2024数据泄露成本报告.pdf
这份《2024年数据泄露成本报告》由IBM发起，波耐蒙研究所独立进行研究和发布，旨在为IT、风险管理和安全领导者提供及时、可量化的证据，以指导他们制定战略决策，并管理风险状况和安全措施投资。报告调研了2023年3月至2024年2月期间受数据泄露影响的604家组织，涵盖16个国家或地区的17个行业，泄露记录数量从2,100条到113,000条不等。
核心发现：
- 泄露成本激增： 全球数据泄露的平均成本较去年增长10%，达到488万美元，创下新冠疫情以来最高增幅。业务中断和泄露后响应措施是成本上升的主要因素。
- AI与自动化降低成本： 广泛运用安全AI和自动化的组织，泄露成本平均减少220万美元。
- 网络技能缺口扩大： 半数以上发生泄露的组织面临严重的网络安全专员短缺，导致泄露成本平均增加176万美元。
- 影子数据风险： 35%的泄露事件涉及影子数据，导致泄露成本增加16%。
- 恶意内部人员攻击： 恶意内部人员攻击造成的损失最高，平均达499万美元。
- 勒索软件攻击： 遭受勒索软件攻击时，请执法部门介入可节省成本。
- 恢复耗时： 受损组织需要花费超过100天才能从泄露中完全恢复。
- 各行业成本涨幅： 工业部门的成本涨幅最高，平均增加83万美元。
- 数据存储位置影响： 仅涉及公有云的数据泄露是成本最高的一种数据泄露。
降低数据泄露成本的建议：
- 了解自身的信息环境： 确保全面透视所有环境，持续监控和保护数据。
- 运用AI和自动化，增强预防策略： 将AI和自动化技术运用于支持安全预防策略。
- 采用生成式AI，勿忘安全第一： 建立AI治理控制措施,保护AI数据、模型和使用。
- 进一步加强网络安全响应培训： 提高检测、遏制和应对泄露事件的能力。
结论：
面对日益增长的数据泄露成本和复杂的威胁态势，组织应重视安全投资，积极采用AI和自动化技术，并加强安全培训和治理，以降低数据泄露的风险和影响。
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