2023 年のテクノロジー予測: 人工知能、クラウド コンピューティング、エッジ コンピューティング、ネットワーク セキュリティの開発動向

#業界の専門家は、これほど急速に変化する開発の見通しは全く予想していなかった、と指摘しました。イノベーションのペースが飛躍的に進むにつれて、IT の主要なサブセクターはますます複雑になっています。

•人工知能: 昨年 11 月の ChatGPT の見事なデビューにより、業界関係者は人工知能が飛躍的に成長していることに気づきました。少し前までは SF のようなツールセット (無料) を提供しています。

·クラウド コンピューティング: クラウド コンピューティングは今やテクノロジーの基盤となっており、これほど徹底して開発を継続できるテクノロジーはかつてありませんでした。ほとんどの企業はマルチクラウドを採用しています。その結果、顧客はクラウド コンピューティングの膨大な可能性から恩恵を受けることができ、イライラする管理やコストのプレッシャーが軽減されます。

•エッジ コンピューティング: エッジ コンピューティングのアプリケーションは 2022 年に爆発的に増加し、多くの企業経営者はこれが新たな主要な焦点になると考えています。モノのインターネットの没入型コンピューティング環境は、コマースとコラボレーション、そして最終的にはメタバースをサポートするデータが豊富なインフラストラクチャを構築しています。

•データ分析: データ分析は意思決定を促進するエンジンであり、予測分析からデータ視覚化、リアルタイム データ マイニングに至るまで、急速に成長する一連のサブ産業を生み出してきました。データ分析はもはや独立した分野ではなく、コア要素としてますます多くのアプリケーションに組み込まれています。データはユビキタスになりつつあるため、洞察を得るためにデータをマイニングしようとする企業がますます増えています。

テクノロジー業界の急速な変化を考慮すると、テクノロジー業界の収益は今後も急速に増加していくでしょう。

クラウド コンピューティング市場を例に挙げると、その年間複利成長率は 14.4% です。世界のクラウド コンピューティング市場は、2022 年の 4,830 億米ドルから 2030 年には 1 兆 5,000 億米ドルに成長すると予想されています。人工知能と比較すると、この成長率は速くありません。人工知能市場は、年間複利成長率 38% で成長し、2021 年の 1 億 4,700 万米ドルから 2030 年には 1 兆 6,000 億米ドルに急増すると予想されています。

2023 年以降のテクノロジー予測

新年を迎えるにあたり、業界の専門家や経営者は通常、テクノロジーの将来の方向性を次のように予測します。 2023 年以降の企業の発展に影響を与えるテクノロジーと開発トレンドの予測。

デジタル トランスフォーメーション

(1) 注目に値する 6 つの主要トレンド

BMC Software の CEO、Ayman Sayed 氏は、企業が変革を続ける中、次のように述べています。企業がリモートワークと分散型 IT 運用を進化させるにつれて、企業にとっては、企業のニーズと新しい運用モデルに合わせたサービスで企業をサポートすることが重要になります。 2023 年に注目すべき 6 つの主要なマクロ トレンドがあります。

·まず第一に、人々の働き方が変わりました。新型コロナウイルス感染症から私たちが学んだことがあるとすれば、それは私たちが働く場所と方法が常に変化しているということです。革新的なテクノロジーは今後もこの柔軟性を実現するための鍵となります。

·経済成長の変革。世界の金融市場は混乱に陥っています。世界経済の成長を牽引する国は変化しており、地政学的課題によりビジネスのやり方も変化しています。市場の変化を予測し、成功する方法を見つけるには、多くのデータ分析と洞察が必要ですが、その分析は来年もさらに増加すると予想されます。

·調達、製造、流通、在庫、ラストワンマイル配送を含むサプライチェーンが変化し、データと洞察が重要になっています。多くの企業は現在、顧客と従業員の期待に応えるためにサプライチェーンの変化に確実に適応するという信じられないほどのプレッシャーにさらされています。 ＃＃＃＃＃＃・サイバーセキュリティ。サイバーセキュリティはもはや企業の最高セキュリティ責任者だけの仕事ではなく、全員の仕事です。ただし、これは摩擦を引き起こしたりビジネスを遅らせたりしない方法で行う必要があります。

·データの価値。 Statista が発表した調査報告書によると、今年末までに、世界中の 1 人当たり平均 97ZB のデータが生成されるとのことです。これを捉え、分析し、より良いビジネス成果を達成するために適用できれば、大きなチャンスが生まれます。

·社会的責任のある企業は機会を生み出し、誰もが気候変動、多様性、包括性に共同で影響を与え、世界をより良い場所にするために正しい決定を下すことを望んでいます。

(2) メタバース テクノロジーは単なる誇大宣伝にとどまる一方、デジタル変革テクノロジーは急速に発展する

Onymos の創設者兼 CEO である Shiva Nathan 氏は、メタバース テクノロジーは優れているかもしれないが、いくつかの素晴らしい点があると述べました。さまざまな製品が登場していますが、2023 年には、メタバースは大量導入やゲームを変えるような影響を与えることはありません。近い将来、より多くの企業がこの分野とその影響をよりよく理解するまで、これらのテクノロジーは単なる誇大広告にとどまるでしょう。

コスト削減を中心にデジタル変革を加速するテクノロジーは、2023 年に勢いを増すでしょう。新型コロナウイルス感染症のパンデミック中に始まったデジタル変革のトレンドは今後も加速し、企業はシステムとプロセスをより効率化する新しい方法を模索しています。

(3)ITの持続可能性とコスト削減

1E Company の最高技術責任者である Ian van Reenen 氏は、リモートワークは 2023 年も一定の傾向であり、在宅勤務を選択する従業員が増えるにつれ、人々は IT の持続可能性についてさらに注目するようになるだろうと述べました。 IT コストを削減し、環境により良い影響を与えます。

私たちが使用するラップトップの二酸化炭素排出量の約 70% は製造プロセスに由来するため、企業はラップトップやその他のデバイスのライフサイクルを延長する方法を評価することで、費用対効果と持続可能性を向上させるための実際的な行動を起こすことができます。ビジネス リーダーが尋ねている重要な質問は、自社がどのようにして IT 機器をより効果的に再利用し、更新できるかということです。

人工知能とデータ

(1) ロボット工学からインテリジェントオートメーションへの大幅な拡大

米国オムニディレクショナルテクノロジー社グローバルテクノロジー担当執行副社長ウォルマート社のスリニバサン・ヴェンカテサン社長は、過去数十年にわたり、自動化の価値は主にロボットを使用して人間の行動を再現し、面倒で反復的な作業を排除することからもたらされてきたと述べた。 2023 年には、ロボットから、人工知能と分析を使用して人間との対話をほとんどまたはまったく行わずにデータ駆動型タスクを実行するインテリジェント オートメーションへの大幅な拡大が見られると予想されています。この実装により、人間の労働への依存がテクノロジーに移行し、従業員はビジネスの他の領域に集中できるようになります。

より多くの企業がこの新しい構造を採用するにつれて、日々の業務がより効率的になることを実感するでしょう。キーボードとマウスの操作だけで、従業員の作業タスクの優先順位付けから商品の棚への在庫管理、顧客との連絡の自動化まで、何百ものプロセスと意思決定を効率化できることを想像してみてください。ワークフローを最適化し、コストを削減する可能性と機会は無限です。

(2) 企業は目標を達成できる人工知能ソリューションを求めるでしょう

NVIDIA の DGX システム担当バイスプレジデントであるチャーリー ボイル氏は、2023 年には、従来の非効率な x86 コンピューティング アーキテクチャが、並列処理がサポートされない場合は、言語モデルやレコメンダーなどの構築に必要な計算パフォーマンス、規模、効率を実現するアクセラレーション コンピューティング ソリューションに取って代わられることになります。

経済的な逆風のなか、企業は IT コストを簡素化し、効率を向上させながら目標を達成できる人工知能ソリューションを求めるでしょう。ソフトウェアを使用してクロスインフラストラクチャのワークフローを統合する新しいプラットフォームは、コンピューティング パフォーマンスのブレークスルーを実現し、総所有コストを削減し、二酸化炭素排出量を削減し、無駄の多い古いアーキテクチャを置き換える革新的な AI プロジェクトで大幅な投資収益率を達成します。

(3) 人工知能はセキュリティ、リスク、不正行為に革命をもたらす

Intuit の上級副社長兼最高データ責任者である Ashok Srivastava 氏は、人工知能と強力なデータ機能が企業のセキュリティ モデルと強力なデータ機能を再定義すると述べました。特徴。セキュリティ担当者と業界全体は、より優れたツールとタイムリーな情報を備え、より正確にセキュリティ リスクを隔離できるようになるはずです。また、異常な動作や悪い動作を理解するために、よりマーケティングに似た手法も使用する予定です。

(4) パーソナライゼーションが従業員エクスペリエンスを形成する

ベンチャーキャピタル会社ゼネラル・カタリストのゼネラルマネージャーであるクエンティン・クラーク氏は、パーソナライゼーションはロイヤルティの構築を求める企業や消費者にとっての主な目標の1つになっていると述べた。 。 1つ。 2023 年には、この種のパーソナライゼーションが職場でさらに一般的になるでしょう (パーソナライズされた福利厚生、報酬、オンボーディング、トレーニング プログラム)。

従業員は本質的には消費者であり、日常生活で慣れ親しんでいるパーソナライズされたサービスを職場でも期待するようになるでしょう。従業員の採用が依然として困難であり、企業が成長率の鈍化に備えている現在、パーソナライゼーションは、企業がより少ないリソースでより多くの成果を上げ、人材の安定を確保するのに役立ちます。

(5) セキュリティ自動化のプロアクティブな取り組みは拡大し続けています

Torq の共同創設者兼 CTO であるレオニード ベルカインド氏は、セキュリティ自動化の導入はサイバー攻撃を防ぐためのプロアクティブなアプローチに移行すると述べました。過去の攻撃に基づいてワークフローやプロセスを遡及的に構築するのではなく、攻撃が発生する前に防止します。

これには、初期の脅威インテリジェンス シグナルを活用し、それらに対する防御をワークフローに組み込むセキュリティ チームが含まれます。その結果、攻撃を防御するための包括的な新しい機能フレームワークが誕生し、セキュリティ スタック全体がこれまでで最も強力な保護アプローチに統合されます。

(6) 人工知能と機械学習システムはリアルタイムで動作する必要があります

HiLabs のデータ サイエンス担当上級副社長である Kuldeep Jiwani 氏は、医療用人工知能は間もなく事後対応状態から移行すると述べました。プロアクティブな状態にします。これを実現するには、AI と機械学習システムがリアルタイムで動作する必要があります。これは、いくつかの方法で実現できます。

プロアクティブまたは予測型 AI を実装する 1 つの方法は、MLOps に基づく閉ループ システムを使用することです。このシステムでは、機械学習モデルのトレーニングがバックグラウンドで実行され、適用されるだけの結果が生成されます。リアルタイム データのモデルに。予測の品質を観察し、予測の品質が低下した場合は、データを再トレーニングして新しいモデルを生成し、新しいバージョンをストリーミング予測パイプラインに戻す自動閉ループをトリガーします。

·プロアクティブな人工知能を実現するもう 1 つの方法は、同じモデルが間違いから学習し、時間の経過とともに自動的に修正する継続的な学習フレームワークを実装することです。

(7) 人工知能の手法は、自己監視アルゴリズムと生成型人工知能アルゴリズムの使用に基づいています

iRhythm のデータ サイエンス担当シニア ディレクターであるエヴァンゲロス ハイトプロス氏は、今日のほとんどの人工知能モデルは、これらのアルゴリズムに基づいていると述べました。教師あり学習 では、ラベルと測定値を組み合わせて、アルゴリズムに未知のデータを予測するよう教えます。ただし、ラベル付きデータセットの作成には多大な作業が必要となるため、多くの場合、データのサブセットのみにラベルを付けることができ、現在のモデルの学習機能が制限されます。

今後数年のうちに、自己教師あり生成型 AI アルゴリズムの使用に基づいた AI アプローチが登場し、モデル トレーニングに大量のデータを含めることが容易になることが予想されます。

教師あり学習では、データのより豊かな表現である、基礎となる測定の重要な特徴を学習できます。生成アルゴリズムの利点は、合成データを作成することです。ラベルはさまざまな信号ドメインから取得され、重要な特徴は対象のドメインから学習されます。どちらの場合も、アルゴリズムの有効性を証明し、その予測にバイアスがないことを証明するには、適切な検証が必要です。

(8) 自動化、AIOps、経済不況

BigPanda の製品マーケティング担当バイスプレジデントであるモハン コンペラ氏は、2023 年の経済は人々が 2023 年の初めに見たものと非常に似ていると述べました。景気後退により、企業は従業員を追加して規模を拡大するのではなく、自動化や AIOps などのテクノロジーを活用して規模を拡大する方法を模索する必要が生じます。

多くの企業が従業員の採用を凍結し、一時解雇に加えて固定予算で働くことを余儀なくされている中、企業は既存の従業員をサポートし、IT、SRE、DevOps チームのストレスを軽減する方法を見つける必要があります。従業員の燃え尽き症候群を避けるために。したがって、効果的な自動化されたソリューションが必要です。

(9) 業界で認知されたオープンなレイクハウスが登場します

Ahana の共同創設者兼 CEO である Steven Mih 氏は、市場がテーブル形式、計算エンジン、インターフェイスをさらに選択するにつれて、オープンなレイクハウスとして次のように述べました。オプションを選択すると、LAMP スタックの Lakehouse バージョンが表示されます。 Linux Foundation と Apache Software Foundation のプロジェクトがコンポーネントになります。

クラウド コンピューティング

(1) マルチクラウド戦略の再調整

シスコの最高戦略責任者兼アプリケーション担当ゼネラル マネージャー、Liz Centoni 氏は次のように述べています。グローバリゼーションの加速とデータ主権の問題により、今後 1 年間でマルチクラウド アーキテクチャを活用する企業に明らかな変化が見られるだろうと同氏は述べています。企業の 89% がさまざまな理由 (地政学、テクノロジー、ベンダーの多様性) でマルチクラウド戦略を採用していますが、そのメリットは、マルチクラウド環境の接続、保護、監視がさらに複雑になることによってもたらされます。

ソブリン クラウド、ローカル ゾーン クラウド、ゼロカーボン クラウド、その他の新しいクラウド製品など、新しいマルチクラウド フレームワークへの大きな移行が見られるでしょう。これにより、よりプライベートなエッジ クラウドのアプリケーションとサービスへの道が生まれ、新しいマルチクラウド オペレーティング モデルが到来します。

(2) クラウド コンピューティングでコンプライアンスを実現

Cloudflare のオンサイト最高技術責任者である John Engates 氏は、企業の IT チームにとって、最近可決された世界的なプライバシーとデータの規制を遵守することが重要になっていると述べました。悪夢。 2023 年には、クラウド コンピューティング サービスによって、これらのチームのコンプライアンスの負担がついに軽減され、データを合法的に保存および処理できる場所が自動的に決定されるようになります。

ほとんどのクラウド コンピューティング サービスには間もなくコンプライアンス機能が組み込まれ、クラウド コンピューティング自体が企業のコンプライアンスの負担を軽減するはずだと私は考えています。開発者は、自分のデータが合法的に保存または処理される方法と場所を正確に知る必要はなく、コンプライアンスの負担は主に開発者が構築しているクラウド サービスとツールによって処理されるべきです。

ネットワーク サービスは、すべてのデータ主権法を遵守しながら、トラフィックを効率的かつ安全にルーティングする必要があります。ストレージ サービスは本質的にデータ常駐ルールに準拠する必要があり、処理は関連するデータ ローカリゼーション標準に準拠する必要があります。

(3) 可用性が 2023 年の勝利の鍵となる

MariaDB のプロダクト マネージャーであるパトリック ボスマン氏は、ここ数年で学んだことの 1 つは、ダウンタイムがシステムに深刻な影響を与える可能性があるということだと述べました。ビジネス、影響力。 2023 年には、ユーザビリティが勝者と敗者を分ける秘訣となるでしょう。企業はロックインを回避し、拡張する柔軟性を備えている必要があります。多様なクラウド コンピューティング環境により、企業は業務継続能力に対する停止の影響を最小限に抑えることができます。

(4) クラウド コンピューティングを最新化するための共同の取り組み

Core BTS のイノベーション ディレクターである Andy Glassley 氏は、過去 10 年間で企業のクラウドへの移行が大幅に増加したと述べました。コンピューティング。企業が競争力を維持するために必要なテクノロジーの変化にオンプレミスのインフラストラクチャが完全に適応できた時代は終わりました。私たちは現在、クラウド コンピューティング革命の時代を迎えており、再ホストやリファクタリングなどを通じてアプリケーションをより適切に最新化できるようになりました。

2023 年も、企業は引き続き業務をクラウド プラットフォームに移行し、クラウド コンピューティングを最新化するための共同の取り組みも見られるでしょう。企業は既存のクラウド投資をさらに活用し、クラウドネイティブ アプリケーション、ハイブリッド アプリケーション、最新のデータ基盤でイノベーションを起こすでしょう。

(5) クラウド コンピューティングの導入はコストの最適化によって深刻な影響を受けます

Alluxio の創設者兼 CEO である Haoyuan Li 氏は、2023 年にコストの最適化に一層重点が置かれることがクラウド コンピューティングの採用に影響を与えると述べました。パブリック クラウドは多くの企業のビジネス成長を押し上げてきましたが、世界経済の不確実性により、データ集約型のワークロードを抱える大企業は、下りコストの削減などコストの最適化に重点を置いてクラウド戦略を再調整することになるでしょう。

クラウド、オンプレミス、またはその両方のインフラストラクチャの投資収益率 (ROI) と総所有コスト (TCO) に焦点が当てられます。

(6) クラウドへの移行と本国送還は今後も継続し、新たな需要をもたらすでしょう

SIOS Technology のカスタマー エクスペリエンス担当バイスプレジデントである Cassius Rhue 氏は、ここ数回の世界を変えるような出来事のせいで次のように述べています。長年にわたり、多くの企業はクラウド導入を加速し、運用をオンプレミスのデータセンターからクラウド プラットフォームに移行してきました。このクラウドへの移行は今後も続くだろうが、同時に多くの企業は、移行自体が万能のソリューションやアプリケーションの可用性の問題に対する万能薬ではないことを認識することになるだろう。

クラウド上のステートフル アプリケーションの高可用性の必要性により、企業はクラスタリング ソフトウェアを使用するようになります。再導入されたシステムでは、ソリューションを活用して顧客離れを最小限に抑え、複数のアプリケーション可用性のニーズに対応します。

(7) クラウド コンピューティングのコスト管理により企業が優位に立つ Virtana のエンジニアリング担当バイスプレジデントであるアミット ラティ氏は、2023 年にはコストとリソースの最適化が鍵になると述べました。潜在的な経済的不確実性を考慮すると、ほとんどの企業は、クラウド支出を詳細に可視化し、支出を管理してリソース使用率を最適化する機能を望んでいます。過去数年間のデジタル変革の推進により、企業はビジネス ニーズに基づいて複数のクラウド プラットフォームを採用してきました。

その結果、ほとんどの企業は支出、ビジネス アプリケーションとの関連性、および潜在的なコスト削減についてほとんど理解していません。企業がクラウドの導入に向けて成熟し始めるにつれ、支出を削減するというビジネス上のプレッシャーと相まって、積極的なアプローチを持つ企業は不確実性への対処において大きな利点を得るでしょう。

エッジ コンピューティング

(1) プライベート 5G は、これまで以上に多くのデータをエッジで収集します

Hitachi Vantara グローバル デジタル イノベーション マーケティングおよび戦略シニアビョルン・アンダーソン所長は、センサーやロボットが頻繁に使用される製造業などの産業環境でプライベート5Gネットワ​​ークを利用することで、デバイスの接続性、機械の再構成可能性、リアルタイムのデータ分析の可能性が実現し始めるだろうと述べた。

プライベート 5G の使用増加により、2023 年には産業用 IoT 対応ソリューションの普及がさらに広がることに加え、新しいコネクテッド デバイスがこれまで以上に多くのデータをエッジで収集できるようになります。

(2) エッジ開発者はオープンスタンダードとフレームワークを採用するでしょう

Azion CEO の Rafael Umann 氏は、これらのプラットフォームが価格の値上げやその他の大きな変更を行う場合、開発者はオープン スタンダードとフレームワークでアプリケーションを構築しないでくださいと述べました。移植が容易なプラットフォームにはほとんど頼る余地がありません。予算を慎重に計画する必要がある企業にとって、ベンダー ロックインは容認できません。

したがって、2023 年には、エッジ Web アプリケーションがオープン スタンダードとフレームワークに依存するようにすることに重点が置かれることが予想されます。この焦点により、Web Assembly、Jamstack、および特定のプロバイダーに関連付けられていないその他のテクノロジに対する企業の関心が高まります。これらのテクノロジーを使用してアプリケーションを構築すると、開発者は必要に応じてあるプラットフォームから別のプラットフォームに移行し、コストとパフォーマンスを最適化できます。

(3) 超特殊な機械学習と人工知能がエッジ アプリケーションを促進する

NS1 の共同創設者兼 CEO であるクリス ビーバーズ氏は、近い将来、人工知能と機械学習が実現すると述べました。モデルは高度にパーソナライズされたものになります。各モデルは、特定のニーズと特性を考慮して、特定の人、場所、または用途に合わせて最適化されます。

これらのモデルを作成するには、中央のデータ レイクが処理できるよりもはるかに大きい大規模なデータ セットの処理とデプロイが必要になります。したがって、エッジ インフラストラクチャは、これらのモデルの作成と保存をより持続可能にするための重要な方法になります。

(4) 企業は 2023 年にデータを空間化する

Kinetica の CEO 兼共同創設者である Nima Negahban 氏は、時間と空間を移動する際に経度やコストをブロードキャストできると述べました。緯度センサーと機器の数は、それに対応して広く普及するにつれて急速に減少しています。 2025 年までに、接続された IoT デバイスの 40% が位置情報を共有できるようになり、2020 年の 10% から増加すると予測されています。

空間的思考は、イノベーターが既存の業務を最適化し、スマートシティ、コネクテッドカー、透明性のあるサプライチェーン、近接マーケティング、新しいエネルギー管理技術などの分野で待望のデジタル変革を推進するのに役立ちます。

(5) エッジ コンピューティングは繁栄するでしょう

Spectro Cloud の共同創設者兼 CEO である Tenry Fu 氏は、データセンター用のオペレーティング システムとして、Kubernetes はすでに人気があるかもしれないが、それは現実であると述べました。その価値はエッジにある可能性があり、その移行性と弾力性のあるアプリケーション ワークロードは、ほぼ無制限の数のデジタル ビジネス プロセスと顧客エクスペリエンスを強化できます。

調査によると、製造業界の Kubernetes ユーザーの 35% がすでにエッジで Kubernetes を実行しており、1 年以内にさらに多くのユーザーが実行する予定であることがわかりました。これらのユースケースは、果物狩りドローンから MRI 装置の人工知能に至るまで多岐にわたりますが、その多くは、それらを正しく使用することで企業に収益と競争上の差別化を生み出す可能性を秘めています。

しかし、管理性からセキュリティに至るまで、課題も同様に巨大です。 2023 年は課題が追いつき、エッジ テクノロジーが真の主流になる転換点です。

ネットワーク セキュリティ

(1) 機械学習のセキュリティ、脅威、脆弱性の強調

Nick Landers 氏、NetSPI 研究担当副社長、機械学習はすでに多くのテクノロジー、特に電子メール フィルター、セキュリティ情報およびイベント管理 (SIEM) ダッシュボード、エンドポイント検出と応答 (EDR) 製品などのセキュリティ関連のテクノロジーに導入されていると述べました。

機械学習を使えばセキュリティに関する会話を遅らせることができると考えている人は、真剣に考える必要があります。ますます多くのセキュリティ研究者が敵対的機械学習に注目しています。これには、モデル自体に対する攻撃 (反転、抽出、クローン作成など) や、サイバー攻撃やソーシャル エンジニアリングでの機械学習の使用が含まれます。来年には、機械学習アンサンブル システムに対してさらに多くの脆弱性が公開されるでしょう。

(2) ゼロトラストの開発

SOTI の製品戦略担当シニアバイスプレジデント、シャッシュ アナンド氏は、ゼロトラストとは精神的なものであり、検証された資格情報のない人や物を信頼してはいけない、と述べました。データにアクセスしたり、ネットワークに参加したりするためのもの。人によっては時間がかかるため生産性の低下につながる可能性がありますが、セキュリティ上の理由から真の身元を証明することは重要です。企業は、多要素認証に基づくシングル サインオンと検証を提供する適切なツールを導入する必要があります。

ゼロトラストは、認証されたユーザーのみがアクセスできるようにするため、モバイル セキュリティの向上を期待できます。

(3) ネットワーク セキュリティの透明性が利点になる

GitHub のバイスプレジデント、ジェイコブ デプリースト氏は、企業はネットワーク攻撃の検出と防御方法を改善している一方で、改善する必要があると述べました。ネットワークとの関係 攻撃関連の通信方法2022 年にはすでに多くのデータ侵害が発生していますが、2023 年も同様です。

自社のビジネスに対する信頼を強化する手段として、透明性をさらに重視する企業が増えるでしょう。セキュリティ リーダーは、セキュリティ チームが権限を与えられた信頼できるビジネス パートナーとなる環境の構築にますます重点を置くようになります。社内外の関係者との信頼を築くには、セキュリティ インシデントに関するオープンで透明性の高いコミュニケーションを優先することが重要です。

社内のプライバシーとデータ保護の基準は当然引き上げられますが、セキュリティ インシデントの外部共有の基準は低くなります。

(4) セキュリティ問題は IT リーダーにとって最優先事項です

Atera の最高製品責任者、タル ダガン氏は、企業はネットワーク セキュリティにさらに注目し、デバイスを製造するためのソリューションを模索していると述べました。脆弱性が少なくなります。企業はサービス品質に対する要求が高まり、サイバー攻撃の増加に対する懸念が高まっているため、より多くのIT部門がIT監視ソリューションを導入すると予想されています。

(5) 行動ベースの分析と検出が必要になる

RevealSecurity の最高技術責任者であるアダム コブレンツ氏は、2022 年の多くのインシデントは、2 要素認証だけでは防ぐのに十分ではないことを示していると述べました。高度な持続的脅威 (APT)。

2023 年、企業はサイバー脅威をより迅速に検出するための措置を講じる必要があります (これは自動化によってのみ実現できます)。企業は、チームに負担がかかりすぎるため、ノイズが多すぎたり不正確な検出ツールを使用しません。企業が直面する脅威に対処するには、行動ベースの分析検出が必要になります。

以上が2023 年のテクノロジー予測: 人工知能、クラウド コンピューティング、エッジ コンピューティング、ネットワーク セキュリティの開発動向の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。