近期，迪奧因數據泄露被查處、SK電訊收到千億韓元罰單、日產汽車遭勒索攻擊……一系列安全事件頻頻發生，讓數據安全再成焦點。步入2025年，數據安全已不只是滿足自主創新需求，更關乎企業生存與長續發展。

    客戶信息、交易記錄、研發資料——數據不僅是企業的核心資產，更是驅動業務創新的基石。數據安全也早已不是“可選項”，而是一道“必答題”。一旦失守，企業損失的不僅是巨額資金，更是客戶信任和市場競爭力。

    但現實是，盡管很多企業部署了大量網絡安全設備，卻仍在數據安全上頻頻“翻車”。問題究竟出在哪里？該如何系統性地構建真正有效的數據安全體系？

    數據安全之困：

    為什么建設多年，依然難以落地？

    “投入不小，系統也上了不少，但數據在哪、風險在哪，依然心里沒底。”——這可能是很多企業安全負責人的共同困惑。從API監測、防泄密系統，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”的循環中。

    整體來看，企業在推進數據安全建設時普遍面臨著以下難題：

    “家底”摸不清：數據分布動態多變、類型復雜，傳統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驗，嚴了怕影響業務，寬了又存在隱患，缺乏數據驅動的精細管控；

    效果難持續：很多建設仍停留在紙面規范或短期整改，嚴重依賴人力堆砌，缺乏長效運營，反復投入卻難以見效。

    困局背后：

    傳統技術難以應對數據流動帶來的挑戰

    究其根源，數據安全建設的困境，在于傳統技術手段與建設思路已難以應對大規模、高復雜度的數據流動環境：

    數據“看不清、看不全”：業務發展催生海量數據交互，傳統技術難以實現動靜態數據的全局可視與實時分類；

    管控“落地難、堅持難”：缺乏數據識別基礎，管控策略往往簡單粗放，易受業務阻力影響；

    效果“難衡量、難持續”：原有建設重規范制定輕運營，監測誤報高、與業務脫節，缺乏可延續的落地機制。

    基于眾多用戶側實踐，我們認識到，數據安全要真正落地，必須轉變思路：從以“自主創新驅動”轉向以“運營驅動”，從“重管控”轉向“先看清再治理”。

    一個有效的數據安全體系應具備三大核心能力：

    數據識別：自動發現、分類分級，真正摸清家底；

    風險監測：精準發現、智能研判，實現風險可運營；

    管控保護：輕量化、場景化落實管控，最小化業務影響。

    為了將這些能力有效落地，深信服基于大模型技術提出“以監促管 實用高效”的建設理念：

    以監促管：優先構建數據識別與風險監測能力，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，減少對業務的影響，提升運營效率與響應速度。

    構建“以監促管 實用高效”的數據安全方案

    AI 正在改變游戲規則，大模型技術的成熟，為打破數據安全建設的困局提供了全新可能：

    深信服數據安全平臺DSP：

    基于安全GPT大模型技術構建，顛覆性提升動靜態數據識別、分類分級以及用數風險檢出率和準確率效果，幫助用戶真實判斷數據安全管控優先級、降低風險事件對數據的影響和損失，讓運營體系實現真正閉環，切實保護用戶數據資產。

    深信服通過AI技術打破“雙重困境”，交出“以監促管 實用高效”的可落地數據安全建設答卷。

深信服數據安全平臺DSP

    智能數據識別：常態化洞見數據資產，助力數據挖掘

    基于大模型技術，通過標準單節點GPU算力，每天可實現遠超 2W 字段的數據識別和分類分級效果，相較人工 500 字段/天提效 40 倍以上，并且通過創新技術可在無行業數據訓練情況下實現強泛化能力，實現開箱即用準確率 80% 以上。

    某股份制銀行實踐證明，大模型技術將數據資產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/天的數據標注任務。

    精準風險監測：數據安全管理職責能落地，事件易閉環

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

    如某制造業企業利用大模型技術實施風險監測后，告警事件數量大幅減少，準確率從 5-10% 提升至 82%，且風險事件可解讀性大幅提升。

    數據流轉可視：看清敏感數據真實動向，優化安全投資策略

    基于流量身份化技術，能夠將使用數據的過程關聯到用戶身份上，實現用戶到業務到數據資產的過程可視，并實現基于數據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營數據、用數人數是否出現異常激增、是否有用數行為離群情況出現、共享接口中是否涉及重要數據類型等。

    AI時代，企業如何務實推進數據安全建設？

    從框架搭建、體系建設、技術路線選擇到ROI價值體現，讓數據安全建設告別“難落地、不實用”，這里有一份體系化的數據安全建設路線指南：

1、定框架：建立企業數據安全業務框架

2、建體系：從技術項目轉變為組織行為

3、確定技術路線：基于場景選擇適配的技術

4、價值體現：用投資視角呈現建設成效