铲除数据安全三大“顽疾”，安全GPT如何“开药方”？

近年来，数据安全事件频发，业务数据不可见、不可视，导致业务数据被第三方利用、泄露的风险长期存在且无解。同时，随着监管力度的加大，数据安全处罚事件逐年变多，2023年更是呈现出爆发式增长的趋势。

在这样的背景下，数据安全建设显得尤为重要。但目前市场中诸多数据安全相关的产品与方案同质化严重，依然延续老方法和旧逻辑，如人工打标、手动分类，这无异于拿着“旧药方”治“顽疾”，市场上真正能有效解决数据安全难题的“良方”仍显稀缺。

压住数据安全的“三大顽疾”

在数据安全顶层规划方面，全球及国内顶尖权威机构，诸如Gartner与信通院，已确立了系统的方法论。这些机构一致强调，数据安全本质上是一个流程驱动的领域，它呼唤跨角色、跨部门的紧密协作，并深度融入业务运营之中。

然而，当前的数据安全在落地实施方面却面临三大核心难题：

• 数据分类分级：数据发现与分类仍然是数据安全工作的基石，但遗憾的是，该领域至今尚未出现高效可行的解决方案来有效落实这一基础环节。
• 流动数据可视化：流动数据无法识别，难以监控核心数据的分布和使用情况，风险识别与监测更是无从下手。
• 数据风险监测：数据安全的风险行为与实际业务行为高度相似，不同于网络攻击存在明显的流量异常特征，导致监测工作异常艰巨，难以精准识别。

这三个长期悬而未决的挑战，正是许多组织在初步实施数据安全方案后未能取得预期成效的关键所在。

传统单纯依靠人工的数据