一个非常简单的 GUI 框架

另外，基于数据包的网络流量分析技术(NTA)，不仅仅应用在NPMD领域，也逐步在安全领域得到更广泛的应用。人们对以网络安全为重点的网络流量分析(NTA)市场越来越感兴趣，该市场使用类似的数据包进行威胁分析。

由于内部攻击导致的安全威胁性质的变化，使人们对这一问题产生了浓厚的兴趣。网络数据包代理通常用于聚合网络流量，并将其馈送给NPMD或NTA解决方案，后者对SecOps团队来说越来越有趣。

(三) NPMD市场分析

NPMD工具可以改善网络容量管理，从而优化企业对网络设备和服务的投资。这对于参与此工作的网络运营商、网络架构师、IT运营经理、IT运营专员、LOB用户五种不同类型的利益相关者的成功至关重要。

在技术层面，Gartner对NPMD领域做出了相应的解读。NPMD工具旨在通过分析来自以下几种技术的数据，提供实时和历史视角下所需的可见性广度和深度：设备轮询技术、基于数据流的技术、基于数据包的技术。

NPMD解决方案的类型通常与IT运营的整体监控成熟度保持同步。报告中，Gartner将IT运营管理(ITOM)成熟度由低到高分为五个阶段：阶段1和阶段2着重考虑的是针对设备可用性监控;

阶段3和阶段4把关注点转向了线上业务，实现交易监控、事件关联和根因分析，实现业务洞察、关注与业务相关的KPI指标;阶段5则更加强调智能化，实现自驱动的信息化运营管理，主动发现和自动解决问题。
 

实际上，差分隐私也利用了统计学。该技术可以实现：向一个人的使用习惯样本中增加噪声，保证数据相对模糊与匿名，随着越来越多人呈现出相同的使用习惯，开始识别总结出共性。一个人的数据可能不准确，但是大量用户的数据可以得出相对准确的结论。这种情况下，即使有人攻击了数据库，也只能看到系统化的共性信息，不能精确识别具体的个人信息。苹果、Facebook、华为都在用该技术来来帮助发掘其大量用户的使用习惯。

值得一提的是，《MIT科技评论》评选的2020年十大突破技术中，差分隐私榜上有名。

不过，由于差分隐私是一项仍在探索中的技术。门槛较高，所以投入成本也想要较高。其处理过程对于人才资源的需求较大，同时也带来新的问题，多人的介入与隐私保护也会出现一定的冲突。为解决此问题，市面上一些企业注入了自动化机器学习的方法。

显然，隐私保护问题的解决一定是多学科、多技术流派融合的。

唯一不变的就是变化，“安全是动态话题”已经是老生常谈，数据隐私的安全也是一样。匿名数据只是为目前的数据裸奔问题提供了一个相对明朗可行的解决方法，并不是绝对安全的保护屏障。我们能做的只有随变化而变化，甚至是走在变化的前面。