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IBM 發(fā)布《2024年數(shù)據(jù)泄露成本報(bào)告》:企業(yè)數(shù)據(jù)泄露成本創(chuàng)新高,AI和自動化成為"數(shù)據(jù)保衛(wèi)戰(zhàn)"突破口
2024/7/31 16:03:49 來源:中國企業(yè)新聞網(wǎng)
導(dǎo)言:近日,IBM(紐約證券交易所:IBM)發(fā)布了2024年《數(shù)據(jù)泄露成本報(bào)告》。
近日,IBM發(fā)布了2024年《數(shù)據(jù)泄露成本報(bào)告》(Cost of a Data Breach Report)。報(bào)告顯示,全球數(shù)據(jù)泄露事件的平均成本在今年達(dá)到488萬美元,而隨著其破壞性越來越大,組織對網(wǎng)絡(luò)安全團(tuán)隊(duì)的要求也進(jìn)一步提高。與上一年相比,數(shù)據(jù)泄露帶來的成本增加了10%,是自2020年來增幅最大的一年;70%的受訪企業(yè)表示,數(shù)據(jù)泄露造成了重大或非常重大的損失。
企業(yè)數(shù)據(jù)泄露成本創(chuàng)新高,AI和自動化成為“數(shù)據(jù)保衛(wèi)戰(zhàn)”突破口
IBM 發(fā)布《2024年數(shù)據(jù)泄露成本報(bào)告》
數(shù)據(jù)泄露導(dǎo)致的業(yè)務(wù)損失以及事后的客戶和第三方響應(yīng)成本,推動了成本的同比增加,這顯示其"附加傷害"已日益加。翰粌H導(dǎo)致企業(yè)成本上升,還擴(kuò)大了副作用的影響面;即使在少數(shù)(12%)從數(shù)據(jù)泄露完全恢復(fù)的企業(yè)中,大多數(shù)企業(yè)的恢復(fù)時(shí)間都超過 100 天。
《2024 年數(shù)據(jù)泄露成本報(bào)告》對全球 604 家機(jī)構(gòu)在 2023 年 3 月至 2024 年 2 月期間的真實(shí)數(shù)據(jù)泄露事件展開了深入分析。這項(xiàng)由 Ponemon Institute 開展、IBM 支持并執(zhí)行分析的研究報(bào)告已連續(xù)發(fā)布19年,對六千多個組織的數(shù)據(jù)泄露事件進(jìn)行了研究,已成為網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的重要行業(yè)指標(biāo)。
上述報(bào)告的主要洞察包括:
IBM Security 戰(zhàn)略與產(chǎn)品設(shè)計(jì)部副總裁 Kevin Skapinetz 表示:"很多企業(yè)陷入了數(shù)據(jù)泄露、遏制發(fā)展和應(yīng)對后果的持續(xù)循環(huán)中,F(xiàn)在,企業(yè)一方面投資加強(qiáng)安全防御,另一方面將數(shù)據(jù)泄露的損失轉(zhuǎn)嫁給消費(fèi)者,從而使安全成為新的經(jīng)營成本。隨著生成式人工智能迅速滲透企業(yè),攻擊面不斷擴(kuò)大,這一循環(huán)很快就會難以為繼,迫使企業(yè)重新評估安全措施和應(yīng)對策略。要想保持競爭優(yōu)勢,企業(yè)應(yīng)該投資于新的人工智能驅(qū)動的防御系統(tǒng),并培養(yǎng)必要技能,應(yīng)對生成式人工智能帶來的新風(fēng)險(xiǎn)和新機(jī)遇。"
安全人員短缺導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露成本上升
2023年,一半以上的受訪企業(yè)存在嚴(yán)重或高級別的安全人員短缺問題,導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露成本大幅增加:對于存在高級安全人員短缺問題的企業(yè),數(shù)據(jù)泄露成本為 574 萬美元;而對于存在低級別人員短缺問題或不存在人員短缺問題的企業(yè),數(shù)據(jù)泄露成本則為 398 萬美元。目前,企業(yè)正在爭先恐后地采用生成式人工智能 (Gen AI) 技術(shù),預(yù)計(jì)這將給安全團(tuán)隊(duì)帶來新的風(fēng)險(xiǎn)。事實(shí)上,根據(jù) IBM 商業(yè)價(jià)值研究院的一項(xiàng)調(diào)查顯示,51% 的受訪企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者擔(dān)心生成式AI帶來不可預(yù)測的風(fēng)險(xiǎn)和新的安全漏洞,47% 的受訪者則擔(dān)心會出現(xiàn)針對AI的新型攻擊。
與去年(51%)相比,更多企業(yè)(63%)計(jì)劃增加安全預(yù)算,而隨著安全技能培訓(xùn)成為投資重點(diǎn),預(yù)計(jì)安全人員短缺問題在短期內(nèi)可得到緩解。受訪企業(yè)還計(jì)劃投資于事件響應(yīng)規(guī)劃和測試、威脅檢測和響應(yīng)技術(shù)(如 SIEM、SOAR 和 EDR)、身份和訪問管理以及數(shù)據(jù)安全保護(hù)工具。
借助人工智能跑贏時(shí)間
67% 的受訪企業(yè)已經(jīng)部署了AI和自動化驅(qū)動的安全工具,這一比例較上一年增加了近 10%;20% 的企業(yè)已經(jīng)使用了某種形式的生成式AI安全工具。平均而言,廣泛采用安全AI和自動化技術(shù)的企業(yè),發(fā)現(xiàn)和遏制數(shù)據(jù)泄露事件的時(shí)間比未使用這些技術(shù)的企業(yè)快 98 天。同時(shí),全球的平均數(shù)據(jù)泄露生命周期從上一年的 277 天減少到 258 天,創(chuàng)下7 年來的新低,這表明AI和自動化技術(shù)有助于加速威脅緩解和補(bǔ)救,為防御者爭取更多時(shí)間。
數(shù)據(jù)泄露生命周期的縮短也得益于內(nèi)部檢測的增加:42%的數(shù)據(jù)泄露事件是由企業(yè)自己的安全團(tuán)隊(duì)或工具檢測到的,這一比例在上一年僅為33%。與攻擊者披露入侵活動相比,內(nèi)部檢測將數(shù)據(jù)泄露生命周期縮短了 61 天,為企業(yè)節(jié)省了近 100 萬美元的成本。
數(shù)據(jù)安全漏洞助長知識產(chǎn)權(quán)盜竊
《2024年數(shù)據(jù)泄露成本報(bào)告》顯示,40% 的數(shù)據(jù)泄露事件涉及在多個環(huán)境中存儲的數(shù)據(jù),超過三分之一的數(shù)據(jù)泄露事件涉及影子數(shù)據(jù)(即存儲在非管理數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)),這凸顯了跟蹤和保護(hù)數(shù)據(jù)面臨的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。
這些數(shù)據(jù)可見性的差距導(dǎo)致針對知識產(chǎn)權(quán)(IP)的盜竊行為急劇上升 (27%),其相關(guān)成本比上一年增加近 11%,達(dá)到每條記錄 173 美元。隨著生成式AI逐漸滲透到混合環(huán)境中的數(shù)據(jù)和其他高度專有的數(shù)據(jù),知識產(chǎn)權(quán)可能會變得更容易獲取。而隨著關(guān)鍵數(shù)據(jù)在各種環(huán)境中的使用日益增多,企業(yè)需要重新評估圍繞這些數(shù)據(jù)的安全和訪問控制措施。
《2024年數(shù)據(jù)泄露成本報(bào)告》中的主要發(fā)現(xiàn)還包括:
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