1. 未來絕大部分攻擊將發(fā)生在應用層
由于應用層涉及到用戶的核心數(shù)據(jù)和服務(wù)，對黑產(chǎn)來說，對應用層攻擊可最大化投入產(chǎn)出比；再之，應用層攻擊者只需具備某個領(lǐng)域的專業(yè)知識，不需要精通所有服務(wù)器系統(tǒng)、協(xié)議、數(shù)據(jù)庫、編程語言。
2. 攻擊AI化
得益于近幾年深度學習技術(shù)的快速發(fā)展，黑產(chǎn)也在與時俱進，據(jù)騰訊云安全報告，出現(xiàn)黑產(chǎn)使用云端GPU訓練惡意模型，并逐漸增多，例如通過DeepFake生成換臉色情視頻、訓練驗證碼自動識別引擎、更加擬人化的自動化攻擊技術(shù)等。
3. 更青睞具有隱私信息的網(wǎng)站
根據(jù)暗網(wǎng)數(shù)據(jù)，最受青睞的是個人信息，其次是泛金融類數(shù)據(jù)、付費教程、社交賬號信息。這些數(shù)據(jù)廣泛存在于當今互聯(lián)網(wǎng)應用中，且對黑產(chǎn)來說盈利能力較高，必將是首選目標。
4. 防御AI化
智能WAF融合了深度學習技術(shù)和建模技術(shù)，能自動識別不斷變化的攻擊手法和工具，實時動態(tài)調(diào)整防護策略，從而增加防御的可靠性，未來攻防戰(zhàn)將演變?yōu)锳I技術(shù)的較量。
5. 安全與邊緣節(jié)點緊密結(jié)合
由于5G的落地，使得邊緣計算逐步興起，大量用戶的動態(tài)訪問直接由邊緣節(jié)點響應，邊緣節(jié)點即將承接源站部分或全部功能，攻與防的戰(zhàn)場必將前置到邊緣節(jié)點，邊緣節(jié)點的安全防護體系將迎來新的革命。
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