摘要：预计到年，这些算法和它们使用机器学习技术生成的风险分数将从准确性和上下文智能的角度得到提高。包括在内的业内领先公司今天都在积极投资机器学习技术来实现这一目标。机器学习算法将继续改进使用基于行为的评分，进一步改善用户体验。
预测2019年下一代接入和零信任安全的未来：挑战aheadweet底线：所有数字企业在2019年都需要继续发展的最有价值的催化剂是基于下一代接入（nga）的零信任安全（zts）策略，该策略可扩展到保护企业数据的每个接入点，识别这些身份是新的安全边界。
任何数字业务增长得越快，身份、设备和网络端点数量就越多。2019年及以后最成功的企业正在积极创造全新的数字商业模式。他们正在积极招聘和入职需要独立于地理位置的专家，并与全球研发合作伙伴一起探索新的采购和专利理念。企业正在以比以往更快的速度进行数字化转型。到2025年，企业规模飙升至4900亿美元，在六年内实现14.4%的复合年增长率（CAGR）。
Security Perimeters Make or Break A ；Growing Business
80%of IT Security Breaks include privileged credential access according to a recent ； ；The发现89%的组织仅仅依靠单一的安全策略来保证其移动网络的安全。根据IBM Security S最新的数据，典型的数据泄露使公司在2018年的平均成本为386万美元，比2017年的362万美元上升了6.4%。
The hard reality for any digital business is realising that their great growth asset is how well they protect the continuously expanding peripment of their business.依靠可信域和不可信域保护基础设施的传统方法无法扩展以保护构成公司快速变化的新安全边界的每个身份和设备。所有这些因素以及更多因素都是为什么由支持对数字业务增长至关重要，因为它们的产品路线图、定价策略和服务是市场的早期领导者。要了解更多有关“身份即服务”的信息，请参阅（需要客户端访问）。
Predicting the future of next gen access and zero trust security
The following are predictions of how next gen access（nga）powered by zero trust security（zts）will evolve in 2019:
behavior-based scoring algorithms will improve signally in2019年，通过比以前更精确地计算风险评分来改善用户体验。阻止攻击首先是基于一系列基于行为的算法，这些算法基于各种变量计算风险评分，包括过去的访问尝试、设备安全状态、操作系统、位置、一天中的时间等r可测量因素。预计到2019年，这些算法和它们使用机器学习技术生成的风险分数将从准确性和上下文智能的角度得到提高。包括在内的业内领先公司今天都在积极投资机器学习技术来实现这一目标。
随着数字企业寻求保护新的研发项目、正在进行的专利、路线图和产品计划，多因素认证（MFA）的采用也在飙升。国家资助的黑客组织和有组织的黑客组织犯罪将快速增长的数字企业中的知识产权视为他们可以在黑暗网络上剥离和出售的最有价值的资产之一。在人工智能、航空防御、蜂窝和物联网设备芯片设计、电子商务、企业软件等领域，最成功的企业将采用最有效的单一密码防御措施之一mfa。在2019年设计的没有足够安全性的智能连接产品将激增，fu更具挑战性的是数字业务的安全边界。智能互联产品时代就在这里，Capgemini估计到2020年，互联产品市场的规模将达到5190亿美元至6850亿美元。据统计，制造商预计，到2020年，他们的产品中有近50%是智能互联产品。本研究为（PDF，40页，无选择权）。随着每个智能连接设备为公司创造了新的威胁面，希望至少有一家设备制造商设计零信任安全（ZTS）支持董事会级别，通过减少从设备开始的违规威胁来增加其对企业的销售。
寻找更大的跟踪和可追溯性，healtHCARE和医疗产品供应链将采用零信任安全（ZTS）：在医疗保健和医疗产品中，如何使这一问题成为一个紧急问题是更大的监管报告和合规性的综合效应，以及提高新产品上市时间和当前客户交付准确性的压力。中兴通讯的支柱是一个完美的医疗保健和医疗供应链需要的跟踪和可追溯性。这些支柱包括实时用户验证、设备验证和智能限制访问，同时还学习并适应经验证的用户行为。
随着数字业务寻求洞察如何在每个威胁中微调其ZTS策略，实时安全分析服务将在2019年蓬勃发展。surface和机器学习算法得到改进。许多企业在2019年都会有一个顿悟，他们看到有多少潜在的违规行为已经停止使用安全策略的组合，包括单点登录（SSO）和多因素认证（MFA）。机器学习算法将继续改进使用基于行为的评分，进一步改善用户体验。该领域的领导者包括正在为实时安全分析服务设定快速创新步伐的人。结论
安全性目前处于一个转折点。保护IT系统和企业资产的长期方法无法扩展以保护每一个新的身份、设备或威胁表面。当每个身份都是一个新的安全边界时，需要一种新的方法来保护任何数字业务。ZT的支柱包括实时用户验证、设备验证和智能限制访问，同时学习和适应经验证的用户行为，证明在阻止违规和保护各种公司数字资产方面是有效的。现在是时候让更多的数字企业将安全视为增长的催化剂了，现在就采取行动，确保其业务继续繁荣。
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