在信息化的现代，网络安全产业成为保障“新基建”安全的重要基石，我国网络安全行业市场规模一直呈现高速增长态势。未来，随着5G网络、人工智能、大数据等新型网络技术在各个领域的深入开展，其将为网络安全企业的发展提供新的机遇。
随着科技的进步和社会的发展，网络安全的概念和内涵不断演进。其发展历程可分为起源期、萌芽期、成长期和加速期四个时期，分别对应通信加密时代、计算机安全时代、信息安全时代以及网络空间安全时代。
目前网络安全正处于网络空间安全时代的加速期：2014年中央网络安全和信息化领导小组成立后，网络安全法、等保2.0等政策不断出台，网络安全上升为国家战略。
与信息安全时代的区别在于网络边界逐渐模糊或消失，仅凭传统的边界安全已不能做到有效防护，防护理念和技术发生深刻改变，主动安全逐渐兴起。安全解决方案和安全服务也越来越被重视。
2. 网络安全未来发展怎么样
行业发展现状
1、中国网络安全行业规模发展迅速，多机构看好
2013年开始，随着国家在科技专项上的支持加大、用户需求扩大、企业产品逐步成熟和不断创新，网络安全产业依然处在快速成长阶段，近年来，受下游需求及政府政策的推动，我国网络安全企业数量不断增加，网络安全产业规模也不断发展。
IDC、中国信通院、CCIA、CCID的报告分别显示2020年中国网络安全市场规模约为512.85亿元、1702亿元、553亿元、749.2亿元，较2019年增速分别为16.13%、8.82%、15.69%、23.20%。
——以上数据参考前瞻产业研究院《中国网络安全行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》。
3. 大数据时代安全要怎样的分析技术
大数据时代安全要怎样的分析技术
网络时代的发展日新月异，技术与体验的改变与改进正变得异常迅速。如今，我们的网络已经从千兆迈向了万兆时代，这便使得诸多网络安全设备要分析的数据包数据量急剧上升。而随着下一代防火墙等安全产品的出现，安全网关所要进行的分析的数据量大增、安全监测的内容不断细化使得安全产品所要监测和分析比以往更多的数据。除了数据包、日志、资产数据，更多的诸如漏洞信息、配置信息、身份与访问信息、用户行为信息、应用信息、业务信息、外部情报信息等正在逐渐加入安全要素信息中。正如上述情况所说的那样，随着企业和组织安全体系架构变得越来越复杂，与之俱来的是各类安全数据正在变得越来越多。而传统的分析能力已不足以应对当下安全数据的分析。在面对新型威胁的兴起时，传统的分析方法无法对更多的安全信息做出准确分析，也就更加无从谈起更加快速的做出判定和响应。而以上信息安全所面临的这些问题，正是大数据时代带来的挑战。
在此背景下，对信息安全业而言，如何将大数据技术应用于安全领域、将大数据分析技术应用于信息安全的技术的大数据安全分析的需求正变得愈加急迫。而与此同时，安全数据的数量、速度、种类的迅速膨胀，不仅带来了海量异构数据的融合、存储和管理的问题，更是对传统的安全分析方法带来了挑战。
目前，市场上绝大多数安全分析工具和方法都是针对小数据量设计的，在面对大数据量时难以为继。新的攻击手段层出不穷，需要检测的数据越来越多，传统的分析技术已是不堪重负。
一方面，高速海量安全数据的采集和存储变得困难，而异构数据的存储和管理同样变得困难;而传统的安全分析技术对历史数据的检测能力很弱，对安全事件的调查效率十分低;以往，安全系统相互独立，无法有效地进行协同工作，对于趋势性的威胁更是无法预测，在应对当今诸如APT等高级威胁的攻击时防护效果十分薄弱。另一方面，传统的分析方法大都采用基于规则和特征的分析引擎，必须要有规则库和特征库才能工作，而规则和特征只能对已知的攻击和威胁进行描述，无法识别未知的攻击，或者是尚未被描述成规则的攻击和威胁。
可见，对于大数据安全分析而言，如何以安全数据自身的特点和安全分析为目标，让大数据安全分析的应用更加凸显其价值是十分必要的。
如今，对于信息与网络安全分析出现了两个基本趋势：情境感知的安全分析与智能化的安全分析。Gartner曾经在2010年的两份报告中分别指出：“未来的信息安全将是情境感知的和自适应的。”以及“要为企业安全智能的兴起做好准备。”
情境感知的安全分析，更多地需要利用相关性要素信息的综合研判来提升安全决策的能力，例如：资产感知、位置感知、拓扑感知、应用感知、身份感知、内容感知，等等。利用情境感知分析技术，安全分析会得以在纵深方面得到极大的扩展;而更多的安全要素信息的纳入，也拉升了分析的空间和时间范围。而安全智能则更加强调将过去分散的安全信息进行集成与关联，独立的分析方法和工具进行整合形成交互，最终实现智能化的安全分析与决策。
从长远看，借助大数据安全分析技术，能够更好地解决大量安全要素信息的采集、存储的问题，借助基于大数据分析技术的机器学习和数据挖据算法，亦能够更加智能地洞悉信息与网络安全的态势，从而更加主动、弹性地去应对新型复杂的威胁和未知多变的风险。在未来一段时期内，关于大数据安全分析技术的探究，必会成为新的市场热点。
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4. 大数据时代信息安全隐患
大数据时代信息安全隐患
近年来，随着信息数据的爆炸式增长，数据的财富转换率也出现了大幅度的增长。这就造成了一个大数据时代的背景。很多人都把数据的增长看做了未来最重要的财富。但是数据的大幅增长，给越来越多的人敲响了警钟：大数据时代的数据安全十分的脆弱!没有安全的数据是缺乏足够财富支撑的，因此很多企业开始着手建立自己的新型数据安全模式，虽然这个过程显得是十分的残酷艰难，但是一切都势在必行，刻不容缓。 2012年很多国际IT巨头都推出了自己的云服务，许多企业都购买了公有云，或是建立了私有云。
云计算时代的到来促进了网络数据的高速发展，在过去的三年里增长的数据甚至超越了人类几百年的数据增长。这些数据的出现意味着巨大的财富，但是数据的非结构化和安全隐患不断增加，让这些数据的价值没能够得到充分的发掘。一方面由于现有技术对于信息开发的成本过大，限制了数据的价值，另一方面由于数据安全得不到足够的保证，也阻碍了数据财富化的进程。数据开发成本的优化是一个缓慢的过程，人们更希望能够得到安全保护的同时，缓慢的去开发数据价值，这也把大数据时代的数据安全问题推到了风头浪尖，这是对于数据安全开发者的一次严峻考验。 大数据时代的数据安全怎么做?对于这个问题有着不同的理解。有的人认为需要在原有安全的基础上加入新的的网络元素，继续沿用既有的数据安全思路，稳中求进;有的人认为需要重新构建全新的数据安全模式，打破原有的桎梏，重组现有技术构成，建立全新的数据安全模式。
这两种看法都可以看做一种对于大数据时代特性的适应，很难说孰优孰劣，只能说大家的发展路线不同，思路不同。 主张在原有安全基础上发展的人们认为，原有的端点数据安全模式十分的稳定，具有较长的运用经验，安全可靠高效。现在的云端技术对于数据安全的要求主要体现在网络安全的应对上。对于传统的端点安全技术来说，有多种方式可以实现最终的安全。面对现有的大数据特性，需要在一些方面做出调整。一般来说有以下的几个方面需要改进。
第一，大数据时代的数据结构化。数据结构化对于数据安全和开发有着非常重要的作用。大数据时代的数据非常的繁杂，其数量非常的惊人，对于很多企业来说，怎样保证这些信息数据在有效利用之前的安全是一个十分严肃的问题。结构化的数据便于管理和加密，更便于处理和分类，能够有效的智能分辨非法入侵数据，保证数据的安全。数据结构化虽然不能够彻底改变数据安全的格局，但是能够加快数据安全系统的处理效率。未来数据标准化，结构化是一个大趋势，不管是怎样的数据安全模式都希望自己的数据更加的标准。
第二，网络层的安全策略是端点数据安全的重点加固对象。常规的数据安全模式往往喜欢分层构建。这也是数据安全的常规做法。现有的端点安全方式对于网络层的安全防护并不完美。一方面是大数据时代的信息爆炸，导致网端的非法入侵次数急剧增长，这对于网络层的考验十分的严峻，另一方面由于云计算的大趋势，现在的网络数据威胁方式和方法越来越难以预测辨识，这给现有的端点数据安全模式造成了巨大的压力。在未来，网络层安全应当作为重点发展的一个层面。在加强网络层数据辨识智能化，结构化的基础上加上于本地系统的相互监控协调，同时杜绝非常态数据的运行，这样就能够在网络层构筑属于大数据时代的全面安全堡垒，完善自身的缺陷。
第三，本地策略的升级。对于端点数据安全来说已经具备了成熟的本地安全防护系统，但是由于思路的转化，现有的端点数据安全系统有一定认识上的偏差，需要进行及时的调整。由于大数据时代的数据财富化导致了大量的信息泄露事件，而这些泄露事件中，来自内部的威胁更大。所以在本地策略的构建上需要加入对于内部管理的监控，监管手段。用纯数据的模式来避免由于人为原因造成的数据流失，信息泄露。由这一点出发我们可以预想到在未来的数据安全模式中，管理者的角色权重逐渐分化，数据本身的自我监控和智能管理将代替一大部分人为的操作。这对于大部分企业来说都是能够减少损失和成本的大事情，值得引起大家的关注和思考。
在本地安全策略的构建过程中还要加强与各个环节的协调。由于现在的数据处理方式往往会依托与网络，所以在数据的处理过程中会出现大量的数据调用，在调用过程中就容易出现很大的安全威胁。这个时候如果能够把本地和网络的链接做的更细腻，完善缓存机制和储存规则，就能够有效保证数据源的纯洁，从根本上杜绝数据的安全威胁。本地数据安全策略还有很多需要注意的问题，也有很多还没有发现的隐患，这些都需要在完善自有系统的基础上，继续开发。
第四，数据存储的问题。在传统端点的数据安全中，数据存储作为非法入侵的最后一站，被业界人士高度的重视，对于数据存储建立了全面完善的防护措施，这些非常值得借鉴，但是还要有进一步的完善。这里的完善主要是数据存储隔离与调用之间的数据逻辑关系策划。这同样是为了适应现在的数据模式。 经过上面几个问题的针对性完善，就能够开发出相对更加适应现在大数据时代应用的数据安全模式。只是在开发力度上的不同导致了现有的端点安全专家们很难深入的调整自己的方法，导致现在市场上存在一批似是而非的数据安全方案，这应该是发展的一个过程吧! 对于想要重新建立数据大时代数据安全的人们来说，他们面对的不是细节的问题，而是整体布局的问题。
想要针对现有的大数据背景，开发出属于下一代的虚拟数据安全方案，绝对是一种创新性的变革，对于未来数据安全的发展具有革命性的作用。因为，针对大数据时代设计的安全方案应该是在虚拟化、移动化的基础上进行的深入开发，而虚拟化安全和移动化网络是未来发展的方向，这样以来，从方向上摆正了自己的位置，具有更快的发展速度和更远的发展空间。但是想要做到这一步需要花费的精力也不是每个团队都能够付出的。以泰然神州为代表的一些具有前瞻性的企业已经开始了这方面的尝试，并取得了不错的成果。泰然神州在虚拟化、移动化和信息安全上做出了杰出的贡献。他们在考虑到虚拟化数据安全问题的时候，就是从整体入手，解决现有的痼疾，打造出全新一代数据安全方案。 在未来的虚拟化数据安全方案中，需要从全面的数据安全系统入手，建立合理的逻辑监管程序，全面数据处理模型，标准化信息配置，同时加强数据的监管，人员监管与外部智能辨识，做好各个环节的相互支撑与防御。虚拟化数据安全的核心是一条贯穿整个安全体系的数据通道，这条渠道需要通过分层管理，交叉监控，实现绝对的隐蔽和安全，同时合理的逻辑关系让整条数据通道变得更加合理和快捷。虚拟化数据安全更加注重客观的数据逻辑，尽量避免由于人为操作造成的数据安全隐患，杜绝数据泄露。
在大部分人的眼中数据泄露一直是个非常难缠的项目，但是在泰然神州新开发的产品中就重点针对了这个项目。他们通过建立监控网络完成对数据流的监控和控制，更多的避免了由于内部和外部原因造成的数据泄露，同时加强了对于既定存储数据的保护措施，很好的避免了数据的泄露。 虚拟化数据安全更加注重对于智能的运用。数据智能处理一直是安全领域最钟爱的一门技术，能够强化各个环节数据智能化，加强数据的辨识智能，处理智能对于数据安全的发展具有很强的促进作用。虚拟化数据安全未来发展的核心要素就是实现纯数据监控的完美形态，让数据管理数据安全，同时为所有用户提供可靠的数据端口，实现最终的数据转换目标。结合端点数据安全发展的历程，我们看得出数据本身具有很强的适应性，如果善加疏导，就能够整合出意想不到的效果。
智能数据一直是泰然神州研发的一个重要目标，为了能够在大数据时代发挥自己的智能数据优势，泰然神州在自己的产品中加入了智能数据的元素，让泰然神州新一代数据堡机完美的呈现了各个层面的技术高度和安全高度。 不管是传统的改进，还是重新建立，对于大数据时代的数据安全发展都具有一定的促进意义，只要进一步发展下去，就能够实现预想的目标。大数据时代已经到来，数据安全行业是所有行业最先起飞的一个，对于业内人士来说，这不仅仅是一次机会，更是一次挑战。只有坚持走在最前列的人，才能够最终获得胜利。
同时，整个世界环境内都开始针对网络信息数据做出适当的调整规范，这必然使得未来的数据安全发展得到极大的支持和鼓励，这对于所有从业人士来说都是一个展示自己团队才华的舞台，一个大数据时代的舞台!
5. 大数据信息安全技术有哪些
数据库的安全性是指保护数据库以防止不合法的使用所造成的数据泄露、更改或破坏。
安全性问题不是数据库系统所独有的，所有计算机系统都有这个问题。只是在数据库系统中大量数据集中存放，而且为许多最终用户直接共享，从而使安全性问题更为突出。 系统安全保护措施是否有效是数据库系统的主要指标之一。 数据库的安全性和计算机系统的安全性，包括操作系统、网络系统的安全性是紧密联系、相互支持的。
实现数据库安全性控制的常用方法和技术有：
(1)用户标识和鉴别：该方法由系统提供一定的方式让用户标识自己咱勺名字或身份。每次用户要求进入系统时，由系统进行核对，通过鉴定后才提供系统的使用权。
(2)存取控制：通过用户权限定义和合法权检查确保只有合法权限的用户访问数据库，所有未被授权的人员无法存取数据。例如C2级中的自主存取控制(I)AC)，Bl级中的强制存取控制(M．AC)。
(3)视图机制：为不同的用户定义视图，通过视图机制把要保密的数据对无权存取的用户隐藏起来，从而自动地对数据提供一定程度的安全保护。
(4)审计：建立审计日志，把用户对数据库的所有操作自动记录下来放人审计日志中，DBA可以利用审计跟踪的信息，重现导致数据库现有状况的一系列事件，找出非法存取数据的人、时间和内容等。
6. 360重磅发布十大网络安全“利器”，重塑数字化时代大安全格局
随着全球数字化的推进，网络空间日益成为一个全域连接的复杂巨系统，安全需要以新的战法和框架解决这个巨系统的问题。 近日，在第九届互联网安全大会（ISC 2021）上，三六零（股票代码：601360.SH，下称“360”）创始人、董事长周鸿祎正式提出以360安全大脑为核心，协同安全基础设施体系、安全专家运营应急体系、安全基础服务赋能体系“四位一体”的新一代安全能力框架。
基于此框架，360在ISC 2021上重磅发布十大网络安全“利器”，全面考虑安全防御、检测、响应等威胁应对环节的需求，充分发挥安全战略资源、人的作用，保障框架防御的动态演进和运行。
360下一代威胁情报订阅服务
360下一代威胁情报订阅服务是集成360云端安全大脑所有安全能力的XaaS服务。 云端订阅安全服务，依托于360安全大脑16年来亿万级资产、漏洞、样本、网址、域名等安全大数据的积累，以及对于安全大数据分析形成的安全知识库，精细利用数据直 接从云端赋能，能够缩短安全的价值链，提高实时响应水平，降低设备、运营、人力成本，提高网络安全防护的专业性、灵活性和有效性。 本次ISC 2021中，360发布的360下一代威胁情报订阅服务包含了产品订阅服务和云端订阅服务两大类的十余个订阅应用和多个专业情报分析工具， 可以助力城市、行业、企业通过管理外部攻击面，掌握攻击者的意图、能力和技战术等，从而高效制定出应对策略；并可以专业的分析人员可以精准完成事件定性、攻击溯源、APT狩猎等高级分析工作，全方位护航相关业务的可持续发展。
360安全大脑情报中心
360安全大脑情报中心，是数据运营基础设施的“利器”。负责安全大数据采集、分析的数据运营基础设施下的新品。 360安全大脑情报中心依托于360安全大脑的亿万级安全大数据， 以数据运营和情报生产为核心，通过平台+社区的形式让更多的安全专业人员对威胁进行有效的分析溯源，为他们提供前所未有的情报和平台支撑服务。用户能够在平台上进行情报的检索、生产、 消费、讨论和反馈，并实现情报的再次生产。360各个研究方向的安全团队将根据热点安全事件实时将研究成果在情报社区进行共享，真正实现情报的互联互通。
360态势感知一体机2.0
360态势感知一体机2.0，是专家运营基础设施的“利器”。 在安全基础设施体系中，专家运营基础设施承担日常安全运营和应急响应的工作，负责提高态势感知与自动处置能力。360态势感知一体机2.0通过整合流量侧神经元，以轻松部署、方便运营、快速有效的能力优势广泛服务于中小型客户，充分满足客户对可视化、自动化、智能化态势感知、威胁分析、集中安全运营及合规需求，并通过远程专家运营和安全托管服务，帮助客户解决可持续运营的痛点问题。
360 新一代 网络攻防靶场平台
360新一代网络攻防靶场平台是攻击面防御基础设施下的“利器” ，面对数字化浪潮下不断加剧的安全风险，攻击面防御基础设施可有效负责发现和阻断外部攻击。360新一代网络攻防靶场平台利用虚拟化技术模拟真实业务网络，可为政企机构提供高度仿真、相互隔离、高效部署的虚实结合场景，为训练、对抗、试验、演习等需求提供流程管理、能效评估、数据分析、推演复盘等能力，可以全方位满足应对不断演化的网络攻击威胁、检验攻防能力、迭代防御体系等多样化需求。
360天相-资产威胁与漏洞管理系统
360天相-资产威胁与漏洞管理系统是攻击面防御基础设施下的“利器”， 其从数字资产安全日常管理场景出发，专注帮助用户发现资产，建立和增强资产的管理能力，同时结合全网漏洞情报，进一步弥补传统漏洞扫描信息不及时性，以及爆发新漏洞如何在海量资产中快速定位有漏洞的资产，并进行资产漏洞修复，跟踪管理。
360终端资产管理系统
360终端资产管理系统是数据运营基础设施下的“利器”， 其依托于360安全大脑情报中亿万级设备库信息，从XDR攻防对抗视角出发，以终端自动发现为基础，设备类型自动识别为核心实现内网终端资产的全发现，从而不断提高内网终端安全防护水平，提高攻击门槛，降低被攻击风险。
360零信任解决方案
360零信任解决方案是资源面管控基础设施下的“利器”， 资源面管控基础设施包括身份、密码证书、零信任和SASE基础设施，以身份化管理的方法，实现网络、系统、应用、数据的细粒度动态管控。此次ISC 2021中正式发布360“零信任解决方案”，是基于360积累的安全大数据，结合安全专家运营团队，可提供强大的数据和运营支撑能力。同时，通过整合攻击侧防护和访问侧防护，强调生态联合，构建了安全大数据支持下的零信任生态体系。
面向实战的攻防服务体系
持续的实战检验是“知己知彼”的有效途径。攻防对抗中的对 手、环境、自己都在不断变化，针对性发现问题和解决问题，才是 安全防护保持敏捷的关键，只有充分的利用好实战检验手段，才能 快速的弥补安全对抗中认知、经验、能力的不足。 面向实战的攻防服务体系是专家运营服务的最佳实践， 在360高级攻防实验室攻防对抗、漏洞研究、武器能力、情报分析、攻击溯源等核心研究方向和实战经验的赋能下，面向实战的攻防服务体系推出AD域评估、漏洞利用、攻击连分析、红蓝对抗等一系列攻防服务，打造出面向真实网络战场的安全能力，并实现安全能力的不断进化和成长，进一步保障各类业务安全。
车联网安全解决方案
在360新一代安全能力框架的支撑下，360能够整合各种生态产品，支撑各行各业的数字化场景，形成一张动态的、多视角、全领域覆盖的数字安全网。ISC 2021中，360正式发布了面向车联网的安全解决方案。车联网安全检测平台和车联网安全监测平台是基于对车联网环境的重要组件的数据采集、分析等技术，结合360安全大脑提供的分析预警和威胁情报，为车企、车路协同示范区车联网系统建立安全威胁感知分析体系，实现智能网联 汽车 安全事件的可感、可视、可追踪，为 汽车 行业、车路协同的安全运营赋能。
信创安全解决方案
当前，信创安全面临严峻的能力建设和整体集成方面的挑战。此次发布的信创安全解决方案， 从web应用和浏览器视角切入信创业务应用迁移带来的兼容性问题以及相关威胁和相应解决方案，推出了360扁鹊及支持零信任SDP安全接入体系的360企业安全浏览器。据悉，360扁鹊能针对基于Wintel平台上IE浏览器构建的业务系统的兼容性问题进行自动化排查及修复；同时，360企业安全浏览器可以实现跨平台终端的统一接入管理，并可以作为零信任SDP安全防护体系的终端载体实现基于国密加密通讯的算法的安全接入、基于环境及设备身份、用户身份、用户行为的动态判断和持续的访问控制能力。
随着新型网络威胁持续升级，传统碎片化的防御理念必然要向注重实战能力的安全新战法升级。同时要建设新的安全能力框架，提升纵深检测、纵深防御、纵深分析、纵深响应的整体防御能力。此次在ISC 2021上，360重磅发布的十大新品，无疑是充分调动自身数据、技术、专家等能力原量，将安全能力框架面向全域赋能落地的创新实践。
7. 在大数据人工智能,5G时代等时代背景下,信息安全领域所面临的挑战是否发生了变
摘要 第一，在安全理念上，每个公司的安全能力必须和业务能力相匹配，同等重视对业务数据和安全数据的处理；第二，在数据合规性上，必须严格按照国家标准、参照相关法律法规要求执行，这是数据治理的核心，也是数据安全的基础；第三，互联网公司正在成为网络安全的中坚力量，面对错综复杂的网络形势，企业应该联合起来，推动互动互通、联防协防。
8. 大数据有前途，还是网络安全有前途
当前，国家大数据战略实施已经到了落地的关键时期，大数据技术产业创新发展、大数据与实体经济深度融合、以及大数据安全管理与法律规制等方面都进入了攻坚阶段大数据领域的人才需求主要围绕大数据的产业链展开，涉及到数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用，岗位多集中在大数据平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维等几个岗位。当前整个IT行业对于大数据人才的需求量还是比较大的，近几年相关方向研究生的就业情况还是比较不错的，一方面岗位级别比较高，另一方面薪资待遇也比较可观，而且薪资待遇正呈现出逐年上升的发展趋势。
9. 网络安全未来发展怎么样
首先，从当前的发展趋势来看，在工业互联网的推动下，网络安全未来将受到越来越多的重视，一方面工业互联网进一步推动了互联网与实体领域的结合，这明显拓展了传统的网络应用边界，也使得网络安全对于产业场景的影响越来越大，另一方面在新基建计划的推动下，未来大量的社会资源和产业资源都将全面数据化，这必然会对网络安全提出更多的要求。
从当前的人才培养体系来看，网络安全人才的培养既有本科教育和专科教育，同时也有研究生教育，所以要想成为网络安全人才，途径还是比较多的，可以根据自身的实际情况来选择不同的教育方式。对于当前的职场人来说，如果在条件允许的情况下，通过读研来进入网络安全领域是不错的选择，近些年网络安全方向研究生的就业情况还是不错的。
相对于消费互联网时代来说，在产业互联网时代，网络安全的技术体系将全面拓展到物联网、大数据和人工智能等新兴领域，而这些新兴领域的技术还处在快速的发展过程中，所以这些领域对于安全的要求也比较迫切。以大数据为例，大数据会全面推动数据的价值化进程，大数据自身也会基于数据价值化，来打造一个庞大的价值空间，但是如果没有安全作为保障，大数据必定走不远。
由于网络安全与诸多技术体系都有联系，所以涉及到的内容也比较多，比如物联网的设备层、网络层、平台层、数据层和应用层都有相应的安全要求，所以学习网络安全往往需要一个系统的学习过程，学习难度也相对比较高。由于物联网领域在5G时代的发展潜力非常大，而且物联网作为一个重要的载体，能够承载大数据、云计算和人工智能等一众技术，所以向物联网安全方向发展是一个不错的选择。
学习网络安全需要具有一个扎实的计算机基础知识和网络基础知识，如果未来要从事网络安全领域的研发岗位，还需要具有一个扎实的数学基础。由于整体的知识量非常大，所以学习网络安全首先应该有一个自己的学习切入点，对于动手能力比较强的人来说，可以从网络基础知识开始学起，然后逐渐了解各种网络安全设备的相关知识。
从物联网领域的安全人才需求情况来看，在行业应用领域有大量的人才需求，这些岗位的从业门槛并不高，重点的工作内容在于网络安全方案的设计、部署和维护，比如各种防火墙设备的安全和调试等等，这些内容经过一个系统的学习过程，通常都能够顺利掌握，重点在于一定要多做实验。
最后，在学习网络安全的过程中，并不建议在脱离实践场景的情况下学习，一方面网络安全本身对于实验环境有较高的要求，另一方面在实践过程中积累的知识会有非常强的场景属性。通常情况下，在掌握了基本的安全技术知识之后，应该找一个实习岗位继续提升，在选择实习岗位的时候，可以重点关注一下新兴领域，比如大数据、物联网等等。