看看『5大前沿安全技术』你用了几个
这些技术监控的每个元素都能够添加到深度学习"档案库"中，这就意味着，这些技术实际上可以通过体验来"学习"。
在安全领域中，深度学习技术的应用显然具有积极意义:深度学习可以为安全可靠的操作环境确立内部形象，主动并直接响应在系统"观察"到的活动，确保环境安全。
机器学习系统不一定观察用户，而是观察各种规模和层面的"实体"(entity)――这个实体可能是网络流量、系统进程以及单个的数据文件等。
HanSight瀚思自创立之初，一直倡导将机器学习应用于信息安全，基于团队在大数据和安全领域丰富经验和过硬实力，在国内信息安全领域创造了史无前例的突破:
面向云的应用软件和解决方案
伴随这种情况发生的转变是，越来越多的威胁开始专门攻击基于云的基础设施和平台，因此越来越多的企业需要专门针对云环境的安全战略和解决方案。
确保云的安全，需要在多层面实施:首先，基于云的安全措施出现了，这种安全措施与传统部署在本地环境中的安全措施相当。
随后就是为企业云部署设立标准和质量保证级别。
然后是知名研究机构Gartner公司提出的云访问安全代理(CASB)，这种技术让信息安全专业人员得以了解某个行业领域中的一系列云服务提供商的安全概况，以便在采购时做出更明智的决策，另外能够更有效地管理风险，并制定建立安全策略。
端点硬件身份验证
应对这个挑战的技术手段就是硬件身份验证，独特的标识符可能被编码到硬件本身中――这实际上为每个设备赋予了各自的数字指纹。
比如说，那样一来，需要智能手机或智能令牌的持有者提供用户名和密码、拥有独特标识符的设备以及/或者其自身的某一种生物特征(比如指纹、语音和面部扫描等)。
端点设备也被编入到安全框架中，端点检测和响应(EDR)解决方案拥有相关的工具，能够记录网络和端点事件，或者能够将信息存储在本地端点上，以便与已知攻陷指标(IOC)数据库进行比较。
防止数据丢失的新兴安全技术
验证和加密可谓是这方面的原动力。
可以细化到字段或字符层面来保护数据;借助最新的加密算法和技术，可以处理和分析受到保护的传输中数据，从而降低其面临的各种风险。
万无一失的验证方法对于保护加密密钥及其安全传输而言必不可少――基于令牌和生物特征识别的验证协议领域取得的进步在加强这种保护。
用户行为分析(UBA)
部署UBA的系统在标记异常行为/恶意行为方面表现突出，也就是说，它可以识别出偏离授权用户的正常行为的行为。
UBA可以通过观察过去的活动来确立行为画像(behavior profile)，此外，目前UBA还可以与跟某个用户处于同一薪酬等级、部门或工作组的人的典型行为进行比较，这就是所谓的"同行分析"(peer analysis)。
如果UBA系统通过授权用户群建立了"情境正常"的行为分析和归档，就能够更快速地识别恶意用户(比如阴谋得逞的黑客)的活动，尽管他们的登录信息可能与被认可的用户的登录信息相匹配，但是其在网络上的后续行为会被识别为可疑。
另外，行为分析可能不仅仅局限于个人，还可能包括流程和系统(深度学习中涉及的"实体")的行为，由此将UBA的范围扩大到用户和实体行为分析(UEBA)这个范畴，UEBA把用户、端点、应用程序和整个网络都考虑了进来，事实上跨诸多实体协调分析提高了分析的准确性，并且提高了威胁检测的有效性。
依托算法和机器学习的前瞻性的检测思路， 瀚思于去年6月率先推出了国内首款UBA产品--HanSight UBA, 在内部威胁检测方面，不仅仅局限个人，以部门、个人、资产、资产群等为单位建立多维度行为基线，多维度 找出偏离基线的异常行为， 有效降低误报，目前已成功应用于多家客户，包括某美国上市大型医药公司。
与此同时， HanSight UBA 还支持 用户与资产的行为关联，配以GPU优化的高速算法，快速完成数据分析，发现内部威胁。
UBA和UEBA被认为是安全信息/事件管理(SIEM)的下一个发展阶段，目的是能够基于用户或系统的异常行为，在安全泄密事件实际发生之前及早预测恶意行为。