在信息化的現代，網路安全產業成為保障「新基建」安全的重要基石，我國網路安全行業市場規模一直呈現高速增長態勢。未來，隨著5G網路、人工智慧、大數據等新型網路技術在各個領域的深入開展，其將為網路安全企業的發展提供新的機遇。
隨著科技的進步和社會的發展，網路安全的概念和內涵不斷演進。其發展歷程可分為起源期、萌芽期、成長期和加速期四個時期，分別對應通信加密時代、計算機安全時代、信息安全時代以及網路空間安全時代。
目前網路安全正處於網路空間安全時代的加速期：2014年中央網路安全和信息化領導小組成立後，網路安全法、等保2.0等政策不斷出台，網路安全上升為國家戰略。
與信息安全時代的區別在於網路邊界逐漸模糊或消失，僅憑傳統的邊界安全已不能做到有效防護，防護理念和技術發生深刻改變，主動安全逐漸興起。安全解決方案和安全服務也越來越被重視。
2. 網路安全未來發展怎麼樣
行業發展現狀
1、中國網路安全行業規模發展迅速，多機構看好
2013年開始，隨著國家在科技專項上的支持加大、用戶需求擴大、企業產品逐步成熟和不斷創新，網路安全產業依然處在快速成長階段，近年來，受下游需求及政府政策的推動，我國網路安全企業數量不斷增加，網路安全產業規模也不斷發展。
IDC、中國信通院、CCIA、CCID的報告分別顯示2020年中國網路安全市場規模約為512.85億元、1702億元、553億元、749.2億元，較2019年增速分別為16.13%、8.82%、15.69%、23.20%。
——以上數據參考前瞻產業研究院《中國網路安全行業發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》。
3. 大數據時代安全要怎樣的分析技術
大數據時代安全要怎樣的分析技術
網路時代的發展日新月異，技術與體驗的改變與改進正變得異常迅速。如今，我們的網路已經從千兆邁向了萬兆時代，這便使得諸多網路安全設備要分析的數據包數據量急劇上升。而隨著下一代防火牆等安全產品的出現，安全網關所要進行的分析的數據量大增、安全監測的內容不斷細化使得安全產品所要監測和分析比以往更多的數據。除了數據包、日誌、資產數據，更多的諸如漏洞信息、配置信息、身份與訪問信息、用戶行為信息、應用信息、業務信息、外部情報信息等正在逐漸加入安全要素信息中。正如上述情況所說的那樣，隨著企業和組織安全體系架構變得越來越復雜，與之俱來的是各類安全數據正在變得越來越多。而傳統的分析能力已不足以應對當下安全數據的分析。在面對新型威脅的興起時，傳統的分析方法無法對更多的安全信息做出准確分析，也就更加無從談起更加快速的做出判定和響應。而以上信息安全所面臨的這些問題，正是大數據時代帶來的挑戰。
在此背景下，對信息安全業而言，如何將大數據技術應用於安全領域、將大數據分析技術應用於信息安全的技術的大數據安全分析的需求正變得愈加急迫。而與此同時，安全數據的數量、速度、種類的迅速膨脹，不僅帶來了海量異構數據的融合、存儲和管理的問題，更是對傳統的安全分析方法帶來了挑戰。
目前，市場上絕大多數安全分析工具和方法都是針對小數據量設計的，在面對大數據量時難以為繼。新的攻擊手段層出不窮，需要檢測的數據越來越多，傳統的分析技術已是不堪重負。
一方面，高速海量安全數據的採集和存儲變得困難，而異構數據的存儲和管理同樣變得困難;而傳統的安全分析技術對歷史數據的檢測能力很弱，對安全事件的調查效率十分低;以往，安全系統相互獨立，無法有效地進行協同工作，對於趨勢性的威脅更是無法預測，在應對當今諸如APT等高級威脅的攻擊時防護效果十分薄弱。另一方面，傳統的分析方法大都採用基於規則和特徵的分析引擎，必須要有規則庫和特徵庫才能工作，而規則和特徵只能對已知的攻擊和威脅進行描述，無法識別未知的攻擊，或者是尚未被描述成規則的攻擊和威脅。
可見，對於大數據安全分析而言，如何以安全數據自身的特點和安全分析為目標，讓大數據安全分析的應用更加凸顯其價值是十分必要的。
如今，對於信息與網路安全分析出現了兩個基本趨勢：情境感知的安全分析與智能化的安全分析。Gartner曾經在2010年的兩份報告中分別指出：「未來的信息安全將是情境感知的和自適應的。」以及「要為企業安全智能的興起做好准備。」
情境感知的安全分析，更多地需要利用相關性要素信息的綜合研判來提升安全決策的能力，例如：資產感知、位置感知、拓撲感知、應用感知、身份感知、內容感知，等等。利用情境感知分析技術，安全分析會得以在縱深方面得到極大的擴展;而更多的安全要素信息的納入，也拉升了分析的空間和時間范圍。而安全智能則更加強調將過去分散的安全信息進行集成與關聯，獨立的分析方法和工具進行整合形成交互，最終實現智能化的安全分析與決策。
從長遠看，藉助大數據安全分析技術，能夠更好地解決大量安全要素信息的採集、存儲的問題，藉助基於大數據分析技術的機器學習和數據挖據演算法，亦能夠更加智能地洞悉信息與網路安全的態勢，從而更加主動、彈性地去應對新型復雜的威脅和未知多變的風險。在未來一段時期內，關於大數據安全分析技術的探究，必會成為新的市場熱點。
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4. 大數據時代信息安全隱患
大數據時代信息安全隱患
近年來，隨著信息數據的爆炸式增長，數據的財富轉換率也出現了大幅度的增長。這就造成了一個大數據時代的背景。很多人都把數據的增長看做了未來最重要的財富。但是數據的大幅增長，給越來越多的人敲響了警鍾：大數據時代的數據安全十分的脆弱!沒有安全的數據是缺乏足夠財富支撐的，因此很多企業開始著手建立自己的新型數據安全模式，雖然這個過程顯得是十分的殘酷艱難，但是一切都勢在必行，刻不容緩。 2012年很多國際IT巨頭都推出了自己的雲服務，許多企業都購買了公有雲，或是建立了私有雲。
雲計算時代的到來促進了網路數據的高速發展，在過去的三年裡增長的數據甚至超越了人類幾百年的數據增長。這些數據的出現意味著巨大的財富，但是數據的非結構化和安全隱患不斷增加，讓這些數據的價值沒能夠得到充分的發掘。一方面由於現有技術對於信息開發的成本過大，限制了數據的價值，另一方面由於數據安全得不到足夠的保證，也阻礙了數據財富化的進程。數據開發成本的優化是一個緩慢的過程，人們更希望能夠得到安全保護的同時，緩慢的去開發數據價值，這也把大數據時代的數據安全問題推到了風頭浪尖，這是對於數據安全開發者的一次嚴峻考驗。 大數據時代的數據安全怎麼做?對於這個問題有著不同的理解。有的人認為需要在原有安全的基礎上加入新的的網路元素，繼續沿用既有的數據安全思路，穩中求進;有的人認為需要重新構建全新的數據安全模式，打破原有的桎梏，重組現有技術構成，建立全新的數據安全模式。
這兩種看法都可以看做一種對於大數據時代特性的適應，很難說孰優孰劣，只能說大家的發展路線不同，思路不同。 主張在原有安全基礎上發展的人們認為，原有的端點數據安全模式十分的穩定，具有較長的運用經驗，安全可靠高效。現在的雲端技術對於數據安全的要求主要體現在網路安全的應對上。對於傳統的端點安全技術來說，有多種方式可以實現最終的安全。面對現有的大數據特性，需要在一些方面做出調整。一般來說有以下的幾個方面需要改進。
第一，大數據時代的數據結構化。數據結構化對於數據安全和開發有著非常重要的作用。大數據時代的數據非常的繁雜，其數量非常的驚人，對於很多企業來說，怎樣保證這些信息數據在有效利用之前的安全是一個十分嚴肅的問題。結構化的數據便於管理和加密，更便於處理和分類，能夠有效的智能分辨非法入侵數據，保證數據的安全。數據結構化雖然不能夠徹底改變數據安全的格局，但是能夠加快數據安全系統的處理效率。未來數據標准化，結構化是一個大趨勢，不管是怎樣的數據安全模式都希望自己的數據更加的標准。
第二，網路層的安全策略是端點數據安全的重點加固對象。常規的數據安全模式往往喜歡分層構建。這也是數據安全的常規做法。現有的端點安全方式對於網路層的安全防護並不完美。一方面是大數據時代的信息爆炸，導致網端的非法入侵次數急劇增長，這對於網路層的考驗十分的嚴峻，另一方面由於雲計算的大趨勢，現在的網路數據威脅方式和方法越來越難以預測辨識，這給現有的端點數據安全模式造成了巨大的壓力。在未來，網路層安全應當作為重點發展的一個層面。在加強網路層數據辨識智能化，結構化的基礎上加上於本地系統的相互監控協調，同時杜絕非常態數據的運行，這樣就能夠在網路層構築屬於大數據時代的全面安全堡壘，完善自身的缺陷。
第三，本地策略的升級。對於端點數據安全來說已經具備了成熟的本地安全防護系統，但是由於思路的轉化，現有的端點數據安全系統有一定認識上的偏差，需要進行及時的調整。由於大數據時代的數據財富化導致了大量的信息泄露事件，而這些泄露事件中，來自內部的威脅更大。所以在本地策略的構建上需要加入對於內部管理的監控，監管手段。用純數據的模式來避免由於人為原因造成的數據流失，信息泄露。由這一點出發我們可以預想到在未來的數據安全模式中，管理者的角色權重逐漸分化，數據本身的自我監控和智能管理將代替一大部分人為的操作。這對於大部分企業來說都是能夠減少損失和成本的大事情，值得引起大家的關注和思考。
在本地安全策略的構建過程中還要加強與各個環節的協調。由於現在的數據處理方式往往會依託與網路，所以在數據的處理過程中會出現大量的數據調用，在調用過程中就容易出現很大的安全威脅。這個時候如果能夠把本地和網路的鏈接做的更細膩，完善緩存機制和儲存規則，就能夠有效保證數據源的純潔，從根本上杜絕數據的安全威脅。本地數據安全策略還有很多需要注意的問題，也有很多還沒有發現的隱患，這些都需要在完善自有系統的基礎上，繼續開發。
第四，數據存儲的問題。在傳統端點的數據安全中，數據存儲作為非法入侵的最後一站，被業界人士高度的重視，對於數據存儲建立了全面完善的防護措施，這些非常值得借鑒，但是還要有進一步的完善。這里的完善主要是數據存儲隔離與調用之間的數據邏輯關系策劃。這同樣是為了適應現在的數據模式。 經過上面幾個問題的針對性完善，就能夠開發出相對更加適應現在大數據時代應用的數據安全模式。只是在開發力度上的不同導致了現有的端點安全專家們很難深入的調整自己的方法，導致現在市場上存在一批似是而非的數據安全方案，這應該是發展的一個過程吧! 對於想要重新建立數據大時代數據安全的人們來說，他們面對的不是細節的問題，而是整體布局的問題。
想要針對現有的大數據背景，開發出屬於下一代的虛擬數據安全方案，絕對是一種創新性的變革，對於未來數據安全的發展具有革命性的作用。因為，針對大數據時代設計的安全方案應該是在虛擬化、移動化的基礎上進行的深入開發，而虛擬化安全和移動化網路是未來發展的方向，這樣以來，從方向上擺正了自己的位置，具有更快的發展速度和更遠的發展空間。但是想要做到這一步需要花費的精力也不是每個團隊都能夠付出的。以泰然神州為代表的一些具有前瞻性的企業已經開始了這方面的嘗試，並取得了不錯的成果。泰然神州在虛擬化、移動化和信息安全上做出了傑出的貢獻。他們在考慮到虛擬化數據安全問題的時候，就是從整體入手，解決現有的痼疾，打造出全新一代數據安全方案。 在未來的虛擬化數據安全方案中，需要從全面的數據安全系統入手，建立合理的邏輯監管程序，全面數據處理模型，標准化信息配置，同時加強數據的監管，人員監管與外部智能辨識，做好各個環節的相互支撐與防禦。虛擬化數據安全的核心是一條貫穿整個安全體系的數據通道，這條渠道需要通過分層管理，交叉監控，實現絕對的隱蔽和安全，同時合理的邏輯關系讓整條數據通道變得更加合理和快捷。虛擬化數據安全更加註重客觀的數據邏輯，盡量避免由於人為操作造成的數據安全隱患，杜絕數據泄露。
在大部分人的眼中數據泄露一直是個非常難纏的項目，但是在泰然神州新開發的產品中就重點針對了這個項目。他們通過建立監控網路完成對數據流的監控和控制，更多的避免了由於內部和外部原因造成的數據泄露，同時加強了對於既定存儲數據的保護措施，很好的避免了數據的泄露。 虛擬化數據安全更加註重對於智能的運用。數據智能處理一直是安全領域最鍾愛的一門技術，能夠強化各個環節數據智能化，加強數據的辨識智能，處理智能對於數據安全的發展具有很強的促進作用。虛擬化數據安全未來發展的核心要素就是實現純數據監控的完美形態，讓數據管理數據安全，同時為所有用戶提供可靠的數據埠，實現最終的數據轉換目標。結合端點數據安全發展的歷程，我們看得出數據本身具有很強的適應性，如果善加疏導，就能夠整合出意想不到的效果。
智能數據一直是泰然神州研發的一個重要目標，為了能夠在大數據時代發揮自己的智能數據優勢，泰然神州在自己的產品中加入了智能數據的元素，讓泰然神州新一代數據堡機完美的呈現了各個層面的技術高度和安全高度。 不管是傳統的改進，還是重新建立，對於大數據時代的數據安全發展都具有一定的促進意義，只要進一步發展下去，就能夠實現預想的目標。大數據時代已經到來，數據安全行業是所有行業最先起飛的一個，對於業內人士來說，這不僅僅是一次機會，更是一次挑戰。只有堅持走在最前列的人，才能夠最終獲得勝利。
同時，整個世界環境內都開始針對網路信息數據做出適當的調整規范，這必然使得未來的數據安全發展得到極大的支持和鼓勵，這對於所有從業人士來說都是一個展示自己團隊才華的舞台，一個大數據時代的舞台!
5. 大數據信息安全技術有哪些
資料庫的安全性是指保護資料庫以防止不合法的使用所造成的數據泄露、更改或破壞。
安全性問題不是資料庫系統所獨有的，所有計算機系統都有這個問題。只是在資料庫系統中大量數據集中存放，而且為許多最終用戶直接共享，從而使安全性問題更為突出。 系統安全保護措施是否有效是資料庫系統的主要指標之一。 資料庫的安全性和計算機系統的安全性，包括操作系統、網路系統的安全性是緊密聯系、相互支持的。
實現資料庫安全性控制的常用方法和技術有：
(1)用戶標識和鑒別：該方法由系統提供一定的方式讓用戶標識自己咱勺名字或身份。每次用戶要求進入系統時，由系統進行核對，通過鑒定後才提供系統的使用權。
(2)存取控制：通過用戶許可權定義和合法權檢查確保只有合法許可權的用戶訪問資料庫，所有未被授權的人員無法存取數據。例如C2級中的自主存取控制(I)AC)，Bl級中的強制存取控制(M．AC)。
(3)視圖機制：為不同的用戶定義視圖，通過視圖機制把要保密的數據對無權存取的用戶隱藏起來，從而自動地對數據提供一定程度的安全保護。
(4)審計：建立審計日誌，把用戶對資料庫的所有操作自動記錄下來放人審計日誌中，DBA可以利用審計跟蹤的信息，重現導致資料庫現有狀況的一系列事件，找出非法存取數據的人、時間和內容等。
6. 360重磅發布十大網路安全「利器」，重塑數字化時代大安全格局
隨著全球數字化的推進，網路空間日益成為一個全域連接的復雜巨系統，安全需要以新的戰法和框架解決這個巨系統的問題。 近日，在第九屆互聯網安全大會（ISC 2021）上，三六零（股票代碼：601360.SH，下稱「360」）創始人、董事長周鴻禕正式提出以360安全大腦為核心，協同安全基礎設施體系、安全專家運營應急體系、安全基礎服務賦能體系「四位一體」的新一代安全能力框架。
基於此框架，360在ISC 2021上重磅發布十大網路安全「利器」，全面考慮安全防禦、檢測、響應等威脅應對環節的需求，充分發揮安全戰略資源、人的作用，保障框架防禦的動態演進和運行。
360下一代威脅情報訂閱服務
360下一代威脅情報訂閱服務是集成360雲端安全大腦所有安全能力的XaaS服務。 雲端訂閱安全服務，依託於360安全大腦16年來億萬級資產、漏洞、樣本、網址、域名等安全大數據的積累，以及對於安全大數據分析形成的安全知識庫，精細利用數據直 接從雲端賦能，能夠縮短安全的價值鏈，提高實時響應水平，降低設備、運營、人力成本，提高網路安全防護的專業性、靈活性和有效性。 本次ISC 2021中，360發布的360下一代威脅情報訂閱服務包含了產品訂閱服務和雲端訂閱服務兩大類的十餘個訂閱應用和多個專業情報分析工具， 可以助力城市、行業、企業通過管理外部攻擊面，掌握攻擊者的意圖、能力和技戰術等，從而高效制定出應對策略；並可以專業的分析人員可以精準完成事件定性、攻擊溯源、APT狩獵等高級分析工作，全方位護航相關業務的可持續發展。
360安全大腦情報中心
360安全大腦情報中心，是數據運營基礎設施的「利器」。負責安全大數據採集、分析的數據運營基礎設施下的新品。 360安全大腦情報中心依託於360安全大腦的億萬級安全大數據， 以數據運營和情報生產為核心，通過平台+社區的形式讓更多的安全專業人員對威脅進行有效的分析溯源，為他們提供前所未有的情報和平台支撐服務。用戶能夠在平台上進行情報的檢索、生產、 消費、討論和反饋，並實現情報的再次生產。360各個研究方向的安全團隊將根據熱點安全事件實時將研究成果在情報社區進行共享，真正實現情報的互聯互通。
360態勢感知一體機2.0
360態勢感知一體機2.0，是專家運營基礎設施的「利器」。 在安全基礎設施體系中，專家運營基礎設施承擔日常安全運營和應急響應的工作，負責提高態勢感知與自動處置能力。360態勢感知一體機2.0通過整合流量側神經元，以輕松部署、方便運營、快速有效的能力優勢廣泛服務於中小型客戶，充分滿足客戶對可視化、自動化、智能化態勢感知、威脅分析、集中安全運營及合規需求，並通過遠程專家運營和安全託管服務，幫助客戶解決可持續運營的痛點問題。
360 新一代 網路攻防靶場平台
360新一代網路攻防靶場平台是攻擊面防禦基礎設施下的「利器」 ，面對數字化浪潮下不斷加劇的安全風險，攻擊面防禦基礎設施可有效負責發現和阻斷外部攻擊。360新一代網路攻防靶場平台利用虛擬化技術模擬真實業務網路，可為政企機構提供高度模擬、相互隔離、高效部署的虛實結合場景，為訓練、對抗、試驗、演習等需求提供流程管理、能效評估、數據分析、推演復盤等能力，可以全方位滿足應對不斷演化的網路攻擊威脅、檢驗攻防能力、迭代防禦體系等多樣化需求。
360天相-資產威脅與漏洞管理系統
360天相-資產威脅與漏洞管理系統是攻擊面防禦基礎設施下的「利器」， 其從數字資產安全日常管理場景出發，專注幫助用戶發現資產，建立和增強資產的管理能力，同時結合全網漏洞情報，進一步彌補傳統漏洞掃描信息不及時性，以及爆發新漏洞如何在海量資產中快速定位有漏洞的資產，並進行資產漏洞修復，跟蹤管理。
360終端資產管理系統
360終端資產管理系統是數據運營基礎設施下的「利器」， 其依託於360安全大腦情報中億萬級設備庫信息，從XDR攻防對抗視角出發，以終端自動發現為基礎，設備類型自動識別為核心實現內網終端資產的全發現，從而不斷提高內網終端安全防護水平，提高攻擊門檻，降低被攻擊風險。
360零信任解決方案
360零信任解決方案是資源面管控基礎設施下的「利器」， 資源面管控基礎設施包括身份、密碼證書、零信任和SASE基礎設施，以身份化管理的方法，實現網路、系統、應用、數據的細粒度動態管控。此次ISC 2021中正式發布360「零信任解決方案」，是基於360積累的安全大數據，結合安全專家運營團隊，可提供強大的數據和運營支撐能力。同時，通過整合攻擊側防護和訪問側防護，強調生態聯合，構建了安全大數據支持下的零信任生態體系。
面向實戰的攻防服務體系
持續的實戰檢驗是「知己知彼」的有效途徑。攻防對抗中的對 手、環境、自己都在不斷變化，針對性發現問題和解決問題，才是 安全防護保持敏捷的關鍵，只有充分的利用好實戰檢驗手段，才能 快速的彌補安全對抗中認知、經驗、能力的不足。 面向實戰的攻防服務體系是專家運營服務的最佳實踐， 在360高級攻防實驗室攻防對抗、漏洞研究、武器能力、情報分析、攻擊溯源等核心研究方向和實戰經驗的賦能下，面向實戰的攻防服務體系推出AD域評估、漏洞利用、攻擊連分析、紅藍對抗等一系列攻防服務，打造出面向真實網路戰場的安全能力，並實現安全能力的不斷進化和成長，進一步保障各類業務安全。
車聯網安全解決方案
在360新一代安全能力框架的支撐下，360能夠整合各種生態產品，支撐各行各業的數字化場景，形成一張動態的、多視角、全領域覆蓋的數字安全網。ISC 2021中，360正式發布了面向車聯網的安全解決方案。車聯網安全檢測平台和車聯網安全監測平台是基於對車聯網環境的重要組件的數據採集、分析等技術，結合360安全大腦提供的分析預警和威脅情報，為車企、車路協同示範區車聯網系統建立安全威脅感知分析體系，實現智能網聯 汽車 安全事件的可感、可視、可追蹤，為 汽車 行業、車路協同的安全運營賦能。
信創安全解決方案
當前，信創安全面臨嚴峻的能力建設和整體集成方面的挑戰。此次發布的信創安全解決方案， 從web應用和瀏覽器視角切入信創業務應用遷移帶來的兼容性問題以及相關威脅和相應解決方案，推出了360扁鵲及支持零信任SDP安全接入體系的360企業安全瀏覽器。據悉，360扁鵲能針對基於Wintel平台上IE瀏覽器構建的業務系統的兼容性問題進行自動化排查及修復；同時，360企業安全瀏覽器可以實現跨平台終端的統一接入管理，並可以作為零信任SDP安全防護體系的終端載體實現基於國密加密通訊的演算法的安全接入、基於環境及設備身份、用戶身份、用戶行為的動態判斷和持續的訪問控制能力。
隨著新型網路威脅持續升級，傳統碎片化的防禦理念必然要向注重實戰能力的安全新戰法升級。同時要建設新的安全能力框架，提升縱深檢測、縱深防禦、縱深分析、縱深響應的整體防禦能力。此次在ISC 2021上，360重磅發布的十大新品，無疑是充分調動自身數據、技術、專家等能力原量，將安全能力框架面向全域賦能落地的創新實踐。
7. 在大數據人工智慧,5G時代等時代背景下,信息安全領域所面臨的挑戰是否發生了變
摘要 第一，在安全理念上，每個公司的安全能力必須和業務能力相匹配，同等重視對業務數據和安全數據的處理；第二，在數據合規性上，必須嚴格按照國家標准、參照相關法律法規要求執行，這是數據治理的核心，也是數據安全的基礎；第三，互聯網公司正在成為網路安全的中堅力量，面對錯綜復雜的網路形勢，企業應該聯合起來，推動互動互通、聯防協防。
8. 大數據有前途，還是網路安全有前途
當前，國家大數據戰略實施已經到了落地的關鍵時期，大數據技術產業創新發展、大數據與實體經濟深度融合、以及大數據安全管理與法律規制等方面都進入了攻堅階段大數據領域的人才需求主要圍繞大數據的產業鏈展開，涉及到數據的採集、整理、存儲、安全、分析、呈現和應用，崗位多集中在大數據平台研發、大數據應用開發、大數據分析和大數據運維等幾個崗位。當前整個IT行業對於大數據人才的需求量還是比較大的，近幾年相關方向研究生的就業情況還是比較不錯的，一方面崗位級別比較高，另一方面薪資待遇也比較可觀，而且薪資待遇正呈現出逐年上升的發展趨勢。
9. 網路安全未來發展怎麼樣
首先，從當前的發展趨勢來看，在工業互聯網的推動下，網路安全未來將受到越來越多的重視，一方面工業互聯網進一步推動了互聯網與實體領域的結合，這明顯拓展了傳統的網路應用邊界，也使得網路安全對於產業場景的影響越來越大，另一方面在新基建計劃的推動下，未來大量的社會資源和產業資源都將全面數據化，這必然會對網路安全提出更多的要求。
從當前的人才培養體系來看，網路安全人才的培養既有本科教育和專科教育，同時也有研究生教育，所以要想成為網路安全人才，途徑還是比較多的，可以根據自身的實際情況來選擇不同的教育方式。對於當前的職場人來說，如果在條件允許的情況下，通過讀研來進入網路安全領域是不錯的選擇，近些年網路安全方向研究生的就業情況還是不錯的。
相對於消費互聯網時代來說，在產業互聯網時代，網路安全的技術體系將全面拓展到物聯網、大數據和人工智慧等新興領域，而這些新興領域的技術還處在快速的發展過程中，所以這些領域對於安全的要求也比較迫切。以大數據為例，大數據會全面推動數據的價值化進程，大數據自身也會基於數據價值化，來打造一個龐大的價值空間，但是如果沒有安全作為保障，大數據必定走不遠。
由於網路安全與諸多技術體系都有聯系，所以涉及到的內容也比較多，比如物聯網的設備層、網路層、平台層、數據層和應用層都有相應的安全要求，所以學習網路安全往往需要一個系統的學習過程，學習難度也相對比較高。由於物聯網領域在5G時代的發展潛力非常大，而且物聯網作為一個重要的載體，能夠承載大數據、雲計算和人工智慧等一眾技術，所以向物聯網安全方向發展是一個不錯的選擇。
學習網路安全需要具有一個扎實的計算機基礎知識和網路基礎知識，如果未來要從事網路安全領域的研發崗位，還需要具有一個扎實的數學基礎。由於整體的知識量非常大，所以學習網路安全首先應該有一個自己的學習切入點，對於動手能力比較強的人來說，可以從網路基礎知識開始學起，然後逐漸了解各種網路安全設備的相關知識。
從物聯網領域的安全人才需求情況來看，在行業應用領域有大量的人才需求，這些崗位的從業門檻並不高，重點的工作內容在於網路安全方案的設計、部署和維護，比如各種防火牆設備的安全和調試等等，這些內容經過一個系統的學習過程，通常都能夠順利掌握，重點在於一定要多做實驗。
最後，在學習網路安全的過程中，並不建議在脫離實踐場景的情況下學習，一方面網路安全本身對於實驗環境有較高的要求，另一方面在實踐過程中積累的知識會有非常強的場景屬性。通常情況下，在掌握了基本的安全技術知識之後，應該找一個實習崗位繼續提升，在選擇實習崗位的時候，可以重點關注一下新興領域，比如大數據、物聯網等等。