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[導(dǎo)讀] 盡管全球數(shù)據(jù)泄露的平均成本降至 444 萬美元,美國企業(yè)的相關(guān)損失卻攀升至 1022 萬美元; 在遭遇數(shù)據(jù)泄露的企業(yè)中,僅有 49% 的企業(yè)計劃加強安全投入。 北京2025年8月4日 /美通社/ -- IBM 近日發(fā)布...

IBM 調(diào)研報告:13% 的企業(yè)曾遭遇 AI 模型或AI應(yīng)用的安全漏洞,絕大多數(shù)缺乏完善的訪問控制管理

  • 盡管全球數(shù)據(jù)泄露的平均成本降至 444 萬美元,美國企業(yè)的相關(guān)損失卻攀升至 1022 萬美元;
  • 在遭遇數(shù)據(jù)泄露的企業(yè)中,僅有 49% 的企業(yè)計劃加強安全投入。

北京2025年8月4日 /美通社/ -- IBM 近日發(fā)布的2025年數(shù)據(jù)泄露成本報告顯示,當(dāng)前 AI 應(yīng)用的推進(jìn)速度遠(yuǎn)快于其安全治理體系的建設(shè)。該報告首次針對 AI 系統(tǒng)的安全防護(hù)、治理機制及訪問控制展開研究,盡管遭遇 AI 相關(guān)安全漏洞的機構(gòu)在調(diào)研樣本中占比不高,一個既定事實是:AI 已成為高價值、低門檻的網(wǎng)絡(luò)攻擊目標(biāo)

IBM發(fā)布《2025年數(shù)據(jù)泄露成本報告》

IBM發(fā)布《2025年數(shù)據(jù)泄露成本報告》

  • 13% 的受訪企業(yè)報告了 AI 模型或應(yīng)用的安全漏洞,另有 8% 表示不確定是否遭遇過此類事件;
  • 在遭遇AI安全漏洞的企業(yè)中,絕大部分(97%)尚未部署 AI 訪問控制機制;
  • 由此導(dǎo)致 60% 的 AI 安全事件造成數(shù)據(jù)泄露,31% 引發(fā)業(yè)務(wù)中斷。

本年度的調(diào)研結(jié)果揭示,許多企業(yè)為了加速AI 應(yīng)用而繞過安全治理。缺乏監(jiān)管的AI系統(tǒng)更易遭受攻擊,且造成的損失更為慘重。

IBM 安全和運行時產(chǎn)品副總裁 Suja Viswesan 指出:"數(shù)據(jù)表明 AI 應(yīng)用與監(jiān)管之間已存在斷層,網(wǎng)絡(luò)攻擊者正伺機而動。上述報告顯示,企業(yè)的AI 系統(tǒng)普遍缺乏基本的訪問控制,導(dǎo)致敏感數(shù)據(jù)暴露、模型易被篡改。隨著 AI 深度融入業(yè)務(wù)運營,其安全防護(hù)必須成為重中之重。不作為的代價不僅是經(jīng)濟損失,更將損害用戶信任、透明度和控制力。"

報告同時揭示:在安全運營中廣泛采用 AI 與自動化技術(shù)的企業(yè),其數(shù)據(jù)泄露損失平均減少 190 萬美元,且處理周期平均減少 80 天。

該報告由 Ponemon Institute 執(zhí)行、IBM 贊助分析,數(shù)據(jù)來源于 2024 年 3 月至 2025年 2 月全球 600 家機構(gòu)遭遇的數(shù)據(jù)泄露事件。該報告中關(guān)于 AI 安全漏洞、經(jīng)濟損失及業(yè)務(wù)中斷的關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)如下:

AI 時代的安全漏洞

  • AI 治理政策:在遭遇數(shù)據(jù)泄露的機構(gòu)中,63% 尚未建立 AI 治理政策或仍在制定中。在已制定AI 治理政策的機構(gòu)中,僅有 34% 會對非授權(quán) AI 工具進(jìn)行定期審計。
  • 影子 AI 的代價:五分之一的企業(yè)報告稱曾因影子 AI(非監(jiān)管狀態(tài)下的 AI 工具使用)導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露,僅 37% 的企業(yè)制定了管理或檢測影子 AI 的政策。與較少使用影子AI的企業(yè)相比,使用率高的企業(yè)平均數(shù)據(jù)泄露成本多出 67 萬美元。涉及影子 AI 的安全事件導(dǎo)致個人身份信息 (65%) 和知識產(chǎn)權(quán) (40%) 泄露比例遠(yuǎn)超全球均值(分別為 53% 和 33%)。
  • AI 驅(qū)動的智能攻擊:研究顯示,16% 的數(shù)據(jù)泄露事件都涉及AI 工具的使用,主要用于網(wǎng)絡(luò)釣魚或借助深度偽造的網(wǎng)絡(luò)攻擊。

數(shù)據(jù)泄露的經(jīng)濟損失

  • 數(shù)據(jù)泄露的成本:全球數(shù)據(jù)泄露平均成本降至 444 萬美元,為五年來首次下降,而美國企業(yè)的平均泄露成本卻創(chuàng)下 1022 萬美元的新高。
  • 全球泄露處理周期創(chuàng)新低:隨著更多企業(yè)實現(xiàn)內(nèi)部漏洞自檢,全球平均泄露處理周期(含服務(wù)恢復(fù)的漏洞識別與控制時間)縮短至 241 天,較上年減少 17 天。相比被外部攻擊揭露的漏洞,通過內(nèi)部檢測發(fā)現(xiàn)漏洞的機構(gòu)平均減少90 萬美元損失。
  • 醫(yī)療行業(yè)泄露成本仍居首位。盡管醫(yī)療行業(yè)的數(shù)據(jù)泄露成本較 2024 年下降 235 萬美元,其 742 萬美元的平均損失仍在調(diào)研的所有行業(yè)中居首。該行業(yè)的漏洞識別與控制周期長達(dá) 279 天,比全球均值(241 天)多出 5 周以上。
  • 勒索支付被更多企業(yè)抵制。去年企業(yè)拒絕支付贖金的比例上升,63% 的機構(gòu)選擇拒付(2024 年為 59%)。盡管更多企業(yè)抵制勒索,敲詐及勒索軟件事件的平均成本仍居高不下——尤其當(dāng)漏洞由攻擊者披露時,損失高達(dá) 508 萬美元。
  • AI 風(fēng)險攀升下的安全投入增長乏力。2025 年計劃在數(shù)據(jù)泄露后增加安全投入的企業(yè)比例顯著下降,從 2024 年的 63% 降至 49%。而在計劃追加投入的企業(yè)中,關(guān)注 AI 驅(qū)動的安全方案或服務(wù)的機構(gòu)不足半數(shù)。

數(shù)據(jù)泄露的長尾效應(yīng):運營中斷

根據(jù) 2025 年《數(shù)據(jù)泄露成本報告》,幾乎所有受訪企業(yè)在數(shù)據(jù)泄露后都遭遇了運營中斷。這種中斷嚴(yán)重拖累了恢復(fù)進(jìn)度,在報告恢復(fù)情況的企業(yè)中,大多數(shù)平均耗時超 100 天。

然而,數(shù)據(jù)泄露的影響遠(yuǎn)不止于漏洞控制階段:盡管比例同比有所下降,但近半數(shù)企業(yè)計劃因泄露事件提高商品或服務(wù)價格,其中近三分之一的企業(yè)漲價幅度達(dá) 15% 及以上。

關(guān)于《數(shù)據(jù)泄露成本報告》

《數(shù)據(jù)泄露成本報告》在過去 20 年里累計調(diào)研了近 6500 起數(shù)據(jù)泄露事件。自 2005 年首次發(fā)布以來,數(shù)據(jù)泄露事件的本質(zhì)已發(fā)生巨變:早期風(fēng)險主要來自實體層面,如今,網(wǎng)絡(luò)攻擊已全面數(shù)字化且針對性更強,泄露事件的背后是一系列更復(fù)雜的惡意活動。

隨著企業(yè)AI 應(yīng)用的加速,本年度《數(shù)據(jù)泄露成本報告》首次聚焦以下領(lǐng)域:AI 安全防護(hù)與治理機制現(xiàn)狀、AI 安全事件中的目標(biāo)數(shù)據(jù)類型、AI 驅(qū)動型攻擊的關(guān)聯(lián)損失、影子 AI的泛濫程度及風(fēng)險特征。結(jié)合往期報告中的研究發(fā)現(xiàn):

  • 2005 年:近半數(shù) (45%) 數(shù)據(jù)泄露由筆記本電腦或 U 盤等設(shè)備丟失引發(fā),僅 10% 源于電子系統(tǒng)遭入侵。
  • 2015 年:云環(huán)境的配置錯誤尚未被列為獨立威脅類別,如今已成主要攻擊目標(biāo)。
  • 2020 年:勒索軟件攻擊激增,2021 年關(guān)聯(lián)泄露平均成本達(dá) 462 萬美元,到2025年該數(shù)字攀升至 508 萬美元(前提是事件由攻擊者披露)。
  • 2025 年:本年度首次納入研究的 AI 安全領(lǐng)域,正快速成為高價值攻擊目標(biāo)。

其他信息:

  • 點擊此處,下載完整版《2025 年數(shù)據(jù)泄露成本報告》,了解更多信息;或閱讀中文摘要,快速了解報告的主要洞察。
  • 注冊參加將于美國東部時間 2025 年 8 月 13 日上午11點舉行的網(wǎng)絡(luò)研討會。
  • 閱讀IBM 博客"2025 Cost of a Data Breach Report: Navigating the AI rush without sidelining security",了解報告的更多發(fā)現(xiàn)。

關(guān)于IBM

IBM 是全球領(lǐng)先的混合云、人工智能及企業(yè)服務(wù)提供商,幫助超過 175 個國家和地區(qū)的客戶,從其擁有的數(shù)據(jù)中獲取商業(yè)洞察,簡化業(yè)務(wù)流程,降低成本,并獲得行業(yè)競爭優(yōu)勢。金融服務(wù)、電信和醫(yī)療健康等關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的超過 4000 家政府和企業(yè)實體依靠 IBM 混合云平臺和紅帽 OpenShift 快速、高效、安全地實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。IBM 在人工智能、量子計算、行業(yè)云解決方案和企業(yè)服務(wù)方面的突破性創(chuàng)新為我們的客戶提供了開放和靈活的選擇。對企業(yè)誠信、透明治理、社會責(zé)任、包容文化和服務(wù)精神的長期承諾是 IBM 業(yè)務(wù)發(fā)展的基石。


 

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