IBM 發(fā)布《2024年數據泄露成本報告》：企業(yè)數據泄露成本創(chuàng)新高，AI和自動化成為"數據保衛(wèi)戰(zhàn)"突破口

• 知識產權盜竊激增；超過三分之一的數據泄露事件涉及影子數據
• 應用人工智能和自動化可將泄露成本降低188 萬美元

北京2024年7月31日 /美通社/ -- 近日，IBM（紐約證券交易所：IBM）發(fā)布了2024年《數據泄露成本報告》（Cost of a Data Breach Report）。報告顯示，全球數據泄露事件的平均成本在今年達到488萬美元，而隨著其破壞性越來越大，組織對網絡安全團隊的要求也進一步提高。與上一年相比，數據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，數據泄露造成了重大或非常重大的損失。

企業(yè)數據泄露成本創(chuàng)新高，AI和自動化成為“數據保衛(wèi)戰(zhàn)”突破口

IBM 發(fā)布《2024年數據泄露成本報告》

數據泄露導致的業(yè)務損失以及事后的客戶和第三方響應成本，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導致企業(yè)成本上升，還擴大了副作用的影響面；即使在少數（12%）從數據泄露完全恢復的企業(yè)中，大多數企業(yè)的恢復時間都超過 100 天。

《2024 年數據泄露成本報告》對全球 604 家機構在 2023 年 3 月至 2024 年 2 月期間的真實數據泄露事件展開了深入分析。這項由 Ponemon Institute 開展、IBM 支持并執(zhí)行分析的研究報告已連續(xù)發(fā)布19年，對六千多個組織的數據泄露事件進行了研究，已成為網絡安全領域的重要行業(yè)指標。 

上述報告的主要洞察包括：

• 企業(yè)的安全團隊人員配備不足。與前一年相比，更多企業(yè)面臨嚴重的安全專家短缺問題（增加了 26%）；與那些安全團隊水平較低或不存在安全人員短缺問題的組織相比，這些組織的平均數據泄露成本要多出 176 萬美元。
• 人工智能驅動的預防工作取得成效。三分之二的受訪企業(yè)正在其安全運營中心（SOC）中部署安全人工智能（AI）和自動化技術。當企業(yè)在預防階段廣泛使用AI和自動化工具，其平均數據泄露成本與未使用這些技術的組織相比要少 220 萬美元，這也是 2024 年報告中披露的最大成本節(jié)約。
• 數據可見性問題亟待改善。40% 的數據泄露事件涉及混合環(huán)境中存儲的數據，包括公有云、私有云和本地部署。這些數據泄露事件的平均成本超過 500 萬美元，識別事件并遏制發(fā)展所需的時間也最長（283 天）。

IBM Security 戰(zhàn)略與產品設計部副總裁 Kevin Skapinetz 表示："很多企業(yè)陷入了數據泄露、遏制發(fā)展和應對后果的持續(xù)循環(huán)中?，F在，企業(yè)一方面投資加強安全防御，另一方面將數據泄露的損失轉嫁給消費者，從而使安全成為新的經營成本。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對策略。要想保持競爭優(yōu)勢，企業(yè)應該投資于新的人工智能驅動的防御系統，并培養(yǎng)必要技能，應對生成式人工智能帶來的新風險和新機遇。"

安全人員短缺導致數據泄露成本上升

2023年，一半以上的受訪企業(yè)存在嚴重或高級別的安全人員短缺問題，導致數據泄露成本大幅增加：對于存在高級安全人員短缺問題的企業(yè)，數據泄露成本為 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)，數據泄露成本則為 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，預計這將給安全團隊帶來新的風險。事實上，根據 IBM 商業(yè)價值研究院的一項調查顯示，51% 的受訪企業(yè)領導者擔心生成式AI帶來不可預測的風險和新的安全漏洞，47% 的受訪者則擔心會出現針對AI的新型攻擊。

與去年（51%）相比，更多企業(yè)（63%）計劃增加安全預算，而隨著安全技能培訓成為投資重點，預計安全人員短缺問題在短期內可得到緩解。受訪企業(yè)還計劃投資于事件響應規(guī)劃和測試、威脅檢測和響應技術（如 SIEM、SOAR 和 EDR）、身份和訪問管理以及數據安全保護工具。 

借助人工智能跑贏時間

67% 的受訪企業(yè)已經部署了AI和自動化驅動的安全工具，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和自動化技術的企業(yè)，發(fā)現和遏制數據泄露事件的時間比未使用這些技術的企業(yè)快 98 天。同時，全球的平均數據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和自動化技術有助于加速威脅緩解和補救，為防御者爭取更多時間。

數據泄露生命周期的縮短也得益于內部檢測的增加：42%的數據泄露事件是由企業(yè)自己的安全團隊或工具檢測到的，這一比例在上一年僅為33%。與攻擊者披露入侵活動相比，內部檢測將數據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。

數據安全漏洞助長知識產權盜竊

《2024年數據泄露成本報告》顯示，40% 的數據泄露事件涉及在多個環(huán)境中存儲的數據，超過三分之一的數據泄露事件涉及影子數據（即存儲在非管理數據源中的數據），這凸顯了跟蹤和保護數據面臨的嚴峻挑戰(zhàn)。

這些數據可見性的差距導致針對知識產權（IP）的盜竊行為急劇上升 (27%)，其相關成本比上一年增加近 11%，達到每條記錄 173 美元。隨著生成式AI逐漸滲透到混合環(huán)境中的數據和其他高度專有的數據，知識產權可能會變得更容易獲取。而隨著關鍵數據在各種環(huán)境中的使用日益增多，企業(yè)需要重新評估圍繞這些數據的安全和訪問控制措施。

《2024年數據泄露成本報告》中的主要發(fā)現還包括：

• 憑證盜竊是最常見的初始攻擊載體之一。憑證盜竊和破解占數據攻擊行為的 16%，在常見的初始攻擊載體中居于首位。識別和遏制此類攻擊的時間也最長（將近 10 個月）。
• 執(zhí)法部門的介入有助于企業(yè)減少贖金。與其他被勒索軟件攻擊的企業(yè)相比，引入執(zhí)法部門的企業(yè)平均節(jié)省近 100 萬美元的數據泄露成本，這還不包括他們已經支付的贖金。大多數求助于執(zhí)法部門的勒索軟件受害者（63%）可以避免支付贖金。
• 面向關鍵基礎設施的企業(yè)承擔了最高的數據泄露成本。醫(yī)療健康、金融服務、制造、科技和能源企業(yè)的數據泄露成本領先其他行業(yè)。其中，醫(yī)療健康企業(yè)已連續(xù) 14 年承擔了最高的數據泄露成本，平均數據泄露成本達到 977 萬美元。
• 數據泄露成本被轉嫁到消費者身上。63% 的企業(yè)表示，今年因數據泄露事件而增加了商品或服務成本，這一比例比去年 (57%) 略有上升，這也意味著大多數受訪企業(yè)已連續(xù)第三年采取該舉措。

其他資料：

• 下載《2024 年數據泄露成本報告》中文版。
• 報名參加 2024 年 IBM 數據泄露安全成本網絡研討會，會議時間為美國東部時間 2024 年 8 月 13 日上午11：00。
• 閱讀 IBM 安全情報博客，深入了解該報告的主要發(fā)現。

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