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非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)積壓加劇,AI安全風(fēng)險(xiǎn)同步攀升

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超過半數(shù)企業(yè)對自身數(shù)據(jù)的可見性僅處于部分掌握狀態(tài),與此同時(shí),數(shù)據(jù)監(jiān)管與透明度方面的隱憂持續(xù)升溫。上述發(fā)現(xiàn)來自Thales委托云安全聯(lián)盟(CSA)開展的一項(xiàng)調(diào)研報(bào)告,該報(bào)告于上周正式發(fā)布,共調(diào)查了210名IT及安全專業(yè)人員。

盡管約四分之三的企業(yè)表示對保護(hù)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)有信心,但仍有68%的受訪者坦言,其大部分?jǐn)?shù)據(jù)處于未受保護(hù)的狀態(tài)。

在這一背景下,技術(shù)管理者對AI的態(tài)度頗為矛盾——既視其為解決方案,也將其視為潛在威脅。近半數(shù)受訪者認(rèn)為AI是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)面臨的首要未來安全風(fēng)險(xiǎn),但同時(shí)也有40%的人將其視為數(shù)據(jù)管理的核心工具。

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在企業(yè)數(shù)據(jù)中的占比正持續(xù)擴(kuò)大,近三分之一的企業(yè)表示,非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)貢獻(xiàn)了超過一半的年度數(shù)據(jù)增量。

報(bào)告同時(shí)指出,現(xiàn)有的數(shù)據(jù)治理實(shí)踐正難以跟上非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的增長步伐。

"非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的爆炸式增長——據(jù)Gartner估計(jì),其占比已達(dá)企業(yè)數(shù)據(jù)總量的70%至90%——已成為現(xiàn)代企業(yè)的顯著特征,"CSA研究部副總裁、本報(bào)告主要作者Hillary Baron在新聞稿中表示,"它在帶來顯著運(yùn)營價(jià)值的同時(shí),也引入了不可忽視的安全風(fēng)險(xiǎn)。"

工具分散化的問題正在加劇這一困境。近三分之一的企業(yè)使用超過11種工具來管理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),由此形成的信息孤島嚴(yán)重阻礙了整體治理的推進(jìn)。許多企業(yè)仍依賴人工流程進(jìn)行數(shù)據(jù)分類與監(jiān)控,而這種方式已難以應(yīng)對數(shù)據(jù)量的持續(xù)增長。

在這一環(huán)境下,AI正逐漸成為潛在解藥與新型風(fēng)險(xiǎn)的雙重來源。

一方面,企業(yè)正寄望于AI技術(shù)來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)、分類及威脅檢測等流程的自動(dòng)化;另一方面,在缺乏有效監(jiān)管的情況下大規(guī)模部署AI工具,可能在未來埋下更大的安全隱患。若數(shù)據(jù)可見性不足,AI模型將面臨在不完整或存在偏差的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的風(fēng)險(xiǎn)。

目前,僅有9%的企業(yè)具備實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)掃描能力,而近四分之一的企業(yè)根本無法開展任何掃描工作。這意味著AI系統(tǒng)非但無法彌補(bǔ)現(xiàn)有盲區(qū),反而可能將其進(jìn)一步放大。

"如果不正視這些差距,AI、自動(dòng)化及新興技術(shù)只會(huì)不斷擴(kuò)大暴露面,"Thales副總裁Todd Moore警告道。

AI的價(jià)值上限取決于其訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量。根據(jù)SoftServe去年發(fā)布的報(bào)告,近五分之三的企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者表示,重要決策是基于不準(zhǔn)確或不一致的數(shù)據(jù)作出的。在缺乏堅(jiān)實(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的情況下貿(mào)然推進(jìn),往往導(dǎo)致資源浪費(fèi)——許多企業(yè)因投資回報(bào)遲遲未能兌現(xiàn)、數(shù)據(jù)難題持續(xù)阻礙AI項(xiàng)目推進(jìn),而長期停留在試點(diǎn)階段。

隨著企業(yè)尋求更大規(guī)模地部署AI智能體,AI雄心的實(shí)現(xiàn)有賴于可靠的數(shù)據(jù)底座。這一趨勢也促使各組織在技能提升方面優(yōu)先布局?jǐn)?shù)據(jù)能力。

Thales研究指出,基礎(chǔ)準(zhǔn)備度將是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)安全工作能否取得成效的決定性因素。那些在數(shù)據(jù)可見性、分類、治理及可擴(kuò)展運(yùn)營等方面持續(xù)投入的企業(yè),將在應(yīng)對日趨復(fù)雜的數(shù)據(jù)環(huán)境時(shí)占據(jù)更有利的位置。

Q&A

Q1:非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)對企業(yè)AI項(xiàng)目有什么影響?

A:非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的質(zhì)量直接影響AI模型的訓(xùn)練效果。如果數(shù)據(jù)不完整或存在偏差,AI系統(tǒng)的判斷將出現(xiàn)偏差,進(jìn)而導(dǎo)致企業(yè)決策失誤。據(jù)報(bào)告顯示,近五分之三的企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者表示關(guān)鍵決策是基于不準(zhǔn)確或不一致的數(shù)據(jù)作出的,這直接導(dǎo)致許多AI項(xiàng)目長期停滯在試點(diǎn)階段,投資回報(bào)難以落地。

Q2:企業(yè)目前在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理上面臨哪些主要挑戰(zhàn)?

A:企業(yè)面臨多重挑戰(zhàn):超過半數(shù)企業(yè)對自身數(shù)據(jù)的可見性僅有部分掌握;68%的數(shù)據(jù)處于未受保護(hù)狀態(tài);近三分之一的企業(yè)使用超過11種工具管理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),形成信息孤島;此外,許多企業(yè)仍依賴人工流程進(jìn)行數(shù)據(jù)分類,難以跟上數(shù)據(jù)增長的速度,治理體系嚴(yán)重滯后。

Q3:AI在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)安全管理中扮演什么角色?

A:AI在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)安全管理中具有雙重角色。一方面,它可用于自動(dòng)化數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)、分類和威脅檢測,提升管理效率;另一方面,若在缺乏有效監(jiān)管的情況下大規(guī)模部署,AI也可能放大現(xiàn)有數(shù)據(jù)盲區(qū),帶來新的安全風(fēng)險(xiǎn)。報(bào)告指出,僅有9%的企業(yè)具備實(shí)時(shí)掃描能力,AI系統(tǒng)反而可能加劇而非解決數(shù)據(jù)安全問題。

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