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由于工业互联网（IIOT）在制造公司中完全滚动，因此安全专家必须准备了解这些网络应该拥有的内容。同时，所有安全计划都需要具有足够的弹性，并且他们必须能够携带各种弹性面对面的攻击。未来十年对网络安全的影响最大？简而言之，有两个方向可以解决这个问题：人工智能（AI）和大数据分析。
鉴于这些技术开发的开发，未来的安全环境将取决于如何将AI和分析集成到网络和物理安全性中的全面灵活安全计划中。
网络安全工业互联网
至于如何构建这个整体安全项目，这是一个很好的开始，可以为制造商的资产清单和网络可见性提供。由于公司的企业越来越依赖于数字环境，因此拥有整体的整体已经变得越来越重要安全性的概念。如果十年内发生的攻击类似于乌克兰遇到的巨大休息时间，或者挪威铝巨头诺尔苏姆·诺尔斯海德罗（Norskhydro）遇到的勒索软件攻击，该公司必须为备用工厂准备手动运营的备用工厂必要时攻击。
在接下来的5到10年中，物联网对工业运营变得越来越重要。工业系统还将访问5G网络，这些网络可以大大减少设备之间的延迟通信。因此，工业系统网络的增加几乎是必不可少的。物联网设备的安全通常不是很强。因此，当物联网设备大规模部署时，工业系统面临着非常困难的设备安全管理挑战。
网络安全工业操作
更糟糕的是，增加的连接意味着可以试图突破系统的黑客也有所增加。高端黑客可能能够间谍系统，网络安全问题也随着连接的增加而恶化。此外，如果许多工业系统以特定的方式操纵，它可能会损害生活，因此增加的连接不仅会影响管理层和保护工业系统，但也影响公共政策的制定。
网络安全 - 数字转换
工业网络安全的最大影响将是数字化转型的未预期。数字转换非常好和必要，但与此同时，它伴随着风险。随着我们介绍越来越多的数字终端，数据流程，被生成。数据流的快速增长将超过我们的处理范围，无法有效地分析该点上的所有数据。此外，我们将使用这些数据或什至驾驶过程本身来驱动该过程的决策。，我们可能会开始通过人工智能/机器学习来喂养这些分析数据产品的过程。
换句话说，该过程生成数据，数据离开过程流到云，雾，湖泊，场景，外部等，并进行分析，重复使用和返回。所有这些都会以我们开始考虑的方式引入新的风险控制/过程网络的过程数据和外部相关系统。
网络信息，安全和数据挖掘是相对较好的专业，并且根据不同的就业城市的特定情况是不同的。网络信息与安全性和数据挖掘之间的差异：
网络安全和大数据的两个专业属于计算机专业的主要类别。顾名思义，一门课程偏向学习一些密码和网络防御。大数据算法的分析方法，即大量数据，主要是由于大量数据，主要是因为本科生就业的术语，没有太大的差异，计算机软件和硬件没有太大的差异。课程将涉及。如果您将来会涉及这些不同的方向，则需要详细了解研究内容和纪律思维。
网络安全：将来，它是相当大的，但发展迅速。现在，我们对人才的需求越来越多，但是网络安全也与法律有关。在纯技术中，该公司可能对合法人员有偏见。
大数据：中国特别快，这也是一项拥有大量投资的技术。目前，有很多才华，外国资本正在投资。现在市场需求是分析大数据。如果您是专业的，这更好，您可以慢慢扩展到网络安全。现在很好，更建议。
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大数据，云计算，人工智能和网络安全是互补和有希望的。
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④掌握Python的基本用途，核心库的使用，Python爬行动物，简单的数据分析；了解Python机器学习；
⑤大数据项目的开发，大数据系统管理的优化等。
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很好。网络安全方面的人较少，但工作通常是稳定的。工作时间越长，经验就越多。在后来，我几乎找不到工作，但基本上是安全工作是一家大型公司。目前，大数据感觉非常热，但是人员流动感到频繁，工作压力很大，因为许多编程公司都在招募
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