近期，迪奥因数据泄露被查处、SK电讯收到千亿韩元罚单、日产汽车遭勒索攻击……一系列安全事件频频发生，让数据安全再成焦点。步入2025年，数据安全已不只是满足自主创新需求，更关乎企业生存与长续发展。

客户信息、交易记录、研发资料——数据不仅是企业的核心资产，更是驱动业务创新的基石。数据安全也早已不是“可选项”，而是一道“必答题”。一旦失守，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；

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：

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：

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：

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

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