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大數據資訊

2017年全球數據泄露成本研究報告解讀

7月初,《2017年全球數據泄露成本研究》報告發布。研究結果顯示,IBM Security 和 Ponemon Institute兩家研究機構針對419家公司進行調研,合計數據泄露總成本達到362萬美元。每條包含敏感和機密信息的丟失或被盜記錄的平均成本達到141美元。對比往年,今年企業和組織數據泄露的規模較以往更大,平均規模增長了1.8%。 近年來,全球各地無論是政府組織還是知名企業,頻繁被爆出大規模數據泄露事件,尤以信息化程度發達的國家更為嚴重。研究結果來自11個國家和2個區域,從中選擇了419個組織參加了今年的研究。通過對這些組織中的1900多名專家進行訪談,以此了解:

2017年全球數據泄露成本研究報告解讀

數據泄露中有多少客戶記錄丟失(即泄露規模)

數據泄露后他們失去的客戶的百分比(即客戶流失)

數據泄露的根本原因 

檢測和控制泄露事件的時間

發現和立即響應數據泄露的活動方面花費,例如取證和調查,以及發現后進行的活動,例如通知受害人和法律方面的費用

通過這些樣本對數據泄露成本進行研究和分析,不僅是為了核算成本和趨勢預判,最終目的是通過調研還原這些數據泄露事件全貌,為組織和企業的數據安全保護提供更有參考價值的建議,我們將報告中的一些重要觀點摘錄下來,以此作為重要的參考依據,思考在大數據時代下,如何通過行之有效的手段,規避未來可能會發生的泄露事件,為企業避免為此類負面事件付出高昂的成本。

數據泄露的主要原因

報告顯示,數據泄露事件的主要根源中,47%的事件涉及惡意或犯罪行為,25%是由于員工或承包商疏忽(人為因素),28%涉及系統故障,包括IT和業務流程故障。

2017年全球數據泄露成本研究報告解讀

雖然本次調查沒有涉及中國的組織和企業,但這一趨勢與國內諸多安全研究結果較為一致。早期,惡意攻擊者的目標是業務系統,以導致業務中斷為目的。近年伴隨數據資產價值與日俱增,惡意攻擊者的目標越來越多的指向數據存儲的基礎設施-數據庫系統。針對數據庫的漏洞攻擊、SQL注入等手段不斷升級,目的正是對敏感數據的竊取,這些包含個人隱私或商業機密的數據流入黑產市場,經過多手倒賣,流入更多不法分子手中,震驚全球的雅虎5億用戶信息泄露事件正是源于黑客攻擊。

另一方面,與國內情況類似,內部員工及承包商(即第三方公司)的人為泄露比例正在逐年上升。企業信息化建設增速逐年提升,除了內部人員配備提升,為節省人力成本,引入第三方外包公司進行系統開發、測試、分析或代理運維等工作是目前常見的解決方式,在此過程中這類人群往往持有數據庫的高權限賬戶,一面是內部人員可能產生的高危操作、誤操作,另一方面是第三方人員引發的數據泄露事件,這成為數據泄露的另一主因。

慶幸的是,國內的多數行業已經意識到內部威脅及第三方人員的數據泄露風險,會主動尋求技術手段規避。數據庫脫敏和數據庫安全運維產品的出現和應用正是基于此,對敏感數據做變形和漂白后可以放心交給第三方公司使用;即使內部及第三方運維人員擁有DBA高權限賬戶,依然可以通過基于審批流機制的數據庫安全運維系統,對敏感數據的運維操作進行審核和過濾,防止誤操作及高危操作。

外泄規模的大小以及丟失或被盜記錄的數量

調研結果顯示,數據泄露事件將導致客戶信任度下降、企業也需要投入大量成本進行取證調查,挽回數據,以及相關客戶的聯系及法律成本。通過成本分析揭示了數據泄露的平均總成本與事件的大小之間的關系。在今年的研究中,少于10,000個損失記錄的事件的平均總成本190萬美元,超過50,000記錄的時間平均總成本是630萬美元。因此,丟失的記錄越多,數據泄露的成本就越高。對于這一情況,報告中提到數據分類存儲計劃對于了解敏感和機密信息至關重要。

這一結論與安華金和提出的數據安全治理思路不謀而合,我們認為要實現數據在使用中的安全,首先一步是要了解數據,通過對數據資產進行梳理,發現你的敏感數據資產有多少、分布在哪里,使用情況和訪問權限怎樣。對數據資產進行分級分類,是為建立定制化的保護策略提供原始依據。

2017年全球數據泄露成本研究報告解讀

數據泄露的平均總成本與419個組織的事件大小之間的關系

哪些行業的數據泄露更為昂貴

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