網路安全行業主要上市公司:目前國內網路安全行業的上市公司主要有深信服(300454)、天融信(002212)、奇安信(688561)、啟明星辰(002439)、衛士通(002268)、綠盟科技(300369)、安恆信息(688023)等。
本文核心數據:市場規模
中國政府三大領域網路安全需求特徵
網路安全行業政府領域的應用有三大細分,分別為政務、稅務和工商領域。具體來看,政務領域近年來勒索病毒橫行、黑客干政、DDoS攻擊現象屢屢發生,整體需求以上述三個方面展開,尤其是勒索病毒的防禦,2018年2月,襄陽南漳縣人民醫院系統被植入升級版勒索病毒後癱瘓,因系統癱瘓錄入在電腦中的葯價等數據消失,存儲在電腦中的病例也無影無蹤,黑客要求支付比特幣才能恢復正常,是一起性質較為惡劣的勒索事件。
另外稅務和工商領域的網路安全需求也以抵禦漏洞風險、保障資料庫安全等為主要需求。
合作新模式:數字政府依託企業建設運營
數字政府對網路安全的需求明顯,不論是硬體設備的采購或者軟體設施和服務的完善,對網路安全的需求貫穿於每個環節。且政府數字化轉型中,企業始終扮演重要角色。一方面,企業掌握成熟的數字技術、前沿科技創新成果,能夠通過PPP合作、購買服務等方式向政府輸送數字基礎設施、數字化運營能力、數字技術人才等,協助推進政府數字化轉型進程。另一方面,企業作為政府重要治理和服務對象,能夠通過意見表達、議程參與等方式影響政府治理理念,推動組織流程變革和政社關系重塑。近年來,廣東、浙江等省市紛紛成立國資背景的數字政府公司。
近兩年我國政府網站安全性增強,市場規模逐年擴大
近年來,我國網路安全行業發展迅速,針對政府領域的網安需求滿足情況良好,數字政府逐漸取得成效,且政府網站的安全性有所加強。2016-2020年,我國政府網站被篡改的數量波動下降,2020年CNCERT共監測發現我國境內被篡改政府網站數量494個,較2019年的515個有所下降。
目前,隨著電子政務建設的逐步推進,政府門戶網站所承載業務的數量在逐步增加,網站被入侵或篡改所帶來的危害將不僅限於政府形象的損害,甚至會造成巨大的經濟損失,或者嚴重的社會問題。由此可見,政府信息化建設中網路安全尤其重要,政府領域對網路安全產品的需求將不斷增加。
政府領域對網路安全需求占據了我國網路安全產業的很大部分。從需求特徵來看,在政府領域,網路安全產品是否能滿足符合國家政策的合規性功能更加受到關注,如等級保護和風險評估等強制性要求越來越嚴,網路安全產品部署從部級、省級向市級、縣級延伸等。預計2020年,政府網路安全規模突破400億元。
未來我國政府領域網安規模將突破1000億元
未來,隨著我國政府向公共服務型政府的轉型,政府對民生問題的重視不斷加強,電子政務是重要抓手。特別是「十八大」將信息化列為「新四化」(新型工業化、信息化、城鎮化、農業現代化道路)之一,意味著信息化將成為推進我國經濟社會轉型的核心力量之一。在這些因素的推動下,預計未來幾年內,電子政務仍將保持穩定的增長,網路安全業務在電子政務領域的發展空間廣闊。前瞻預測,2026年政府領域網路安全市場規模突破1000億元。
以上數據參考前瞻產業研究院《中國網路安全行業發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》
㈡ 網路安全專業據說現在發展前景很好,這個主要學什麼初中畢業可以學嗎好學嗎
目前,網路安全產業的人才缺口十分巨大,網路安全相關專業的就業前景十分廣闊。
網路空間安全專業屬於新興的交叉學科,融合了計算機、通信、安全、法律法規、管理等多門學科的能力要求,學生需要具備復雜事物與系統的分析、綜合、歸納、演繹、抽象、假設等能力,為此應當在專業課程中強化思維方法的學習,使學生掌握科學的思維方法,具備抽象思維、形象思維、創造性思維和批判性思維能力。主要課程:高級語言程序設計、計算機網路、信息安全數學基礎、密碼學、操作系統原理及安全、網路安全、通信原理、可信計算技術、雲計算和大數據安全、電子商務和電子政務安全、網路輿情分析、網路安全法律法規等等。
網路安全行業正吸引越來越多的年輕人就職,其中本科學歷最多,碩士學歷也不少。
初中畢業學的話,困難重重,需要花費大量時間和精力系統學好相關多門學科基礎,難度可想而知。
㈢ 軟體工程專業的大型主機方向、嵌入式系統方向、軟體技術方向、網路安全方向、信息工程方向、工業產品計算
是大學要分方向了吧 和我們學校還挺像的,就我知道的分別說說哈,大型機主要是像IBM那種做的,而一般的企業可能這方面需要的人相對少一些,IBM當然也沒那麼好進的吧。。。然後嵌入式,主要是焊板子還有在linux下編程,現在國家似乎比較重視這個方向,像東軟這種公司也都很喜歡這類人才,所以比較有發展。。。軟體技術這個就是普通的了,主要是開發和測試。。。
至於網路安全,我就是這個方向,和信息工程應該差不多,對數學要求很高,如果數學不好會很吃力。。。。然後數字動漫,這個國內很缺,如果學得好一定會很有發展,而且,現在的確很多方面都離不開或者越來越像數字媒體這方面靠攏了,各個行業都是。。。 其他的,就不太知道了。。。
如果想學軟體開發的話,軟體技術方向應該是正統,嵌入式也不錯。。。 但是如果是本科程度的話,其實不用想太多,因為差別不會太大,因為很多基礎是大家都要學的,如果真感興趣或者可以讀研
㈣ 軟體工程專業的大型主機方向、嵌入式系統方向、軟體技術方向、網路安全方向、信息工程方向、工業產品計算
嵌入式系統方向是硬體開發。
你應該學軟體技術方向。
㈤ 人工智慧和網路安全選哪個好
我個人認為二者各有各的特點,主要看自己內心的想法,人工智慧與網路安全的結合目前還是一個新興產業,但具有發展前途,特別是計算安全領域還有很多尚未解決且具有挑戰性的問題需要人們不斷去探索和追尋答案。以下是我的個人看法,希望能夠對大家有幫助。
生活中就比如說給自己的用戶名設置足夠長度的密碼,最好使用大小寫混合和特殊符號,不要為了貪圖好記而使用純數字密碼,不要使用與自己相關的資料作為個人密碼,如自己或男(女)朋友的生日,電話號碼,身份證號碼等等,這些對於網路安全都是至關重要的。在我們的日常生活中,難免會遇到大大小小的安全問題,安全知識大全可以幫助我們解決安全的一些小問題。所以,積極學習網路安全也是非常有必要的一件事情。
以上就是我的個人見解,希望能夠對大家有用。
㈥ 什麼是網路安全,為何要注重網路安全
網路安全是指網路系統的硬體、軟體及其系統中的數據受到保護,不受偶然的或者惡意的原因而遭到破壞、更改、泄露,系統連續可靠正常地運行,網路服務不中斷.
網路安全從其本質上來講就是網路上的信息安全。從廣義來說,凡是涉及到網路上信息的保密性、完整性、可用性、真實性和可控性的相關技術和理論都是網路安全的研究領域。
網路安全的目的是保障用戶業務的順利進行,滿足用戶的業務需求是網路安全的首要任務,離開這一主題,奢談安全技術和產品無異於南轅北轍。
網路安全的具體含義會隨著「角度」的變化而變化。比如:從用戶(個人、企業等)的角度來說,他們希望涉及個人隱私或商業利益的信息在網路上傳輸時受到機密性、完整性和真實性的保護,避免其他人或對手利用竊聽、冒充、篡改、抵賴等手段侵犯用戶的利益和隱私, 訪問和破壞。
㈦ 簡述數字動漫和數字學習的特點及發展趨勢
摘要 你好
㈧ 周鴻禕說數字化程度越高,安全挑戰越大,目前我國的網路安全水平如何
數字化這是發展到一定程度之後帶來的一個新的改變,但也是一個新的挑戰,利用好了數字化,整個人們的生活帶來很大的便利利用的不好數字化將帶來很大的安全挑戰,就比如現在的互聯網大數據泄露個人信息的問題,偷偷違規採集用戶個人信息的問題,這些都是數字化呀。
網路安全是一個隨著技術或者說隨著數字化的進程不斷加快,必然會出現的一個問題,這個很正常,但是要是不下大力度的話,很難解決,我們不贊成是通過完全的懲罰去起到恐嚇的作用,但是沒有相應嚴格的規則去限制起到一定的警示效果,那也很難起到最終人們所期待的那個理想的目標,所以網路安全是老生常談的話題,也很重要,但是網路安全不等於用戶的個人信息安全。
㈨ 信息工程,軟體工程,大型主機,嵌入式,網路安全,數字動漫這幾個軟
數字動漫比較好
㈩ 大數據和網路安全哪個方向更好
隨著工業物聯網(IIoT)在製造企業的全面鋪開,安全專家必須准備好弄懂這些網路應有的樣子與操作。同時,所有安全計劃都需擁有足夠的彈性,要能扛住迎面而來的各種攻擊。未來十年將給網路安全帶來最大影響的是什麼?簡單講,這個問題的答案有兩個方向:人工智慧(AI)和大數據分析。
鑒於這些技術發展會給未來時光帶來重大影響,未來的安全環境,將取決於AI和分析如何融入囊括了網路及物理安全的全面彈性安全計劃。
網路安全-工業物聯網
至於如何構建該整體安全項目,能夠賦予製造商資產清單與網路可見性的網路監視技術是個不錯的開始。隨著公司企業越來越依賴數字環境,擁有該總體安全觀也變得越來越重要了。如果十年內發生的攻擊類似烏克蘭兩次遭遇的大斷電,或挪威鋁業巨頭NorskHydro遭遇的勒索軟體攻擊,公司企業需准備備用工廠,以便在必要的時候能夠手動運營以阻止攻擊。
未來5~10年,物聯網對工業運營的意義愈加重大,工業系統也將接入可大幅降低設備間通信延遲的5G網路,因而工業系統聯網程度增加幾乎已成不爭的事實。物聯網設備安全通常天生不怎麼強,所以當物聯網設備大規模部署的時候,工業系統便面臨相當棘手的設備安全管理挑戰了。
網路安全-工業運營
更糟的是,連接性增加意味著能嘗試突破系統的黑客也增加了,更高端的黑客或許能夠窺探系統,而網路安全問題也隨著連接性的增長而愈加惡化。而且,很多工業系統如果以特定方式操縱可能傷及人命,所以連接性增加不僅影響到工業系統管理和保護,也影響公共政策制定。
網路安全-數字轉型
工業網路安全遭受的最大影響將是數字轉型的非預期結果。數字轉型很好,也很有必要,但同時伴隨著風險。隨著我們引入越來越多的數字終端,數據流隨之產生。數據流的飛速增長將超出我們的處理范圍,無法現場有效分析全部數據。而且,我們將以這些數據驅動有關過程的決策,甚或驅動過程本身。最終,我們或許會開始通過人工智慧/機器學習將這些分析性數據產品饋送回過程。
換句話說,過程產生數據,數據離開過程網路流向雲、霧、湖、現場、外部等等地方,被分析、重用再饋送回過程。所有這些都會以我們剛剛才開始考慮的方式,往過程數據及該控制/過程網路外部相關系統,引入新的風險。