[translate]Gartner市场洞察-数据安全的未来

=Start=

缘由:

最近看了Gartner的一篇叫做《Market Insight: The Future of Data Security》的英文报告,想着翻译并整理部分内容作为学习总结,后来看到安华金和之前也翻译过一部分,所以在它的基础上做了一些修改和补充,放在这里,方便以后参考学习。

正文:

参考解答:
数据泄露反复证明数据安全的关键性,数据安全产品需要不断发展。挑战越来越大,唯有对现有数据安全产品进行重大创新。
对当前现状的几大发现:

■组织很难将注意力和投资放在数据安全技术上。

■数据保护的发展慢慢开始涵盖新技术,如机器学习(ML)、人工智能(AI)、区块链和高级数据分析,来弥补内容和情景间的差距。

■首席信息安全官(CISOs)正在寻找一种组合,涵盖加密、令牌化、数据脱敏、以数据为中心的审计和保护(DCAP)和数据丢失预防(DLP),以纯粹SaaS形式或者以管理的安全服务,或两者混合。

■数据安全厂商市场很大,主要提供单点产品而非多功能套件。

一、趋势分析

图1. 数据安全生态系统 – 每个领域的代表性供应商

随着网络威胁的增加以及数据关键性和价值提升,数据保护产品不断发展。同时,随着终端用户继续走向数字业务,采用云服务,数据会变得更加危险。组织需要能够对访问,可见性和监控进行更强控制的产品和工具,这是未来数据安全的主要内容。

首先,数据访问管理(DAG)产品必须到位。这意味着DLP、DCAP、DAG、特权访问管理(PAM)和身份管理和管理(IGA)产品之间更紧密的集成。

其次,Gartner建议安全和风险管理人员和CISO采用CARTA方法。CARTA(持续性自适应风险与信任评估(Continuous Adaptive Risk and Trust Assessment))结合了对自适应访问控制的需求,以及用于传统应用程序的用户和实体行为分析(UEBA)监控。

随着破坏性技术的兴起,技术战略规划师可以通过新兴技术增强自身产品体系;通过调查整合或开发替代的破坏性技术,并创建收购和整合策略来跳出传统技术思路。

新兴技术列举如下
Gartner的“2017年十大战略技术趋势:Gartner趋势分析报告”和图3点明了旨在提高数据保护的三个主题(智能,数字和网格) 的技术。下面概述的技术多处于与数据安全产品集成的最初阶段,能填补当前产品集的一些空白。

图2. 2017年十大战略技术趋势

l 高级安全分析

数十年来,高级分析已被纳入欺诈检测应用,可更好地实现数据处理和自动化保护结果。高级安全分析需要回答以下四类问题:

  1. 描述性的——发生了什么?
  2. 诊断性的——为什么会发生?
  3. 预测性的——将会发生什么?
  4. 说明性的——我该怎么应对?

l 人工智能和机器学习

AI和ML通常在讨论大数据和分析时可互换使用,这些技术在应用于数据安全领域时处于起步阶段。

l 多方计算

多方计算(MPC)是一种密码学方法,使实体(应用程序,个人或设备)能够处理数据的同时保持数据处于受保护,机密和私有状态。

l 区块链

“破坏性”的区块链很有潜力,支持Blockchain的数据安全应用程序提供了建立信任和弹性的替代方法。

l 差分隐私

差分隐私是2006年开发的一种技术,通常适用于“隐私”用例,有望改善个人及其数据的隐私。

除了新技术的次第萌芽,硕大的数据安全环境下,技术的收购和伙伴关系的发展,可以更好地帮助组织降低复杂性并实现业务目标,降低数据泄露风险。技术战略规划者必须通过OEM协议来扩大生态系统的范围。

据Gartner的调查:组织表示,产品即服务(SaaS化)的能力在亚太地区、北美和欧洲都很受欢迎,安全预算在500万到1000万美元之间的组织也对SaaS感兴趣,并将成为客户“首选”,并看重其灵活性,低成本和获得最适合最终用户需求的产品能力。特别是人力、财力有限的中小企业(SMB),更倾向这种模式。

二、背景和环境

越来越多的数据泄露和对云服务的攻击正在增加组织的业务风险。组织更加关心在结构化和非结构化环境中识别,分类和保护关键数据集,以符合GDPR。组织现在感到需要申请数据安全治理和信息资源的压力,将每个数据集作为金融资产和负债进行评估,技术战略规划者应当改进能力以响应。

l 企业数字版权管理(EDRM)

Gartner将EDRM描述为用于对某些类型的企业数据强制访问和使用控制的技术,可结合DLP,文件库,身份和访问管理(IAM)服务等技术,提供更优工具组合。

l 以数据为中心的审计和保护工具

DCAP产品和技术特点能够集中监控用户、管理员与特定数据集相关的活动。DCAP供应商需要通过有机生长和收购来继续增加技术能力,特别是在UEBA,AI/ML和区块链技术领域。

l 数据防泄露

展望未来,终端用户组织有望越来越多地寻求集成的DLP功能,而不是全面的E-DLP套件。

l 用户和实体行为分析(UEBA)

UEBA已完成数据安全产品的集成,这项技术有望成长壮大,技术战略规划者必须建立UEBA /员工监控能力,以帮助终端用户进一步提升其数据安全状态。

l 特权访问管理(PAM)

PAM到2020年有望实现复合年增长率为27%的显著增长,达22亿美元。集成PAM产品将增强数据安全产品,并向最终用户提供多种功能。

l 计算机安全意识培训

在采取以人为中心的安全方法时,终端用户的组织会进行计算机安全意识培训(SA-CBT)。SA-CBT的设计目标是创造一个让员工更加了解他们该如何处理电子邮件,并改善他们的密码设置习惯和改变员工(不安全)行为的环境。最终目标是保护数据,无论是知识产权、个人身份信息(PII)、私人企业数据还是其他数据。

l 数据脱敏

数据脱敏是一种旨在防止滥用敏感数据的技术。它为用户提供虚构而实用的数据,而非真实、敏感的数据,因此用户可以保持其执行业务流程的能力。与加密和令牌化不同,数据脱敏技术,数据经历单向转换,不可逆。数据不能通过篡改操作被透露。

图3. 数据脱敏示例

三、影响与结论

数据安全领域正在快速发展,提供商越来越多。由于最终用户关注保护数据的完整性和隐私性,关键技术的整合或收购将有望增值,并具有可观增长潜力。了解最终用户的需求,了解更智能化的数据安全控制的重要性,将有助于塑造数据安全产品策略。

将以上技术添加到现有产品体系将引发数据安全市场空间的变革,使安全性更智能化、自动化,这可能意味着数据安全市场的革命性变化,帮助客户应对数据安全挑战,使客户走上更有效的数据安全道路。提供SaaS和内部部署形式的产品将提供更多选择,使组织能够选择功能模块,而非购买增加复杂性的大型套件。

针对最终用户的需求,技术战略规划者需要:

①使用持续的风险和信任评估方法,通过设计CARTA的投资组合来改善客户的数据治理策略;

②通过测试与破坏性技术的集成或开发,并通过合作或收购这些技术,在传统技术框架之外创建解决方案;

③通过为客户创造具有商业激励的移动计划,加速SaaS产品应用;

④加入安全计划,如OWASP,与互补邻近市场的供应商建立关系和整合。

 

参考链接:

=END=

声明: 除非注明,ixyzero.com文章均为原创,转载请以链接形式标明本文地址,谢谢!
https://ixyzero.com/blog/archives/4182.html

《[translate]Gartner市场洞察-数据安全的未来》上有2条评论

  1. Gartner:以数据为中心的审计和保护(DCAP)市场指南(节选)
    https://paper.tuisec.win/detail/c736cb45c2ee6f5
    https://mp.weixin.qq.com/s/PYQlfptjkj3sIebiieljNA

    目前的Gartner研究涉及到了四个细分市场,这些产品正在向发展成具有关键的跨存储(cross-silo)的DCAP功能:数据库审计和保护(DAP);数据访问治理(DAG);云访问安全代理(CASB);和数据保护(DP),其中包括加密,标记化( tokenization),数据编写(Redaction) 和数据脱敏(data masking)。不同的发展轨迹意味着产品在其产品路线图中不可避免地具有不同的基本目标和功能。虽然没有单独的产品完全满足DCAP的要求,但是这些类别的产品都是跨越数据孤岛的不断发展的能力:

    DAP - 这类产品已经开发了很多年,涵盖数据安全策略、数据分类和发现、特权访问管理、数据活动监测或行为分析、审计和数据保护的实施。以前,专注于RDBMS和数据仓库,少数产品开始支持Hadoop和非结构化文件共享以及DBaaS。

    DAG - 有时被称为以文件为中心的审计和保护(FCAP)。通常,这类产品专注于实施数据安全访问策略、数据分类和发现,文件存储库和目录服务(如SharePoint)的活动监视和审计。这类产品与身份和访问管理(IAM)方法密切相关。一些产品也开始包含云SaaS应用的功能。

    CASB -在 SaaS应用程序或云存储环境(如Microsoft Office 365,Salesforce,ServiceNow,Box和Dropbox)中保护数据的能力正在迅速增长。这类产品包含了一套不断演变的数据安全控制,跨越DCAP,数据丢失防护(DLP)和用户实体行为分析(UEBA)。 CASB通过阻止、数据编写(Redaction)、密、标记化( tokenization)、隔离,不断发展出各种各样的数据分类和发现,访问控制,活动监控,审计和保护。这些产品通常是独立的,有些CASB可以从企业DLP产品导入策略,但其管理不与本地DLP集成(请参阅“云接入安全代理商市场指南”)。

    DP - 这些产品传统上主要通过在多个数据孤岛(RDBMS,数据仓库,非结构化大数据以及一些基于云的企业文件同步和共享工具)上使用加密,标记化( tokenization)或数据脱敏(data masking)来保护数据。但少数产品通过增加实时警报,活动监控和审计功能进行了创新。鉴于DAP和DAG产品可提供对文件或数据库内所有数据访问的监视和审计,这些DP产品通常只针对敏感数据类型。

发表评论

电子邮件地址不会被公开。 必填项已用*标注