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Gartner发布2025中国网络安全技术成熟度曲线

2025-09-11
來源:C114通信网

商業(yè)與技術洞察公司Gartner最新發(fā)布的2025中國網絡安全技術成熟度曲線顯示,網絡安全的重點正逐步轉向保障人工智能的安全,實現業(yè)務轉型并加強企業(yè)機構的韌性。


Gartner高級研究總監(jiān)陳延全表示:“到2027年,60%的中國大型企業(yè)機構將在安全運營中心(SOC)采用暴露面管理技術,以提高事件響應效率并減少漏洞;到2028年,60%部署AI技術的中國企業(yè)機構將采用協作式AI防御策略,整合跨職能團隊來應對AI的網絡安全風險,而目前這一比例僅為5%。”

在今年的技術成熟度曲線(參見圖1)上,發(fā)展最快的技術是網絡安全AI助手和軟件成分分析 (SCA)。網絡安全AI助手因其在知識摘要、腳本生成和工具自動化方面的能力而受到青睞,在當前中國生成式AI試點快速擴展的背景下尤其具有吸引力。同時,隨著開源模型和第三方組件在AI和數字系統(tǒng)中的快速增長,SCA也在不斷發(fā)展。SCA能夠在早期識別安全和許可問題,從而減少開發(fā)延遲并增強信任。

圖1:2025年中國網絡安全技術成熟度曲線

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數據安全態(tài)勢管理

數據安全態(tài)勢管理(DSPM)旨在從各個本地數據中心和云服務提供商(CSP)處識別未曾發(fā)現的數據,有助于對先前未知和未發(fā)現的非結構和結構化數據進行描述和分類。隨著數據量的激增,DSPM會對數據訪問者進行評估,確定數據的安全態(tài)勢以及隱私、安全和 AI使用相關的數據風險暴露情況。

Gartner高級研究總監(jiān)陳延全表示: “隨著AI在中國的深入應用,企業(yè)面臨在確保數據安全的同時實現數據價值的雙重壓力。 DSPM可為企業(yè)提供實時洞察,了解敏感數據的存儲位置、訪問權限及使用方式。這有助于企業(yè)通過與AI信任、風險和安全管理(AI TRiSM)技術集成,識別哪些敏感數據可安全用于AI模型訓練、分析或外部共享,從而發(fā)揮數據資產潛力。DSPM支持大規(guī)模的安全創(chuàng)新,可降低“影子數據”的使用和未經授權的數據暴露風險。”

中國的AI網關

人工智能(AI)網關用于管理和保護與AI服務提供商之間的連接。一些AI網關基于已有的API網關產品構建,另一些則是專為AI場景定制開發(fā)的。AI網關可為企業(yè)對AI的使用實施安全措施,例如數據泄露防護(DLP)、多個大型語言模型(LLM)路由、成本可視化、內容安全以及數據隱私掃描。在中國,AI網關作為AI合規(guī)監(jiān)管工具,具有重要意義。

Gartner高級研究總監(jiān)陳延全表示:“隨著生成式AI及其他類型AI項目的規(guī)模和數量不斷增長,企業(yè)對AI供應商的使用也需要更好的控制措施。AI網關提供運行時流量管理功能,例如在企業(yè)內部或企業(yè)與AI服務商之間設置訪問速率限制,還可用于實施和管理基于提示的策略控制、跟蹤AI服務的使用情況和成本、在多個LLM之間進行路由,以及管理對AI訂閱服務的訪問,包括保護由AI服務商提供的API密鑰。”

對抗性暴露面驗證

對抗性暴露面驗證(AEV)提供一致、持續(xù)和自動化的攻擊可行性證據。這類技術旨在確認潛在攻擊技術如何成功利用企業(yè)機構內部的漏洞,并繞過現有的防御與檢測機制。對抗性暴露面驗證通過執(zhí)行攻擊場景,對結果進行建模或衡量,從而驗證暴露面的存在和可利用性。對抗性暴露面驗證提供可擴展的部署選項。

Gartner高級研究總監(jiān)趙宇表示:“對抗性暴露面驗證通過如下措施評估安全控制的有效性:采用攻擊者視角;確認潛在的風險暴露面;揭示針對關鍵資產的可能攻擊路徑。該技術有助于安全團隊確定修復/緩解措施的優(yōu)先級,并評估已投資安全技術的價值。該技術對暴露面評估進行了補充,同時提供了一種持續(xù)執(zhí)行攻擊場景的方法。”

AI信任、風險和安全管理

AI信任、風險和安全管理(AI TRiSM)由四個技術能力層構成,這些技術層支持所有人工智能(AI)用例的企業(yè)策略,確保人工智能得到妥善治理,并且值得信賴、公平、可靠、安全,能夠保護隱私和數據。其中,上兩層(人工智能治理、人工智能運行時檢測及執(zhí)行) 涵蓋人工智能領域的新興能力,正逐步整合并形成一個獨立的市場細分領域。下兩層(人工智能信息治理、 人工智能基礎設施與技術堆棧)則代表經調整適用于人工智能系統(tǒng)的傳統(tǒng)技術。

Gartner高級研究總監(jiān)高峰表示:“企業(yè)機構如不能持續(xù)管理人工智能的風險,就會大大增加產生不利結果的可能性,例如項目失敗、人工智能行為不當和數據私密性受損。不準確、不符合道德或預期的人工智能輸出成果,流程錯誤,不受控制的偏見,惡意行為者干擾,都可能導致安全故障、財務和聲譽方面的損失、法律責任或社會危害。人工智能行為不當還可能導致企業(yè)機構做出不理想或不正確的業(yè)務決策。”

網絡安全AI助手

網絡安全人工智能(AI)助手利用生成式AI技術發(fā)現網絡安全工具中的現有可用知識,生成內容或代碼,并協助安全團隊完成日常任務。網絡安全AI助手多以現有產品的輔助功能出現,也可作為獨立的前端應用,此外還能集成軟件智能體,實現自主操作。

Gartner高級研究總監(jiān)高峰表示:“中國的企業(yè)機構將網絡安全AI助手作為現有工具的一部分進行使用,并試點功能更全、可以單獨運行的AI助手。網絡安全AI助手可以提高相關人員的操作準確性,減少因安全事件而導致的業(yè)務中斷和數據丟失。此外,還可填補知識缺口,縮短新入職安全管理員的培訓周期。網絡安全AI助手適用多種用例,但不同場景中的采用速度并不相同。”


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