Gartner安全指南：数据保护新趋势与关键举措

"Gartner发布的《安全领导者数据安全指南》强调了在当前数字化商业环境中，数据安全的重要性。该指南提出了保护数据安全的7项关键举措，预测到2025年，30%的Gartner客户将采用“需要共享”的数据保护策略，而不再是传统的“需要知道”。同时，到2027年，至少有一家全球公司可能因为违反数据保护或人工智能治理法规而被禁止使用人工智能。" 在这份指南中，Gartner分析了数据作为数字业务基石的角色，涵盖了各种来源和衍生的数据，包括服务员工、合作伙伴和客户所需的信息，其中可能包含敏感的个人信息（如PII）。随着数据量的增长和复杂性的增加，安全和风险管理领导者面临着构建一个跨学科计划的挑战，这个计划需要结合技术创新和以业务为中心的流程与策略，以确保数据的安全。 关键举措之一是转变数据保护观念，从传统的“需要知道”（Need to Know）原则转向“需要共享”（Need to Share）的方法。这一转变意味着企业需要更加关注如何在保障安全的同时，促进数据的有效和合规共享，以支持业务创新和协作。 另一个预测涉及未来对人工智能（AI）的监管。随着AI应用的广泛普及，合规性将成为一个重大议题。Gartner警告说，如果企业未能遵守数据保护和AI治理法规，可能会面临监管机构的严厉制裁，包括禁止使用AI。 为了应对这些挑战，安全领导者应考虑以下关键点： 1. **数据分类和标记**：明确识别和分类不同级别的数据，以便实施适当的保护措施。 2. **访问控制**：实施精细的权限管理，确保只有授权的个人或系统可以访问敏感信息。 3. **动态数据保护**：利用实时分析和智能技术来监控和保护数据，无论其位于何处。 4. **隐私设计**：将隐私保护纳入产品和服务的设计阶段，遵循“隐私 by Design”原则。 5. **合规性框架**：建立和维护符合当地和国际数据保护法规的框架。 6. **持续监控和审计**：定期评估数据安全措施的效果，确保符合不断变化的风险环境。 7. **教育和意识**：培训员工了解数据安全最佳实践，提高整个组织的数据保护意识。 通过这些举措，企业不仅可以保护数据免受威胁，还可以增强信任，维护品牌声誉，同时满足日益严格的法规要求。对于那些依赖AI进行创新的公司来说，确保在AI开发和部署过程中的合规性和透明度至关重要，以避免潜在的法律风险。