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Gartner 2024年数据安全成熟度曲线报告：人工智能与量子计算影响下的32项技术发展趋势全文

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简介：
本报告深入分析了2024年人工智能和量子计算对数据安全领域的影响，涵盖了32项关键技术的发展趋势，为行业提供了全面的视角和指导。 安全与风险管理领域的领导者正在准备应对当前人工智能及未来量子计算带来的影响。合成数据、后量子密码学及其他技术创新有助于降低数据安全性和隐私风险，并实现业务目标。 近年来，随着人工智能应用的增加以及相关隐私立法的不断加强，数据面临的风险显著变化。政策和控制措施不一致且不足的问题进一步加剧了这些风险，而现有的数据安全产品未能全面解决这些问题，通常只提供： - 孤立的功能 - 专有的数据分类与标记系统 - 针对特定存储库或处理步骤的解决方案 此外，这些产品的集成能力也相对有限。

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  • Gartner 2024年数据安全成熟度曲线报告：人工智能与量子计算影响下的32项技术发展趋势全文
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    本报告深入分析了2024年人工智能和量子计算对数据安全领域的影响，涵盖了32项关键技术的发展趋势，为行业提供了全面的视角和指导。 安全与风险管理领域的领导者正在准备应对当前人工智能及未来量子计算带来的影响。合成数据、后量子密码学及其他技术创新有助于降低数据安全性和隐私风险，并实现业务目标。 近年来，随着人工智能应用的增加以及相关隐私立法的不断加强，数据面临的风险显著变化。政策和控制措施不一致且不足的问题进一步加剧了这些风险，而现有的数据安全产品未能全面解决这些问题，通常只提供： - 孤立的功能 - 专有的数据分类与标记系统 - 针对特定存储库或处理步骤的解决方案 此外，这些产品的集成能力也相对有限。
     
  • Gartner公布2024年安全运营成熟度曲线：23项影响安全运营的技术趋势与发展
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    本文介绍了Gartner发布的2024年安全运营成熟度曲线，分析了23种关键技术趋势及其对安全运营的影响和发展方向。 安全运营技术和服务通过识别威胁、漏洞和暴露来保护 ITOT 系统、云工作负载、应用程序和其他数字资产免受攻击。此技术成熟度曲线可帮助安全和风险管理领导者制定战略并提供相应的安全运营能力和功能。 随着混合和远程工作的不断演进，安全运营中心 (SOC) 团队需要支持这些转型。生成式人工智能 (GenAI) 正在对网络安全行业产生重大影响，因此安全运营必须走在前列，利用 GenAI 来改善结果，但也要警惕其可能带来的新攻击风险。为了适应不断变化的环境，安全和风险管理 (SRM) 领导者需要制定以业务风险为中心的安全运营策略，而不仅仅是采用新技术来完成同样的工作。
     
  • Gartner公布2024年人工智能技术成熟度曲线：影响行业发展的29项关键技术（全文）
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    本文详细介绍了Gartner发布的2024年人工智能技术成熟度曲线，涵盖了对未来一年内可能深刻影响各行业的29项关键AI技术。 随着全球范围内对人工智能（AI）的投资达到前所未有的高度，各行业都在探索如何利用这项技术来创造更大的商业价值。然而，在大多数情况下，生成式人工智能（GenAI）尚未完全实现其预期的价值。 为了帮助企业更好地识别并投资于具有潜力的人工智能技术，Gartner 发布了 2024 年人工智能技术成熟度曲线报告。该报告深入分析了一系列前沿技术和趋势，并为人工智能领域的领导者提供了宝贵的指导。 #### 重要概念解析 ##### 1. 生成式人工智能 (GenAI) 生成式人工智能是指能够根据输入的信息自动生成新内容或数据的人工智能技术。虽然 GenAI 已度过预期膨胀的高峰期，但其热度依旧不减。未来几年内，基于其他人工智能技术的项目可能会产生更多的商业价值。因此，企业领导者应考虑将未来的系统架构建立在复合人工智能技术之上，以实现最大化的收益。 ##### 2. 复合人工智能 (Composite AI) 复合人工智能是一种集成了多种人工智能模型和技术的解决方案，可以实现更复杂的功能和服务。这类技术处于创新触发阶段，反映了业界对超越单一模型输出的需求，并推动了过程自动化和决策智能化的发展。 ##### 3. 负责的人工智能 (Responsible AI) 负责的人工智能强调确保人工智能系统的可靠性和安全性。随着企业及个人越来越多地采用人工智能技术，对于治理、风险管理和技术债务的关注也在增加。这一概念正处于期望膨胀的顶峰，表明人们在快速发展的技术环境中对合规性和伦理标准持有高度关注。 ##### 4. 合成数据 (Synthetic Data) 合成数据是指通过算法生成的数据，用于训练机器学习模型等场景。尽管该技术仍有一定的发展动力，但由于其实现程度各异且常常被错误使用或对商业价值有过高的期望，因此它即将离开期望膨胀的顶峰或已进入幻觉破灭的低谷。 ##### 5. 边缘人工智能 (Edge AI) 边缘人工智能指的是将人工智能计算能力部署在设备端而非云端，以减少延迟并提高数据隐私保护水平。尽管边缘人工智能在过去一年中有所退步，但仍是一项值得关注的技术。 ##### 6. 云人工智能服务 (Cloud AI Services) 由于大量基于 GenAI 的云人工智能服务涌入市场，云人工智能服务在成熟度曲线上有所后退。服务提供商和终端用户面临的问题包括服务容量不足、可靠性差、模型更新频率低以及成本波动等，这些问题可能被认为是成长的烦恼。 #### 技术发展趋势 1. **复合人工智能**：随着人工智能项目数量和规模的增长，单一模型的局限性逐渐显现，因此将多种人工智能技术进行组合的复合人工智能成为新的发展方向。 2. **负责的人工智能**：随着人工智能应用范围的扩大，如何确保技术的安全性和可靠性变得尤为重要。这推动了负责的人工智能概念的发展。 3. **边缘人工智能**：为了满足实时处理和数据隐私保护的需求，边缘人工智能的应用将更加广泛。 4. **合成数据**：虽然合成数据技术目前面临着一定的挑战，但随着技术的不断进步，其在未来仍有巨大的潜力。 5. **云人工智能服务**：尽管目前存在一些问题，但云人工智能服务依然是一个极具活力的领域。随着时间的推移，这些问题将会得到解决。 #### 结论 Gartner 发布的 2024 年人工智能技术成熟度曲线不仅揭示了当前人工智能领域的现状，还指出了未来发展的方向。通过对各种创新技术的分析，报告为企业提供了明确的指导，帮助它们更好地理解哪些技术值得投资，并构建未来的人工智能生态系统。随着人工智能技术的发展，企业领导者必须保持敏锐的洞察力，以便抓住机会并应对挑战。
     
  • Gartner公布2024年中国安全技术成熟度曲线：17项网络安全技术的发展与应用现状及趋势.pdf
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    该PDF报告由Gartner发布，深入分析了2024年中国的安全技术发展状况，涵盖17个关键领域的当前状态、未来发展趋势以及应用情况。 Gartner发布了2024年中国安全技术成熟度曲线报告，分析了17项网络安全技术的发展和应用现状及未来趋势。
     
  • 2022年Gartner安全运营技术成熟度曲线
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    该报告分析了安全运营领域的最新技术和趋势，并通过Gartner的技术成熟度曲线模型展示了各种技术的发展阶段和前景。 安全运营技术是确保IT系统免受攻击的关键手段之一，它们通过识别威胁及暴露的漏洞来保障系统的安全性。根据2022年Gartner发布的《安全运营技术成熟度曲线报告》，安全与风险管理领导者正面临新的挑战，例如远程工作的普及、移动设备和云服务的增长增加了组织追踪风险和威胁的需求，并扩展了数字资产的覆盖范围。 如今的安全操作不再局限于单一部门或团队的技术应用，而是由一系列良好执行流程构成的一套体系，旨在增强组织的整体弹性。面对日益扩大的攻击面，安全运营人员需要采用现代化技术来迅速检测并缓解威胁以降低风险。然而，在众多安全工具中找到合适的技能组合和解决方案并不容易，因此组织需评估整合各种安全产品。 随着数字业务功能的扩张以及第三方管理资产的增长，越来越多的企业开始寻求托管安全服务（MSS）与云交付的安全技术支持，并通过外包或“即服务”的形式提升现有工具及流程的能力。例如，攻击面管理（ASM）专注于发现并减少企业面临的威胁；网络安全网格架构（CSMA）则提倡构建分布式控制体系以提高总体安全性。 扩展检测和响应（XDR）是这一趋势的一个实例，它通过集成多供应商解决方案提供更高的安全可见性和管控能力来应对复杂环境。尤其对于小型且资源有限的组织来说，低技能需求、基础设施投入较低的内部解决方案如XDR尤为重要。 新兴技术包括外部攻击面管理（EASM）、网络资产攻击面管理（CAASM）、渗透测试即服务（PTaaS）及IT威胁检测和响应（ITDR），正帮助应对不断变化中的攻击面带来的挑战。市场对XDR、违规与模拟攻击功能以及数字取证与事件响应等技术特别感兴趣，这些工具能提供深入的威胁分析并改进反应措施。 信息物理系统（CPS）安全也成为关注焦点，由于运营技术和物联网设备环境越来越多地融入到现实世界中，这增加了潜在的安全风险。组织意识到必须采取协调一致的方法来处理物理和数字系统的安全性问题。 尽管预防、检测及响应依然是核心原则，基于持续评估与暴露的策略也逐渐受到重视。企业应定义明确且以业务结果为导向的安全需求，以便更有效地分配安全预算资源。Gartner发布的《2022年安全运营成熟度曲线图》展示了不同服务和概念的发展阶段，并为领导者制定适应快速变化环境的战略提供了指导。
     
  • Gartner公布2024年终端与工作空间安全成熟度曲线：涵盖24项技术的发展、应用现状及未来趋势.pdf
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    本报告由Gartner发布，分析了2024年终端和工作空间安全领域的成熟度曲线，涵盖了24种关键技术的当前发展状况、应用场景及其未来走向。 Gartner发布了2024年终端和工作空间安全成熟度曲线报告，涵盖了24项相关技术的发展状况及趋势。
     
  • 人工智能安全发展趋势报告.docx
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    本报告深入分析了当前人工智能技术的安全挑战与趋势，并提出相应的对策建议，旨在为行业健康发展提供参考。 人工智能的发展趋势、安全隐患及解决方案探讨 随着技术的不断进步，人工智能正在经历快速发展的阶段。在这一过程中，不仅需要关注其应用领域的扩展和技术的进步，还需要深入分析可能带来的安全问题，并提出有效的应对措施。 一、发展趋势 1. 技术创新：深度学习算法和神经网络结构的持续优化将推动AI性能进一步提升。 2. 行业融合：人工智能将在医疗健康、智能制造等多个领域发挥更大作用，促进产业升级转型。 3. 法规标准建设：各国政府及国际组织将进一步完善相关法律法规框架以规范行业发展。 二、安全隐患 1. 数据安全与隐私保护：随着大量敏感信息被收集和处理，如何保障用户数据不泄露成为亟待解决的问题。 2. 算法偏见：训练模型时使用的样本可能存在偏差，导致决策结果不公平或歧视性对待某些群体。 3. 伦理道德挑战：AI系统在做出关键选择时可能会触及人类价值观的边界。 三、解决方案 1. 强化法律法规制定与执行力度，确保技术发展符合社会公共利益； 2. 推动跨学科合作研究，从多角度探索消除算法偏见的方法； 3. 提升公众意识教育水平，增强用户对AI产品的理解和信任度； 四、发展前景展望 未来几年内，随着上述问题逐步得到缓解以及更多创新成果涌现出来，预计人工智能将为社会带来更多积极影响。同时也要注意到挑战依旧存在，在推进技术进步的同时必须兼顾安全与伦理考量。 综上所述，面对机遇和风险并存的局面，我们需要采取更加全面而谨慎的态度来引导AI健康发展，并努力实现科技普惠的目标。
     
  • Gartner公布2024年人工智能安全领域技术提供商热门趋势
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    简介：本文介绍了Gartner发布的关于2024年人工智能安全领域的最新技术趋势和市场动态，为技术提供商和相关行业人士提供重要参考。 随着人工智能（AI）在企业解决方案中的广泛应用，其带来的商业收益显著增加，但同时也引发了对潜在危害的担忧。产品领导者需要关注监管压力和市场需求，在透明度和安全性方面进行投资，以确保负责任地使用AI。 报告指出，新一代人工智能技术（GenAI）的应用将为企业带来巨大的商业机会，但也敲响了对其可能造成的安全隐患的警报。为了应对这一挑战，企业必须在开发和部署过程中注重透明度、安全性和责任感。这不仅有助于增强用户和监管机构的信任，还能防止潜在的数据滥用和安全漏洞。 透明度与可解释性是AI安全性的重要组成部分。产品开发者需要提供清晰的操作机制，使模型的输入输出过程易于理解和追踪，以便快速定位问题并避免不可逆的影响。此外，数据安全措施对于保护人工智能免受攻击至关重要，并确保训练数据来源合法、平衡且尊重用户权益。 技术提供商有机会通过创新服务和安全产品的开发来抓住这一趋势。例如，他们可以推出新的工具和服务以满足不断增长的AI安全性需求，同时增强现有解决方案的安全特性。在企业级应用中集成AI时，应将数据安全和其他风险管理措施内置其中，确保客户信息得到保护并减少风险。 提供商还应该积极参与政策制定过程，并与相关组织合作共同塑造未来的人工智能安全框架。这有助于预判和影响技术和服务提供商业务模式相关的政策领域，提前布局以降低未来的合规性风险。 产品领导者在负责AI的职责范围内应： 1. 在设计开发阶段将透明度和安全性作为核心考量，确保模型可解释，并建立全面的数据安全策略。 2. 投资于数据保护技术，在创建人工智能模型时提供安全保障并遵循合法公正的数据收集原则。 3. 创新服务以解决AI的安全挑战，增强客户信任，并提升自身价值主张。 4. 积极参与政策讨论并通过与行业组织合作推动建立和完善AI安全标准。 5. 将数据安全性措施融入企业级应用中保护客户的隐私信息并降低风险。 总的来说，在人工智能技术深入各个领域的今天，保障其安全性已成为所有技术提供商必须面对的关键问题。通过提高透明度、增强安全性、提供创新的安全解决方案以及积极参与政策制定，企业不仅能够维护自身和客户利益，还能在未来市场中占据竞争优势。
     
  • Gartner公布2023年应用安全技术成熟度曲线
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    简介：Gartner发布了关于2023年应用安全的技术成熟度曲线报告，概述了当前市场趋势和技术发展现状，为企业提供未来安全策略参考。 Gartner发布了2023年应用安全技术成熟度曲线报告，揭示了当前应对新挑战的创新技术和其发展趋势。对于安全与风险管理领导者来说，了解这些能够推动应用安全计划现代化的技术至关重要。通过有选择地采用新的应用安全工具和技术，他们可以增强分层防御体系的有效性，并缓解快速出现的安全威胁。 在数字化时代迅速发展的背景下，应用安全性的重要性日益增加。Gartner的报告为这一领域提供了最新的动态和趋势信息，帮助领导者更好地理解并应对挑战。随着企业对应用程序依赖性的提升，应用安全正在经历剧烈的变化与增长。 1. **DevSecOps的发展及面临的挑战** DevSecOps作为一种将安全实践融入开发流程的方法，已经逐渐被广泛接受，并在实践中取得了显著进展。然而，在实际操作中仍存在一些困难，例如如何确保快速迭代过程中的代码安全性。为了应对这些难题，创新技术如应用安全态势管理（ASPM）应运而生。这种工具帮助组织全面了解其应用程序的安全状态，并提供持续监控和改进的方法。 2. **新兴技术和自动化** 人工智能(AI)及自动化在提升应用安全测试效率与准确性方面展现出巨大潜力。通过使用AI驱动的自动化工具有助于减少人为错误，提高安全性检查的质量。例如，自动化的安全工作流可以实现漏洞检测、修复建议以及决策过程中的智能化操作，从而减轻开发人员的工作负担。 3. **云原生架构的安全需求** 伴随云计算技术的发展和普及，传统的企业级安全控制措施面临着新的挑战。针对微服务、容器化应用及无服务器计算等新型架构的需求，新兴的解决方案正在出现并迅速发展以确保其安全性。例如，在构建部署到运行整个过程中保护这些环境免受威胁。 4. **基础设施与应用程序的安全整合** 一种趋势是将传统防火墙和入侵检测系统等功能与其他安全机制（如API安全管理、数据加密及身份验证）结合起来，形成一个全面的防护体系。这种集成化的方法旨在提供更加统一且有效的安全保障策略。 5. **应对现实中的攻击行为** 针对应用程序和服务的工作负载攻击数量正在上升，这要求企业加强其防御措施。利用基于行为分析和机器学习技术可以帮助识别并阻止零日漏洞和其他高级威胁的出现。同时，安全编排、自动化响应（SOAR）工具能够迅速有效地处理这些事件，并减少潜在损害。 6. **新兴技术成熟周期** Gartner的技术炒作曲线模型展示了各种新技术从初期推广阶段到广泛使用的发展历程。对于应用安全性而言，某些领域如区块链在审计中的作用可能仍处于早期探索期；而静态和动态应用程序安全测试等其他方法则已经步入成熟并被大规模采纳。 7. **选择性采用与战略调整** 安全管理和风险负责人应根据自身业务特点及威胁环境来挑选合适的技术，并逐步优化其应用安全性策略。这不仅有助于提升防御体系的整体效能，还能更好地适应快速变化的安全形势。 综上所述，2023年的成熟度曲线报告展示了企业如何利用创新技术应对不断演变的应用安全挑战。从深化DevSecOps实践到采用自动化工具，再到针对云原生架构制定新的安全策略，每个组织都需要密切关注这些趋势，并根据自身需求调整其应用安全保障措施以适应日益复杂的数字环境。
     
  • Gartner公布2023年安全运营技术成熟度曲线
    优质
    本文介绍了Gartner发布的2023年安全运营技术成熟度曲线报告，分析了当前网络安全领域的关键趋势和技术发展。 安全运营技术和服务通过识别威胁与漏洞来保护ITOT系统、云工作负载、应用程序及其他数字资产免受攻击。安全和风险管理领导者可以利用这些研究制定战略，并提升其在网络安全领域的专业能力。 随着混合办公及远程工作的普及，SOC团队也在不断进化以适应这种转变。由此产生的更广泛的安全风险促使组织在网络防御策略上变得更加灵活与迅速响应，通常需要承担额外项目来提高成熟度水平。为了应对快速变化的环境，安全和风险管理领导者必须构建基于业务风险的战略，而不仅仅是采用新的方法来做同样的事情。 Gartner公司发布的年度研究报告《安全运营技术成熟度曲线》旨在帮助安全和风险管理领导者了解当前的安全技术和未来趋势。2023年的报告特别关注了混合与远程工作模式的发展如何影响SOC，并探讨应对日益扩大的攻击面的策略。 在如今严峻的网络安全挑战下，企业必须依赖于强大的SOC来保护其数字资产免受威胁。这不仅包括提高响应速度和敏捷性以识别潜在风险，还涉及到采用新技术和战略增强安全成熟度并有效管理业务风险。 报告指出，领导者不应仅仅追求技术更新换代，而是应建立基于业务风险的战略框架。这意味着从单纯的技术防御转向更全面的风险管理，并确保安全措施与企业的商业目标保持一致。这需要了解和评估潜在威胁对关键资产的影响，并采取主动行动减少这些风险。 保障网络安全的关键在于维持整个技术环境的可见性，以便监控威胁活动并通过协调控制措施提供咨询并降低风险。为此，安全运营技术涵盖深度监视工具、数据分析及诊断解决方案等，有时还包括自动化控制实施。然而，在使用新技术时可能会遇到数据过载或不一致的问题，这需要SRM领导者进行有效整合与管理。 报告中的Hype Cycle模型描述了不同技术从诞生到成熟的发展阶段，帮助用户理解其当前发展状况并做出明智的投资决策。2023年的安全运营Hype Cycle可能涵盖如人工智能辅助威胁检测、零信任网络访问及云安全态势管理等新兴技术，并指出它们所处的不同发展阶段。 除了关注技术本身的进步外，将这些新技术与现有的安全框架和流程有效结合同样重要。因此，SRM领导者需要考虑如何培训团队以充分利用新工具和服务并确保其能够无缝融入现有安全运营体系中。 此外，在法规和合规要求不断演变的背景下，网络安全还需要注重隐私保护、数据治理及合规性监控等方面的工作。这可能涉及采用自动化工具简化报告与审计流程，并维持与监管机构的良好沟通，从而保证企业的安全实践符合最新的标准规范。 总之，《2023年Gartner安全运营技术成熟度曲线》为SRM领导者提供了宝贵的见解，帮助他们制定适应快速变化环境的战略，以业务风险为导向优化网络安全能力，确保企业数字资产的安全。