Технологии, двигающие нас вперед и расширяющие возможности, открывают новые горизонты для преступности. В 2021 году в кибербезопасности возник целый ряд новых угроз, технологий и бизнес-идей.
DevSecOps
2021 год – это период, когда цикл разработки Development, security и operations становится обычным явлением. Потребность в DevSecOps как никогда велика, поскольку все больше компаний переносят критически важные корпоративные рабочие нагрузки на облачные платформы. Им необходимо выяснить, как обеспечить безопасность данных и ознакомиться с инструментами, используемыми поставщиками облачных услуг.
Продукт изначально встраивается в лучшие стандарты безопасности и эффективно обнаруживает непредвиденные проблемы. Он позволяет избежать всех возможных уязвимостей самописных систем, которые сегодня работают почти в каждой крупной компании. DevSecOps существенно снижает риск убытков от утечки информации через корпоративный сайт. С его помощью можно провести комплексный аудит приложений, связанных с критически важными данными.
Ускоренная миграция в облако
Бизнес по-прежнему озабочен обеспечением безопасности инфраструктуры для удаленной работы, особенно когда сотрудники используют собственное программное обеспечение дома. В 2021 году большинство предприятий ускоряют миграцию в облако на 150-200%. Это является прямым результатом перехода к дистанционному формату работы из-за пандемии COVID-19.
Сегодня новая рабочая среда переживает окончание пандемии, однако все уже успели оценить преимущества удаленной организации труда. Облако способно значительно улучшить возможности безопасного управления корпоративными приложениями и сотрудниками, но несет в себе некоторые собственные риски. Именно над их нейтрализацией сегодня трудятся лучшие разработчики во всем мире.
Управление искусственным интеллектом
Освоение подобной технологии станет более приоритетным для компаний. Организации начинают осваивать не только дизайн ИИ, но и его этику. Ключевые задачи на сегодняшний день – создание безопасной системы управления, основанной на конфиденциальности искусственного интеллекта.
Ключевые проблемы технологии, с которыми сегодня сталкиваются предприятия, включают:
- отсутствие общепринятой стандартной структуры защиты данных ИИ;
- необходимость оформления полной документации;
- риски управления данными;
- внедрение программ обучения на основе ролей участников разработки и эксплуатации систем ИИ.
Искусственный интеллект скоро будет использоваться для выполнения административных задач, поэтому наиболее серьезная проблема конфиденциальности ИИ на предприятии по-прежнему связана с управлением.
AR/VR/XR: безопасность и конфиденциальность
В этом году разработки AR/VR/XR будут продолжать лидировать в области инноваций. Пандемия COVID-19 послужила катализатором для повсеместного распространения подобных технологий и открыла миру глаза на их возможности. Расширенная, дополненная и виртуальная реальность открывает новые перспективы для бизнеса и образовательной практики. AR/VR/XR активно внедряется в лучшие онлайн казино, использующие соединение с 256-битовым SSL шифрованием. Как и в других направлениях на новый уровень выходит проблема безопасности и конфиденциальности создаваемых, собираемых и хранимых данных на устройствах.
Машинное обучение
2021 год приводит к более широкому использованию искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML). По прогнозу экспертов, общий объем рынка искусственного интеллекта Соединенных Штатов к 2025 году, достигнет 190 миллиардов долларов. При этом значительная доля исследований будет сосредоточена на компьютерном зрении и связанных с ним приложениях.
Потенциал машинного обучения заключается в способности помогать принимать решения. Технология предназначена для поддержки менеджеров. Искусственный интеллект также выиграет от развивающегося рынка автономного вождения, который, согласно данным Fortune Business Insights, вырастет до 1,33 миллиарда долларов к 2027 году. Это расширение увеличит спрос на специалистов в области аудита систем ИИ и МЛ. Особенно востребованы будут эксперты с опытом работы с нейронными сетями и глубоким обучением для понимания и интерпретации входных и выходных данных этих сложных систем.
Продукты AI и ML не создаются как автономные решения, но большинство из них используют облачные инфраструктуры, сервисы и платформы, такие как Azure или Amazon Web Services (AWS). Например, и Uber, и Lyft пользуются услугами нескольких поставщиков облачных услуг. Они применяют возможности AWS, сервисы Google Map API и TensorFlow для проведения транзакций и маршрутизации. Использование облачной инфраструктуры также позволяет устройствам Интернета вещей (IoT) обмениваться информацией в новых масштабах, создавая инновационные возможности для бизнеса. Соответственно, спрос на специалистов по кибербезопасности, обладающих навыками облачных вычислений, для анализа и защиты этих решений будет оставаться высоким в 2021 году и в последующий период.
