近期，迪奧因數(shù)據(jù)泄露被查處、SK電訊收到千億韓元罰單、日產(chǎn)汽車遭勒索攻擊……一系列安全事件頻頻發(fā)生，讓數(shù)據(jù)安全再成焦點(diǎn)。步入2025年，數(shù)據(jù)安全已不只是滿足自主創(chuàng)新需求，更關(guān)乎企業(yè)生存與長(zhǎng)續(xù)發(fā)展。

    客戶信息、交易記錄、研發(fā)資料——數(shù)據(jù)不僅是企業(yè)的核心資產(chǎn)，更是驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新的基石。數(shù)據(jù)安全也早已不是“可選項(xiàng)”，而是一道“必答題”。一旦失守，企業(yè)損失的不僅是巨額資金，更是客戶信任和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

    但現(xiàn)實(shí)是，盡管很多企業(yè)部署了大量網(wǎng)絡(luò)安全設(shè)備，卻仍在數(shù)據(jù)安全上頻頻“翻車”。問題究竟出在哪里？該如何系統(tǒng)性地構(gòu)建真正有效的數(shù)據(jù)安全體系？

    數(shù)據(jù)安全之困：

    為什么建設(shè)多年，依然難以落地？

    “投入不小，系統(tǒng)也上了不少，但數(shù)據(jù)在哪、風(fēng)險(xiǎn)在哪，依然心里沒底�！薄�—這可能是很多企業(yè)安全負(fù)責(zé)人的共同困惑。從API監(jiān)測(cè)、防泄密系統(tǒng)，到全生命周期防護(hù)，該做的好像都做了，卻始終陷在“建而不用、用而不靈”的循環(huán)中。

    整體來看，企業(yè)在推進(jìn)數(shù)據(jù)安全建設(shè)時(shí)普遍面臨著以下難題：

    “家底”摸不清：數(shù)據(jù)分布動(dòng)態(tài)多變、類型復(fù)雜，傳統(tǒng)手段難以實(shí)時(shí)掌握全局狀況，導(dǎo)致保護(hù)無的放矢；

    管控難落實(shí)：策略配置依賴人工經(jīng)驗(yàn)，嚴(yán)了怕影響業(yè)務(wù)，寬了又存在隱患，缺乏數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的精細(xì)管控；

    效果難持續(xù)：很多建設(shè)仍停留在紙面規(guī)范或短期整改，嚴(yán)重依賴人力堆砌，缺乏長(zhǎng)效運(yùn)營(yíng)，反復(fù)投入?yún)s難以見效。

    困局背后：

    傳統(tǒng)技術(shù)難以應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)流動(dòng)帶來的挑戰(zhàn)

    究其根源，數(shù)據(jù)安全建設(shè)的困境，在于傳統(tǒng)技術(shù)手段與建設(shè)思路已難以應(yīng)對(duì)大規(guī)模、高復(fù)雜度的數(shù)據(jù)流動(dòng)環(huán)境：

    數(shù)據(jù)“看不清、看不全”：業(yè)務(wù)發(fā)展催生海量數(shù)據(jù)交互，傳統(tǒng)技術(shù)難以實(shí)現(xiàn)動(dòng)靜態(tài)數(shù)據(jù)的全局可視與實(shí)時(shí)分類；

    管控“落地難、堅(jiān)持難”：缺乏數(shù)據(jù)識(shí)別基礎(chǔ)，管控策略往往簡(jiǎn)單粗放，易受業(yè)務(wù)阻力影響；

    效果“難衡量、難持續(xù)”：原有建設(shè)重規(guī)范制定輕運(yùn)營(yíng)，監(jiān)測(cè)誤報(bào)高、與業(yè)務(wù)脫節(jié)，缺乏可延續(xù)的落地機(jī)制。

    基于眾多用戶側(cè)實(shí)踐，我們認(rèn)識(shí)到，數(shù)據(jù)安全要真正落地，必須轉(zhuǎn)變思路：從以“自主創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)向以“運(yùn)營(yíng)驅(qū)動(dòng)”，從“重管控”轉(zhuǎn)向“先看清再治理”。

    一個(gè)有效的數(shù)據(jù)安全體系應(yīng)具備三大核心能力：

    數(shù)據(jù)識(shí)別：自動(dòng)發(fā)現(xiàn)、分類分級(jí)，真正摸清家底；

    風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)：精準(zhǔn)發(fā)現(xiàn)、智能研判，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)可運(yùn)營(yíng)；

    管控保護(hù)：輕量化、場(chǎng)景化落實(shí)管控，最小化業(yè)務(wù)影響。

    為了將這些能力有效落地，深信服基于大模型技術(shù)提出“以監(jiān)促管 實(shí)用高效”的建設(shè)理念：

    以監(jiān)促管：優(yōu)先構(gòu)建數(shù)據(jù)識(shí)別與風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)能力，變被動(dòng)防御為主動(dòng)管理，讓管控有的放矢。

    實(shí)用高效：通過AI賦能降低對(duì)人工的依賴，減少對(duì)業(yè)務(wù)的影響，提升運(yùn)營(yíng)效率與響應(yīng)速度。

    構(gòu)建“以監(jiān)促管 實(shí)用高效”的數(shù)據(jù)安全方案

    AI 正在改變游戲規(guī)則，大模型技術(shù)的成熟，為打破數(shù)據(jù)安全建設(shè)的困局提供了全新可能：

    深信服數(shù)據(jù)安全平臺(tái)DSP：

    基于安全GPT大模型技術(shù)構(gòu)建，顛覆性提升動(dòng)靜態(tài)數(shù)據(jù)識(shí)別、分類分級(jí)以及用數(shù)風(fēng)險(xiǎn)檢出率和準(zhǔn)確率效果，幫助用戶真實(shí)判斷數(shù)據(jù)安全管控優(yōu)先級(jí)、降低風(fēng)險(xiǎn)事件對(duì)數(shù)據(jù)的影響和損失，讓運(yùn)營(yíng)體系實(shí)現(xiàn)真正閉環(huán)，切實(shí)保護(hù)用戶數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

    深信服通過AI技術(shù)打破“雙重困境”，交出“以監(jiān)促管 實(shí)用高效”的可落地?cái)?shù)據(jù)安全建設(shè)答卷。

深信服數(shù)據(jù)安全平臺(tái)DSP

    智能數(shù)據(jù)識(shí)別：常態(tài)化洞見數(shù)據(jù)資產(chǎn)，助力數(shù)據(jù)挖掘

    基于大模型技術(shù)，通過標(biāo)準(zhǔn)單節(jié)點(diǎn)GPU算力，每天可實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)超 2W 字段的數(shù)據(jù)識(shí)別和分類分級(jí)效果，相較人工 500 字段/天提效 40 倍以上，并且通過創(chuàng)新技術(shù)可在無行業(yè)數(shù)據(jù)訓(xùn)練情況下實(shí)現(xiàn)強(qiáng)泛化能力，實(shí)現(xiàn)開箱即用準(zhǔn)確率 80% 以上。

    某股份制銀行實(shí)踐證明，大模型技術(shù)將數(shù)據(jù)資產(chǎn)測(cè)繪管控的誤操作率降低了 7 -8 倍，僅需 6-8 小時(shí)即可完成原本 18-20 人/天的數(shù)據(jù)標(biāo)注任務(wù)。

    精準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)：數(shù)據(jù)安全管理職責(zé)能落地，事件易閉環(huán)

    在風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)方面，大模型技術(shù)能有效解決傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)檢測(cè)技術(shù)誤報(bào)高、漏報(bào)多、難定性的問題，提升風(fēng)險(xiǎn)事件告警準(zhǔn)確率。通過大模型的關(guān)聯(lián)分析、推理舉證能力，風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)及研判技術(shù)，基于寬進(jìn)嚴(yán)出的思路，提升風(fēng)險(xiǎn)事件告警準(zhǔn)確率達(dá) 80% 以上，遠(yuǎn)超傳統(tǒng)平臺(tái) 10%-40% 的準(zhǔn)確率。

    如某制造業(yè)企業(yè)利用大模型技術(shù)實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)后，告警事件數(shù)量大幅減少，準(zhǔn)確率從 5-10% 提升至 82%，且風(fēng)險(xiǎn)事件可解讀性大幅提升。

    數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)可視：看清敏感數(shù)據(jù)真實(shí)動(dòng)向，優(yōu)化安全投資策略

    基于流量身份化技術(shù)，能夠?qū)⑹褂脭?shù)據(jù)的過程關(guān)聯(lián)到用戶身份上，實(shí)現(xiàn)用戶到業(yè)務(wù)到數(shù)據(jù)資產(chǎn)的過程可視，并實(shí)現(xiàn)基于數(shù)據(jù)類型維度的分布可視和過程可視。

    如某一位員工通過哪些應(yīng)用訪問到全局經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)、用數(shù)人數(shù)是否出現(xiàn)異常激增、是否有用數(shù)行為離群情況出現(xiàn)、共享接口中是否涉及重要數(shù)據(jù)類型等。

    AI時(shí)代，企業(yè)如何務(wù)實(shí)推進(jìn)數(shù)據(jù)安全建設(shè)？

    從框架搭建、體系建設(shè)、技術(shù)路線選擇到ROI價(jià)值體現(xiàn)，讓數(shù)據(jù)安全建設(shè)告別“難落地、不實(shí)用”，這里有一份體系化的數(shù)據(jù)安全建設(shè)路線指南：

1、定框架：建立企業(yè)數(shù)據(jù)安全業(yè)務(wù)框架

2、建體系：從技術(shù)項(xiàng)目轉(zhuǎn)變?yōu)榻M織行為

3、確定技術(shù)路線：基于場(chǎng)景選擇適配的技術(shù)

4、價(jià)值體現(xiàn)：用投資視角呈現(xiàn)建設(shè)成效