告別「難落地、不實用」：深信服數(shù)據(jù)安全平臺以AI重塑數(shù)據(jù)安全

    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。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)動業(yè)務創(chuàng)新的基石。數(shù)據(jù)安全也早已不是“可選項”，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競爭力。

    但現(xiàn)實是，盡管很多企業(yè)部署了大量網(wǎng)絡安全設(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、風險在哪，依然心里沒底。”——這可能是很多企業(yè)安全負責人的共同困惑。從API監(jiān)測、防泄密系統(tǒng)，到全生命周期防護，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)在推進數(shù)據(jù)安全建設(shè)時普遍面臨著以下難題：

    “家底”摸不清：數(shù)據(jù)分布動態(tài)多變、類型復雜，傳統(tǒng)手段難以實時掌握全局狀況，導致保護無的放矢；

    管控難落實：策略配置依賴人工經(jīng)驗，嚴了怕影響業(yè)務，寬了又存在隱患，缺乏數(shù)據(jù)驅(qū)動的精細管控；

    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，嚴重依賴人力堆砌，缺乏長效運營，反復投入?yún)s難以見效。

    困局背后：

    傳統(tǒng)技術(shù)難以應對數(shù)據(jù)流動帶來的挑戰(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)思路已難以應對大規(guī)模、高復雜度的數(shù)據(jù)流動環(huán)境：

    數(shù)據(jù)“看不清、看不全”：業(yè)務發(fā)展催生海量數(shù)據(jù)交互，傳統(tǒng)技術(shù)難以實現(xiàn)動靜態(tài)數(shù)據(jù)的全局可視與實時分類；

    管控“落地難、堅持難”：缺乏數(shù)據(jù)識別基礎(chǔ)，管控策略往往簡單粗放，易受業(yè)務阻力影響；

    效果“難衡量、難持續(xù)”：原有建設(shè)重規(guī)范制定輕運營，監(jiān)測誤報高、與業(yè)務脫節(jié)，缺乏可延續(xù)的落地機制。

    基于眾多用戶側(cè)實踐，我們認識到，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”轉(zhuǎn)向以“運營驅(qū)動”，從“重管控”轉(zhuǎn)向“先看清再治理”。

    一個有效的數(shù)據(jù)安全體系應具備三大核心能力：

    數(shù)據(jù)識別：自動發(fā)現(xiàn)、分類分級，真正摸清家底；

    風險監(jiān)測：精準發(fā)現(xiàn)、智能研判，實現(xiàn)風險可運營；

    管控保護：輕量化、場景化落實管控，最小化業(yè)務影響。

    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)識別與風險監(jiān)測能力，變被動防御為主動管理，讓管控有的放矢。

    實用高效：通過AI賦能降低對人工的依賴，減少對業(yè)務的影響，提升運營效率與響應速度。

    構(gòu)建“以監(jiān)促管 實用高效”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DSP：

    基于安全GPT大模型技術(shù)構(gòu)建，顛覆性提升動靜態(tài)數(shù)據(jù)識別、分類分級以及用數(shù)風險檢出率和準確率效果，幫助用戶真實判斷數(shù)據(jù)安全管控優(yōu)先級、降低風險事件對數(shù)據(jù)的影響和損失，讓運營體系實現(xiàn)真正閉環(huán)，切實保護用戶數(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 實用高效”的可落地數(shù)據(jù)安全建設(shè)答卷。

深信服數(shù)據(jù)安全平臺DSP

    智能數(shù)據(jù)識別：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)，通過標準單節(jié)點GPU算力，每天可實現(xiàn)遠超 2W 字段的數(shù)據(jù)識別和分類分級效果，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)訓練情況下實現(xiàn)強泛化能力，實現(xiàn)開箱即用準確率 80% 以上。

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

    精準風險監(jiān)測：數(shù)據(jù)安全管理職責能落地，事件易閉環(huán)

    在風險監(jiān)測方面，大模型技術(shù)能有效解決傳統(tǒng)風險檢測技術(shù)誤報高、漏報多、難定性的問題，提升風險事件告警準確率。通過大模型的關(guān)聯(lián)分析、推理舉證能力，風險監(jiān)測及研判技術(shù)，基于寬進嚴出的思路，提升風險事件告警準確率達 80% 以上，遠超傳統(tǒng)平臺 10%-40% 的準確率。

    如某制造業(yè)企業(yè)利用大模型技術(shù)實施風險監(jiān)測后，告警事件數(shù)量大幅減少，準確率從 5-10% 提升至 82%，且風險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)真實動向，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，實現(xiàn)用戶到業(yè)務到數(shù)據(jù)資產(chǎn)的過程可視，并實現(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用訪問到全局經(jīng)營數(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時代，企業(yè)如何務實推進數(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價值體現(xiàn)，讓數(shù)據(jù)安全建設(shè)告別“難落地、不實用”，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)務框架

2、建體系：從技術(shù)項目轉(zhuǎn)變?yōu)榻M織行為

3、確定技術(shù)路線：基于場景選擇適配的技術(shù)

4、價值體現(xiàn)：用投資視角呈現(xiàn)建設(shè)成效