零信任模型專注于驗證每一個試圖訪問系統的人和設備，作為網絡安全的最佳實踐正在獲得認可。零信任框架的“永不信任，總是驗證”的原則在組織面臨日益復雜的網絡攻擊時變得更加重要。

零信任架構可以增強安全措施、支持靈活的工作環境、提高威脅檢測能力、確保遵守法規并適應不斷變化的威脅。采用零信任架構越來越被視為旨在有效保護其數字資產的組織所需的策略。

2025年，零信任不僅關乎保護資產，它還將重新思考安全框架，以跟上正在改變產業格局的快速技術進步。零信任將在網絡安全中占據中心位置，以應對生成式AI的崛起和數字生態系統架構的變化，帶來結構性轉變。

AI 將通過提供智能自動化、自適應安全性和實時風險分析來增強零信任架構；而零信任框架將保護 AI 系統本身，確保 AI 應用程序和數據免受新出現的威脅。兩者將共同創建一種更具彈性、可擴展性和主動性的網絡安全方法。

預計到 2025 年，零信任將在各行業擴展，尤其是隨著更多組織采用混合工作模型，通過專注于身份和訪問管理（IAM）、多因素身份驗證（MFA）和微分段，零信任架構將為現代威脅提供強有力的防御。

AI在防御和攻擊策略中處于前沿。諸如ChatGPT和Bard這樣的AI工具，在利用大語言模型展示了生成式 AI 轉變商業流程的同時，也帶來了新的風險。

預計在2025年，威脅行為者將繼續利用 AI 來加速漏洞發現，精心設計超個性化的網絡釣魚攻擊，并為惡意軟件開發復雜的規避技術。同時，網絡安全防御者也將繼續在網絡安全的各個方面發揮AI的重要作用，采用人工智能驅動的威脅檢測系統和防御系統，實時識別異常情況，提供預測性威脅情報，并進行科學決策，從而在攻擊者和防御者之間制造不斷升級的技術軍備競賽。

網絡安全領域將重點關注已經嵌入到各行各業的 AI 應用的安全性。然而，許多旨在保護這些 AI 系統的新興工具仍處于初級階段，使得建立最佳實踐變得困難。這將是一個值得關注的關鍵領域。

生成式 AI 正在擴展其攻擊面。隨著生成式AI工具變得越來越普遍和先進，我們將看到新的數據泄露媒介的出現。惡意行為者可能通過創建創新的提示工程技術，以有權代表最終用戶采取行動的 AI Agent為目標。這些攻擊的目的是誘騙Agent泄露信息或進行密碼重置等操作，進而破壞網絡或實現其他目標。

零日漏洞仍然是網絡安全中的主要威脅之一。零日漏洞的數量正急劇上升。統計數據顯示，僅在 2024 年就檢測到超過 2000 個零日漏洞，平均每月約 225 個。攻擊者頻繁且有效地使用零日漏洞，甚至影響大型公司。預計到2025年，生成式 AI 將進一步顛覆傳統的安全方法，大大增加零日漏洞的數量。

與此同時，現代組織網絡變得越來越復雜，結合了云服務、物聯網設備和傳統的本地應用程序。這種復雜性擴大了攻擊面，使得識別和緩解潛伏在各種系統中的零日漏洞變得更加困難。

對網絡犯罪分子來說，發現和利用零日漏洞通常可以獲得可觀的收益，零日漏洞因此成為推動持續攻擊的有利可圖的資產。此外，國家行為者通常也會尋找零日漏洞用于間諜活動或網絡戰爭。

總之，零日漏洞由于其日益普遍、高價值、延長的利用期，以及在促進勒索軟件攻擊中的作用，繼續成為網絡安全中的重要趨勢。組織必須優先考慮強有力的網絡安全策略，以有效檢測和應對這些威脅。應對零日威脅需要在響應靈活性與通過安全軟件編碼、打補丁和更新進行預防之間取得平衡。

2024年，供應鏈安全態勢非常嚴峻。攻擊者利用第三方供應商的漏洞滲透到更大的網絡中，供應鏈攻擊可能在各個行業產生連鎖反應。幾乎所有公司都與至少一個經歷過漏洞的第三方供應商相連。

即使是知名組織也會因其供應商的漏洞而受到攻擊。例如，2024年年末，美國財政部被黑客攻陷，就是通過第三方遠程管理軟件BeyondTrust攻入的，從而被遠程訪問了其工作站以及其所維護的一些未分類文件。最近對福特的一次攻擊中，攻擊者利用該公司的供應鏈將惡意代碼插入福特的系統，創建了一個后門，攻擊者可以利用該后門暴露敏感客戶數據。

到 2025 年，企業需加強供應鏈安全，包括徹底審查第三方供應商、實施定期風險評估，并加強對供應鏈活動的監控。基于 AI 和透明度的解決方案可以幫助識別在復雜的供應鏈中的漏洞。組織還應檢查服務水平協議（SLA），選擇那些自身保持嚴格安全協議的供應商，從而在生態系統中產生更好的安全效果。

2024年量子計算取得了顯著進展，量子處理器在量子比特穩定性和可擴展性方面達到了里程碑式的成就。IBM、谷歌，以及IonQ和Rigetti等初創公司均已宣布推出量子系統，能夠解決傳統計算機無法高效解決的問題。量子計算正在迅速從理論研究轉向實際應用。

網絡安全是受其影響最大的領域之一。量子計算對網絡安全最直接的影響是其可能破解現有的加密算法，如RSA和ECC，對現有的網絡安全體系構成重大挑戰，這為采用抗量子加密制造了緊迫感。與此同時，量子計算不僅是網絡安全的威脅，也可能成為防御的工具。基于量子的加密方法，如量子密鑰分發（QKD），利用量子力學原理創建理論上能夠檢測到任何試圖竊聽密鑰分發的行為，確保密鑰分發過程的安全性。

由于量子計算機尚未普遍可用或適用于所有應用，結合量子和經典技術的混合系統正在作為過渡解決方案出現，并可能成為2025年網絡安全公司的主流。

根據 2024 年 Verizon 數據泄露調查報告，人為錯誤或參與在 82% 的數據泄露中起著一定的作用，因此需要更多地關注這個問題。

組織的員工代表了最大的攻擊面，也是最大的防線。惡意內部人員或疏忽的員工更容易暴露敏感數據或為外部攻擊者創建訪問點。但網絡安全的人為因素經常被忽視，使員工容易受到影響，并使他們成為網絡犯罪分子的主要目標。

AI 驅動的攻擊，如深度偽造冒充和令人信服的網絡釣魚騙局，也可能變得更加普遍，使人為因素威脅更難以檢測。AI 工具的廣泛采用還引發了員工無意中分享敏感數據的擔憂。AI 驅動的攻擊，再加上遠程工作的持續增加、不斷演變的數據隱私問題，預計2025年人為因素威脅將進一步加劇。

為了降低這些風險，公司應采取多層次的網絡安全方法：實施零信任安全模型；持續監控、先進的威脅檢測系統以及定期培訓員工識別社會工程策略至關重要。組織還必須對 AI 工具的使用實施嚴格控制，以保護敏感信息，同時最大限度地提高生產力。

勒索軟件攻擊繼續困擾全球組織，攻擊者變得更加有組織，勒索軟件即服務（RaaS）甚至初學者的網絡犯罪分子提供了輕松訪問惡意工具的途徑。

當前的網絡安全趨勢顯示，攻擊者現在瞄準關鍵基礎設施、醫療保健和金融服務，導致大規模的干擾。

隨著供應鏈漏洞成為勒索軟件攻擊重要的入口，預計那些擁有龐大且不斷增長的供應鏈，以及具有廣泛公共影響的行業，將在2025年成為主要的勒索攻擊對象，如醫療保健、金融服務、制造、公共部門、能源和公共事業、交通、零售等。

預計在 2025 年，勒索軟件攻擊可能給組織帶來更大的財務負擔，贖金要求、恢復成本以及與網絡犯罪相關的更廣泛的經濟影響都可能不斷上升。

在 2025 年，身份識別將變得更加復雜。網絡犯罪分子越來越多地針對身份、云和終端系統等互聯域，因此組織必須增強其身份識別能力，以有效檢測和防止這些復雜的攻擊。

非人身份（NHI）的出現，包括與應用程序和自動化工作流程相關的機器身份，為網絡安全環境帶來了新的脆弱性。隨著組織采用更多自動化流程，管理這些身份成為戰略優先事項。NHI代表了一個重要的攻擊面，必須通過強有力的身份管理實踐來應對。

與此同時，向無密碼身份驗證方法（如生物識別和硬件令牌）的轉變正在重塑身份安全。這些技術通過利用獨特的生理特征或安全設備提供增強的安全性，減少對傳統密碼的依賴，而傳統密碼往往容易被盜。

此外，人工智能（AI）在身份識別和威脅檢測中扮演著越來越重要的角色。基于AI的解決方案可以分析大量行為數據，以識別潛在威脅的異常情況，從而使組織能夠對可疑活動做出主動響應。這一能力對于管理互聯環境中數字身份的復雜性至關重要。

此外，系統間身份的統一可視性的需求以及合規壓力等，進一步加大身份識別的復雜性。組織必須調整其策略，以有效應對這些挑戰，保護其數字生態系統免受不斷演變的威脅。

安全牛調研發現，以電信運營商、云廠商為依托的跨界安全廠商已成長為產業新生力量，正在悄然改變著網絡安全產業原有格局。這些企業借助在“云、網、應用”等已有IT建設成果的優勢，扎實推進落實了“安全服務化”的業務模式，并憑借資源優勢，以“大整合、大集成”的角色定位正在快速建立新型網絡安全生態圈。在此背景下我國網絡安全產業迎來重大發展的轉折期，以電信運營商和云廠商為代表的新興產業力量，或將給產業未來發展帶來變革，并對傳統網絡安全業務模式和生態環境形成重大沖擊。

得益于產業各界對供應鏈安全威脅的高度關注，以及行業監管機構的大力支持，近兩年來信創安全在多個行業的應用建設取得了顯著進展，極大地促進了信創安全領域技術產品和生態體系的發展速度與能力提升，涌現出了一批高性能、高安全性及高可用性的優秀產品和解決方案。