感数据的保密性和企业终端网络入口的安全性。

此外，企业浏览器的另一大亮点在于其与企业内部系统的无缝整合。通过API连接，它能与CRM、ERP等系统进行有效的数据交互，实现业务流程的自动化，从而提高工作效率。后端同步功能则确保了数据的实时性和一致性，而沙箱技术为浏览器提供了一个安全的运行环境，有效隔离恶意软件和脚本。

在未来的网络安全领域，企业浏览器将会与端点检测与响应（EDR）、数据泄露防护（DLP）和零信任网络访问（ZTNA）产品相结合，提供更全面的安全解决方案。这种趋势预示着企业浏览器不仅会成为企业网络安全的核心部分，也可能改变现有EDR市场的格局。我们可以预见，终端安全企业与企业浏览器供应商之间的技术和资本合作将日益增强，共同打造一个更加安全、高效的企业网络环境。

三、虚拟壁垒：远程浏览器隔离的网络新篇章

面对日益繁杂的网络威胁，一种创新的安全技术——远程浏览器隔离（Remote Browser Isolation, RBI）应运而生，为我们构筑了一道看不见的“虚拟壁垒”，确保用户在浏览网络时的高度安全。

远程浏览器隔离技术的核心在于，它将网页的访问和渲染过程迁移到远程的服务器上，用户的设备仅接收和呈现安全的内容，从而有效隔离潜在的网络威胁。这一技术的五大支柱——像素流技术、DOM重建（Document Object Model Reconstruction）、容器化技术、虚拟机技术以及内容转码技术，共同构建了一个强大的安全防线。无论是通过像素流将渲染结果传输到用户设备，还是在远程服务器上运行浏览器实例以隔离恶意代码，RBI都能确保用户设备的安全和数据的保密。

尽管在中国市场，远程浏览器隔离技术还处于初期阶段，且面临着一定的认可度挑战，但其结合轻量化远程桌面和云计算系统的特性预示着巨大的发展潜力。预计未来，RBI将与其他网络安全技术如云安全和沙箱技术相结合，形成更加全面和综合性的安全解决方案。

四、内核守护者：扩展伯克利包过滤器的技术革新

在当今日益复杂的网络环境中，Linux 的一项内核技术——扩展伯克利包过滤器（eBPF）已经成为网络安全和系统优化的新守护者。最初为网络包过滤设计，如今的 eBPF 已经演变成为一个多面的技术巨兽，其应用范围横跨性能监控、系统追踪等多个关键领域。

eBPF 的核心魅力在于其内核级监控能力，它能深入捕捉系统和网络中的细微恶意行为，极大提升了产品的检测和响应能力。这种深入的监控不仅增强了网络安全，也为系统性能优化提供了强大支持。在这个基础上，eBPF 的设计还极大考虑了对系统性能的影响，其运行几乎不会拖慢终端速度，为保持系统效率和稳定性提供了有力保障。

然而，eBPF 的应用并非没有挑战。其技术复杂性意味着开发和维护成本较高，且老旧系统的兼容性问题也是不可忽视的一环。不过，随着内建的 CO-RE（Compile Once, Run Everywhere）机制的出现，eBPF 在大规模应用方面的障碍正在被逐步消除。

作为Linux未来安全解决方案的首选技术，eBPF 已经获得了众多国际科技企业巨头的应用和认可。

五、数字世界的心跳监测师：优化体验的DEM革命

在数字化时代，用户体验已成为衡量应用程序和网络服务成功的关键因素。正是在这样的背景下，数字体验监测（Digital Experience Monitoring, DEM）应运而生，成为了捕捉和优化这一关键因素的强大工具。DEM不仅仅是一种技术，它更像是一位心跳监测师，精准捕捉数字世界的每一次跳动，确保用户体验始终处于最佳状态。

DEM的核心在于其全面而综合的监测方式。通过真实用户监控，DEM能够捕获用户在应用或网站中的实际行为，如页面加载时间和交互响应速度，提供了宝贵的用户体验数据。模拟用户监控则通过定期的性能测试来确保应用的可靠性和稳定性。同时，性能指标跟踪、用户旅程分析和故障隔离技术共同助力于识别和解决体验瓶颈，确保应用和服务的顺畅运行。

在网络安全行业，DEM的应用价值更为凸显。通过实时监控网络和应用性能，DEM能为安全团队提供及时的安全事件响应支持。它能够通过分析大量数据，识别潜在的网络威胁，如恶意软件活动或异常网络流量，并为安全合规和审计提供可靠依据。利用DEM，安全团队不仅能优化网络安全措施，还能提供有价值的洞察，以助力网络安全教育和威胁情报分析。

随着数字化转型的加速，DEM市场正在迅速增长，为网络安全领域提供了新的增长机会。DEM工具的应用优势不仅体现在性能监控上，更在于它如何帮助IT团队理解业务关键应用和服务，并据此调整策略以确保关键应用的性能和可用性。在应急响应方面，DEM提供的实时数据能够帮助快速识别受影响的用户和系统，从而加速干预和恢复过程。

六、数字密语：隐私计算的前沿探索

在数据驱动的时代，隐私计算（Privacy Computing）重新定义了我们对数据隐私和安全的理解。隐私计算不仅是一项技术，它还是一种承诺——一种保护个人和组织数据隐私的承诺，同时允许数据在计算过程中得到安全处理和分析。这一技术框架内涵着对数据宝贵隐私的深度尊重，同时揭开了数据利用潜力的新篇章。

隐私计算的核心在于其多元化技术的应用，从数据加密到分布式计算，从差分隐私到同态加密，再到安全多方计算和可搜索加密。这些技术共同构成了一道强大的保护屏障，旨在保障数据在整个生命周期中的安全和隐私，同时不牺牲其可用性和价值。例如，同态加密技术允许在加密数据上进行计算，而无需先解密，保证了隐私的同时，不影响数据处理的需求。

隐私计算在众多领域展现出其巨大价值。在安全数据分析和威胁情报共享方面，用户可以在不泄露敏感数据的情况下，通过差分隐私或安全多方计算共享信息。此外，在数据交易和交换中，隐私计算保障了数据流通过程中的安全性和隐私性，使数据成为可以安全流通的重要资产。

随着中国国家数据局的成立，围绕数字政府、数字社会的建设目标，以及数字经济的快速增长，这预示着隐私计算将在未来扮演更加重要的角色。随着市场需求的增长，越来越多的网络安全厂商正在投入到这一领域，共同推动隐私计算技术的发展和应用。

七、网络安全的未来守卫：生成式AI的另一副面孔

在数字安全的战场上，生成式人工智能（Generative AI）如前文所述是一把威胁网络安全的利剑，事实上还有另一副面孔——网络安全的守卫者。

生成式AI提供了一种全新的方法来发现和分析系统漏洞，提高了安全团队的响应速度和效率。通过自动生成威胁报告和警报，生成式AI能够帮助安全团队更好地理解和准备应对各种安全威胁，同时自动化的日志分析过程和图表生成能力极大地减轻了分析人员的工作负担。

在日常的网络安全维护中，生成式AI的应用不仅限于识别威胁，还包括风险评估和合规性分析。通过分析各种数据源，它能够自动识别潜在的风险和合规性问题，并生成详细的报告和文档，帮助企业确保遵循各种规定和标准。此外，生成式AI还可以用于安全配置的优化，确保系统和应用始终遵循最佳的安全配置标准。

虽然生成式AI技术仍面临着一些挑战，如大模型的部署成本、技术复杂度和监管因素，但其价值和潜力不容忽视。企业应在合理预算下持续探索和推动这项技术的演进，并尝试将其应用于实际场景中。

八、数字堡垒的试炼：入侵与攻击模拟技术的战略演练

入侵和攻击模拟（Breach and Attack Simulation, BAS）不仅仅是一个技术工具，而是一种战略演练，帮助企业揭示安全态势的薄弱环节，从而构建起更坚固的数字堡垒。

BAS技术通过模拟内外部威胁、横向移动和数据渗漏等真实的网络攻击和恶意行为，检验企业的安全防御体系。这项技术的实施，包括恶意软件传播、入侵尝试和社交工程攻击的模拟，能够全面检测系统的防御机制。特别是在漏洞扫描方面，BAS能够自动识别系统中的漏洞，并及早修补，极大地增强了组织的安全性。

在实际应用中，如通过采用第三方BAS服务进行安全评估，企业可以对自身的终端检测与响应（EDR）系统、防火墙和安全运营平台等进行深入的安全测试。同时，开发内部的BAS可以帮助企业评估自家产品的安全性能，构建起自身的测试框架和自动化工具，进一步强化安全知识体系。当内部BAS系统日益成熟时，企业甚至可以考虑将其作为一项服务向外发布，为其他机构提供安全评估服务。

BAS在中国的市场潜力巨大，目标用户覆盖率仅为1%到5%，意味着还有广阔的发展空间。此外，BAS在国家级攻防演练前为企业提供预先的威胁发现，使企业能够为这些演练做出更充分的准备。

九、网络安全的隐形盾牌：图数据科学的洞察力量

在网络安全的深层战场中，图数据科学已经成为一种不可忽视的力量，它如同一面隐形的盾牌，保护着我们的数字世界免受潜在威胁的侵害。作为处理和分析图结构数据的跨学科领域，图数据科学的目标是从复杂的图形结构中提取出有价值的信息和知识，为网络安全提供深刻的洞察。

图数据科学的核心在于它综合了图论、数据库技术和机器学习方法。在网络安全领域，它通过图算法分析网络连接和数据流，以检测攻击模式和异常网络流量。图数据库提供了处理大规模图数据的强大支持，而图神经网络则能够识别图中的模式和特征，被广泛应用于威胁检测和恶意软件分析。

在实际应用中，图数据科学可以赋能多种网络安全产品和服务，如威胁情报平台（TIP）、扩展检测和响应（XDR）和统一终端安全/云工作负载保护平台（UES/CWPP）。它能够实现从实体关联分析、攻击链重建到威胁情报富化的多种功能，帮助安全团队更好地理解和响应威胁。此外，图数据科学在最短路径和影响分析、实时威胁监视等方面也显示出了巨大的潜力。

尽管图数据科学在表征、计算和分析方面属于成熟应用技术，但在面对更复杂的安全检测与分析任务时，尤其是在图神经网络的应用上，仍存在技术瓶颈和较高的试错成本。因此，网络安全公司需要提前进行技术储备，以应对这些挑战。

十、身份守护者：构筑数字世界的安全盔甲

随着身份相关基础设施面临日益严峻的挑战，身份威胁检测与响应（ITDR）技术应运而生，成为保护组织和个人免受未经授权的访问、数据泄露和身份盗用等风险的重要武器。它不仅是一种技术，更是一种理念，一种以身份为中心的安全防护理念。

ITDR技术通过综合利用威胁检测、身份验证和授权过程的强化、系统中所有身份相关活动的记录和审计，以及在检测到身份威胁时的响应和处置，为组织提供了一个全面而有效的安全防护框架。它可以提供更深入的身份视角，整合身份相关的信息，如登录日志和访问记录，提供攻击链视图，帮助识别内部威胁或外部攻击者的行为。

在实际应用中，ITDR可以赋能多种产品，如XDR。它可以监控和报告异常的权限提升或数据访问活动，迅速识别和阻止潜在内部威胁，同时整合外部威胁情报资料源，加强威胁侦测和响应能力。此外，ITDR还可以自动响应身份操作，如锁定账户或强制多因素认证，保护身份和访问控制。

考虑到ITDR的重要性，可以将其纳入XDR，建立一个身份优先的防御体系。同时，可以采用如MITRE ATT&CK这样的框架，将ITDR技术与攻击场景相关联，以确保能够应对已知的攻击。

结语

在这一系列技术趋势的洞见中，我们看到了网络安全领域不断发展的可能性和对未来的展望。从生成式AI的多面手性到图数据科学的洞察力量，再到身份威胁检测与响应的策略重心，每一项技术都在为构建更加安全、可靠的数字世界奠定基石。

来源：山石网科