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Gartner 2018市场洞察:数据安全的未来

发表于:2018-08-30 作者:安华金和 来源:安华金和

数据泄露反复证明数据安全的关键性,数据安全产品需要不断发展。挑战越来越大,唯有对现有数据安全产品进行重大创新。

对当前现状的几大发现:

  • 组织很难将注意力和投资放在数据安全技术上。
  • 数据保护的发展慢慢开始涵盖新技术,如机器学习(ML)、人工智能(AI)、区块链和高级数据分析,来弥补内容和情景间的差距。
  • 首席信息安全官(CISOs)正在寻找一种组合,涵盖加密、令牌化、数据脱敏、以数据为中心的审计和保护(DCAP)和数据丢失预防(DLP),以纯粹SaaS形式或者以管理的安全服务,或两者混合。
  • 数据安全厂商市场很大,主要提供单点产品而非多功能套件。

一、趋势分析

 数据安全生态系统 - 每个领域的代表性供应商

图1. 数据安全生态系统 - 每个领域的代表性供应商

随着网络威胁的增加以及数据关键性和价值提升,数据保护产品不断发展。同时,随着终端用户继续走向数字业务,采用云服务,数据会变得更加危险。组织需要能够对访问,可见性和监控进行更强控制的产品和工具,这是未来数据安全的主要内容。

首先,数据访问管理(DAG)产品必须到位。这意味着DLP、DCAP、DAG、特权访问管理(PAM)和身份管理和管理(IGA)产品之间更紧密的集成。

其次,Gartner建议安全和风险管理人员和CISO采用CARTA方法。CARTA结合了对自适应访问控制的需求,以及用于传统应用程序的用户和实体行为分析(UEBA)监控。

随着破坏性技术的兴起,技术战略规划师可以通过新兴技术增强自身产品体系;通过调查整合或开发替代的破坏性技术,并创建收购和整合策略来跳出传统技术思路。

新兴技术列举如下

Gartner的“2017年十大战略技术趋势:Gartner趋势分析报告”和图3点明了旨在提高数据保护的三个主题(智能,数字和网格) 的技术。下面概述的技术多处于与数据安全产品集成的最初阶段,能填补当前产品集的一些空白。

2017年十大战略技术趋势

图2. 2017年十大战略技术趋势

  • 高级安全分析:数十年来,高级分析已被纳入欺诈检测应用,可更好地实现数据处理和自动化保护结果。
  • 人工智能和机器学习:AI和ML通常在讨论大数据和分析时可互换使用,这些技术在应用于数据安全领域时处于起步阶段。
  • 多方位计算:多方面计算(MPC)是一种密码学方法,使实体(应用程序,个人或设备)能够处理数据的同时保持数据处于受保护,机密和私有状态。
  • 区块链:“破坏性”的区块链很有潜力,支持Blockchain的数据安全应用程序提供了建立信任和弹性的替代方法。
  • 差异性隐私:差异性隐私是2006年开发的一种技术,通常适用于“隐私”用例,有望改善个人及其数据的隐私。

除了新技术的次第萌芽,硕大的数据安全环境下,技术的收购和伙伴关系的发展,可以更好地帮助组织降低复杂性并实现业务目标,降低数据泄露风险。技术战略规划者必须通过OEM协议来扩大生态系统的范围。

据Gartner的调查:组织表示,产品即服务(SaaS化)的能力在亚太地区、北美和欧洲都很受欢迎,安全预算在500万到1000万美元之间的组织也对SaaS感兴趣,并将成为客户“首选”,并看重其灵活性,低成本和获得最适合最终用户需求的产品能力。特别是人力、财力有限的中小企业(SMB),更倾向这种模式。

二、背景和环境

越来越多的数据泄露和对云服务的攻击正在增加组织的业务风险。组织更加关心在结构化和非结构化环境中识别,分类和保护关键数据集,以符合GDPR。组织现在感到需要申请数据安全治理和信息资源的压力,将每个数据集作为金融资产和负债进行评估,技术战略规划者应当改进能力以响应。

  • 企业数字版权管理(EDRM):Gartner将EDRM描述为用于对某些类型的企业数据强制访问和使用控制的技术,可结合DLP,文件库,身份和访问管理(IAM)服务等技术,提供更优工具组合。
  • 以数据为中心的审计和保护工具:DCAP产品和技术特点能够集中监控用户、管理员与特定数据集相关的活动。DCAP供应商需要通过有机生长和收购来继续增加技术能力,特别是在UEBA,AI / ML和区块链技术领域。
  • 数据丢失预防:展望未来,终端用户组织有望越来越多地寻求集成的DLP功能,而不是全面的E-DLP套件。
  • 用户和实体行为分析(UEBA):UEBA已完成数据安全产品的集成,这项技术有望成长壮大,技术战略规划者必须建立UEBA /员工监控能力,以帮助终端用户进一步提升其数据安全状态。
  • 特权访问管理(PAM):PAM到2020年有望实现复合年增长率为27%的显著增长,达22亿美元。集成PAM产品将增强数据安全产品,并向最终用户提供多种功能。
  • 安全意识计算机培训
  • 数据脱敏:数据脱敏是一种旨在防止滥用敏感数据的技术。它为用户提供虚构而实用的数据,而非真实、敏感的数据,因此用户可以保持其执行业务流程的能力。与加密和令牌化不同,数据脱敏技术,数据经历单向转换,不可逆。数据不能通过篡改操作被透露。

图3. 数据脱敏示例

三、影响与结论

数据安全领域正在快速发展,提供商越来越多。由于最终用户关注保护数据的完整性和隐私性,关键技术的整合或收购将有望增值,并具有可观增长潜力。了解最终用户的需求,了解更智能化的数据安全控制的重要性,将有助于塑造数据安全产品策略。

将以上技术添加到现有产品体系将引发数据安全市场空间的变革,使安全性更智能化、自动化,这可能意味着数据安全市场的革命性变化,帮助客户应对数据安全挑战,使客户走上更有效的数据安全道路。提供SaaS和内部部署形式的产品将提供更多选择,使组织能够选择功能模块,而非购买增加复杂性的大型套件。

针对最终用户的需求,技术战略规划者需要:

  • 使用持续的风险和信任评估方法,通过设计CARTA的投资组合来改善客户的数据治理策略;
  • 通过测试与破坏性技术的集成或开发,并通过合作或收购这些技术,在传统技术框架之外创建解决方案;
  • 通过为客户创造具有商业激励的移动计划,加速SaaS产品应用;
  • 加入安全计划,如OWASP,与互补邻近市场的供应商建立关系和整合。