告别「难落地、不实用」：深信服数据安全平台以AI重塑数据安全

近期，迪奥因数据泄露被处罚、sk电讯收到千亿韩元罚单、日产汽车遭遇勒索攻击……一系列安全事件接连爆发，使数据安全再度成为舆论焦点。进入2025年，数据安全已不再仅仅是响应自主创新的号召，更直接关系到企业的生存与发展命脉。

客户信息、交易记录、研发资料——这些数据不仅是企业最核心的资产，更是推动业务创新与战略升级的关键驱动力。如今，数据安全早已不是“可有可无”的附加项，而是一道必须答好、不容失分的“必答题”。一旦防线失守，企业付出的代价不仅是巨额经济损失，更将失去客户的信任与市场的竞争优势。

然而现实却令人警醒：尽管众多企业投入大量资源部署了各类网络安全设备，但在数据安全领域仍频频“踩坑”。问题究竟出在何处？又该如何构建一套真正有效、可持续运营的数据安全体系？

数据安全之困：

为何建设多年，落地依然艰难？

“钱没少花，系统也上了不少，但数据到底在哪、风险究竟多大，心里还是没底。”——这或许是许多企业安全负责人的真实写照。从API监控、防泄密系统，到覆盖全生命周期的防护机制，看似该做的都做了，却始终陷入“建而不用、用而不灵”的怪圈。

总体来看，企业在推进数据安全建设过程中普遍面临三大难题：

“家底”不清：数据分布广泛且动态变化，类型繁杂多样，传统手段难以实时掌握全局状况，导致防护措施缺乏针对性；

管控难行：策略配置依赖人工经验，管得太严影响业务运转，放得太松则隐患丛生，缺少基于数据驱动的精细化管理能力；

效果难续：多数建设停留在制度文件或阶段性整改层面，严重依赖人力堆砌，缺乏持续运营机制，反复投入却收效甚微。

困局根源：

传统技术难以应对数据流动带来的新挑战

深入剖析，数据安全建设之所以举步维艰，根本原因在于传统的技术路径和建设思维已无法适应当前大规模、高频率、复杂多变的数据流转环境：

• 数据“看不清、看不全”：随着业务快速发展，数据交互呈爆炸式增长，传统工具难以实现对静态与动态数据的全面可视与精准分类；

• 管控“落不下、守不住”：缺乏有效的数据识别基础，管控策略往往粗放一刀切，容易引发业务部门抵触，执行阻力大；

• 成效“测不准、稳不住”：现有建设重制度轻运营，监测误报率高，与实际业务脱节，缺乏可持续落地的闭环机制。

基于广泛的用户实践，我们逐渐意识到：要让数据安全真正落地，必须转变思路——从“以自主创新驱动”转向“以运营驱动”，从“一味强调管控”转向“先看清，再治理”。

一个高效的数据安全体系应具备三大核心能力：

1. 数据识别：自动发现、分类分级，彻底摸清数据资产底数；
2. 风险监测：精准检测、智能研判，实现风险可追踪、可管理；
3. 管控保护：轻量部署、按需施策，最大限度减少对业务的影响。

为将上述能力切实落地，深信服基于大模型技术提出“以监促管、实用高效”的全新建设理念：

• 以监促管：优先构建数据识别与风险监测能力，变被动防御为主动管理，使管控措施有的放矢；
• 实用高效：借助AI能力降低对人工干预的依赖，减轻对业务系统的干扰，提升运营效率与响应速度。

构建“以监促管、实用高效”的数据安全解决方案

AI正在重塑游戏规则，大模型技术的成熟为破解数据安全困局提供了前所未有的可能：

深信服数据安全平台DSP：

依托安全GPT大模型打造，平台在动静态数据识别、分类分级以及用数风险检出率和准确率方面实现颠覆性提升。帮助企业精准判断安全管控优先级，显著降低数据风险事件的影响与损失，推动运营体系形成完整闭环，真正守护企业核心数据资产。

深信服通过AI技术突破“投入高、见效慢”的双重困境，交出了一份可落地、可持续的“以监促管、实用高效”数据安全建设答卷。

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深信服数据安全平台DSP核心优势

智能数据识别：常态化洞察数据资产，助力深度挖掘

基于大模型技术，仅需标准单节点GPU算力，平台每日可完成超2万字段的数据识别与分类分级，相较人工每天处理约500字段，效率提升超40倍。同时，凭借创新算法，在无需特定行业数据训练的前提下即具备强泛化能力，开箱即用准确率可达80%以上。

某股份制银行的实际应用表明，采用大模型技术后，数据资产管理中的误操作率下降7-8倍，原本需18-20人/天完成的数据标注任务，现仅需6-8小时即可完成。

精准风险监测：让安全管理职责真正落地，事件处置更易闭环

在风险监测方面，大模型有效解决了传统技术误报高、漏报多、定性困难的问题，大幅提升告警准确性。通过强大的关联分析与推理举证能力，平台遵循“宽进严出”原则，使风险告警准确率提升至80%以上，远高于传统平台10%-40%的水平。

例如，某制造业企业引入大模型进行风险监测后，告警总量大幅下降，告警准确率从原先的5%-10%跃升至82%，且每条风险事件均可清晰解读，便于快速响应与闭环处理。

数据流转可视：掌握敏感数据真实流向，优化安全投资决策

结合流量身份化技术，平台能够将数据使用行为与具体用户身份绑定，实现“用户→业务→数据资产”的全过程可视化，并支持按数据类型维度展示分布情况与流转路径。

例如：某员工通过哪些应用访问了公司经营数据？访问人数是否异常激增？是否存在离群用数行为？共享接口中是否包含重要敏感数据？这些问题都能被清晰呈现。

AI时代，企业如何务实推进数据安全建设？

从框架设计、体系建设、技术选型到价值呈现，如何让数据安全摆脱“难落地、不实用”的标签？以下是一套系统化的建设路线图：

1、定框架：建立企业级数据安全业务架构

2、建体系：从技术项目升级为组织行为

3、选技术：基于场景匹配适配方案

4、显价值：以投资回报视角展现建设成果

以上就是告别「难落地、不实用」：深信服数据安全平台以AI重塑数据安全的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！