7月24日,IBM发布年度《数据泄露成本报告》显示,2023年全球数据泄露的平均成本达到445万美元,创该报告有史以来最高纪录,较过去3年均值增长了15%。同一时期,检测安全漏洞和漏洞恶化带来的安全成本上升了42%,占安全漏洞总成本的比值也达到历史最高,这表明企业应对漏洞的调查和处理正变得更加复杂。
(来源:IBM《2023年数据泄露成本报告》)
根据IBM《数据泄露成本报告》显示,数据泄露的平均成本在2023年达到历史新高,为445万美元。这比2022年的435万美元增加了2.3%。从长期来看,平均成本比2020年报告中的386万美元增加了15.3%。
但数据泄露成本上升并非无解,安全的人工智能和自动化技术是降低成本、最大限度缩短识别和遏制漏洞时间的重要投资。与研究中未部署这些技术的组织相比,广泛使用人工智能和自动化的组织的数据泄露处理周期会缩短108天。
同时,报告显示只有三分之一的公司是通过自己的安全团队发现数据泄露的,这说明组织需要配备更完善的威胁检测技术。67%的数据泄露事件是由良性第三方或攻击者自己报告的。与内部检测相比,当攻击者披露漏洞时,企业要多付出近100万美元的代价。
(来源:IBM《2023年数据泄露成本报告》)
显然,就网络安全而言,无论对防御者还是攻击者来说,时间都意味着金钱。正如报告所示,早期检测和快速响应可以显著降低安全漏洞的影响。在攻击者实现目标之前,企业需要抓紧对威胁检测和响应方法等进行投资。
作为常见的网络攻击对象,企业网站域名一向是数据泄露的多发地,因而更需要做好早期检测和快速响应。企业网站不仅要部署SSL证书,进行数据加密传输,确保数据正确和完整性;更要进行自动化管理、监控,以降低数据泄露成本。
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