【ISC】2024数据安全技术创新发展报告_70页_14mb

2024数据安全技术创新发展报告总结

核心内容

本报告由ISC发布，聚焦于数据安全行业的政策、市场及技术创新趋势，旨在推动数据安全技术的深入发展与应用，为数字安全生态提供专业支持。报告指出，数据已成为新质生产要素，数据安全的创新与应用是数字经济发展的关键保障。同时，报告强调数据安全与业务场景的深度融合，以及与大语言模型（LLM）结合的趋势。

主要观点

1. 数据安全成为国家安全和社会经济发展的关键问题
   随着数据在各行各业的广泛应用，数据安全被纳入总体国家安全观。国内外针对高价值数据的勒索攻击不断升级，促使组织将数据安全视为运营安全的内生需求。

2. 政策红利显著，但市场表现未达预期
   尽管国家出台了一系列政策法规，如《数据安全法》、《个人信息保护法》等，为行业发展提供了明确方向，但数据安全市场增长低于预期，主要由于场景挖掘不足、创新乏力、人才短缺等问题。

3. 数据安全技术创新是行业发展的核心驱动力
   报告指出，数据安全行业未来的增长将更多依赖于技术创新，尤其是构建数据全生命周期防护体系、推动数据要素安全共享、实现平台化集成等方向。

4. 与大语言模型（LLM）结合是未来趋势
   AI大模型在数据安全领域的应用正变得越来越普遍，包括威胁检测、欺诈识别、安全运营自动化、数据分类分级、智能合约安全和安全智能体等。安全智能体具备与安全运营人员交互、记忆、分析和执行能力，有助于提升安全运营效率。

关键信息

数据安全政策法规体系

• 数据交易管理：规范数据交易行为，培育数据交易市场。
• 数据分类分级：将数据分为一般数据、重要数据和核心数据，其中后两者直接关系国家安全。
• 数据安全审查：对可能影响国家安全的数据处理活动进行审查。
• 数据出境安全评估：对重要数据和批量个人信息出境进行评估，防范数据泄露。
• 出口管制：对涉及国家安全的数据实施出口管制。
• 对等反制：针对歧视性数据相关措施进行对等反制。
• 跨境数据司法调取审批：禁止未经批准向境外提供境内数据。

数据安全国家标准体系

• 安全要求类标准：如《大数据服务安全能力要求》、《数据交易服务安全要求》等。
• 实施指南类标准：如《大数据安全管理指南》、《健康医疗数据安全指南》等。
• 检测评估类标准：如《数据安全能力成熟度模型》、《网络数据处理安全要求》等。

数据安全行业现状

• 2023年数据安全防控与治理市场规模达到146.4亿元，增速为23.8%，低于预期。
• 数据安全产品同质化严重，单点产品盛行，难以满足复杂业务场景需求。
• 数据安全人才和服务需求巨大，尤其是合规性、评估、托管等服务。

数据安全技术创新热点与趋势

1. 数据安全态势管理 (DSPM)

   • 定义：对本地和云上数据资产进行全面测绘、分级分类、风险评估和漏洞修复，为数据安全治理提供基础平台。
   • 需求痛点：数据位置和内容未知，安全风险成倍增加。
   • 解决方案：通过创建和分析数据图和数据流，跟踪发现“影子”数据，纳入整体数据安全治理策略。
   • 客户建议：优先选择对组织数据安全治理策略支持力度大的DSPM产品。

2. 数据风险评估 (DRA)

   • 定义：识别数据安全风险，如不当访问、数据驻留、合规性、敏感信息泄露等。
   • 需求痛点：组织难以全面掌握数据存储和流转情况。
   • 解决方案：通过数据资产测绘、风险评估、合规审查等手段，实现数据安全风险的识别与管理。
   • 客户建议：部署DSPM平台，结合业务需求制定数据安全策略。

3. 数据安全治理 (DSG)

   • 定义：基于数据安全风险评估结果，建立适合组织的数据安全策略，支持业务运行。
   • 需求痛点：数据使用和管理分散，安全策略难以统一。
   • 解决方案：通过数据分类分级、角色授权、风险评估等手段，实现数据安全的统一管理。
   • 客户建议：在组织架构和产品设计中实现统一的数据安全策略。

4. 安全服务边缘 (SSE)

   • 定义：保护对Web、云服务和内部应用程序的访问安全，支持远程办公和多云架构。
   • 需求痛点：远程访问安全风险增加，传统安全产品难以应对。
   • 解决方案：融合SWG、CASB、ZTNA等技术，提供灵活的安全策略。
   • 客户建议：以ZTNA为核心功能，逐步取代SWG、CASB等单点产品。

5. 同态加密 (HE)

   • 定义：在加密状态下对数据进行处理，实现隐私计算。
   • 需求痛点：数据在处理过程中存在泄露风险。
   • 解决方案：支持加密搜索、数据分析、多方计算等场景，保障数据安全。
   • 客户建议：在合规和隐私要求高的场景中试点应用HE。

6. 数据合成

   • 定义：根据真实数据特征生成合成数据，用于研发、AI训练、数据共享等场景。
   • 需求痛点：真实数据获取困难且成本高。
   • 解决方案：使用合成数据补足缺失信息，提升分析效率，保护隐私。
   • 客户建议：根据业务需求选择适用场景，进行试点验证。

7. 与大语言模型（LLM）结合

   • 定义：AI大模型在数据安全中的应用，如威胁检测、欺诈识别、安全运营自动化等。
   • 需求痛点：传统安全手段难以应对复杂攻击模式。
   • 解决方案：通过AI大模型提升安全分析能力，实现自动化响应。
   • 客户建议：将LLM作为数据安全技术的重要组成部分，推动智能化发展。

数据安全技术最佳实践

1. 360数字安全：XX头部国有股份制银行数据安全平台建设项目

   • 案例背景：银行面临日益严峻的内外部安全威胁，需构建一体化数据安全平台。
   • 关键挑战：内部威胁、外部攻击、API安全风险、合规性要求。
   • 解决方案：构建数据安全态势感知平台，实现数据分类分级、API风险监测、UEBA用户行为分析等。
   • 应用效果：提升数据集成能力，优化安全运营流程，提高风险识别与处置效率。
   • 经验总结：一体化平台设计需深入理解客户需求，确保灵活迭代和扩展。

2. 炼石：基于免改造数据安全技术的工业领域数据安全保护方案

   • 案例背景：工业数据安全成为保障国家经济命脉的关键。
   • 关键挑战：工业数据安全需求高，但传统方案难以满足。
   • 解决方案：采用免改造数据安全技术，实现工业数据安全防护。
   • 应用效果：提升工业数据安全能力，确保数据在不同系统间安全流动。
   • 经验总结：数据安全方案需贴合业务场景，推动行业安全应用落地。

结论

数据安全技术创新是推动行业发展的核心动力，未来将更加注重数据全生命周期防护、隐私计算、AI融合等方向。报告强调，政策法规、合规需求、业务场景是推动数据安全创新的重要因素，而安全智能体、数据合成、同态加密等技术将为数据安全提供新的解决方案。行业需通过技术创新、人才建设、平台化运营等方式，推动数据安全的持续发展。