近期，IDC发布最新报告，根据报告预测，2019年全球网络安全支出将达到1066.3亿美元（约合7503.9亿元人民币），同比增长10.7%。IDC预测，到2023年，全球网络安全支出规模将达到1512亿美元（约合10640.4亿元人民币），并将以9.4%的年复合增长率持续增长。

回顾过去一年，网络安全形势已然变得更加复杂。随着云计算、大数据、物联网、人工智能等技术的发展，网络威胁持续进化，变得更加棘手、难以应对。同时，网络攻击手段更为多样，数据泄露、勒索软件、APT攻击等安全事件频发。

勒索软件将在传播方式、逃逸技术、通信及目标文件隐藏等方面继续发展，据网络威胁联盟 (Cyber Threat Alliance) 的报告显示，勒索软件可谓利润丰厚，常令网络罪犯铤而走险，短时间内便可

随着人们对信息安全管理的理解和历史经验的积累，安全网络的体系架构在我们的脑海中越发清晰。随着时间的推移，我们经历了从基本的主机加固阶段、到后来的网络认证阶段，直到将行为管理也纳入安全的范畴，这些演变的过程不仅仅是为了避免恶意攻击，更主要目的是提高网络的可信度，也增强我们的凝聚力。

本文将分享一个基于疫情情况下的中长期月度间夜数据预测方法。传统的时间序列模型通过学习历史数据中趋势性和季节性的特征，能对月度数据做出相对有效的预测。而自从2020年以来，不时发生的疫情影响了历史数据相对规律的趋势性和季节性特征，也给基于传统时间序列模型的预测带来了难度。

时间序列是一种标准的分析方法，但是较为先进的机器学习工具引入了统计技术，来建立更精确的预测模型。时间是无法倒流的，但是使用现有的工具，您有更好的机会预测时间，或者更准确地说是可以预测时间序列样本中的事件是否会继续影响决策趋势。