产业调研：再论数据安全 | 国君计算机李沐华
行业更新系列
— 作者：李沐华、钱劲宇 —
1. 数据保护现状日趋严格，深度化成最大挑战
一般来说，在脱敏、授权、覆盖率等落地深度问题上，是企业数据安全落地过程中最难的问题，通常有一套流程模型。首先是战略流程，有自上而下和自下而上两种方式，提出如果不能更深度的落地将会导致何种后果的假设。其次是组织架构：通过与合规和法务的联系，让数据安全有法可依，达到一个可执行性的基线，且方便服务产品、业务、合规及法务等。再者是原生式数据保护手段问题，决定从最原始端还是最终端场景保护数据。最后是多视角：从多维度看待数据安全问题，做可质证的溯源处理，从技术和业务的角度去实现落地。
2.数据安全治理重点在于能力
无论是BAT等大厂或是一些第二梯队的网络厂商，更倾向于自研，而传统企业、金融等更偏爱外购。其主要选择的分界线其一是产品能力。对网络业务高相关厂商来说，由于其业务复杂，网站众多，分布的链路不同等，自研能更好的贴合业务，实现成本可靠、性能可靠的优势。而对传统行业来说，数据安全更多的是进行一部分业务的保障和安全合规的要求，外购实现了简单省事又能合法合规的要求。
分区域保护的系统能力也是重点。确保哪个区域的数据就在哪个区域流转，减少非必要的跨区域数据流通。必要时，增强安全策略。移动终端如个人PC就是一个较好的抓手，另一种移动终端如手机目前来看，应用的不是非常多。其难点在于流量是持续加密的，对解密有要求，同时应用方面难度也存在：涉及业务层面时，链路相互串联。对用户来说，实现数据的应用固然好，但数据在哪个层面流通，受到了怎么样的保护也是一个需要权衡的问题。因此，时常引申出限制推荐算法的讨论。通过算法算出需求，目前看来还是一个无法抵挡的趋势。具体到算法，通常是采用开源去做。理论上讨论的，数据算法通常构建数据识别、数据血缘图谱和异常访问检测三个能力去构建，但实施上还存在一定困难。包括数据识别和数据加密的冲突，血缘图谱的颗粒度，异常检测如UEBA涉及的诸多算法。
数据安全相较于传统应用的难点在于和业务的强耦合。传统应用基于简单的串联，对业务的影响无非就是稳定性。但数据安全在于当数据加密时，下游的应用都需要做相应的更改，不但提高了开发成本，同时频繁的加密解密对乙方的技术要求也变得很高。而大厂与网安厂商的区别，主要体现在部署以及对它的应用上。如果采用加密，需要对业务进行较为深度的改造，否则适得其反。反过来说，一旦采用加密，可替换成本增高，一般不太会出现更换厂商的情况。因此数据安全的优劣势分别是“用了难替换、启用比较难”。云厂商通常存在先天的优势，首先云厂商能从用户授权的前提下，在流量方面做很多事情。相应的，对用户来说，买个软模块就能解决很多问题。同时，云厂商的SaaS服务也带来了轻量级部署方案的优势，一定程度上解决了上述部署成本高的痛点。海外厂商如Okta、AWS已有较好的应用，同推国内市场，未来也将是这样一种趋势，资源也将逐步往头部企业倾斜。重点在于，网安厂商如何深入理解大厂的需求，怎么样把优势转换为成品。
数据安全市场怎么测量？就整个市场来看，市场空间最简单的计算就是客户单价乘以潜在客户数量。然而不仅数据量会有浮动，不同客户的性质也带来了不用的数据价值，比如信用卡用户通常价值远高于其他客户。
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