對大數(shù)據(jù)、AI、數(shù)據(jù)分析的投資額2021上看960億美元

網(wǎng)絡攻擊事件頻傳，手法花樣百出，使得安全防御技術也必須不斷與時俱進。有鑒于此，網(wǎng)絡安全業(yè)者正大舉投資人工智能（AI）、機器學習（Machine Learning）等技術，盼藉此提升應對網(wǎng)絡安全威脅的能力，這個趨勢將使得全球?qū)Υ髷?shù)據(jù)（Big Data）、人工智能與數(shù)據(jù)分析技術的投資額持續(xù)攀升，到2021年時，將上看960億美元。

ABI Research產(chǎn)業(yè)分析師Dimitrios Pavlakis表示，我們正處于人工智能安全革命的中心，這將會推動機器學習解決方案快速成為在安全信息、事件管理（SIEM）之后的新標準，最終將在未來五年內(nèi)，取代一大部份傳統(tǒng)防病毒軟件和以簽名為基礎的資安系統(tǒng)。

ABI Research發(fā)現(xiàn)，政府、國防、銀行和技術市場部門是驅(qū)動機器學習技術的主要推手與使用者。用戶和實體行為分析（User and EnTIty Behavioral AnalyTIcs， UEBA）與深度學習算法設計正逐漸成為網(wǎng)絡安全產(chǎn)品中最突出的兩個技術，許多新創(chuàng)公司都將重心放在相關領域?，F(xiàn)有的防病毒軟件廠商，如賽門鐵克（Symantec），則會逐漸把資安解決方案從高度訓練監(jiān)督模式改成無監(jiān)督或半監(jiān)督模式，以因應變化多端的威脅。

以企業(yè)為中心的公司像是IBM，大刀闊斧改變企業(yè)體系，將機器學習技術導入每個市場部門，從醫(yī)療保健至企業(yè)分析與網(wǎng)絡安全等領域。諸如Gurucul，Niara，Splunk，StatusToday，Trudera和Vectra Networks等公司也正在嘗試在用戶和實體行為分析的創(chuàng)新應用中占據(jù)領先地位。其他市場參與者如Deep InsTInct和Spark CogniTIon正在采用更多的特征無關（Feature-agnostic）模式、深度學習和自然語言處理。

整體而言，Pavlakis表示，這種根本性的轉(zhuǎn)變已經(jīng)在進行，而機器學習的擴散也促使資安領域的新創(chuàng)公司如雨后春筍般出現(xiàn)，例如JASK這家聚焦在SIEM補充網(wǎng)絡使用分析的新公司。機器學習技術甚至還開拓出應用保護這個新的資安領域，并促成新創(chuàng)公司Sqreen的誕生。