地 址：联系地址联系地址联系地址
电 话：020-123456789
网址：m.fonwe.com
邮 箱：admin@aa.com
近期，告别迪奥因数据泄露被查处、难落SK电讯收到千亿韩元罚单、实用深信塑数日产汽车遭勒索攻击……一系列安全事件频频发生，服数让数据安全再成焦点。据安据安步入2025年，全平全数据安全已不只是告别满足自主创新需求，更关乎企业生存与长续发展。难落
客户信息、实用深信塑数交易记录、服数研发资料——数据不仅是据安据安企业的核心资产，更是全平全驱动业务创新的基石。数据安全也早已不是告别“可选项”，而是难落一道“必答题”。一旦失守，实用深信塑数企业损失的不仅是巨额资金，更是客户信任和市场竞争力。
但现实是，尽管很多企业部署了大量网络安全设备，却仍在数据安全上频频“翻车”。问题究竟出在哪里？该如何系统性地构建真正有效的数据安全体系？
数据安全之困：
为什么建设多年，依然难以落地？
“投入不小，系统也上了不少，但数据在哪、风险在哪，依然心里没底。”——这可能是很多企业安全负责人的共同困惑。从API监测、防泄密系统，到全生命周期防护，该做的好像都做了，却始终陷在“建而不用、用而不灵”的循环中。
整体来看，企业在推进数据安全建设时普遍面临着以下难题：
“家底”摸不清：数据分布动态多变、类型复杂，传统手段难以实时掌握全局状况，导致保护无的放矢；
管控难落实：策略配置依赖人工经验，严了怕影响业务，宽了又存在隐患，缺乏数据驱动的精细管控；
效果难持续：很多建设仍停留在纸面规范或短期整改，严重依赖人力堆砌，缺乏长效运营，反复投入却难以见效。
困局背后：
传统技术难以应对数据流动带来的挑战
究其根源，数据安全建设的困境，在于传统技术手段与建设思路已难以应对大规模、高复杂度的数据流动环境：
数据“看不清、看不全”：业务发展催生海量数据交互，传统技术难以实现动静态数据的全局可视与实时分类；
管控“落地难、坚持难”：缺乏数据识别基础，管控策略往往简单粗放，易受业务阻力影响；
效果“难衡量、难持续”：原有建设重规范制定轻运营，监测误报高、与业务脱节，缺乏可延续的落地机制。
基于众多用户侧实践，我们认识到，数据安全要真正落地，必须转变思路：从以“自主创新驱动”转向以“运营驱动”，从“重管控”转向“先看清再治理”。
一个有效的数据安全体系应具备三大核心能力：
数据识别：自动发现、分类分级，真正摸清家底；
风险监测：精准发现、智能研判，实现风险可运营；
管控保护：轻量化、场景化落实管控，最小化业务影响。
为了将这些能力有效落地，深信服基于大模型技术提出“以监促管实用高效”的建设理念：
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，让管控有的放矢。
实用高效：通过AI赋能降低对人工的依赖，减少对业务的影响，提升运营效率与响应速度。
构建“以监促管实用高效”的数据安全方案
AI正在改变游戏规则，大模型技术的成熟，为打破数据安全建设的困局提供了全新可能：
深信服数据安全平台DSP：
基于安全GPT大模型技术构建，颠覆性提升动静态数据识别、分类分级以及用数风险检出率和准确率效果，帮助用户真实判断数据安全管控优先级、降低风险事件对数据的影响和损失，让运营体系实现真正闭环，切实保护用户数据资产。
深信服通过AI技术打破“双重困境”，交出“以监促管实用高效”的可落地数据安全建设答卷。
深信服数据安全平台DSP
智能数据识别：常态化洞见数据资产，助力数据挖掘
基于大模型技术，通过标准单节点GPU算力，每天可实现远超 2W 字段的数据识别和分类分级效果，相较人工 500字段/天提效 40倍以上，并且通过创新技术可在无行业数据训练情况下实现强泛化能力，实现开箱即用准确率 80% 以上。
某股份制银行实践证明，大模型技术将数据资产测绘管控的误操作率降低了 7-8 倍，仅需 6-8 小时即可完成原本 18-20人/天的数据标注任务。
精准风险监测：数据安全管理职责能落地，事件易闭环
在风险监测方面，大模型技术能有效解决传统风险检测技术误报高、漏报多、难定性的问题，提升风险事件告警准确率。通过大模型的关联分析、推理举证能力，风险监测及研判技术，基于宽进严出的思路，提升风险事件告警准确率达 80% 以上，远超传统平台 10%-40% 的准确率。
如某制造业企业利用大模型技术实施风险监测后，告警事件数量大幅减少，准确率从 5-10% 提升至 82%，且风险事件可解读性大幅提升。
数据流转可视：看清敏感数据真实动向，优化安全投资策略
基于流量身份化技术，能够将使用数据的过程关联到用户身份上，实现用户到业务到数据资产的过程可视，并实现基于数据类型维度的分布可视和过程可视。
如某一位员工通过哪些应用访问到全局经营数据、用数人数是否出现异常激增、是否有用数行为离群情况出现、共享接口中是否涉及重要数据类型等。
AI时代，企业如何务实推进数据安全建设？
从框架搭建、体系建设、技术路线选择到ROI价值体现，让数据安全建设告别“难落地、不实用”，这里有一份体系化的数据安全建设路线指南：
1、定框架：建立企业数据安全业务框架
2、建体系：从技术项目转变为组织行为
3、确定技术路线：基于场景选择适配的技术
4、价值体现：用投资视角呈现建设成效