星期一, 16 6 月, 2025
No Result
View All Result
AI TAIWAN 台灣人工智慧中心
  • Home
  • AI 綜合新聞
  • AI 自動化與 AI Agents
  • AI 智慧產業
  • 機器學習與應用
  • 自然語言處理
  • 神經連結和腦機接口
  • 機器人與自動化
  • 道德與法規
  • 安全
AI TAIWAN 台灣人工智慧中心
  • Home
  • AI 綜合新聞
  • AI 自動化與 AI Agents
  • AI 智慧產業
  • 機器學習與應用
  • 自然語言處理
  • 神經連結和腦機接口
  • 機器人與自動化
  • 道德與法規
  • 安全
No Result
View All Result
AI TAIWAN 台灣人工智慧中心
No Result
View All Result
Your Ad
Home 道德與法規

數據消費與數據保護之間的拔河:戰略必要性

2025-02-13
in 道德與法規
0 0
0
數據消費與數據保護之間的拔河:戰略必要性
Share on FacebookShare on Twitter
Your Ad


在今天的數位經濟中,數據是成長的命脈。公司每天都在創造、收集和分析大量的信息,利用這些洞察力來推動創新和增強競爭優勢。然而,隨著數據量的激增,暴露的風險也隨之增加。這種對數據的無止境需求造成了一種危險的不平衡:雖然公司急於利用數據的價值,但往往忽視了有效保護數據的必要性,或者只是接受了增加的風險。

數據消耗與數據保護之間的鬥爭已成為企業面臨的核心挑戰,這對它們的利潤和客戶關係都有重大影響。仔細觀察會發現,許多組織雖然在網路安全上投入了大量資金,但卻未能實施嵌入式的數據中心保護。它們依賴傳統的基礎設施防禦和訪問控制,這些措施僅能保護數據周圍,敏感數據往往在洩露時變得脆弱。解決方案在於數據和網路安全團隊學會協同合作和有效溝通,使他們能夠重新構建數據安全策略,更好地與業務的數據需求對齊。

數據消耗:推動成長,帶來風險

當今的企業是數據的熱衷消費者。從交易歷史到客戶偏好和行為洞察,數據已成為運營效率、個性化和客戶參與的基礎。對於金融、醫療保健和零售等行業來說,數據是識別趨勢、改善體驗和增強決策的重要資源。

然而,這種數據驅動的方法也帶來了越來越大的風險。公司收集的數據越多,保護它的責任就越大——如果發生洩露,損害也會越大。根據IBM最新的《數據洩露成本報告》,到2024年,單次數據洩露的平均成本為488萬美元。更令人擔憂的是,幾乎一半的洩露事件涉及敏感的客戶信息,這引發了對各行業數據安全實踐現狀的質疑。

數據消耗不再能被視為低風險、高回報的策略。每一組新的數據集都增加了一層風險,因此公司必須在收集數據的同時確保其安全。未能適應這一現實的企業面臨財務和聲譽的損害。除了洩露的直接成本外,組織還可能會損害客戶信任——這是一種無形但至關重要的資產,重建可能需要數年時間。

數據保護:常被忽視的數據策略支柱

隨著數據量的增長和新的數據共享或人工智慧管道的出現,依賴於阻止未經授權用戶的傳統安全方法已經變得不夠充分。許多公司認為強大的基礎設施防禦或訪問控制足以保護它們的數據,但這一假設在當今的威脅環境中顯得不足,無法真正保護敏感數據。網路安全必須從基於基礎設施的方法演變為以數據為中心的模型,無論數據位於何處,都要保護數據本身。

這一轉變要求組織採用優先考慮去識別化和假名化的策略,去除個人數據的敏感性,同時保留其分析價值。像令牌化和匿名化這樣的技術可以使被盜信息對壞人無用,但仍然保持業務用戶的可用性,顯著減少洩露的影響,而不會減慢業務性能或妨礙創新。

通過專注於主動措施並隨著技術進步而演變,組織可以實施前瞻性的數據保護策略,在不斷變化的環境中提供強大的安全性。

平衡數據消耗與保護

數據消耗與數據保護之間的緊張關係不僅僅是一個技術障礙。安全控制有時被視為數據訪問的障礙,減緩分析速度並限制洞察。然而,如前所述,缺乏強有力的數據保護可能在洩露事件中導致嚴重的財務和聲譽損害。

保護數據的關鍵策略包括:

  • 反轉安全模型:從保護邊界、基礎設施和訪問,轉向將保護嵌入數據本身。這樣可以減少與以明文形式暴露敏感信息相關的風險和攻擊面。
  • 定制保護措施:並非所有數據都是相同的,因此所有數據保護措施也不能相同。根據不同數據類型的獨特風險和使用需求來調整安全控制。
  • 採用零信任原則:實施零信任、最小特權的方法,評估安全風險和數據使用,以確保在各個層面上都能提供強有力的保護,同時保持高數據效用。
  • 專注於高風險數據:識別、分類並優先保護最有風險但訪問最少的數據,減少大多數系統和用戶的明文可見性。
  • 最小化明文依賴:使敏感數據默認保持保護,僅限授權個人或過程重新識別。
  • 增強商業價值:釋放去風險的數據以實現實時業務使用,這樣可以降低安全成本,簡化數據管道,推動更多分析或新創新,同時確保合規性和信任。

這些策略使得以數據為中心的安全方法成為可能,使組織能夠安全地利用數據,同時保持對洩露的韌性。

尋求微妙的平衡——未來數據策略的保障

組織需要認識到,數據消耗和數據保護並不是對立的力量,而是互補的目標。IBM的報告顯示,近三分之二的公司在經歷洩露後才增加安全支出,這強調了需要更主動的策略而不是反應過度的措施。

將安全性直接整合到數據系統和管道中,使公司能夠在不妨礙洞察或靈活性的情況下保護敏感信息。這種方法促進了客戶信任,滿足了監管標準,並使企業能夠充分利用其數據的價值。

前進的道路——數據作為資產和責任

要在數據驅動的時代中蓬勃發展,公司必須通過將數據視為有價值的資產和共同責任來平衡可訪問性和保護性。這種雙重觀點確保安全措施能夠促進而不是妨礙創新和決策。

採納這種心態的組織將引領潮流,並在數位創新中獲得競爭優勢,證明強有力的保護和數據效用可以共存。通過同時優先考慮這兩者,企業可以推動成長,保持信任,並釋放安全的數據驅動未來的潛力。



新聞來源

本文由 AI 台灣 運用 AI 技術編撰,內容僅供參考,請自行核實相關資訊。
歡迎加入我們的 AI TAIWAN 台灣人工智慧中心 FB 社團,
隨時掌握最新 AI 動態與實用資訊!

Tags: data consumptiondata protectiondata securitydata strategy數據消費與數據保護之間的拔河戰略必要性
Previous Post

認識 Huginn-3.5B:一個具可擴展潛在計算的新型 AI 推理模型

Next Post

人工智慧關係革命已經來臨

Related Posts

OpenAI 和 Google 呼籲美國政府採取行動以確保人工智慧領先地位
道德與法規

OpenAI 和 Google 呼籲美國政府採取行動以確保人工智慧領先地位

2025-03-15
數據啜飲:與馬爾科姆·霍克的訪談
道德與法規

數據啜飲:與馬爾科姆·霍克的訪談

2025-03-14
數據教育網路研討會:數據管理者的角色
道德與法規

數據教育網路研討會:數據管理者的角色

2025-03-14
這是必要的 – 驗證數據轉換的結果 (第 3 部分)
道德與法規

這是必要的 – 驗證數據轉換的結果 (第 3 部分)

2025-03-13
AI數據保留造成環境障礙
道德與法規

AI數據保留造成環境障礙

2025-03-11
請教數據倫理學家:我們如何能夠倫理地評估人工智慧系統對人類的影響?
道德與法規

請教數據倫理學家:我們如何能夠倫理地評估人工智慧系統對人類的影響?

2025-03-10
Next Post
人工智慧關係革命已經來臨

人工智慧關係革命已經來臨

如何在本地使用 DeepSeek Janus-Pro?

如何在本地使用 DeepSeek Janus-Pro?

發佈留言 取消回覆

發佈留言必須填寫的電子郵件地址不會公開。 必填欄位標示為 *

Archives

  • 2025 年 6 月
  • 2025 年 4 月
  • 2025 年 3 月
  • 2025 年 2 月
  • 2025 年 1 月
  • 2024 年 12 月
  • 2024 年 11 月
  • 2024 年 10 月
  • 2024 年 9 月
  • 2024 年 8 月
  • 2024 年 7 月
  • 2024 年 6 月
  • 2024 年 5 月
  • 2024 年 4 月
  • 2024 年 3 月
  • 2024 年 2 月
  • 2023 年 10 月
  • 2023 年 9 月
  • 2023 年 8 月
  • 2023 年 7 月
  • 2023 年 5 月
  • 2023 年 3 月
  • 2023 年 1 月
  • 2022 年 12 月
  • 2022 年 11 月
  • 2022 年 5 月
  • 2022 年 4 月
  • 2022 年 1 月
  • 2021 年 11 月
  • 2021 年 8 月
  • 2021 年 5 月
  • 2021 年 3 月
  • 2021 年 1 月
  • 2020 年 12 月
  • 2020 年 10 月
  • 2020 年 9 月
  • 2019 年 7 月
  • 2018 年 11 月

Categories

  • AI 智慧產業
  • AI 綜合新聞
  • AI 自動化與 AI Agents
  • 安全
  • 機器人與自動化
  • 機器學習與應用
  • 神經連結和腦機接口
  • 自然語言處理
  • 道德與法規
Your Ad
  • 關於我們
  • 廣告合作
  • 免責聲明
  • 隱私權政策
  • DMCA
  • Cookie 隱私權政策
  • 條款與條件
  • 聯絡我們
AI TAIWAN

版權 © 2024 AI TAIWAN.
AI TAIWAN 對外部網站的內容不負任何責任。

Welcome Back!

Login to your account below

Forgotten Password?

Retrieve your password

Please enter your username or email address to reset your password.

Log In
No Result
View All Result
  • Home
  • AI 綜合新聞
  • AI 自動化與 AI Agents
  • AI 智慧產業
  • 機器學習與應用
  • 自然語言處理
  • 神經連結和腦機接口
  • 機器人與自動化
  • 道德與法規
  • 安全

版權 © 2024 AI TAIWAN.
AI TAIWAN 對外部網站的內容不負任何責任。