只有一半的受访者表示,他们企业的数据安全战略跟上了AI的发展速度。此外,尽管AI最近蓬勃发展,在2024年,实施更强大的数据治理和安全控制将是数据团队的更高优先事项。
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当被问及他们的公司在未来12个月将采取哪些重大举措时,80%的受访者表示,他们的首要任务是与数据安全相关的举措,例如实施更强大的数据治理和安全控制,以及利用数据网等新概念实现数据架构的现代化,而只有20%的受访者表示,将AI整合到业务流程中将是首要任务。
随着AI解决方案的快速推出和将数据迁移到云的持续推动,数据领导者现在正在努力解决如何优先考虑数据安全性、敏捷性和可见性的问题,他们需要既能提供适当的数据保护,又能灵活使用数据来推动价值的解决方案。
如果没有强大的数据架构和数据安全战略的基础,企业就不可能安全地将AI集成到他们的流程中。商业领袖必须设计特定于AI的安全战略,其中包括保护数据的正确协议和策略。“Immuta的CEO Carroll补充道。
AI和ML的快速发展在整个企业中激起了兴奋和担忧。根据这份报告,员工已经在利用这些工具来提高工作效率并简化其角色内的流程。88%的数据专业人士指出,他们的员工正在使用AI,许多数据专业人士相信,AI将帮助他们在异常检测(44%)和网络钓鱼攻击识别(46%)等方面做得更好。
与此同时,许多人担心AI将对他们的企业产生更广泛的安全影响。56%的受访者表示,通过AI提示暴露敏感数据是他们最担心的领域,这种不安加剧了对特定于AI的安全战略和策略的需求,以便企业能够自信而安全地利用这些技术,并大规模推出AI模型。
尽管AI是每个行业的数据专业人员的头等大事,但信任、安全和合规性仍然是企业的主要优先事项。88%的数据领导者认为,数据安全将在未来12个月内成为更高的优先事项,领先于AI。80%的数据专业人士表示,他们的数据保护能力比一年前更好,随着数据安全在当今不断变化的威胁环境中继续成为企业领导人日益优先考虑的事项,预算和资源可能会增加。
随着企业的发展,他们的结构变得更加复杂,他们管理的数据也越来越多——这两者都使数据安全变得越来越具有挑战性和重要性,这也增加了围绕数据所有权的复杂性。根据这份报告,跨企业的数据安全没有明确的所有者。
受访者表示,最常负责数据安全的职位是数据隐私或安全经理(19%),或首席技术官(15%),然而,许多其他职位也被指出负责数据安全,这种所有权的缺乏带来了协作管理安全方面的挑战,这导致团队在孤岛和不安全的部署中操作。
去年的报告发现,63%的数据专业人员缺乏对数据访问控制的可见性,与此类似,数据访问仍然是团队的主要安全障碍:33%的受访者表示,缺乏对数据共享和使用的可见性是他们最大的安全挑战,因此他们错过了商业机会。
与此同时,56%的受访者指出,数据安全流程会降低数据访问速度,这意味着超过一半的企业正在牺牲一定程度的数据驱动价值,以换取基本的安全结果——以敏捷性换取信任和合规性。
标题名称:数据保护需要基于AI的安全策略
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