隨著信息化浪潮的推進，中國的數字化轉型催生了大數據、IoT、公有云和人工智能等新興技術的快速發展。但隨之而來的安全問題也日益嚴峻，一方面隨著云計算和微服務模式的普及，我們所面對的業務模型越來越復雜;另一方面，隨著國內等級保護2.0、網絡安全法，歐盟GDPR等一系列合規政策的出臺，對于數據的審查變得越來越嚴格。

　　除此之外，網絡安全威脅格局也產生了巨大的變化。對于安全人員來說，他們要面對的是更低的攻擊門檻，更廣的攻擊面和更多的攻擊方式。

　　隨著攻擊工具的低成本化、模塊化、武器化，網絡攻擊不再是“黑客”的專利，任何別有用心的個人或團體都可以利用這些工具對企業進行滲透或攻擊，造成巨大的數字資產與經濟損失。同時，過高的安全風險會大大降低公司的市場價值，甚至威脅企業的生存。即使很小的潛在風險也能將公司的品牌形象、客戶的隱私信息和知識產權等置于危險之中。

　　近幾年網絡安全事件不斷爆發，企業勒索軟件頻頻中招，造成業務停產、數據丟失，不得已支付巨額贖金進行解密;數據庫防線被突破，酒店入住記錄、信用卡號碼、個人醫療隱私等社會信息在暗網被四處販售;持續不斷的大流量DDoS攻擊，使得網站正常業務持續癱瘓。

　　這些安全威脅事件正在讓企業蒙受巨大損失，同時，云計算業務的安全保障也是眾多企業面臨的棘手問題，軟硬件并存的混合環境也為應用安全提出了更高的要求。

　　安全解決方案是以滿足企業安全方針為最終目標，從終端安全，網絡安全，數據安全，云安全和安全服務運營等5個方面對用戶的信息系統設計或改進;增強內部信息環境的可視化，提升整體安全管理和維護的水平，使現有的安全威脅對網絡和應用系統的信息資產的風險降低到可以接受的范圍內。

　　終端——網絡——數據，構成了企業信息業務的基本生命周期。在終端安全方面，為了更好的應對未知威脅，解決方案建議采用結合了機器學習、大數據行為分析和沙箱技術的下一代終端保護方案，有效防護零日攻擊。

　　在網絡層面，協助企業應對DDoS攻擊、APT攻擊和Web應用攻擊，并充分考慮日益增長的加密流量，對其進行智能分析與深度檢測;業務數據系統作為信息的聚集點，安全性至關重要，解決方案建議部署基于數據庫協議分析和用戶行為分析(UEBA)的系統，幫助企業檢測各種數據違規情況，避免出現信息泄露事件。