：数据泄露事件频发，企业该如何保护数据安全
近几年 ， 随着信息技术与众多产业的融合以及全球资产数字化的发展趋势 ， 个人与企业数据的价值剧增 ， 掌握海量用户信息的行业和企业频繁面临数据泄露的安全风险 。 尤其金融、保险、教育、医疗、科技、政府等行业作为数据的“洼地” ， 已成为黑客和黑产的主要攻击目标 。 纵观历年数据泄露事故 ， 不仅数据规模惊人 ， 动辄千万级甚至上亿 ， 同时泄露数据的颗粒度愈发精细、全面 ， 对于企业和用户都造成了直接或间接的巨大损失 。
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随着互联网技术在社会各方面的渗透 ， 个人生活工作的便利与企业效率的提升常常是通过个人让渡一部分隐私权实现的 。 这其中有用户对个人隐私保护的轻视 ， 但更多来源于部分企业对于用户信息的过度索取 ， 导致大量个人用户的信息以数据方式存储于企业的数据库中 ， 形成了数据聚合的“洼地” 。
而数据本身也存在一定的安全风险 。 产业互联网时代 ， 企业在生产、运营中都高度依赖数据 ， 数据从生产之初就会进入传输、存储、处理、分析、访问与服务应用等各环节且循环往复 ， 并在流动的过程中产生大量的接触和交互——内部的研发和运营管理人员的经手 ， 服务器、云平台、大数据处理与分析系统中的流动 ， 与众多伙伴、客户的共享 ， 这些都使得数据面临安全风险 。
结合近几年新闻曝光的事故统计和研究资料表明 ， 黑客、公开数据库、数据库配置错误、“内鬼”是数据泄露的四大“罪魁祸首” 。 黑客：利用特定的漏洞来窃取信息 ， 通过暗网或黑市交易获取利益；公开数据库：因选型不当或技术疏忽而对数据库未加保护 ， 使其暴露于互联网上；数据库配置错误：错误地关闭云提供商标准化的默认安全设置 ， 或对某些服务允许不受限制的访问设置；内鬼：员工数据盗窃、员工贿赂和售卖信息、运维人员报复性操作等 。
此外 ， 非授权访问、系统或者网站漏洞等也会引发数据泄露风险 ， 随着AI、大数据、云计算等新技术被黑客应用 ， 原有的数据安全防护体系不得不面临更大的压力 。
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风险背后 ， 是企业数据防护思维和体系的缺位 。 在传统的安全构架中 ， 企业依赖于特征匹配的防御模式 ， 即把已出现的攻击事件写入特征库再进行同类型防御操作；由于已有特征的局限性 ， 往往会使企业在面对新攻击时应对滞后或束手无策 ， 造成严重的经济损失 。 那么 ， 对于数据存量高、信息流动性强的企业 ， 到底应如何构建数据安全的防护体系呢？如何转后手为先手 ， 让安全防护更具主动性和前瞻性呢？
确保企业办公室硬件安全
如今大多数公司都在争夺云端！而且 ， 在这种热潮中 ， 硬件经常被忽视 。 但是 ， 硬件甚至具有重要意义 。
因此 ， 除了创建安全网络之外 ， 还应始终选择安全硬件并采用安全协议来真正保护企业 。 物联网的发展远远超过2020年预计将拥有超过200亿的物联网（IoT）设备.IoT设备不仅为攻击者创造了入侵网络以窃取信息的新机会 ， 还可以通过攻击来获取对物理空间和资产的访问权限 ， 甚至对用户造成伤害 。
随着用户越来越依赖于连接设备的功能 ， 使用丢失或使用损坏所代表的风险变得更大 。 所以确保硬件安全非常重要 。
摆脱勒索软件
一家小型企业最常见的网络安全风险是什么？不是勒索软件吗？对！问题不仅仅是你的问题 。 联邦调查局估计 ， 勒索软件每天都会感染超过4,000家美国企业 。
当没有有效的对策时 ， 攻击者会更成功 。 安全公司一直在开发和发布反勒索软件应用程序和解密工具以应对威胁 。
因此 ， 在这种情况下 ， 可以从正轨渠道下载易于使用的工具 ， 这样的企业应下载并安装以保护其网络 。 在整个网络中部署和加密诱饵文件时 ， 此工具会隔离受感染的用户 ， 最后 ， 勒索软件会在发生任何损坏之前停止 。
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