报告解读《数据安全态势管理技术应用指南（2024版）》

一、DSPM的定位与价值

随着数据成为核心战略资产，传统单点防护模式难以应对复杂威胁，数据安全态势管理（DSPM）应运而生。其核心是通过数据资产全生命周期可见性，实现风险主动洞察、动态防御和持续优化，并与网络安全体系融合，构建自适应防护体系。

二、市场现状与关键发现

1. 市场前景广阔：

   • 预计2026年，30%头部企业将采用DSPM，金融、政务等领域渗透率或超40%。

   • 驱动因素包括数据要素流通需求、法规完善（如《数据安全法》）及企业重视度提升。

2. 应用处于初期阶段：

   • 当前应用集中于政府、金融、医疗等高监管行业头部机构，多数企业仍观望。

   • 主要障碍：缺乏通用实施路径、对效果存疑。

3. 技术架构尚未统一：

   • 厂商方案差异显著：

     • 合规型：扩展审计平台，弱于实时风险响应；

     • 单点解决型：聚焦特定问题，全局分析能力不足；

     • 综合型：整合网络安全功能，但对数据内部状态洞察有限。

4. 行业差异化需求：

   • 如政务大数据局需关注数据确权与共享安全，金融行业侧重敏感数据合规。

三、DSPM核心能力框架

1. 数据资产识别管理：建立全量资产清单与分类分级标准。

2. 数据安全保护：实施加密、访问控制等防护措施。

3. 数据流转监控：跟踪数据跨系统流动，确保可追溯。

4. 风险分析与态势感知：动态评估威胁，生成可视化报告。

5. 响应与优化：闭环处置风险，持续改进策略。

四、技术发展趋势

1. 智能化与自动化：

   • AI/ML应用于数据分类、风险评估及威胁响应，提升效率。

2. 一体化平台：

   • 整合XDR、SOAR等技术，实现跨系统协同防御。

3. 合规驱动：

   • 自动生成合规报告，适配《数据安全法》等法规要求。

4. 信创适配：

   • 支持国产数据库、操作系统，满足自主可控需求。

5. 零信任融合：

   • 结合身份治理，实现细粒度访问控制。

五、挑战与建议

1. 技术与管理的平衡：

   • 需配套制度（如数据分级标准）及业务部门协同。

2. 行业定制化：

   • 成熟企业聚焦智能态势感知，初建企业优先基础资产梳理。

3. 新兴场景应对：

   • 强化多云、跨境数据、AI模型安全等薄弱环节。

六、未来展望

DSPM将向“五化”（智能化、自动化、精细化、一体化、合规化）演进，成为企业数据安全的核心支柱。随着法规深化和信创推进，2026年或迎来规模化落地，助力数字经济安全发展。

总结：DSPM从被动合规转向主动治理，企业需结合自身成熟度，构建以数据资产为中心、技术与管理并重的防护体系，应对日益复杂的风险环境。