2024年08月29日更新-【ISC】2024数据安全技术创新发展报告_69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，旨在分析当前数据安全技术的最新发展趋势和创新热点，同时分享六个数据安全技术的最佳实践案例。报告强调了数据安全在数字经济中的核心地位，并指出政策法规、业务场景和技术创新是推动数据安全行业发展的三大核心驱动力。

主要观点

• 数据安全成为国家和组织的重要内生需求：随着数字化生存环境的威胁加剧，数据安全已不再是可选事项，而是组织运营安全的关键组成部分。
• 数据安全行业面临四大痛点：供给质量不高、需求释放不够、产融合作不深、人才短缺。
• 技术创新是未来发展的关键：数据安全行业未来的增长将更多依赖于创新，尤其是在数据安全风险识别、数据要素安全共享、平台化集成等方面。
• 人工智能大模型（LLM）将成为数据安全的重要趋势：与大语言模型的结合将推动数据安全向智能化、自动化方向发展，如威胁检测、安全运营自动化、欺诈检测等。
• 数据安全治理需系统化、平台化：数据安全治理需从组织架构、技术产品、制度流程等方面进行系统设计，构建全生命周期的数据安全防护体系。

关键信息

1. 数据安全发展的驱动力量

• 政策法规密集出台：从《国家安全法》到《个人信息保护法》，我国已建立较为完善的数据安全政策法规体系，明确了数据分类分级、安全审查、数据出境等关键制度。
• 数据安全治理制度基本确立：包括数据交易管理、数据分类分级、数据安全审查、数据出境安全管理、出口管制、对等反制、跨境数据司法调取审批等。
• 国家标准体系不断完善：信安标委已发布4项数据安全标准，另有5项在研，涵盖安全要求、实施指南和检测评估等多个方面。

2. 数据安全行业发展现状

• 政策红利明显：2025年数据安全产业规模预计超过1500亿元，年复合增长率超过30%。
• 市场表现低于预期：2023年数据安全防控与治理市场规模为146.4亿元，增速为23.8%，低于预期。
• 人才和服务需求巨大：数据安全人才短缺，安全咨询、评估、托管等服务市场将快速增长。

3. 数据安全技术创新热点和未来趋势

• 数据安全态势管理 (DSPM)：通过全面测绘、风险评估和漏洞修复，构建数据安全治理策略的基础平台，支持跨平台和多云环境下的数据管理。
• 数据风险评估 (DRA)：通过全面识别和评估数据安全风险，为组织提供风险优先级排序和安全控制建议。
• 数据安全治理 (DSG)：在业务发展和数据安全之间寻找最优平衡，支持跨数据集和多安全产品协同。
• 安全服务边缘 (SSE)：提供基于云的服务，融合SWG、CASB、ZTNA等功能，实现灵活的安全策略设置。
• 同态加密 (HE)：支持数据加密和隐私计算，确保数据在处理过程中的安全性，同时面临技术复杂性和市场接受度的挑战。
• 数据合成：通过生成合成数据，解决隐私保护和训练数据获取难题，但需注意合成数据的质量和真实性问题。
• 与大语言模型（LLM）结合是未来趋势：AI大模型在威胁检测、欺诈识别、安全运营自动化等方面的应用日益广泛，推动行业进入智能主义时代。

4. 数据安全技术的最佳实践

• 360数字安全：头部国有股份制银行数据安全平台建设项目

  • 关键挑战：内部威胁、外部威胁、合规性要求、API安全风险。
  • 解决方案：构建一体化数据安全平台，整合多种安全能力，实现数据资产态势、流转态势、风险态势的全面管理。
  • 创新与优势：支持多种数据类型分类分级、基线拟合、API高级风险检测等。
  • 应用效果：提高数据可访问性和可用性，支持自动化业务流程，提升安全运营效率。
  • 经验总结：数据安全一体化设计需深入理解客户安全运营体系，确保平台具备灵活的迭代能力和可扩展性。

• 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：工业是国家经济命脉，数字化转型带来新的安全挑战。
  • 技术亮点：采用免改造数据安全技术，实现对工业数据的全面保护。
  • 应用价值：有效应对工业领域的数据泄露、恶意攻击等安全问题，保障数据安全与业务发展平衡。

结论

数据安全作为新质生产要素的保护手段，其重要性日益凸显。未来数据安全技术创新将更加注重与业务场景的结合，推动数据全生命周期防护体系的建设。同时，与人工智能大模型的结合将带来新的机遇和挑战，成为数据安全行业变革的重要驱动力。行业需持续创新，加强人才培养，推动标准化和合规化发展，以应对日益复杂的网络威胁和数据安全需求。