近日，IBM Security 发布《2020年数据泄露成本报告》，宣布其全球调研结果。该项调研研究了数据泄露的财务影响，对全球500多个组织数据泄露事件的深入分析发现，数据泄露事件给企业造成的平均成本为386万美元，而其中员工账户遭受攻击是最昂贵的原因。

今年报告的一些重要调查结果包括：

· 智能技术将数据泄露成本降低了一半

与尚未部署高级安全技术的公司相比，已完全部署了此类技术的公司（即利用 AI、分析和自动编排等来识别和响应安全事件的公司）所遭受的数据泄露成本要减少一半（245万美元对 603万美元）。

· 为受攻击的凭证“买单”

在攻击者利用被盗或受到攻击的凭证访问公司网络而导致的事件中，公司遭受的数据泄露成本比全球平均水平高出近 100万美元 – 每次数据泄露的成本高达 477万美元。利用第三方漏洞是造成恶意数据泄露成本第二高的根本原因（高达 450万美元）。

· 特大型数据泄露事件的成本飙升数百万美元
超过 5,000万条记录被泄露的数据泄露事件的成本，从去年的 3.88亿美元跃升至 3.92亿美元。泄露记录条数从 40 到 5000万条不等的数据泄露事件的平均成本达到 3.64亿美元，与 2019年相比，该项成本增加了 1,900万美元。

该报告强调了实施高级安全技术的企业与落后企业之间的数据泄露成本鸿沟越来越大，具体来说：完全部署了此类技术的公司与尚未部署的公司相比，节省了 358万美元的成本。两者之间的成本差距从 2018年的 155万美元增加到了 200万美元。

为了应对数据泄露的后果，企业可能需要花费资金修复系统和升级架构，可能需要投资新的网络安全服务和网络取证，还可能面临法律诉讼或监管部门的处罚。

由此可见掌管海量数据的企业对数据安全保护的重要性，对此，安全技术和防护体系是必不可少的。例如采用动态密令、多级管理员设置、智能感知异常操作、文件行为审计等保护核心数据不受到各类外部及内部行为的威胁。

在这些方面，作为数据资产智能云端保险箱的燕麦云5.1产品可提供解决方案，帮助企业的数据安全系统对数据泄露进行更好的管理和防范。