2020-03-02 12:38:40
來源：深信服科技
圖來源于：大會官方網站
SECURITI.ai成立于2018年，是AI驅動的隱私和數據防護解決方案的創新者，其利用人工智能實現自動化隱私保護，幫助企業、組織遵守全球各國隱私法規。在數據和隱私保護關注度持續上升的情況下，SECURITI.ai奪冠并不讓人意外。
數據和隱私保護難題
近年來，在全面數字化的背景下，出現了諸多影響面巨大的隱私和數據泄露事件，企業和用戶對于隱私和數據安全的關注日益增加。隨著歐盟通用數據保護條例（GDPR）、加州消費者隱私法案（CCPA）的推出，印度、巴西等地也推出了各自的數據和隱私保護法案。我國也在近年陸續發布《數據安全管理辦法》（征求意見稿）、《個人信息安全規范》等法規標準。在合規層面上，全球都按下了隱私和數據保護的加速鍵。國際權威標準化組織，例如美國國家標準技術研究院（NIST），也于今年早些時候發布了用于指導企業隱私風險管理的方法框架。
然而，由于一系列的技術和管理難點，各項隱私法案和方法框架的落地，都存在種種困難，例如：
1、技術層面，企業、組織的數據資產龐雜，如何以快速、便捷的方式在不同類型、不同形態、不斷流動的數據資產中定位隱私和重要數據，并如何在各種復雜的物理和網絡環境中，既滿足對隱私數據進行有效的控制、監測，同時又不影響業務應用。
2、管理層面，隱私數據歸屬權屬于自然人，并在大多數情況產生采集于自然人，但傳輸、存儲、處理、銷毀涉及上下游多方，如何通過一個框架體系，明確各方權責，并有效管理。
3、合規層面，如何滿足全球各國各不相同，又近乎苛刻的數據和隱私保護需求，同時解決數據跨境傳輸等棘手問題，提供易用且高性價比的隱私保護方案。
AI驅動，為數據和隱私保護提供有效落地方向
針對上述難題，SECURITI.ai利用人工智能和自動化流程，將傳統繁瑣的隱私合規工作極大簡化，為數據和隱私保護提供了很好的方向。
SECURITI.ai隱私保護方案名為“PrivacyOps”。傳統的企業隱私合規處理，常常意味著繁瑣的響應配合流程，或是復雜的人工調研分析。例如根據合規要求，企業需要響應用戶提出的隱私數據操作請求，比如提供隱私數據使用情況、刪除某種數據隱私等。但由于同一個用戶的隱私數據常常分布在企業的多個產品、系統中，響應用戶請求很可能需要企業進行復雜而繁瑣的人工操作。
而PrivacyOps利用人工智能和自動化流程，將繁瑣的人工流程轉變為批量化、自動化的線上處理。處理后，還能夠生成隱私數據審查報告，證明隱私合規處理的完成。而在企業的隱私合規評估場景，PrivacyOps可以利用已有的各國合規模板，自動化地對整個企業了內部進行批量評估，生成評估報告，給出隱私能力評分。
▲利用PrivacyOps批量式響應用戶隱私數據操作請求
圖來源于：《PrivacyOps：在組織內外實現隱私合規自動化》
PrivacyOps高度自動化的流程背后，是基于人工智能的People Data Graph技術，將分散于數據庫、云平臺、大數據系統，甚至全球各地的個人信息進行高精度的主體識別和關聯?；谶@樣的識別和關聯，輔以批量化合規模板、自動化流程、人工智能助手等提升用戶使用體驗的創新，在隱私內容的合規落地以及操作便捷性上，實實在在地解決了用戶的諸多痛點。
國內數據和隱私保護未來可期
在國內，相比于大數據產業蓬勃發展的現狀，當前的數據和隱私保護相對粗放滯后。但隨著國家、地方、行業的隱私和數據保護法規的陸續出臺，政策監管驅使企業、組織更加關注隱私和數據保護。同時，用戶的隱私保護意識也逐漸增強，用戶很可能用腳投票，不選擇隱私保護能力薄弱的企業，這也將促使企業、組織使用更先進有效的安全技術保護數據和隱私。
當然，在這個過程，如何針對國內企業、組織的典型場景，例如數據共享開放、個人信息采集存儲、大數據關聯分析等，構建合規、易落地、切實有效的產品和方案，是一個亟待解決的問題。由于隱私和重要數據的形式多樣，載體眾多，業務場景和權責歸屬復雜多變，這一問題一直難以得到完美的解答。SECURITI.ai也只是在隱私合規流程的自動化、智能化領域，進行了卓有成效的探索。在不同的場景中，人工智能算法如何對數據類型和形式進行有效泛化，仍然保持高精度的主體識別和關聯，還需要打一個問號。
但國內的安全廠商也正在朝著這個方向努力，比如深信服正在采用類似的人工智能數據發現和數據血緣關聯技術，深耕國內典型場景，采取不同的實踐思路，對隱私和重要數據的全生命周期進行智能化監測、控制，實現數據風險點排查，及時預警、響應數據異常使用行為。這些技術實踐將濃縮在即將推出的數據安全大腦方案中。在合規層面，數據安全大腦會針對特定行業的隱私和數據保護要求，在行為流量的檢測過程中，發現違規的行為，并進行整體合規評估。諸多復雜的流轉處理場景下，數據安全大腦能有效提升重要數據和個人信息保護成效，幫助企業、組織更好地落地數據安全治理體系。
深信服相信，隨著業內對數據安全和隱私問題的持續重視，以及行業伙伴的不斷深耕，國內的數據和隱私必將得到越來越完善的保護。
