今天，数据无处不在，万事万物都在产生数据，人们触摸的物品、使用的媒介、驾驶的车辆等等，可以说人们身处于数据处理技术(DT)的新时代里。那么如何让这些数据远离安全隐患，就需要针对各种复杂多变的环境，建立起系统化的有效防护体系。

DT时代 急需强化数据安全体系

据美国电信运营商Verizon发布的《2015年Verizon数据泄露调查报告》，2014年有79790家公司被黑导致数据泄漏;2122家公司公开确认信息被窃取;500强企业超过半数遭遇过数据泄露事件。而根据2016年的报告，2015年的数据泄露事件比2014年增长48%，达到3141起;安全事件涨幅超过25%，超过10万次。

进入互联网 时代，安全形态已经快速发生变化，网络安全的范畴被进一步扩展，安全设备要防护的不再仅仅是PC，还有打印机、复印机等各种终端，还有联网的核电、核工业，以及正在出现的各种新型系统。

不仅如此，传统的安全边界也在逐步失效，云计算、移动化的部署都改变了IT形态，数据也已突破了传统的安全边界。此外，诸如APT、零日漏洞、针对性攻击等高级威胁也在迅速增加，都为数据安全带来极大的防护挑战。

持续性高级威胁攻击为数据安全带来极大的防护挑战

在新型、频发的高级威胁面前，没有任何机构是绝对安全的。因此，如果说攻击者一定能穿透现在所有的安全防御体系，那么强化数据安全体系就变得刻不容缓，同时，应该能够在最短时间里检测到上述攻击，并及时进行处置和响应，将数据泄露的损失降到最低。

今天，随着数据量呈现指数级增长，安全厂商有必要协助企业基于海量的互联网安全数据，形成丰富的威胁情报，然后推送给用户的安全设备。另外，帮助企业用户在本地进行全量的数据采集。这样针对本地网络或者终端出现异常状况，可以通过与威胁情报的关联比对，进行识别和发现。这样的话，在政府和企业内网与终端出现的任何安全漏洞、数据泄露问题，将可以被及时发现和处置，改变企业的数据防护现状。

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