網路安全從未如此重要。我們每天都面臨新的威脅，而我們的應對措施需要最新的技術和強大的防禦能力。本文將詳細探討 2025 年將會成為焦點的新網路安全技術與挑戰。
2025 年值得注意的網路安全趨勢。
新興技術與安全的未來。
2025 年，人工智慧 (AI) 和量子運算的進展將對網路安全領域產生重大影響。情況將會如此。這些技術將徹底改變傳統的網路安全概念，為防禦和攻擊帶來巨大的變化。
AI 有能力立即處理大量資料，並發現傳統安全措施無法處理的複雜威脅。與此同時，量子運算的強大功能足以中和傳統的加密技術，有可能改變網路安全本身的基礎。
然而，這些新技術是一把雙刃劍。雖然安全性的進展有利於防衛者，但攻擊者也可能利用 AI 和量子技術開發先進的攻擊方法有一項未來的重要任務是決定如何改變攻防之間的平衡。
人工智能和機器學習帶來的創新和風險。
人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 為網路安全帶來了巨大的創新，對攻擊偵測和防禦產生了重大影響。這些技術有助於即時偵測傳統安全措施遺漏的威脅，並建立預防性防禦。
以人工智能偵測進階威脅
AI 可立即分析大量資料，並發現傳統基於規則的系統無法偵測到的異常模式。舉例來說透過分析網路流量和使用者行為記錄，立即偵測偏離一般行為模式的異常現象。並即時偵測網路攻擊的跡象。一旦攻擊者滲入系統，就能在造成廣泛損害之前迅速採取對策。
- 自動化威脅情報。：AI 可即時監控大量人工難以處理的安全事件，並自動標示可疑活動。這可讓安全人員立即回應重要問題。
- 個案研究: 到 2024 年，人工智能操作的系統將比傳統的網路釣魚攻擊方法更有效。35% 高準確度偵測據報導，該公司已此舉大幅降低員工受到傷害的風險，以及企業資料外洩的風險 [參考：Zscaler 的 ThreatLabz 2024 Phishing Report。 https://www.zscaler.jp/blogs/security-research/phishing-attacks-rise-58-year-ai-threatlabz-2024-phishing-report].
使用 ML 的預防性安全
機器學習從歷史網路攻擊資料中學習、預測新的攻擊方法和不斷演進的防禦措施讓他們與傳統的靜態規則型系統不同，ML 可以自我學習新的網路攻擊模式和方法，並加強系統的防禦能力。
- 例如：對抗網路釣魚攻擊的演變。ML：透過利用 ML，系統可根據過往的類似攻擊，預先偵測到攻擊者推出新方法的跡象，並阻擋攻擊。尤其是網路釣魚攻擊和惡意軟體的偵測率已大幅提升。
- 駭客軟體對策：ML 可透過事先學習駭客軟體的行為模式，並在感染的早期階段阻止系統，從而將損失降至最低。它能有效處理傳統特徵碼偵測方法無法跟進的駭客軟體新變種。
然而，這些技術也開始被攻擊者使用、許多新的以人工智慧為基礎的攻擊方法正在出現。的例子。例如，攻擊者使用 AI、優化社交工程攻擊。以及對目標的行為和心理的詳細分析，使攻擊能夠非常成功地進行。
- 社會工程的演進。人工智慧：人工智慧有能力分析人類的行為和情緒，而複雜的詐欺電子郵件和網路釣魚騙局就是利用目標人物的情緒而產生的。這增加了個人資料被竊取的風險，而這些方式以前是不會被注意到的。
量子運算的可能性與威脅。
傳統的安全系統，例如 RSA 和 ECC公鑰密碼系統依賴量子電腦，但隨著量子電腦的出現，將有可能在短時間內破解這些密碼。例如，以目前的密碼技術數百萬年應該進行的因式分解是由量子電腦執行的。有可能在幾秒鐘內被拆穿。有
- 量子電腦的威脅。：「後量子密碼學」的開發是為了在量子電腦普及之前取代目前的密碼系統，到 2025 年，政府和企業預計將加速採用這種新的密碼技術。
- 具體例子：目前，Google 和 IBM 等大公司正在投資開發基於量子運算的新安全技術，其中一些技術可能會在未來五年內商業化[參考：Google Quantum AI]。 https://quantumai.google/].
量子密碼技術的廣泛使用
為了對抗量子運算的威脅、量子密碼學已被開發出來。它利用量子力學原理，實現幾乎無法破譯的加密通訊。量子加密技術正被越來越多的公司所採用，尤其是金融機構和政府機關，預計到 2025 年會有更多公司採用這項技術。
- 量子金鑰分發 (QKD)量子加密技術 QKD：QKD 是一種量子加密技術，與傳統通訊方式相比具有更高的安全性，因為它可以立即偵測到任何未經授權攔截通訊通道所造成的影響。此技術已經展開示範，預計到 2025 年，將有越來越多的商業應用。
量子運算是一項創新的技術，但也必須正視其進展所帶來的風險，目前急需推廣後量子加密技術和量子加密技術。
AI 與機器學習的自動化和攻擊者的複雜性
AI (人工智慧) 與 ML (機器學習) 在大幅提升網路安全領域的防禦能力的同時，也賦予攻擊者同樣重要的武器。 這種技術演進有可能促進網路安全的「自動化」，有助於即時偵測威脅，並在攻擊發生之前加以預防，同時也為攻擊者提供了新的策略。
到目前為止，安全措施主要依賴於人類設定的規則型系統。然而，人工智能和 ML 可以處理大量資料，並偵測出傳統基於規則的系統無法偵測到的事情即時偵測先進模式與異常現象這樣的能力大幅提升了對網路攻擊的應變能力。
使用 AI 和 ML 進行網路防禦。
隨著 AI 和 ML 的使用，安全措施變得更加自動化和有效率。 例如，透過即時處理龐大的資料集，現在可以偵測到人工監控無法偵測到的異常現象。這使得系統能夠在網路攻擊發生之前加以預防。
網路釣魚攻擊和有效的 AI/ML 防禦
網路釣魚攻擊是最常見的網路攻擊形式，也是攻擊者騙取使用者個人資料的一種手段。 網路釣魚詐騙不斷演進，傳統系統越來越難偵測。然而，AI 和 ML 的使用已大幅提升這些攻擊的偵測準確度。
- 使用 ML 偵測網路釣魚攻擊。ML：ML 可從過往的網路釣魚攻擊資料中學習攻擊模式，並可在發動新攻擊時找出類似的模式。這可讓系統在攻擊發生前發出警告並採取反制措施。具體而言、透過分析電子郵件的文字和寄件者的行為模式，自動過濾惡意訊息的技術。已在實際使用中。
- 範例：：2024 年，某些以 ML 為基礎的網路釣魚偵測系統將比傳統以規則為基礎的系統更有效。40% 高準確度偵測網路釣魚攻擊。研究結果報告指出：
AI 在對抗勒索軟體中的角色。
贖金軟體是一種滲透電腦系統、加密資料並索取贖金的方法。 近年來，贖金軟體攻擊變得更複雜、更具大規模的破壞性 AI 和 ML 已被用來預防性偵測它在
- 使用 AI 早期偵測駭客軟體。：AI 即時監控網路流量和檔案行為模式，並立即偵測異常行為。例如，沒有發生的正常操作偵測異常加密程序並自動鎖定系統這有助於在駭客軟體攻擊擴散之前加以阻止。
- 使用 ML 學習駭客軟體模式。：ML 分析了先前贖金軟體攻擊的行為、主動偵測新勒索軟體的跡象。它建立了一個這樣做的模型。這也能防止傳統安全解決方案無法發現的未知贖金軟體攻擊。
安全措施的自動化與效率
AI 和 ML 可將許多先前以人工方式進行的安全措施自動化，消除人為錯誤和時間限制。
- 自動分析日誌資料人工智能：過去，大量的日誌資料需要由安全專家進行人工分析，而人工智能可以即時進行分析。這可從數百萬筆日誌資料中找出可疑活動，並提前偵測攻擊的跡象。
- 網路流量監控ML：ML 可學習網路流量模式，並自動標示偏離正常行為的流量。這可在攻擊出現的第一時間提供早期警告，並加快回應速度。
攻擊者利用 AI 的進階策略。
AI 和 ML 是非常強大的防禦工具，但攻擊者也開始利用這些技術。 與傳統攻擊相比，以 AI 和 ML 為基礎的網路攻擊更為複雜，也更難偵測。
AI 啟用的社交工程攻擊。
社交工程是一種利用人類心理和行為來非法取得資訊的攻擊技術。在過去，社交工程主要是由攻擊者針對特定的個人或公司以手動方式進行，目的是贏得他們的信任、AI 可讓攻擊者自動針對大量目標進行高度精確的攻擊可以：
- 個人行為的 AI 分析：AI 會分析目標的行為模式和線上活動，以便在最有效的時間發動攻擊。例如：AI 會抓取社交網路和電子郵件資料，並自動優化訊息內容和時間，以傳送最有可能獲得目標受眾回應的訊息。可以。
- 網路釣魚電子郵件的複雜性增加網路釣魚：傳統的網路釣魚電子郵件顯然可以識別為偽造，而 AI 會模仿人類的書寫方式，產生更自然、更真實的訊息。因此，目標在未察覺網路釣魚攻擊的情況下提供資訊的可能性增加。
以 AI 為基礎的攻擊工具
攻擊者正在使用 AI 和 ML 來進行複雜的攻擊，而這些攻擊是使用傳統攻擊技術無法實現的。
- 自動發現漏洞：攻擊者可以使用 ML 自動偵測公司和系統的漏洞，因為 ML 模型會分析大量軟體和系統程式碼，找出未知的漏洞、大幅提高零時差攻擊的成功率可以：
- 人工智能即時優化攻擊。：AI 在攻擊過程中學習安全防禦措施，並即時優化攻擊。這可讓攻擊者因應防禦系統所採取的措施，即時改變攻擊方法。
雲端安全的演進與挑戰。
隨著雲端運算的日益普及，安全性的挑戰也與日俱增。 企業正積極採用雲端服務，以提高營運效率並降低成本，但雲端環境面臨各種不同於傳統內部部署環境的安全風險。尤其是分散式資料管理和 ... 和多租戶環境雲端資料的分離和管理的複雜性是雲端安全性的主要挑戰。
雲端原生安全和零信任方法的廣泛使用
隨著雲端運算的演進，傳統安全模式無法解決的挑戰也日益增加。到 2025 年，「零信任安全模式」將成為主流。並預期將嚴格限制網路內外所有存取的方法標準化。
什麼是零信任安全？
零信任安全模式與傳統的周界型安全模式不同。傳統上，基於邊界的安全性假設網路內的使用者和裝置都是可信賴的，並加強對外來威脅的防禦。然而，在雲端環境中，邊界變得模糊，網路內外的所有使用者和裝置都是受信任的。潛在風險包括它必須被視為
零信任模式的基本理念是「不信任，總要檢查」。具體來說，它具有以下特點。
- 所有存取都經過認證和授權：無論使用者是否在網路上，所有的存取都會經過驗證，以確保存取權限是適當的。這可大幅降低惡意內部人員或入侵者從內部攻擊系統的風險。
- 基於情境的認證存取控制：根據使用者的角色和目前狀況 (例如 IP 位址、裝置狀態、存取時間等) 提供彈性的存取控制。例如，若使用者嘗試在非正常時間存取系統，則必須使用雙因素驗證 (MFA)。
- 最低特權透過只賦予使用者和裝置最低必要的權限，可將未經授權存取時的損害範圍降至最低。
零信任傳播的背景
到 2025 年，許多公司將採用零信任模式的原因如下
- 擴展雲端環境和遠端工作：部分由於 Corona 災難的緣故，遠端與混合式工作已成為常態，從公司外部存取公司網路的員工數量也快速增加。因此，傳統的週邊安全已不再足夠，必須採用零信任方式。
- 複雜的網路攻擊數量增加安全：內部威脅、網路釣魚和贖金軟體等攻擊方式日趨複雜，傳統的安全系統越來越無法應付。零信任模式可針對所有類型的攻擊（無論是內部攻擊還是外部攻擊）提供強化保護。
增強雲端環境的安全性
隨著雲端環境的擴展，安全性也變得更加複雜。 尤其是，資料越來越多地儲存在多個雲端伺服器和地域，使得資料管理和保護更加困難。此外，企業使用多個雲端供應商，'the多云採用「單向」策略需要在不同的環境中採取安全措施。
多租用環境中的安全挑戰。
雲端服務供應商在單一實體伺服器上託管多個客戶 (租戶)，「雲端服務供應商」(Cloud Service Provider)多租戶環境(見下文）。雖然這樣可以有效利用資源、租戶之間的資料分離。是非常重要的。
- 資料分隔的重要性。安全措施：如果安全措施不足，其他租戶未經授權的存取可能會導致敏感資料外洩。雲端供應商需要實施嚴格的存取控制和加密，以確保資料不會與其他客戶的資料混淆。
- 合規處理跨越不同國家和地區的資料儲存需要符合國家資料保護法規 (例如 GDPR 和 CCPA)，這也使安全管理變得複雜。企業應始終確保所使用的雲端服務符合當地的法律規定。
何謂雲端原生安全？
雲端原生安全是專為雲端環境設計的安全措施、集裝箱技術和 ... 和無伺服器架構此技術旨在支援雲端特定基礎架構的演進，例如
- 容器技術的安全挑戰。容器：容器是一種技術，可讓應用程式在獨立的小型環境中執行，並非常有效率地利用雲端中的資源。然而，若容器之間的通訊與資源管理不足，就會產生安全風險，進而影響其他容器。在雲原生安全方面、集裝箱分離和 ... 和加密容器之間的通訊。是一個重要因素。
- 無伺服器架構無伺服器：無伺服器是一種將應用程式的後端管理委託給雲端供應商的技術。雖然這讓應用程式的擴充和管理變得更容易、安全方面缺乏透明度。可能是一項挑戰。尤其是，雲端原生安全必須與提供商合作建立安全機制，因為後端基礎架構的管理方式取決於提供商。
加強雲端安全的方向
- 端對端加密：雲端的資料必須隨時加密。特別是在雲端移動或儲存資料時，必須提供端對端加密，以防止第三方未經授權的存取。
- 動態威脅偵測系統。：為了應對雲端環境中的動態威脅，正在部署使用 AI 和機器學習的即時威脅偵測系統。這可立即偵測並防止異常流量和未經授權的存取。
隨著雲端安全性的演進，零信任安全性和雲端原生安全性的實施是關鍵。企業需要在日益複雜的雲端環境中確保資料保護和存取控制，並為因應新的網路攻擊做好準備。
摘要：2025 年網路安全策略。
毫無疑問，到 2025 年，網路安全領域的技術創新和威脅複雜性將持續增加。企業將需要建立強大的安全結構，以應對新的威脅，同時利用人工智慧、ML 和量子運算的進展。
- 積極引進最新技術：關鍵在於使用最新的安全技術，例如 AI 和 Zero Trust，並隨時準備反擊攻擊者。
- 安全教育與夥伴關係：員工培訓和與專家合作也很重要。
網路安全的未來將由技術創新和防禦戰所塑造。企業需要掌握最新的技術，並制定不斷演進的安全措施。
