随着行业用户利用人工智能来增强技能组合并提高效率，他们将开始更加认真地看待它如何与安全工具交互以及带来的影响。寻找组织通过开发自己的解决方案或利用嵌入式人工智能和机器学习算法的第三方服务/工具来扩展人工智能的使用以应对安全挑战。由于预构建模型和托管人工智能服务的可用性不断增加，更多组织愿意尝试使用人工智能进行安全性测试。而很多企业的频繁违规也会促进对人工智能的新投资，这有助于开发适应性以应对违规攻击。其结果是更加自动地检测和响应漏洞和威胁。

 

 

为了充分利用云计算的优势，许多公司将通过实施多阶段安全自动化和编排(SAO)方法实现持续集成/持续部署(CI/CD)，其中包括合规性和安全性检查，从而实现成功在生产环境中实施新部署。新兴的安全自动化和编排(SAO)产品利用即代码(IaC)等基础设施存在的参考体系结构，并与合规性框架和安全性最佳实践保持一致，为云计算用户提供快速且可重复的方式来更新和/或部署合规且安全的基于云计算的基础设施。云计算无关解决方案(如Terraform)和平台相关服务(如AWS CloudFormation，Azure Resource Manager和Google Deployment Manager)都支持各自平台内的产品利用即代码(IaC)。在部署基础设施之后，工程师将使用大量DevOps工具对其他代码、脚本和应用程序功能进行分层，以部署、强化和配置仅使用产品利用即代码(IaC)无法实现的剩余基础设施。

 

 

2018年美国在州一级解决了合规和隐私问题：例如，亚利桑那州政府云计算部署的AZRamp计划和加州的消费者隐私法案。更多的州将会效仿，特别是由于高调的数据泄露和相应的诉讼，例如最近万豪公司的喜达屋品牌酒店的数据泄露，影响了近5亿用户，并迫使采取法律诉讼，而隐私问题成为最重要的问题。企业需要了解当前政府部门要求的网络安全和隐私要求的复杂性。违规通知的法规在适用性、范围和通知要求方面因地而异。组织应执行差距评估，以确定他们必须保护的信息的范围以及托管此数据的系统的安全性和合规性状态。

 

 

合规性并不总是等同于全面的安全性。但是，合规性是衡量组织安全计划成熟度的一个标准。2019年，寻找更多组织来推广其安全评估和合规活动，以支持其产品或系统的安全状况。框架(或框架组合)越严格，就越有利于差异化：因此，预测企业将利用最严格的安全合规框架，例如美国联邦风险和授权管理计划(FedRAMP)和信息安全注册评估员计划(IRAP)，作为关键的区分因素。许多人还将在现有的合规认证(例如，ISO 27001或SOC)与美国国家标准与技术研究院(NIST)的要求和合规框架(或与其组织相关的组件)保持一致，以进一步证明其成熟度。他们的安全计划延续了在2018年的发展趋势。

 

 

寻找更高效、更强大的架构是IT的运作方式。在云计算中，预测向无服务器架构、容器、微服务的转变将使云计算架构在管理不断增加的任务量方面变得更加高效。这些较新的模型使编码环境和应用程序可以被视为非单一的模型，提供了灵活性和独立功能的扩展性，从而提高了效率，降低了运营成本，并提高了生产力。

 

 

2008年，区块链这个术语与区块链创始人中本聪发布的白皮书一起登上全球舞台。从那时起，专家们预测区块链可能会从根本上改变众多行业。在网络安全方面，人们已经看到了区块链的应用：存储和软件备份中存在用例，允许将数字数据公证为指纹，并将其添加到区块链中以防止篡改。另一方面，人们已经看到组织围绕某些垂直领域的基于总账的安全性构建，例如IOTA项目。该项目据称是第一个开源分布式分类账。制造行业、关键基础设施、政府和医疗保健等行业和领域开始利用区块链分布式数据模型的优势。技术供应商将在2019年利用区块链技术提供安全解决方案，以增强数据存储、身份管理和加密。

 

由于云计算依赖性持续增长，预计会看到云计算技术和投资将在2019年及以后保持同步发展。