今天，數據無處不在，萬事萬物都在產生數據，人們觸摸的物品、使用的媒介、駕駛的車輛等等，可以說人們身處于數據處理技術（DT）的新時代里。那么如何讓這些數據遠離安全隱患，就需要針對各種復雜多變的環境，建立起系統化的有效防護體系。

　　DT時代 急需強化數據安全體系

據美國電信運營商Verizon發布的《2015年Verizon數據泄露調查報告》，2014年有79790家公司被黑導致數據泄漏；2122家公司公開確認信息被竊取；500強企業超過半數遭遇過數據泄露事件。而根據2016年的報告，2015年的數據泄露事件比2014年增長48%，達到3141起；安全事件漲幅超過25%，超過10萬次。

進入互聯網+時代，安全形態已經快速發生變化，網絡安全的范疇被進一步擴展，安全設備要防護的不再僅僅是PC，還有打印機、復印機等各種終端，還有聯網的核電、核工業，以及正在出現的各種新型系統。

不僅如此，傳統的安全邊界也在逐步失效，云計算、移動化的部署都改變了IT形態，數據也已突破了傳統的安全邊界。此外，諸如APT、零日漏洞、針對性攻擊等高級威脅也在迅速增加，都為數據安全帶來極大的防護挑戰。

　　持續性高級威脅攻擊為數據安全帶來極大的防護挑戰

在新型、頻發的高級威脅面前，沒有任何機構是絕對安全的。因此，如果說攻擊者一定能穿透現在所有的安全防御體系，那么強化數據安全體系就變得刻不容緩，同時，應該能夠在最短時間里檢測到上述攻擊，并及時進行處置和響應，將數據泄露的損失降到最低。

今天，隨著數據量呈現指數級增長，安全廠商有必要協助企業基于海量的互聯網安全數據，形成豐富的威脅情報，然后推送給用戶的安全設備。另外，幫助企業用戶在本地進行全量的數據采集。這樣針對本地網絡或者終端出現異常狀況，可以通過與威脅情報的關聯比對，進行識別和發現。這樣的話，在政府和企業內網與終端出現的任何安全漏洞、數據泄露問題，將可以被及時發現和處置，改變企業的數據防護現狀。