HTTPS面临的挑战与未来发展
一、引言
随着互联网技术的飞速发展，网络安全问题日益突出。
HTTPS作为一种加密传输协议，广泛应用于网站、应用程序等领域，有效保障了数据传输的安全性和隐私性。
随着网络攻击手段的不断升级，HTTPS也面临着诸多挑战。
本文将对HTTPS面临的挑战进行分析，并探讨其未来发展趋势。
二、HTTPS概述
HTTPS是一种通过SSL/TLS加密技术实现的安全传输协议，它在HTTP协议的基础上，提供了数据加密、完整性校验和身份验证等安全功能。
HTTPS广泛应用于网页浏览、文件下载、在线支付等场景，有效保护了用户数据安全和隐私。
三、HTTPS面临的挑战
1. 证书管理难题
HTTPS的核心是SSL/TLS证书，证书的管理和信任是保障HTTPS安全的关键。
证书管理面临着诸多挑战，如证书颁发机构（CA）的信任问题、证书生命周期管理、证书存储和传输安全等。
跨域资源共享（CORS）等场景下的证书管理问题也日益突出。
2. 性能瓶颈
虽然HTTPS提高了数据传输的安全性，但也带来了一定的性能损耗。
SSL/TLS加密和解密过程需要消耗计算资源，导致网页加载速度降低。
在移动网络和嵌入式设备场景下，性能瓶颈尤为明显。
3. 攻击手段升级
随着网络攻击手段的不断升级，针对HTTPS的攻击也愈发复杂。
例如，中间人攻击、协议漏洞利用、证书劫持等攻击手段对HTTPS的安全性提出了严峻挑战。
四、HTTPS的未来发展
1. 推广HTTP/3协议
为了克服性能瓶颈，HTTP/3协议应运而生。
HTTP/3基于QUIC协议，有效减少了数据传输的延迟，提高了网页加载速度。
因此，推广HTTP/3协议将成为HTTPS未来发展的重要方向。
2. 证书管理优化
为了解决证书管理难题，HTTPS将不断优化证书管理机制。
例如，采用分布式证书存储、加密证书传输、自动化证书更新等技术，提高证书管理的安全性和效率。
跨域资源共享场景下的证书管理问题也将得到更多关注。
3. 加强安全防护手段
为了应对不断升级的攻击手段，HTTPS将加强安全防护手段。
例如，采用更强大的加密算法、修复协议漏洞、提高抵御中间人攻击的能力等。
同时，HTTPS将与网络安全领域的其他技术相结合，形成更全面的安全防护体系。
4. 隐私保护成为重点
随着用户对于隐私保护的需求日益增长，HTTPS将更加注重隐私保护。
通过加强数据加密、实现更细粒度的权限控制、优化用户信息传输和存储方式等手段，提高用户数据的隐私保护水平。
5. 全球化部署和优化
随着全球化的互联网发展，HTTPS的全球化部署和优化将成为必然趋势。
针对不同地区和网络的特性，优化HTTPS的性能和安全性能，以满足全球用户的需求。
五、结论
HTTPS面临着证书管理难题、性能瓶颈和攻击手段升级等挑战。
为了应对这些挑战，HTTPS将推广HTTP/3协议、优化证书管理、加强安全防护手段、重视隐私保护和实现全球化部署和优化等发展方向。
随着技术的不断进步和网络安全需求的不断增长，HTTPS将不断完善和发展，为用户提供更安全、更高效的互联网体验。
未来几年内，网络技术会发展到什么程度，前景如何
未来网络与实体经济结合，将有巨大的市场前景，但需要在新的互联网体系架构方面不断探索，形成共识。 而服务定制网络将为用户提供定制化、差异化的服务，将成为网络发展的一个重要趋势。 未来网络发展还面临诸多挑战，国内外研究力量要共同努力，不断完善方案，协同创新。
急!!!tcp/ip网络协议现状及发展趋势 注意关键词:现状、发展趋势
TCP/IP网络协议是目前来说比较完善的协议了,基于OSI七层模型构建,为未来网络模型提供了参数依据和技术上的借鉴.目前的互联网绝大多数服务器和终端均使用TCP/IP协议进行互联互通/IP也涵盖了多领域和多个桌面系统.而TCP/IP协议需要针对不同的网络进行不同的设置，且每个节点一般需要一个“IP地址”、一个“子网掩码”、一个“默认网关”。 不过，可以通过动态主机配置协议（DHCP），给客户端自动分配一个IP地址，避免了出错，也简化了TCP/IP协议的设置。 而IP地址的分配和计算出现了以下的情况： 现有的互联网是在IPv4协议的基础上运行的。 IPv6是下一版本的互联网协议，也可以说是下一代互联网的协议，它的提出最初是因为随着互联网的迅速发展，IPv4定义的有限地址空间将被耗尽，而地址空间的不足必将妨碍互联网的进一步发展。 为了扩大地址空间，拟通过IPv6以重新定义地址空间。 IPv4采用32位地址长度，只有大约43亿个地址，估计在2005～2010年间将被分配完毕，而IPv6采用128位地址长度，几乎可以不受限制地提供地址。 按保守方法估算IPv6实际可分配的地址，整个地球的每平方米面积上仍可分配1000多个地址。 在IPv6的设计过程中除解决了地址短缺问题以外，还考虑了在IPv4中解决不好的其它一些问题，主要有端到端IP连接、服务质量（QoS）、安全性、多播、移动性、即插即用等。 与IPv4相比，IPv6主要有如下一些优势。 第一，明显地扩大了地址空间。 IPv6采用128位地址长度，几乎可以不受限制地提供IP地址，从而确保了端到端连接的可能性。 第二，提高了网络的整体吞吐量。 由于IPv6的数据包可以远远超过64k字节，应用程序可以利用最大传输单元（MTU），获得更快、更可靠的数据传输，同时在设计上改进了选路结构，采用简化的报头定长结构和更合理的分段方法，使路由器加快数据包处理速度，提高了转发效率，从而提高网络的整体吞吐量。 第三，使得整个服务质量得到很大改善。 报头中的业务级别和流标记通过路由器的配置可以实现优先级控制和QoS保障，从而极大改善了IPv6的服务质量。 第四，安全性有了更好的保证。 采用IPSec可以为上层协议和应用提供有效的端到端安全保证，能提高在路由器水平上的安全性。 第五，支持即插即用和移动性。 设备接入网络时通过自动配置可自动获取IP地址和必要的参数，实现即插即用，简化了网络管理，易于支持移动节点。 而且IPv6不仅从IPv4中借鉴了许多概念和术语，它还定义了许多移动IPv6所需的新功能。 第六，更好地实现了多播功能。 在IPv6的多播功能中增加了“范围”和“标志”，限定了路由范围和可以区分永久性与临时性地址，更有利于多播功能的实现。 目前，随着互联网的飞速发展和互联网用户对服务水平要求的不断提高，IPv6在全球将会越来越受到重视。
大数据发展怎么样啊
随着信息技术和人类生产生活交汇融合，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点。 无论是国家、企业还是社会公众，都越来越认识到数据的价值。 因此，近年来，各地纷纷成立大数据发展局，企业纷纷推动数据资产治理，大数据辐射的行业也从传统的电信、金融逐渐扩展到工业、医疗、教育等。 一时间，仿佛各行各业都在谈大数据，人人都在谈大数据。 但也有声音说大数据迎来了“七年之痒”，面对大数据热潮也需要一些“冷思考”。 我国大数据究竟发展得如何？未来我国大数据发展还有哪些机遇和挑战？
1、大数据产业进展显著
过去几年，大数据理念已经深入人心，“用数据说话”已经成为所有人的共识，数据也成了堪比石油、黄金、钻石的战略资源。 五年来，我国大数据产业政策日渐完善，技术、应用和产业都取得了非常明显的进展。
在政策方面，我国从中央到地方的大数据政策体系已经基本完善，目前已经进入落地实施阶段。 自从2014年“大数据”这个词写入政府工作报告以来，我国大数据发展的政策环境掀开了全新的篇章。 在顶层设计上，国务院《促进大数据发展行动纲要》对政务数据共享开放、产业发展和安全三方面做了总体部署。 《政务信息资源共享管理暂行办法》《大数据产业发展规划（2016-2020）》等文件也都已经出台。 十九大报告中提出“推动大数据与实体经济深度融合”，“十三五”规划中提出“实施国家大数据战略”。 卫健、农业、环保、检察、税务等部门还出台了领域大数据发展的具体政策。 截至2019年初，所有省级行政区都发布了大数据相关的发展规划，十几个省市设立了大数据管理局，8个国家大数据综合试验区、11个国家工程实验室启动建设。 可以说，大数据的政策体系已经基本搭建完成，目前已经纷纷进入落地实施甚至评估检查阶段。
在技术方面，我国大数据技术发展属于“全球第一梯队”，但国产核心技术能力严重不足。 我国独有的大体量应用场景和多类型实践模式，促进了大数据领域技术创新速度和能力水平，处于国际领先地位。 在技术全面性上，我国平台类、管理类、应用类技术均具有大面积落地案例和研究；在应用规模方面，我国已经完成大数据领域的最大集群公开能力测试，达到了万台节点；在效率能力方面，我国大数据产品在国际大数据技术能力竞争平台上也取得了前几名的好成绩；在知识产权方面，2018年我国大数据领域专利公开量约占全球的40%，位居世界第二。 但我国大数据技术大部分为基于国外开源产品的二次改造，核心技术能力亟待加强。 例如，目前国内主流大数据平台技术中，自研比例不超过10%。
在产业方面，我国大数据产业多年来保持平稳快速增长，但面临提质增效的关键转型。 2018年，我国大数据产业延续多年来的增速，继续保持相对高速的增长。 根据中国信息通信研究院的测算，2018年我国大数据产业整体规模有望达到5400亿元，同比增长15%。 然而，综合国内外环境、新兴技术发展等多种因素，大数据产业的增速出现了下滑。 我国的大数据产业也面临着从高速发展向高质量发展的关键转型期。
在应用方面，大数据的行业应用更加广泛，正加速渗透到经济社会的方方面面。 随着大数据工具的门槛降低以及企业数据意识的不断提升，越来越多的行业开始尝到大数据带来的“甜头”。 无论是从新增企业数量、融资规模还是应用热度来说，与大数据结合紧密的行业正在从传统的电信业、金融业扩展到政务、健康医疗、工业、交通物流、能源行业、教育文化等，行业应用“脱虚向实”趋势明显，与实体经济的融合更加深入。
2、产业的五大困局
虽然我国大数据总体发展形势良好，也面临难得的发展机遇，但仍然存在一些困难和问题。
一是，涉及核心技术的产业发展薄弱，未能有效提升我国核心技术竞争力。 核心技术的影响力在大数据产业有着极高的重要性。 由于大数据企业在完成产品开发后，可以近乎零成本无限制的复制，因此拥有核心技术的大企业，很容易将技术优势转化为市场优势，即凭借具体的信息产品赢得海量用户获得垄断地位。 当前，从大数据技术与产品的供给侧看，我国虽然在局部技术实现了单点突破，但大数据领域系统性、平台级核心技术创新仍不多见。 大数据处理工具都是“他山之石”，大部分企业用的都是国外的数据采集、数据处理、数据分析、数据可视化技术，自主核心技术突破还有待时日。 尤其是开源产品的技术标准方面，我国的影响力尚亟待提升。
二是，数据孤岛和壁垒降低了大数据产业资源配置效率。 大数据产业发展必须实现数据信息的自由流动和共享，如果数据不开放、不共享，数据整合就不能实现，数据价值也会大大降低。 无论是政府数据、互联网数据还是其他数据，数据拥有者往往不愿对其进行开放流通。 受制于前期信息基础设施建设，目前我国政府数据往往还存在着诸多“数据孤岛”和“数据烟囱”，数据价值难以发挥。
三是，数据安全管理薄弱增加了大数据产业的发展风险。 大数据技术为经济社会发展带来创新活力的同时，也使数据安全、个人信息保护乃至大数据平台安全等面临新威胁与新风险。 海量多源数据在大数据平台汇聚，来自多个用户的数据可能存储在同一个数据池中，并分别被不同用户使用，极易引发数据泄露风险。 利用大数据技术对海量数据（21.90 -5.19%,诊股）进行挖掘分析所得结果可能包含涉及国家经济社会等各方面的敏感信息，需要对分析结果的共享和披露加强安全管理。
四是，产业垄断与恶性竞争现象频发，“劣币驱逐良币”现象明显。 由于资源型产业门槛低、利润高，新兴的大数据企业往往首先将目光盯在获取数据资源上面。 大量依托数据资源优势的企业诞生，为大数据产业带来了低附加值的垄断经济模式，使得依靠技术壁垒打江山的企业不得不面对残酷的市场竞争，放缓了技术研发的步伐。 同时，数据垄断问题也愈发明显。 少数互联网巨头企业拥有巨大数据，不但对产业发展不利，甚至存在巨大的数据聚集隐患。
五是，各地发展同质化严重，普遍存在重存储轻应用的现象。 由于缺乏统一的大数据产业分类统计体系和产业运行监测手段，各地大数据产业的定位相似，同质化竞争加剧。 而盲目的重复建设，更是可能导致大数据产业过剩。 同时，由于部分地区信息化发展程度有限，大数据应用场景不够丰富，更是以数据中心等大数据存储设施的建设作为发展大数据产业的关键，且规模巨大，目标动辄以百万台计，后期若无法有效利用，将造成巨大的资源浪费。
3、未来三年大数据行业展望
未来三年，是我国大数据发展转型的重要机遇期。 大数据的发展本身也呈现着一些趋势。 在我看来，未来三年大数据行业有可能会呈现出如下特点：
一是，大数据新技术继续快速发展。 未来大数据技术将会沿着工具平台云化部署、多业务场景统一处理、专有高性能硬件适配几个方面进行突破。 目前大数据技术工具的主要应用模式为应用企业在自建机房内独立部署，其存在资源浪费、弹性能力不足、管理复杂等缺点，这些缺陷可以通过基于云计算技术的云化部署方案解决，助力大数据技术工具的快速落地和应用；同时大数据技术工具主要瞄准的是分析型业务场景，但随着电子商务以及智能终端的爆发性发展，转账、计费等事务型业务场景也需要大数据处理能力，所以未来的多业务场景统一处理技术将会得到充分发展；最后由于GPU/TPU等专用硬件的发展，此类专用硬件能够助力某些大数据技术进行突破性升级，所以对新型硬件的适配成为很多大数据企业未来研发计划的重点。
二是，数据流通共享将迎来关键突破。 这些年，推动数据开放共享的政策举措一直在加强，然而效果与预期还有差距。 可以说，技术手段将是数据流通共享瓶颈突破的关键。 未来三年，随着同态加密、差分隐私、零知识证明、量子账本等关键技术的性能提升和门槛降低，随着区块链、安全多方计算等工具与数据流通场景进一步紧密结合，数据共享和流通将有望再前进一大步。
三是，数据服务合规性将成为行业关注重点。 近两年来，随着欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）的颁布和正式实施，个人信息保护的重视程度被提到了前所未有的高度。 GDPR对数据主体的权利规定细致入微，其“数据可携权”“被遗忘权”等方面的规定可能会对我国数据立法带来一定的参考。 对我国企业来说，数据服务合规性的重要程度进一步提升，将对企业业务开展带来重大影响。 目前中国信息通信研究院正在着力推动的“可信数据服务”计划也正是契合了行业的这一需求。
四是，数据资产管理重要性将进一步提升。 随着大数据应用进入深水区，企业将越来越重视数据资产管理方法论体系建设——即从架构、标准、研发、质量、安全、分析到应用的统一，从而实现技术到业务价值的转化和变现。 未来三年，数据资产管理将仍是企业数据部门面临的难点与挑战。 即使是领先的科技型企业，在数据资产管理这一课题上仍在不断探索新的方法，如全链路智能管理体系、数据资产的贡献度、数据基线度量与质量规范的工具化、可视化等。