網路安全大數據

Ⅰ (1)什麼是安全大數據

安全數據的大數據化主要體現在以下三個方面：
一、數據量越來越大：網路已經從千兆邁向了萬兆，網路安全設備要分析的數據包數據量急劇上升。此外，隨著APT等新型威脅的興起，全包捕獲技術逐步應用，海量數據處理問題也日益凸顯。

二、速度越來越快：對於網路設備而言，包處理和轉發的速度需要更快；對於安管平台、事件分析平台而言，數據源的事件發送速率（EPS，EventperSecond，事件數每秒）越來越快。

三、種類越來越多：除了數據包、日誌、資產數據，安全要素信息還加入了漏洞信息、配置信息、身份與訪問信息、用戶行為信息、應用信息、業務信息、外部情報信息等。

我們需要大數據安全分析

安全數據的大數據化，以及傳統安全分析所面臨的挑戰和發展趨勢，都指向了同一個技術——大數據分析。正如Gartner在2011年明確指出，「信息安全正在變成一個大數據分析問題」。

於是，業界出現了將大數據分析技術應用於信息安全的技術——大數據安全分析（BigDataSecurityAnalysis，簡稱BDSA），也有人稱做針對安全的大數據分析（BigDataAnalysisforSecurity）。

藉助大數據安全分析技術，能夠更好地解決天量安全要素信息的採集、存儲的問題，藉助基於大數據分析技術的機器學習，能夠更加智能地洞悉信息與網路安全的態勢，更加主動、彈性地去應對新型復雜的威脅和未知多變的風險。

Ⅱ 大數據時代下網路安全的重要性

隨著互聯網的飛速發展，出現了海量的數據信息，人類 社會 也逐步邁進了大數據時代。大數據時代可以為人們帶來更多的關於時代發展的實時信息，使人類的思想能夠跟上時代發展的腳步，為人們之間的交流與溝通帶來便利。即使大數據時代互聯網技術自身擁有諸多的優點，但是在應用過程中依然存在很多的網路信息安全風險，這將會導致信息數據不真實，同時又會對人們使用信息的時效性造成不良影響。所以，在大數據時代，我們應該更加重視網路信息的安全性，依託科學合理的網路信息安全管理方案來防止網路安全問題的發生，從而加快中國現代化信息建設的腳步。

大數據時代網路存在的安全問 題

由於網路具有較強的開放性特質，能夠實現跨越時空的交流與互動，但於此同時，也容易遭受不同空間與主題的入侵和攻擊，這就會導致數據信息發生泄露，繼而造成嚴重的網路安全問題。其次就是人為操作失誤，由於網民在上網過程中沒有清晰的安全意識，容易下載並點擊危險的軟體和網站，導致手機或電腦遭受病毒的襲擊，進而丟失私人信息、賬戶信息等。再次就是網路黑客問題，黑客能夠通過竊取網路信息或網路密鑰的方式，破壞用戶的網路系統，使用戶的私人信息受到威脅，甚至會導致整個網路系統出現故障或癱瘓。

大數據時代下網路安全的防護措施

1、使用安全的殺毒軟體和加強監管工作

計算機不僅需要採用適當的防火牆技術，營造優良的網路運營氛圍，且還需要安裝殺毒軟體。這樣一來便可詳細檢查計算機當中的數據信息，全面提高計算機的安全性，防止因為病毒入侵帶來的安全隱患。另一方面，企業也需要做好計算機網路安全的監管工作，集中管理企業現有賬號，強化自身安全管理的意識。

2、加強網路安全意識

相關工作人員應深入了解計算機的操作步驟和注意事項，注意可能存在的危險，不下載、不點擊來源不明的鏈接，提升自身的網路安全意識。此外，還需要強化學習，拓展知識面，提升防範能力，養成正確的使用計算機的習慣。

3、加強網路管控能力

影響計算機安全的主要原因是工作人員對網路維護的重視程度不夠，只是計算機安全受到影響。網路管理者應加強對信息安全的維護力度，構建出相應的網路管控機制。可通過相關的防控軟體對網路病毒、黑客入侵的行為進行監控，同時該系統也能夠對用戶所參與的網路活動進行分析和把控，及時彈出安全彈窗，以此避免網路安全問題的發生。

4、加強網路安全管理

加強網路安全管理，注重技術應用，為網路安全提供基礎保障。即通過網路維護，定期檢查網路安全問題，提升對網路安全及數據安全的管理力度，保障信息網路的正常運作。在這個過程中，網路管理者需要定期檢查系統漏洞，及時地更新殺毒軟體的病毒庫等。

結語

Ⅲ 大安全時代 大數據是網路安全公司的核心競爭力

大數據是企業的寶藏，做金融，螞蟻金服背後是支付寶的大數據。做電商，淘寶、天貓要用大數據了解網民買什麼賣什麼。誰有大數據，誰就是行業王者。在大安全時代，數據更是網路安全公司的核心競爭力。

360公司董事長兼CEO周鴻禕認為，從網路安笑扮全形度來看，「萬物均要互聯，一切皆可編程」，這意味著物理世界和虛擬世界已經打通，線上線下的邊界正在消失，網路空間的攻擊將會穿透虛擬空間，直接影響到物理世界的安全。加之物聯網的發展，聯網的智能設備增長可多達百億計，每個智能設備都可能成為攻擊的切入點。但目前的網路安全觀念和防禦體系並不能應對未來的安全問題。

在周鴻禕看來，由於漏洞的存在，世界上沒有攻不破的網路。「面對國家級、有組織的高強度網路攻擊，傳統的特徵比對等方式已很難發揮作用，必須依靠大數據。」他說。

「網路安全本質上是人和人的對抗，是高智商、高水平黑客團隊的攻與防，是個攻碰衡灶防態勢瞬息萬變的行業，這就要網路安全企業解決一個根本問題：誰能把網路安全+大數據+人工智慧結合起來，使得發生網路攻擊的時候，我們能真正看得見。」周鴻禕指出。

除了大數據還需要人工智慧。在反病毒時代，安全數據規模較小，靠人力就可以進行安全分析。但當數據量極其龐大後，單純依靠人力去分析處理網路威脅，不僅效率十分低下，而且也無法滿足及時響應和處置的要求。這樣，防禦的一方將永遠被動，防不勝防，所以必須要運用人工智慧技術。

但是，需強調的是，這背後的邏輯是「大數據在先，人工智慧在後」。現在，幾乎所有的傳統安全廠商都在宣稱自己的「大數據」和「人工智慧」理念。然而，實現真正人工智慧需要海量業務數據的「喂養」，如果攔升不具備足夠體量的業務，顯然既不能做到真正「大數據」，更無法支撐「人工真智能」的實現。除「大數據」之外，人工智慧還需要頂級演算法工程師團隊和安全專家的技術支持，這都是對安全廠商的考驗。

Ⅳ 大數據有前途，還是網路安全有前途

這是兩個非常有前途的職業方向，用比較形象的語言來描述，這兩個職業，一個是矛，另一個是盾。就象我們在看一場籃球比賽，一支球隊的進攻非常重要，但防守也同樣不容忽視。在未來的網路環境下，大數據相當於是一把鋒利的矛，而網路安全則是一部堅實的盾。
大數據行業，利用網路資源，通過分析數據，為我們的生活、生產、經營等活動提供更加有效的支撐。對社會各項正向需求產生正向的影響。可以把它理解為是人類解放生產力過程中，能夠開疆拓土的進攻型武器。
網路安全，就很明顯了，是我們在網路生活中的保護神。網路安全的主要作用就是防守，守住我們的個人信息，個人隱私，保護我們的重要數據與敏感數據。網路安全為大數據提供保駕護航。我們把網路安全理解為人類解放生產力的過程中，那個保護人類自身安全的一部無形的巨盾。
不管是用矛還是用盾，只要學藝精，在科學技術迅猛發展的網路朝代，都是前途無量的行業。

Ⅳ 大數據有前途，還是網路安全有前途

大數據尺宏與網路安全都是未來發展迅速的領域,各有優勢,難以直接比較哪個更好,主要看個人興趣和發展方向:
網路安全的優勢:
1. 隨著網路日益復雜與信息化,網兆困磨絡安全問題更加嚴峻,行業發展勢頭強勁。
2. 產業鏈完善且邊界清晰,包括設備、產品、服務、管理等環節,容易定向發展。
3. 政策和資金支持大,政府、企業和個人用戶的網路安全預算不斷增加。
4. 人才短缺嚴重,網路安全工程師需求大且薪資比較高,就業競爭力強。
結合兩者特點,如果從發展潛力和廣度來看,大數據可能更有優勢。但從具體職業發展和薪資而言,網路安全ает表現更加穩定。所以這兩個領域的選擇與發展,還是要根據個人興趣與特長來權衡:
興趣在數據分析與挖掘,喜歡涉及廣范圍內各行業的應用,可以選擇大數據方向。
興趣在網路技術與安全防護,喜歡深入研究系統和軟體的安全問題,可以選擇網路安全方向。
同時,兩個領域也存在很大交叉與融合,都需要數據處理、編程和系統知識。所以,目前適度關注並學習兩個領域的知識會更加全面與優勢。今後隨著行業發展,可以再根據個人實際情況選擇某一專業方向進行深度發展。
綜上,大數據與網路安全都是未來發展重點和熱門領域,各有自己的優勢與機遇,選擇可以根據個人興趣與動向來綜合判斷。但目前來說,這兩個領域的知識與技能都值得學習和族斗關注。這將為我們今後在工作和職業發展中打開更廣闊的道路。

Ⅵ 大數據時代，如何保證網路安全

從兩態則個方面說下這個安全問題:

1.數據泄露，這是最常見的安全問題。作為普通個人，需要注意如下幾點:

（1）不要隨意瀏覽賭博色情網站、注冊賬號、安裝軟體、甚至使用破解軟體，其中很可能包含木馬或者釣魚程序，一定要清楚自己的操作會有什麼後果，不清楚的情況下可以問問身邊的朋友。

（2）保護好自己的密碼，因為基本上每個網站或應用都需要賬號密碼，要記住很多密碼確實很難，所帆中棚以很多人就記錄在電腦中，沒有任何保護，這也是比較危險的。簡單點的防範措施就培坦是使用幾個能記得住的密碼，切記不要使用生日，過於簡單的數字，很容易被猜出來。另外注意不要在來歷不明的網站上注冊賬號，以免密碼被偷窺。

（3）現在使用指紋、刷臉的應用很多，一定不要在不知名的應用上提交這些信息，免得身份被盜用。平時在社交媒體上分享時也要注意，不要暴露太多個人信息，比如家庭情況、孩子學校情況等，以免被別有用心的人利用。前段時間還有新聞報道從照片中成功提取指紋信息的案例，所以一定要注意盡量少分享隱私信息。

2.數據丟失或損壞，這也是一件很讓人抓狂的事。電腦硬碟壞了，手機進水了，網站倒閉了，都有可能導致數據找不回來的情況發生。對於企業一般會把自己的核心數據存儲多份，多個機房備份，甚至多個城市備份，很少發生數據找不回來的情況。對於個人，建議使用知名的雲備份服務，將自己的數據在雲端存儲一份，當然也要注意設置好訪問許可權，避免數據泄露。

安全沒有百分百，只能做到盡量安全。不僅是個人需要注意保護自己的信息，企業也有責任保護好自己用戶的信息，政府也有責任監督企業做好信息安全。

Ⅶ 大數據和網路安全在今後的發展前景哪個會更好那

應該說，兩個都是都是今後發展的重點，再加上人工智慧，個人覺得將會是互聯網乃至工業的一次革命。
1、大數據方面。大數據范圍很廣，每個行業都有相應的應用，但是投入也是很大的，例如鐵路系統，車輛違章監控系統，ETC系統等都應用了大數據，這些大數據將進行提煉後，用於基礎分析、客戶引導、智能管理等。對於提高政府職能，降低能耗，開源節流，人工輔助等都有很大很深的應用。總的來說，大數據中所有的數據都是有價值的，但是採集數據有很多的路要走，更多的需要物聯網、人工智慧的配合。
2、網路安全方面。這個應該是當下整個社會的一個突出問題。網路改變了人們的使用方式，推動了一系列的變革，但問題也是很突出，它是一把雙刃劍，有利有弊，但總體利大於弊，正因為網路的不斷發展，才推動了大數據的進步。
3、人工智慧方面。人工智慧應該是一個 今後發展的這個重點及亮點。人工智慧主要利用語言、圖像識別、感測器等設備集中進行運算，發揮其特定的作用，來執行任務。

Ⅷ 大數據安全面臨哪些風險及如何防護

現如今大數據已經逐漸改變了我們的生活方式，成為必不可少的存在，在我們享野首受大數據給我們帶來的便利時，安全性無論對於企業還是個人都是必須要解決的重大課題。

總結大數據面臨的三大風險問題如下

1.個人隱私問題凸顯

例如大數據中的精準營銷定位功能，通常是依賴於高度採集個人信息，通過多種關聯技術分析來實現信息推廣，精準營銷。企業會掌握用戶大量的數據，不排除隱私部分的敏感數據，一旦伺服器遭到不法分子攻擊導致數據泄露，很可能危及用戶的隱私、財產甚至是人身安全。

2.數據准確與權威性

大數據通過各種渠道獲取大量數據進行計算分析，企業通常直接通過分析結果進行支持決策，有時候企業只看結果，卻忽略了源頭數據的准確性，不準確的數據直接影響大數據分析的結果和企業的利益，錯誤的指導會對企業帶來一定的風險與損失。

3.基礎設施維護壓力

數據量越大，對基礎設施的性能要求就越高，同樣對於網路的安全、恢復、防範依賴性就越強，一定程度上對企業設施安全的維護造成了壓力，基礎設施建設不完善、維護不到位，抱有沒出問題就得過且過的態度，時刻面臨被攻擊的危險可能。

針對上述問題的防護措施如下

1.對用戶早脊嘩而言

雖然在互聯網時代下要完全保護自己的隱私是比較困難的，但也要加強自身信息的防範意識。注冊賬號時，遵循最少原則，不要隨意泄露敏感信息，降陸行低隱私信息被泄露的危險；

2.對企業而言

加強數據安全管理，實現數據的治理與清洗，從源頭保證數據的一致性、准確性。首先升級基礎伺服器環境，建立多重防護、多級互聯體系結構，確保大數據處理環境可信度。其次全方位實時監控、審計、防護，防止敏感數據泄露、丟失，確保數據風險可控，並不斷通過體系化的大數據安全評估，形成數據安全治理的閉環管理；

3.對政策而言

應該加強對數據信息的保護，對數據的使用進行一定的監管與限制，對非法盜用、濫用數據信息者嚴懲，之後加強對技術安全研發使用的推廣與實施，保證數據安全，加強對數據治理的力度。

大數據時代的到來，可以為我們的生活帶來切實的利益，行業的數據規范正在建立並逐步趨於完善，對於我們來說，既不要因為安全風險問題而排斥大數據，也不要疏忽於對個人/企業信息的保護，合理看待和利用大數據，讓其發揮真正的價值。

Ⅸ 網路安全與大數據技術應用探討論文

網路安全與大數據技術應用探討論文

摘要： 隨著互聯網技術的高速發展與普及，現如今互聯網技術已經廣泛應用於人們工作與生活之中，這給人們帶來了前所未有的便利，但與此同時各種網路安全問題也隨之顯現。基於此，本文主要介紹了大數據技術在網路安全領域中的具體應用，希望在網路系統安全方面進行研究的同時，能夠為互聯網事業的持續發展提供可行的理論參考。

關鍵詞： 網路安全；大數據技術；應用分析

前言

隨著近年來互聯網技術的不斷深入，網路安全事故也隨之頻頻發生。出於對網路信息安全的重視，我國於2014年成立了國家安全委員會，正式將網路安全提升為國家戰略部署，這同時也表示我國網路信息安全形勢不容樂觀，網路攻擊事件處於高發狀態。木馬僵屍病毒、惡意勒索軟體、分布式拒絕服務攻擊、竊取用戶敏感信息等各類網路攻擊事件的數量都處於世界前列。時有發生的移動惡意程序、APT、DDOS、木馬病毒等網路攻擊不僅會嚴重阻礙網路帶寬、降低網路速度、並且對電信運營商的企業聲譽也會產生一定影響。根據大量數據表明，僅僅依靠傳統的網路防範措施已經無法應對新一代的網路威脅，而通過精確的檢測分析從而在早期預警，已經成為現階段網路安全能力的關鍵所在。

1網路安全問題分析

網路安全問題不僅涉及公民隱私與信息安全，更關乎國事安全，例如雅虎的信息泄露，導致至少五億條用戶信息被竊；美國棱鏡門與希拉里郵件門等等事件都使得網路安全問題進一步升級、擴大。隨著互聯網構架日益復雜，網路安全分析的數據量也在與日俱增，在由TB級向PB級邁進的過程，不僅數據來源豐富、內容更加細化，數據分析所需維度也更為廣泛。伴隨著現階段網路性能的增長，數據源發送速率更快，對安全信息採集的速度要求也就越高，版本更新延時等導致的Odav等漏洞日漸增多，網路攻擊的影響范圍也就進一步擴大；例如APT此類有組織、有目標且長期潛伏滲透的多階段組合式攻擊更加難以防範，唯有分析更多種類的安全信息並融合多種手段進行檢測抵禦。在傳統技術架構中，大多使用結構化資料庫來進行數據存儲，但由於數據存儲的成本過高，系統往往會將原始數據進行標准化處理後再進行存儲，如此易導致數據的丟失與失真以及歷史數據難以保存而造成的追蹤溯源困難；同時對於嘈雜的大型、非結構化數據集的執行分析以及復雜查詢效率很低，導致數據的實時性及准確性難以保證，安全運營效率不高，因此傳統網路安全技術已經難以滿足現階段網路安全分析的新要求。大數據技術這一概念最初由維克托.邁爾.舍恩伯格與肯尼斯.庫克耶在2008年出版的《大數據時代》一書中提出的，大數據是指不採用隨機分析法，而是對所有的數據進行綜合分析處理。大數據技術作為現階段信息架構發展的趨勢之首，其獨有的高速、多樣、種類繁多以及價值密度低等特點，近年來被廣泛應用於互聯網的多個領域中。大數據的戰略意義在於能夠掌握龐大的數據信息，使海量的原始安全信息的存儲與分析得以實現、分布式資料庫相比傳統資料庫的存儲成本得以降低，並且數據易於在低廉硬體上的水平擴展，極大地降低了安全投入成本；並且伴隨著數據挖掘能力的大幅提高，安全信息的採集與檢測響應速度更加快捷，異構及海量數據存儲的支持打造了多維度、多階段關聯分析的基礎，提升了分析的深度與廣度。對於網路安全防禦而言，通過對不同來源的數據進行綜合管理、處理、分析、優化，可實現在海量數據中極速鎖定目標數據，並將分析結果實時反饋，對於現階段網路安全防禦而言至關重要。

2大數據在網路安全中的應用

將大數據運用到網路安全分析中，不僅能夠實現數據的優化與處理，還能夠對日誌與訪問行為進行綜合處理，從而提高事件處理效率。大數據技術在網路安全分析的效果可從以下幾點具體分析：

2.1數據採集效率

大數據技術可對數據進行分布式地採集，能夠實現數百兆/秒的採集速度，使得數據採集速率得到了極大的提高，這也為後續的關聯分析奠定了基礎。

2.2數據的存儲

在網路安全分析系統中，原始數據的存儲是至關重要的，大數據技術能夠針對不同數據類型進行不同的數據採集，還能夠主動利用不同的方式來提高數據查詢的效率，比如在對日誌信息進行查詢時適合採用列式的存儲方式，而對於分析與處理標准化的數據，則適合採用分布式的模式進行預處理，在數據處理後可將結果存放在列式存儲中；或者也可以在系統中建立起MapRece的查詢模塊，在進行查詢的時候可直接將指令放在指定的節點，完成處理後再對各個節點進行整理，如此能夠確保查詢的速度與反應速度。

2.3實時數據的分析與後續數據的處理

在對實時數據的分析中，可以採用關聯分析演算法或CEP技術進行分析，如此能夠實現對數據的採集、分析、處理的綜合過程，實現了更高速度以及更高效率的處理；而對於統計結果以及數據的處理，由於這種處理對時效性要求不高，因此可以採用各種數據處理技術或是利用離線處理的方式，從而能夠更好地完成系統風險、攻擊方面的分析。

2.4關於復雜數據的分析

在針對不同來源、不同類型的復雜數據進行分析時，大數據技術都能夠更好的完成數據的分析與查詢，並且能夠有效完成復雜數據與安全隱患、惡意攻擊等方面的處理，當網路系統中出現了惡意破壞、攻擊行為，可採用大數據技術從流量、DNS的角度出發，通過多方面的數據信息分析實現全方位的防範、抵禦。

3基於大數據技術構建網路系統安全分析

在網路安全系統中引入大數據技術，主要涉及以下三個模塊：

3.1數據源模塊

網路安全系統中的`數據及數據源會隨著互聯網技術的進步而倍增技術能夠通過分布式採集器的形式，對系統中的軟硬體進行信息採集，除了防火牆、檢測系統等軟體，對設備硬體的要求也在提高，比如對伺服器、存儲器的檢查與維護工作。

3.2數據採集模塊

大數據技術可將數據進行對立分析，從而構建起分布式的數據基礎，能夠做到原始數據從出現到刪除都做出一定說明，真正實現數據的訪問、追溯功能，尤其是對數據量與日俱增的今天而言，分布式數據存儲能夠更好地實現提高資料庫的穩定性。

3.3數據分析模塊

對網路安全系統的運營來說，用戶的業務系統就是安全的最終保障對象，大數據分析能夠在用戶數據產生之初，及時進行分析、反饋，從而能夠讓網路用戶得到更加私人化的服務體驗。而對於用戶而言，得其所想也會對網路系統以及大數據技術更加的信任，對於個人的安全隱私信息在系統上存儲的疑慮也會大幅降低。當前網路與信息安全領域正在面臨著全新的挑戰，企業、組織、個人用戶每天都會產生大量的安全數據，現有的安全分析技術已經難以滿足高效率、精確化的安全分析所需。而大數據技術靈活、海量、快速、低成本、高容量等特有的網路安全分析能力，已經成為現階段業界趨勢所向。而對互聯網企業來說，實現對數據的深度「加工處理」，則是實現數據增值的關鍵所在，對商業運營而言是至關重要的。

4結語

在當下時代，信息數據已經滲透到各個行業及業務領域中，成為重要的社會生產因素。正因如此，互聯網數據產生的數量也在與日倍增中，這給網路安全分析工作帶來了一定難度與壓力，而大數據技術則能夠很好的完善這一問題。在網路系統中應用大數據技術不僅能夠滿足人們對數據處理時所要求的高效性與精準性，並且能夠在此基礎上構建一套相對完善的防範預警系統，這對維護網路系統的安全起著非常關鍵的作用，相信大數據技術日後能夠得到更加廣泛的應用。

參考文獻：

[1]魯宛生.淺談網路安全分析中大數據技術的應用[J].數碼世界，2017.

[2]王帥,汪來富,金華敏等.網路安全分析中的大數據技術應用[J].電信科學，2015.

[3]孫玉.淺談網路安全分析中的大數據技術應用[J].網路安全技術與應用，2017.

Ⅹ 大數據有前途，還是網路安全有前途

隨著數據規模的不斷擴大和企業需求的不斷增長，大數據人才也逐漸成為了剛性需求，不僅前景廣闊，薪褲告資也是非常可觀的。
但這些是有前提條件的，如果你選擇大數據方向，你至少得是研究生以上學歷。倘若你的學歷達不到這個要求找工作是相對比較困難的，特別盯純團對於學歷背景一般，非相關專業的人士，估計面試的機會都不多。
目前，大數據技術正處於應用初期，此時人才招聘會更傾向於研發人才，研究生學位更容易獲得大工廠的就凱橘業機會。因此，對於目前大數據相關專業的大學生來說，如果想獲得更強的就業競爭力和更多的就業渠道，建議盡量拿到研究生文憑。
而網路安全方向相對要求就沒這么高，一般情況下擁有大專學歷就OK。而網路安全相對要求就沒那麼高，一般情況下大專學歷就可以。在2021年網路安全行業人才發展報告中，網路安全從業人員的平均學歷為大專和本科，其中很大一部分都是專科計算機相關專業或者非計算專業從事網安行業的。
因為，目前，網路安全企業更傾向於尋找工作經驗豐富、技術基礎扎實、實戰能力和溝通交流能力強，同時具備一定的抗壓能力的網安人才，學歷文憑和競賽經驗，並非是用人單位特別注重的能力特質。
為什麼網路安全企業對文憑沒有很高的要求呢?
原因在於，隨著5G、人工智慧，物聯網，雲計算，大數據，企業應用的發展和元宇宙的萌芽，催生安全行業需要大量的人才。而我國網路安全產業相關人才遠遠跟不上規模的發展。據數據顯示，未來我國網路安全專業人才缺口超300萬，而每年高校安全專業培養人才僅有3萬餘人。所以不得不改變策略，降低學歷門檻來滿足企業的需求!
況且，在薪資方面也並不比大數據方向差。據《2021瀚納仕亞洲薪酬指南》顯示，網路安全相關基層工作人員的年薪均在30萬元到80萬元(人民幣)區間浮動。