IBM：2024数据泄露成本报告（执行摘要）_11页_1mb

数据泄露成本报告2024 总结

执行摘要亮点

• 2024全球数据泄露平均成本： 达488万美元，较去年增长10%，为疫情以来最高增幅。
• 主要推手： 业务中断和生态系统响应成本（如客户支持、监管罚款）合计约280万美元，创6年新高。
• 业务中断严重影响： 工业部门成本增幅最高，平均增加83万美元。
• 内部恶意攻击危害最大： 平均成本达499万美元，排名第一。
• 业务中断与响应成本占主导： 平均泄露成本中，业务损失占比75%。
• 技能缺口扩大： 安全专业人员短缺问题严重，缺口较上年扩大262%，相当于泄露成本平均增加176万美元。
• AI/自动化显著降低成本： 广泛部署AI/自动化进行预防的组织，平均泄露成本降低220万美元。
• 影子数据风险加剧： 约35%的泄露事件涉及未管理的影子数据，导致泄露成本增加16%。
• 执法介入对抗勒索软件效果好： 半数以上请执法部门介入的勒索软件受害者避免了赎金支付，平均节省近100万美元。

2024报告新增内容

• 评估长期运营中断影响。
• 分析影子数据泄露事件。
• 统计安全运营各阶段（防、探、查、控）AI自动化使用率。
• 详细考察敲诈攻击类型和响应恢复时间。
• 调查合规要求下的事件报告时间。
• 审视勒索软件响应中执法部门介入的效果。

关键结论（简要）

• 成本飙升： 全球平均成本488万美元（增长10%）。
• 影响扩大： 业务中断、影子数据、AI安全风险成为新挑战。
• AI先锋获益： AI在预防阶段显著节省成本。
• 勒索软件： 执法介入有效，并缩短响应时间。
• 内部威胁： 恶意内部人员攻击成本最高。

核心建议

1. 全面数据可见性： 使用数据安全态势管理(DSPM)等工具，监控所有数据环境。
2. 拥抱AI但不忘安全： 评估生成式AI项目风险，实施安全框架和治理。
3. 利用AI强化‘预防’： 将AI/自动化部署在攻击面管理(ASM)、红队测试中，最大化投资回报。
4. 加强响应培训与演习： 投资构建技术响应能力，制定预案，参与模拟演习，与各业务部门协作。

关于报告

这份报告由IBM委托波耐蒙研究所独立研究，基于2023 Q3-2024 Q2间覆盖604家组织、17个行业、16个国家的调查和访谈，旨在为安全领导者提供决策依据，帮助管理风险、优化安全投资，并探讨AI在降低数据泄露成本中的角色。