从日常运营到规划未来战略，数据已成为智能企业的货币。随着数据的价值和业务逐渐重要，保护数据的挑战比以往任何一个时间里都更加严峻。当我们谈到网络保护时，我们应该将数据安全和网络安全放在一起。

  考虑到云计算提供的灵活性已成为新技术创新的关键驱动因素，公司意识到必须投入时间和资源来应对网络威胁。

  人工智能能够更快地应对漏洞，在推进网络安全解决方案方面发挥着关键作用。人工智能为网络安全提供了更积极主动的方法。AI在保护云服务、本地基础设施和检测非典型用户行为方面表现出了高效率。随着我们进一步探索和发现自动化的未来，企业一定第一先考虑学习人工智能，支持其安全举措和推动其持续增长的方法。

  区块链和分布式账本技术提供了所有交易的防篡改记录，提高了效率和透明度，优化了操作，远远超出了当前集中数据库管理、纸质票据的生态系统可能达到的效果。它允许企业为所有数据或特定情况选择所需的安全级别，从而更容易实现强大的技术安全措施，如加密、自动化、访问控制、协调和端点安全，从而有效地管理风险。

  零信任从一个有趣的想法和口号，迅速变成了一个关键业务。零信任模型要求每个设备、用户或网段都被视为潜在威胁。因此，一定要采取措施，允许持续验证，以定期保证系统及其组件正常运行。

  物联网设备代表了慢慢的变多的电子设备，它们不是传统的计算设备，而是通过外部交互发送数据、接收指令或两者兼有。他们能够通过建议如何最优地利用资源，分析他们要不要找到新的更好的操作方法，甚至提供更高效的方法来管理他们的IT基础设施，从而帮助业务领导者制定战略并实现业务目标。由于这些设备是批量生产的，缺乏固有的安全性，因此很难用传统的安全控制和做法来保证它们的安全性。

  工业控制管理系统旨在操作和支持关键基础设施，大范围的应用于能源和公用事业、石油和天然气、制药和化工生产、食品和饮料以及制造业等工业领域。由于连接设备的地理位置的增加，威胁慢慢的变多。虽然对此类系统的攻击可能会造成重大破坏，但由于其通过物联网平台和云的外部交互，它们仍然是对手的软目标。

  现有的云环境并不适合处理复杂的计算密集型技术，而这种技术正日益为主流和商业应用铺平道路。随着云计算和on-prem部署在几乎每一个行业的采用慢慢的变多，例如空间探索、药物发现、金融建模、汽车设计、系统工程和使用，安全将以更快的速度成为一个非常关注的问题。

  量子计算以与经典计算根本不同的方式使用信息，因此能解决经典计算永远没有办法解决的一系列难题。其中许多问题涉及社会最紧迫的需求，包括如何在我们的星球上可持续地生活，如何治疗疾病以及如何有效地运送人员和货物。

  量子计算算法与之不同，因此会对现有的公钥加密或非对称加密算法构成威胁。因此，下一步将开始在现有的网络安全规划和生命周期管理中构建量子安全解决方案。