当前位置: 首页 > ai >正文

AI催生DLP新战场 | 天空卫士连续6年入选Gartner 全球数据防泄漏(DLP)市场指南

“管理数据外泄风险仍然是企业的重大挑战之一,客户处出于各种因素寻求DLP。最近,一些组织对使用DLP控制机器对敏感信息的访问表现出很大兴趣。 随着生成式人工智能(GenAI)的运用和数据的不断扩散,数据外泄的问题变得更加严重。”
“到2027年,70%大型企业的CISO将采用整合的方法来解决数据外泄风险。”——Gartner® 2025数据防泄漏(DLP)市场指南
“截至2024年,全球 DLP 市场价值约为 25.8 亿美元”
“预计至 2033 年将达到 122.9 亿美元,2025 至 2033 年间的年均复合增长率(CAGR)为 18.9%。亚太地区预计将以24.72%的年复合增长率成为增长最快的地区。”——iMarc咨询公司
在中国全面加强与东盟国家合作的现阶段,基于对“中国智造”的技术领先性和服务质量的信任,天空卫士作为中国领先的数据安全技术供应商,正在参与东盟地区最大规模金融机构的数据防泄漏项目选型。
作为亚太地区唯一连续6次进入DLP市场指南的技术供应商,产品正逐渐被亚太经济共同体国家乃至欧洲地区客户使用,遍及地区内的大型金融机构、大型制造业等,实现以客户业务为核心的数据泄漏防护体系,为用户提供友好的、有持续支撑的数据安全解决方案。
2025年Gartner® 数据防泄漏(DLP)市场指南强调了一项新的标准 —— 机构需要的数据安全解决方案,必须超越“防”的范畴,要能理解用户行为、意图。
天空卫士DLP满足客户对企业级DLP、 生成DLP、 风险自适应DLP等最全面数据防泄漏解决方案的需求,具备自适应防护、GenAI数据防护、智能分类分级能力,以支持真正的数据安全治理。
在这里插入图片描述在这里插入图片描述

报告的核心观点

DLP市场持续成熟,但传统内容检测方案已无法满足动态化需求,基于用户行为与意图的“风险自适应DLP”成为主流。
生成式AI的普及带来新的风险,DLP需覆盖浏览器、SaaS应用等GenAI数据外泄渠道。
云原生DLP与数据安全态势管理(DSPM)融合,推动数据分类与风险可视化的自动化。
集成式DLP(IDLP)能力显著提升,部分厂商已接近企业级DLP(EDLP)功能,但大多厂商管理复杂度仍存。

风险自适应DLP成为主流

《指南》建议中指出:企业需要选择一款全面且自适应的DLP解决方案,满足日益复杂和多样的数据安全要求,包括基于上下文感知和内容识别的综合检测技术,重点是确定风险用户对数据的操作意图并管理内部风险。
在这里插入图片描述

传统基于固定规则的DLP系统正在让位于能够"思考"的智能解决方案。新一代风险自适应DLP就像一位经验丰富的安全分析师,它不仅能识别敏感数据,更能理解风险用户行为背后的意图。
通过结合UEBA(用户行为分析)和UAM(用户活动监控),系统可以建立每个员工的"安全画像",当研发人员突然批量下载源代码,或财务人员将财务报表发送到私人邮箱时,系统能立即识别异常并采取分级响应措施。
这种基于风险的动态防护模式,使安全团队能够将有限资源集中在真正的威胁上,而非被海量误报所淹没。

GenAI催生DLP新战场

《指南》强调GenAI的普及加剧了数据外泄风险,需通过DLP控制敏感数据流向AI工具。生成式AI工具的爆发式普及,意外地为企业数据安全打开了"潘多拉魔盒"。员工无意识地将客户数据粘贴到AI聊天窗口,或使用AI工具处理敏感文档,都可能造成数据外泄。
应对这一挑战需要DLP解决方案具备"AI感知"能力——能够识别浏览器与AI工具的交互,监控SaaS应用中的数据流向,并在敏感数据"越界"时实时阻断。这不再是简单的关键词匹配,而是需要对数据语义和业务场景的深度理解。
2025年报告中明确要求DLP支持检测静态敏感数据及包括生成式(GenAI) 在内的跨多通道传输中的数据。

云原生DLP与生态融合

《指南》指出:云原生DLP解决方案为SaaS业务应用及超大规模云服务提供商(CSPs)提供DLP能力。
随着企业数据版图向多云环境扩张,DLP技术也在经历"云原生进化"。现代DLP解决方案需要像"云数据雷达"一样,无需代理即可扫描云数据存储中的敏感数据。
优秀的云原生DLP应该像"乐高积木"一样,通过API与现有安全架构灵活拼接,而非要求企业推倒重来。

多维度DLP与DSPM整合

《指南》提到数据安全态势管理(DSPM)与DLP的融合,以补充数据分类和云端数据发现能力。
在企业环境中,数据可能会通过多种渠道流动,比如电子邮件、终端、网络、浏览器、云等。所以,DLP需要在这些渠道中都能检测到敏感数据,这就是多维度DLP(MDLP)的概念。
DSPM能够自动发现和分类敏感数据。它通过数据流分析和映射,清晰呈现数据的存储与流动路径,实时评估数据安全态势,并支持跨IaaS、PaaS和SaaS环境的风险识别。
通过多维度DLP与DSPM的整合,企业可以构建一个全方位的数据安全防护体系。这个体系不仅能够实时检测和阻止数据泄漏事件,还能通过数据分类和访问管理,优化企业的数据管理流程,提升整体数据安全水平。
天空卫士MDLP的核心能力
作为连续六年入选Gartner报告的中国厂商,天空卫士DLP完美契合报告中的五大趋势:
1.基于风险的自适应防护:
与内部威胁管理(ITM)联动,实现动态风险评分系统,建立200+种异常行为模式,实时调整防护强度;2.GenAI防御:
浏览器插件监控50+AI工具,监控到违规数据实施阻断
3.混合架构支持:
同一套策略同时管理终端、网络、云端数据流,支持代理/无代理混合部署模式;
4.云原生能力:
集成阿里云、华为云等国内平台,自动发现云存储中的敏感数据;
5.DSPM整合:
提供从发现、分类到保护的一站式解决方案。

2025年的DLP市场正在经历从"单一防护"到"智能生态"的转型。企业选择DLP解决方案时,需要重点关注:是否具备自适应风险分析能力
能否有效应对GenAI新威胁
云原生架构的成熟度
与现有安全体系的融合度
只有将技术创新与业务场景深度结合,才能构建真正有效的智能数据防护体系。

http://www.xdnf.cn/news/1192.html

相关文章:

  • 工程投标k值分析系统(需求和功能说明)
  • 【项目】基于MCP+Tabelstore架构实现知识库答疑系统
  • move闯关(更新啦)1
  • 力扣刷题Day 25:反转链表(206)
  • 输入框仅支持英文、特殊符号、全角自动转半角 vue3
  • C# foreach 循环中获取索引的完整方案
  • PCIe体系结构学习入门——PCI总线概述(一)PCI 总线的基础知识
  • [预备知识]4. 概率基础
  • 关于ubuntu密码正确但是无法登录的情况
  • Android-KeyStore安全的存储系统
  • P3909 异或之积 解题报告
  • QML FontDialog:使用FontDialog实现字体选择功能
  • 【重走C++学习之路】16、AVL树
  • Java练习——day3
  • qemu如何支持vmovdqa64指令(百度AI)
  • 游戏工作室为何要更换IP进行多开?工作室使用代理IP要注意什么?
  • 35.编写一个简单的Mybatis插件
  • ​​电商系统用户需求报告(示例)
  • 随着ai技术的应用,及玩具类产品的层出不穷,开发此类产品的情感AI算法技术的底层构架,及情感AI算法的应用场景是转型的比较好的一个方向
  • HTTP状态码有哪些常见的类型?
  • 三网通电玩城平台系统结构与源码工程详解(四):子游戏集成与服务器调度机制全解
  • Spring AOP + Logback + MDC全链路日志追踪
  • 三线服务器通常适用于哪些用户?
  • GPIO(通用输入输出端口)详细介绍
  • 【T2I】TOKENCOMPOSE: Text-to-Image Diffusion with Token-level Supervision
  • 【2025最新面试Java八股】Java虚拟线程怎么回事,是协程吗?
  • 解决开启代理时无法正常使用Microsoft Store, OneDrive, Outlook等应用的问题
  • 构建“穿戴+云端”落水应急响应体系,为海上作业人员打造全天候、全场景的安全守护网
  • 三网通电玩城平台系统结构与源码工程详解(三):控制台与银商权限模块设计
  • 互联网大厂Java面试:从基础到进阶的技术点探讨