在剛剛過去的2023年，我們見證了一系列科技領域的風云變幻：針對大型知名企業的高額勒索軟件攻擊、涉及廣泛使用的應用程序的系統宕機事件、在AI等先進技術突破性進展推動下涌現的新型網絡攻擊……我們可以預見，在2024年，網絡威脅形勢將變得更加嚴峻，技術對于人們工作和生活的影響將愈發廣泛，企業領導者必須帶領團隊早作準備，準確洞察，果斷行動，才能在這個時代中掌握主動，持續發展。

　　AI的加持讓網絡威脅形勢更加嚴峻

　　在AI的加持下，網絡攻擊變得愈發隱蔽，攻擊規模變得更大，攻擊頻率變得更高，整體攻擊效率大幅增長。AI驅動的惡意軟件和僵尸網絡可以在攻擊階段變形，通過實時變化來規避安全措施，識別目標系統中的漏洞，為IT和安全團隊帶來巨大的風險。AI使不良行為者能夠自動化攻擊操作，在數秒內完成對海量被盜憑證和個人數據的分析，利用竊取的憑證和常見密碼組合嘗試進行未經授權的訪問。生成式AI可以生成虛假社交媒體賬戶和評論，或是生成音頻和視頻，模仿聲音和面容，欺騙用戶以獲取敏感數據。

　　企業面臨更加嚴格的數據安全要求

　　數據相關的法律法規逐漸完善，此前的《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》已經打下了堅實的基礎框架，近年來AI推動的算力浪潮也促進了相關法律法規的推出和實施。在2023年，中國國家數據局正式成立，《信息技術服務數據中心業務連續性等級評價準則》《算力基礎設施高質量發展行動計劃》（以下簡稱《行動計劃》）和《網絡安全事件報告管理辦法（征求意見稿）》正式發布。這意味著企業要做好更加全面的準備（例如《行動計劃》提出，到2025年，重點行業核心數據、重要數據災備覆蓋率達到100%），能夠在發生網絡安全事件時，及時啟動應急預案進行處置，并及時進行報告。隨著數字化轉型的加速，我們相信在2024年將看到更多和數據相關的立法和監督。

　　AI被用于加強企業威脅檢測和響應能力

　　AI和其他先進技術帶來的網絡威脅挑戰讓企業逐漸意識到攻擊的發生不可避免。企業級數據安全的領域將從單純的防守擴展到主動預防和事后恢復。通過數據安全和網絡安全公司之間的集成，企業可以最終受益于AI驅動的早期威脅檢測。此外，AI和機器學習還可以用于識別環境中的安全漏洞，就如何降低環境中的風險和復雜性向IT和安全領導者提出建議，從而減少安全事件的風險。生成式AI非常適合提供這方面的可行建議和意見。

　　高級管理者對數據安全參與度提升

　　2024年，數據保護作為業務連續性的關鍵要素將成為關注的焦點。企業領導者，包括首席執行官在內，都將更加關注網絡彈性。網絡彈性與運營穩定性之間的聯系將更加清晰，企業高管將意識到需要關注數據安全戰略。不斷完善的數據安全法律法規也要求企業能夠滿足相關條件。我們相信，在未來幾年，這方面的變化和投入會越來越多。

　　數據安全將演變為一項企業整體的協作性工作

　　為滿足業務需求而快速采用的技術導致威脅范圍不斷擴大，涵蓋的資產種類繁多，可能橫跨各種類型的工作負載，覆蓋多個租戶，包含硬件、虛擬環境、軟件定義系統、第三方控制和SaaS空間資產等。我們預計，企業將考慮遵循NIST等標準安全框架來進行網絡防御工作，包括識別、保護、檢測、響應和必要時從攻擊中恢復。這將涉及IT和安全團隊之間，乃至IT和業務部門之間的密切合作。部門間的合作也對高管參與提出了要求，一方面，業務部門和IT部門的領導者需要共同協商安全投入能夠如何促進業務發展，另一方面，安全策略的實現需要從上至下的參與和推動。

　　2024年，雖然企業面臨著更加嚴峻的網絡威脅形勢，但是隨著數據相關法律法規的不斷完善，以及企業對數據安全的策略性調整和創新技術的采用，我們有理由相信我們將進入一個更加安全、更加智能化的數據未來。