大數據網路安全
⑴ 大數據應用工程師與智能網路安全工程師哪個專業會更好點
這個還是要看你未來的規劃、個人興趣點以及職業發展方向。
大數據和網路安全這兩個專業同屬於計算機專業大類，顧名思義，一個偏向於大數據演算法，也就是大量數據的分析方法，主要是數學研究方向，網路安全會學習一些諸如密碼學、網路防禦方面的課程，但是從本科就業來說，差別不大，計算機軟硬體方面的課程都會涉及。如果未來從事這些不同的方向，需要詳細了解各方向的研究內容，學科思維。
大數據現在就業率和待遇都非常好，比較推薦。
⑵ 大數據與雲計算,信息網路安全
大數據技術是指從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。
大數據的應用：大數據是信息產業持續高速增長的新引擎，幾乎各個行業都會逐步引入大數據技術，尤其是那些將要實現互聯網信息化轉型的傳統企業。面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。
2.雲計算是基於互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。雲是網路、互聯網的一種比喻說法。過去在圖中往往用雲來表示電信網，後來也用來表示互聯網和底層基礎設施的抽象。
雲計算的主要應用：雲物聯，「物聯網就是物物相連的互聯網」。這有兩層意思：第一，物聯網的核心和基礎仍然是互聯網，是在互聯網基礎上的延伸和擴展的網路；第二，其用戶端延伸和擴展到了任何物品與物品之間，進行信息交換和通信。
如果你的基礎不是很好，再加上網路安全形勢的嚴峻，國家政策對網路安全的偏向，個人建議可以選擇網路安全方向，希望可以幫到您，謝謝！
⑶ 大數據在網路安全中的挑戰與機遇
大數據在網路安全中的挑戰與機遇
雖然大數據是一個需要捍衛的挑戰，但大數據概念現在已廣泛應用於網路安全行業。
而大數據的高速、多樣化、數量大的特性使其應用成為組織面臨的一種挑戰，它也為潛在的攻擊者提供了一個誘人的目標。
但大數據技術也被用於幫助網路安全，因為許多相同的工具和方法可用於收集日誌和事件數據，快速處理，並發現可疑活動。
更多的數據，更多的大腦
Bitdefender公司的高級威脅分析師Bogdan Botezatu表示：「現代網路安全解決方案主要由大數據驅動的。」
首先，所有主要的防病毒和端點防護供應商以及網路安全和防火牆提供商，都會對他們的系統進行大量的惡意軟體和已知的攻擊途徑的培訓。
有了數百萬份樣本，安全供應商可以訓練他們的系統識別已知的攻擊，但也可以識別允許他們發現以前從未見過的攻擊的模式。
所有主要的安全廠商都已經將高級威脅檢測、行為分析和機器學習添加到他們的系統中，或者正在努力趕上已經這樣做的競爭對手。
Botezatu說：「機器學習演算法每天都會在大量惡意文件中進行多次訓練。質量保證運行在已知的良好文件上，以最大限度地減少誤報。」
供應商並不是唯一收集信息虛擬海洋的人。
在組織內部，數據中心運營商正在從本地和雲計算基礎設施收集數據饋送，以查找可疑文件、行為和通信。
Botezatu說：「事件關聯技術將攻擊的不同組件組合在一起以阻止其冷卻。」文件信譽系統會考慮客戶池中存在多少個應用程序正在運行的實例，以了解該應用程序具有多大的惡意可能性。
沒有存儲和分析大量信息的能力，這些都不可能實現，並且可以實時進行。
「大數據為網路安全世界提供動力。」他說，「關於如何保護大數據的知識方面，沒有垂直行業像我們這樣享有特權。」
這是至關重要的，因為安全事件的范圍越來越大。
據網路安全廠商Gemanto公司在今年4月發布的報告顯示，去年有26億條記錄被突破，這一數字首次突破20億，比上一年增長88％。平均每天超過700萬條記錄。
更加令人擔憂的是，根據最新的Verizon數據泄露調查報告，在大多數違規情況下，系統受損的時間以分鍾為單位進行測量，並在數小時內進行泄漏。
這將人們帶入了網路安全領域的下一個大數據即將產生影響的領域：事件響應。
隨著越來越多的數據收集的不僅僅是攻擊，還涉及到數據中心如何應對這些攻擊，安全行業正在開始創建自動化劇本，以便組織能夠對攻擊進行即時和智能的響應。
沒有這種規模的公司要麼必須等到收集足夠的數據才能使分析有用或與同行分享他們的劇本。
企業需要留意供應商在這個領域的出現，他們不僅可以幫助數據中心將事件響應劇本集中在一起並實現自動化，還可以將它們收集到一個中心位置，在那裡他們可以對響應進行分析，找出最好的策略，然後將這些知識添加到他們的推薦引擎中。
⑷ 大數據和網路安全在今後的發展前景哪個會更好那
應該說，兩個都是都是今後發展的重點，再加上人工智慧，個人覺得將會是互聯網乃至工版業的一次權革命。
1、大數據方面。大數據范圍很廣，每個行業都有相應的應用，但是投入也是很大的，例如鐵路系統，車輛違章監控系統，ETC系統等都應用了大數據，這些大數據將進行提煉後，用於基礎分析、客戶引導、智能管理等。對於提高政府職能，降低能耗，開源節流，人工輔助等都有很大很深的應用。總的來說，大數據中所有的數據都是有價值的，但是採集數據有很多的路要走，更多的需要物聯網、人工智慧的配合。
2、網路安全方面。這個應該是當下整個社會的一個突出問題。網路改變了人們的使用方式，推動了一系列的變革，但問題也是很突出，它是一把雙刃劍，有利有弊，但總體利大於弊，正因為網路的不斷發展，才推動了大數據的進步。
3、人工智慧方面。人工智慧應該是一個 今後發展的這個重點及亮點。人工智慧主要利用語言、圖像識別、感測器等設備集中進行運算，發揮其特定的作用，來執行任務。
⑸ 大數據有前途，還是網路安全有前途
很難說誰更有前途，它和大數據相比，就是生存與發展的區別。可能大數據當前比較火，但是長遠的穩定性看，網路安全更勝一籌。
⑹ 雲計算 大數據 網路安全 哪個好
隨著移動互聯網、互聯網+、大數據、雲計算的發展，各種網路安全事故頻繁發生，同時安全威脅手段日益隱蔽，帶來的危害則愈加嚴重。在這樣的形勢下，審視新環境下網路安全的新特點，並制定有針對性的措施就十分有必要。
網路安全事件愈演愈烈
東軟網路安全事業部副總經理張泉認為，與過去網路安全事件影響范圍、危害程度相對有限所不同的是，如今的網路安全事件波及范圍很廣，並且造成的影響也非常嚴重。
例如，今年10月份網易郵箱的用戶資料庫疑似泄露，數量多達5億條，其中包括用戶名、密碼、密碼提示問題和答案、注冊IP地址、生日等等，部分數據甚至在網上廣泛流傳;2014年8月，央視財經報道，支付寶用戶在連續10天時間里錢款不斷被人轉走，最蹊蹺的是，在這32萬元錢被轉走的過程中，支付寶戶主的手機竟然沒有收到任何簡訊提示;今年10月，滴滴出行、支付寶、攜程系統等無法訪問，給用戶造成了極大的不便。
張泉認為，網路安全問題所影響的主要是用戶數據的保密性、可用性和完整性。以上文所舉例子來說明，5億條網易郵箱數據疑似泄露涉及網路空間的保密性，支付寶賬戶被盜32萬侵犯了網路空間的完整性，滴滴出行、支付寶、攜程系統無法訪問則影響了網路空間的可用性。
2013年曝光的「棱鏡門」事件，則告訴人們網路安全問題已經上升為國家和國家之間的對抗，並且在某些國家發展成為了頗具規模的地下黑產業。而網路安全防護則通過做好收口工程、看門工程、鎖庫工程、補漏工程、底線工程，來抵禦網路安全風險。
面對網路安全事件愈演愈烈的形勢，張泉認為重新審視網路安全的新特點，並採取有效的防禦措施已是迫在眉睫。
大數據、雲計算帶來新挑戰
談到網路安全的新形勢，張泉認為，大數據和雲計算的出現，是目前網路安全環境變化的主要因素。
大數據和雲計算使得數據共享和超級計算成為可能，然而這就帶來了共享技術的漏洞，加大了數據損失、數據泄露的風險，對於惡意的內部用戶的訪問和竊取則是防不勝防。此外，審計服務以及通訊劫持、不安全的應用介面、惡意使用服務等都是大數據和雲計算帶來的新風險。因此，如何在不安全的環境中構造安全服務、如何強制遠程第三方實施安全策略、如何應對動態的安全邊界、如何應對虛擬化環境的安全挑戰、如何對雲中數據泄漏進行檢測、如何防止利用雲來進行安全攻擊成為雲計算和大數據環境下面臨的新課題。
大數據和雲計算改變了傳統的網路架構，使得遠程訪問和遠程式控制製成為可能，而黑客也能輕而易舉地進行遠程訪問和控制，這就為網路犯罪分子大開方便之門。此外，在大數據和雲計算環境下，互聯網所依賴的IP承載技術也將互聯網安全風險引入了新領域。
而從業務的前、中、後端來看，各個環境也存在著風險隱患。在前端客戶環節，客戶端、APP本身極具開放性，開發廠商、人員技術層出不清，普遍安全意識淡薄，更甚者缺少基本的安全驗證或驗證代碼明文傳輸;在中間應用環節，目前多數企業租用公有雲或政府私有雲，針對虛擬化、雲環境缺少針對彈性運算的跟蹤防護和多租戶隔離措施，雲環境中多種設備不同報警如何整合、海量事件和日誌如何分析、存儲和歸斂、人員操作如何審計和控制都是問題;而在後端服務環節，防止數據泄露、泄露事件回溯、泄露事件審計都是需要考慮的問題。
端到端的動態安全防護體系
東軟網路安全起步於1996年，目前已經經歷了以自主產品為中心、以自有解決方案為中心、網路安全產品及服務供應商共3個階段，面對各種病毒不斷爆發、數據中心大流量大並發的特點和網路帶寬的不斷增長，東軟推出了高性能產品以應對網路帶寬的快速增長趨勢。
Verizon 認為，67%的安全攻擊是從分支機構和中小組織入手的。對此，東軟建立了端到端防護體系以確保分支機構安全，通過從數據中心到分支機構的整體安全防護、高性能的下一代防火牆、有線及無線一體化的安全網關來守護數據中心和分支機構的安全。
近年來，國家提出了IT軟體自主可控的需求。針對這一趨勢，東軟聯合中標麒麟等推出了自主可控、安全可靠的NISG6000-AQKK V4.2——一款中國製造、擁有中國芯的完全自主知識產權下一代防火牆，吞吐量高達4G，超出業界最高水平的2倍，整機功耗小於100W，安全穩定。
此外，雲計算也對東軟的安全方案帶來了機遇，藉助雲計算的優勢，東軟推出了雲安全整體解決方案。同時，東軟還推出了基於許可權管控及安全運維的態勢感知平台大數據存儲平台。
⑺ 什麼是大數據信息安全的威脅
在攜程信用卡信息泄露、小米社區用戶信息泄露、OpenSSL“心臟出血”漏洞等事件中，大量用戶信息數據被盜，導致用戶網路銀行賬戶發生入侵事件等情況。這些事情發生在個人用戶身上。如果類似事件發生在國家財政、政務等相關部門的數據平台系統上，其後果將是不可想像的，對國家網路安全造成的損失將是前所未有的。大數據時代，我國網路安全面臨多重安全威脅。
1、大數據信息安全的威脅——網路基礎設施和基本的硬體和軟體系統由其他人控制
大數據平台依託互聯網，為政府、企業、公眾提供服務。然而，從基礎設施的角度來看，中國互聯網已經存在一些不可控的因素。例如，域名解析系統(DNS)是Internet的基礎設施之一，使訪問Internet變得很容易，而不必記住復雜的IP地址字元串。今年1月，由於DNS根伺服器受到攻擊，數千萬人在數小時內無法訪問該網站。根伺服器是全球DNS的基礎，但全世界有13個根伺服器，都是國外的，由美國控制。此外，中國還沒有完全實現對大數據平台基礎軟硬體系統的自主控制。在能源、金融、電信等重要信息系統的核心軟硬體實施中，伺服器、資料庫等相關產品占據主導地位。因此，目前中國的信息流是通過對國外企業產品的計算、傳輸和存儲來實現的。相關設備設置更多“後門”，國內數據安全生命線幾乎全部掌握在外國公司手中。2013年棱鏡事件的曝光，突顯了硬體和軟體基礎設施對中國數據安全乃至國家安全的重要性。
2、大數據信息安全的威脅——網站和應用程序充斥著漏洞和後門
近年來，由於網站和應用系統的漏洞，由後門引起的重大安全事件頻繁發生，以上三起事件都屬於這一類。據中國安全公司的網站安全檢測服務統計，多達60%的中國網站存在安全漏洞和後門。可以說，網站和應用系統的漏洞是大數據平檯面臨的最大威脅之一。然而，各種第三方資料庫和中間件在中國的各種大數據行業應用中得到了廣泛的應用。然而，此類系統的安全狀況並不樂觀，存在廣泛的漏洞。更令人擔憂的是，網站的錯誤修復都不令人滿意。
3、大數據信息安全的威脅——除了系統問題之外，網路攻擊的手段更加豐富
其中，終端惡意軟體和惡意代碼是黑客或敵對勢力攻擊大數據平台、竊取數據的主要手段之一。目前，越來越多的網路攻擊來自終端。終端滲透攻擊也成為國與國之間網路戰的主要手段。例如，著名的針對伊朗核設施的stuxnet病毒，利用Windows操作系統的弱點，滲透到特定終端，滲透到伊朗核工廠的內部網路，摧毀伊朗核設施。此外，針對大數據平台的高級持續威脅(Advanced Persistent Threat, APT)攻擊十分常見，可以繞過各種傳統的安全檢測和保護措施，竊取網路信息系統的核心數據和各種智能。例如，極光襲擊谷歌和其他30多家高科技公司就是一個例子。APT攻擊結合了社會工程、吊馬、脆弱性、深度滲透、潛伏期長、隱蔽性等特點，具有極強的破壞性。它不僅是未來網路戰的主要手段，也是對我國網路空間安全危害最大的攻擊手段之一。近年來，具有國家和組織背景的APT攻擊不斷增多，大數據平台無疑將成為APT攻擊的主要目標。
大數據信息安全的威脅有哪些?這才是大數據工程師頭疼的問題，在攜程信用卡信息泄露、小米社區用戶信息泄露、OpenSSL“心臟出血”漏洞等事件中，大量用戶信息數據被盜，你能處理好嗎?如果您還擔心自己入門不順利，可以點擊本站的其他文章進行學習。
⑻ 如何利用大數據來處理網路安全攻擊
「大數據」已經成為時下最火熱的IT行業詞彙，各行各業的大數據解決方案層出不窮。究竟什麼是大數據、大數據給信息安全帶來哪些挑戰和機遇、為什麼網路安全需要大數據，以及怎樣把大數據思想應用於網路安全技術，本文給出解答。
一切都源於APT
APT（Advanced Persistent Threat）攻擊是一類特定的攻擊，為了獲取某個組織甚至是國家的重要信息，有針對性的進行的一系列攻擊行為的整個過程。APT攻擊利用了多種攻擊手段，包括各種最先進的手段和社會工程學方法，一步一步的獲取進入組織內部的許可權。APT往往利用組織內部的人員作為攻擊跳板。有時候，攻擊者會針對被攻擊對象編寫專門的攻擊程序，而非使用一些通用的攻擊代碼。此外，APT攻擊具有持續性，甚至長達數年。這種持續體現在攻擊者不斷嘗試各種攻擊手段，以及在滲透到網路內部後長期蟄伏，不斷收集各種信息，直到收集到重要情報。更加危險的是，這些新型的攻擊和威脅主要就針對國家重要的基礎設施和單位進行，包括能源、電力、金融、國防等關繫到國計民生，或者是國家核心利益的網路基礎設施。
現有技術為什麼失靈
先看兩個典型APT攻擊案例，分析一下盲點在哪裡：
1、 RSA SecureID竊取攻擊
1) 攻擊者給RSA的母公司EMC的4名員工發送了兩組惡意郵件。郵件標題為「2011 Recruitment Plan」，寄件人是[email protected]，正文很簡單，寫著「I forward this file to you for review. Please open and view it.」;裡面有個EXCEL附件名為「2011 Recruitment plan.xls」；
2) 很不幸，其中一位員工對此郵件感到興趣，並將其從垃圾郵件中取出來閱讀，殊不知此電子表格其實含有當時最新的Adobe Flash的0day漏洞(CVE-2011-0609)。這個Excel打開後啥也沒有，除了在一個表單的第一個格子裡面有個「X」(叉)。而這個叉實際上就是內嵌的一個Flash；
3) 該主機被植入臭名昭著的Poison Ivy遠端控制工具，並開始自BotNet的C&C伺服器(位於 good.mincesur.com)下載指令進行任務；
4) 首批受害的使用者並非「位高權重」人物，緊接著相關聯的人士包括IT與非IT等伺服器管理員相繼被黑；
5) RSA發現開發用伺服器(Staging server)遭入侵，攻擊方隨即進行撤離，加密並壓縮所有資料(都是rar格式)，並以FTP傳送至遠端主機，又迅速再次搬離該主機，清除任何蹤跡；
6) 在拿到了SecurID的信息後，攻擊者就開始對使用SecurID的公司(例如上述防務公司等)進行攻擊了。
2、 震網攻擊
遭遇超級工廠病毒攻擊的核電站計算機系統實際上是與外界物理隔離的，理論上不會遭遇外界攻擊。堅固的堡壘只有從內部才能被攻破，超級工廠病毒也正充分的利用了這一點。超級工廠病毒的攻擊者並沒有廣泛的去傳播病毒，而是針對核電站相關工作人員的家用電腦、個人電腦等能夠接觸到互聯網的計算機發起感染攻擊，以此 為第一道攻擊跳板，進一步感染相關人員的U盤，病毒以U盤為橋梁進入「堡壘」內部，隨即潛伏下來。病毒很有耐心的逐步擴散，利用多種漏洞，包括當時的一個 0day漏洞，一點一點的進行破壞。這是一次十分成功的APT攻擊，而其最為恐怖的地方就在於極為巧妙的控制了攻擊范圍，攻擊十分精準。
以上兩個典型的APT攻擊案例中可以看出，對於APT攻擊，現代安全防禦手段有三個主要盲點：
1、0day漏洞與遠程加密通信
支撐現代網路安全技術的理論基礎最重要的就是特徵匹配，廣泛應用於各類主流網路安全產品，如殺毒、入侵檢測/防禦、漏洞掃描、深度包檢測。Oday漏洞和遠程加密通信都意味著沒有特徵，或者說還沒來得及積累特徵，這是基於特徵匹配的邊界防護技術難以應對的。
2、長期持續性的攻擊
現代網路安全產品把實時性作為衡量系統能力的一項重要指標，追求的目標就是精準的識別威脅，並實時的阻斷。而對於APT這種Salami式的攻擊，則是基於實時時間點的檢測技術難以應對的。
3、內網攻擊
任何防禦體系都會做安全域劃分，內網通常被劃成信任域，信任域內部的通信不被監控，成為了盲點。需要做接入側的安全方案加固，但不在本文討論范圍。
大數據怎麼解決問題
大數據可總結為基於分布式計算的數據挖掘，可以跟傳統數據處理模式對比去理解大數據：
1、數據采樣——>全集原始數據（Raw Data）
2、小數據+大演算法——>大數據+小演算法+上下文關聯+知識積累
3、基於模型的演算法——>機械窮舉（不帶假設條件）
4、精確性+實時性——>過程中的預測
使用大數據思想，可對現代網路安全技術做如下改進：
1、特定協議報文分析——>全流量原始數據抓取（Raw Data）
2、實時數據+復雜模型演算法——>長期全流量數據+多種簡單挖掘演算法+上下文關聯+知識積累
3、實時性+自動化——>過程中的預警+人工調查
通過傳統安全防禦措施很難檢測高級持續性攻擊，企業必須先確定日常網路中各用戶、業務系統的正常行為模型是什麼，才能盡早確定企業的網路和數據是否受到了攻擊。而安全廠商可利用大數據技術對事件的模式、攻擊的模式、時間、空間、行為上的特徵進行處理，總結抽象出來一些模型，變成大數據安全工具。為了精準地描述威脅特徵，建模的過程可能耗費幾個月甚至幾年時間，企業需要耗費大量人力、物力、財力成本，才能達到目的。但可以通過整合大數據處理資源，協調大數據處理和分析機制，共享資料庫之間的關鍵模型數據，加快對高級可持續攻擊的建模進程，消除和控制高級可持續攻擊的危害。
⑼ 大數據存在的安全問題有哪些
一、分布式系統
大數據解決方案將數據和操作分布在許多系統中，以實現更快的處理和分析。這種分布式系統可以平衡負載，避免單點故障。但是這樣的系統容易受到安全威脅，黑客只要攻擊一個點就可以滲透整個網路。
二.數據存取
大數據系統需要訪問控制來限制對敏感數據的訪問，否則，任何用戶都可以訪問機密數據，有些用戶可能會出於惡意使用。此外，網路犯罪分子可以入侵與大數據系統相連的系統，竊取敏感數據。因此，使用大數據的公司需要檢查和驗證每個用戶的身份。
三.數據不正確
網路犯罪分子可以通過操縱存儲的數據來影響大數據系統的准確性。因此，網路犯罪分子可以創建虛假數據，並將這些數據提供給大數據系統。比如醫療機構可以利用大數據系統研究患者的病歷，而黑客可以修改這些數據，產生不正確的診斷結果。
四.侵犯隱私
大數據系統通常包含機密數據，這是很多人非常關心的問題。這樣的大數據隱私威脅已經被全世界的專家討論過了。此外，網路犯罪分子經常攻擊大數據系統以破壞敏感數據。這種數據泄露已經成為頭條新聞，導致數百萬人的敏感數據被盜。
五、雲安全性不足
大數據系統收集的數據通常存儲在雲中，這可能是一個潛在的安全威脅。網路犯罪分子破壞了許多知名公司的雲數據。如果存儲的數據沒有加密，並且沒有適當的數據安全性，就會出現這些問題。
關於大數據存在的安全問題有哪些，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
⑽ 大數據和網路安全哪個方向更好
隨著工業物聯網(IIoT)在製造企業的全面鋪開，安全專家必須准備好弄懂這些網路應有的樣子與操作。同時，所有安全計劃都需擁有足夠的彈性，要能扛住迎面而來的各種攻擊。未來十年將給網路安全帶來最大影響的是什麼?簡單講，這個問題的答案有兩個方向：人工智慧(AI)和大數據分析。
鑒於這些技術發展會給未來時光帶來重大影響，未來的安全環境，將取決於AI和分析如何融入囊括了網路及物理安全的全面彈性安全計劃。
網路安全-工業物聯網
至於如何構建該整體安全項目，能夠賦予製造商資產清單與網路可見性的網路監視技術是個不錯的開始。隨著公司企業越來越依賴數字環境，擁有該總體安全觀也變得越來越重要了。如果十年內發生的攻擊類似烏克蘭兩次遭遇的大斷電，或挪威鋁業巨頭NorskHydro遭遇的勒索軟體攻擊，公司企業需准備備用工廠，以便在必要的時候能夠手動運營以阻止攻擊。
未來5~10年，物聯網對工業運營的意義愈加重大，工業系統也將接入可大幅降低設備間通信延遲的5G網路，因而工業系統聯網程度增加幾乎已成不爭的事實。物聯網設備安全通常天生不怎麼強，所以當物聯網設備大規模部署的時候，工業系統便面臨相當棘手的設備安全管理挑戰了。
網路安全-工業運營
更糟的是，連接性增加意味著能嘗試突破系統的黑客也增加了，更高端的黑客或許能夠窺探系統，而網路安全問題也隨著連接性的增長而愈加惡化。而且，很多工業系統如果以特定方式操縱可能傷及人命，所以連接性增加不僅影響到工業系統管理和保護，也影響公共政策制定。
網路安全-數字轉型
工業網路安全遭受的最大影響將是數字轉型的非預期結果。數字轉型很好，也很有必要，但同時伴隨著風險。隨著我們引入越來越多的數字終端，數據流隨之產生。數據流的飛速增長將超出我們的處理范圍，無法現場有效分析全部數據。而且，我們將以這些數據驅動有關過程的決策，甚或驅動過程本身。最終，我們或許會開始通過人工智慧/機器學習將這些分析性數據產品饋送回過程。
換句話說，過程產生數據，數據離開過程網路流向雲、霧、湖、現場、外部等等地方，被分析、重用再饋送回過程。所有這些都會以我們剛剛才開始考慮的方式，往過程數據及該控制/過程網路外部相關系統，引入新的風險。