物联网、云计算和移动技术的结合正在稳步推动整个安全行业的数字化转型。这一技术浪潮正在创造振奋人心的全新机遇，却也同时助长了物理和数字安全威胁。
随着整个安全基础设施中使用AI 和 ML 技术的应用程序迅速增加，企业可以深入了解客户使用物理和数字资产的情况，并检测异常状况以防止欺诈行为的发生，同时还可以减少用户干预。而这一切的实现，都依赖于安全设备和系统中不断增长的数据量。
此外，AI和ML的使用可以使建筑物更加以数据为导向、以用户为中心，通过结合物理和数字凭证以及连接的物联网端点，使系统更易于管理。
近些年来，我们已经进入到了以大数据和云计算为标志的全新的互联网时代，并向物联网时代大踏步迈进中。而在这个转变的关键时期，网络数据的泄露却频频发生，网络数据安全性屡受质疑。因此如何提高网络数据安全性，也便成为群众乃至国家所重视的事。
网络数据安全性面临两个重大挑战：自然与人为。自然原因即是数据储存、计算、传输等设备在遭遇极端天气或其他不可抗自然因素影响后，物理设备或信号电源等遭受破坏导致的数据泄露。但是，自然原因导致的数据泄露较少，数据泄露更多的是人为原因。一般人为原因可分为：程序设计bug与漏洞，后门与黑客，病毒，用户与管理者等几大因素。程序设计bug与漏洞又包括了TCP/IP协议缺陷，安全策略漏洞，操作系统漏洞等几方面。用户与管理者则是包括了安全意识不足，操作不合理或监守自盗几方面。
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