自动化的威胁狩猎活动可利用安全协调、自动化和响应（SOAR）工具以及安全分析平台的功能，简化威胁检测流程。这种方法利用AI技术高效地分析大量数据、识别威胁模式并检测潜在威胁。而自动搜索规则和机器学习模型可用于持续监控组织的网络环境，并在检测到可疑活动时触发警报。
报告指出，防御者应该感到自豪，但组织仍需保持警惕。M-Trends2024年的调研显示，攻击者正积极利用零日漏洞逃避检测并在系统上停留更长时间。这进一步凸显了威胁搜索计划的重要性，以及在发生漏洞利用时进行全面调查和补救的必要性。
现代企业组织在开展网络安全建设时，往往会侧重于防范网络攻击引发的风险，却容易忽视物理环境的安全性，甚至有些网络安全专业人员会认为物理环境安全与网络信息安全并不相关。
网络安全研究岗位招聘数量下降最为严重，2022年至2023年同比下降69%。CyberSN认为这反映出网络安全领域正轻视前瞻性的威胁分析和缓解措施。
网络安全对于人工智能集成的重要性怎么强调也不为过；随着人工智能系统在业务运营中变得越来越不可或缺，确保这些系统的安全至关重要，以防止可能泄露敏感信息或破坏服务的恶意攻击。
尽管网络安全已成为大多数工业制造商的首要任务，特别是考虑到围绕关键基础设施的新联邦法规，但组织仍然在实施方面遇到困难。最大的挑战之一是IT和OT团队之间缺乏协调。鉴于大部分OT攻击源于IT，OT和IT之间的脱节是工业制造商网络安全面临的主要问题，弥合这一差距对于提升网络安全至关重要。
