保护敏感数据是企业在 年的主要关注点，在新的一年里，这一问题仍将持续存在。无论是勒索软件、数据泄露，还是与新威胁相关的合规罚款， 数据法规随着数据消耗的增加，组织数据的风险也将随之增加。数据事故将变得更加常见，因为组织目前缺乏正确发现潜在数据风险和组织数据以避免这些风险的能力。
以下是我对 年影响数据保护策略的预测：
数据债务将成为安全漏洞的主要罪魁祸首：组织将数据存储 喀麦隆电话号码数据 在任何地方，从最新的 应用程序到最旧的桌面，以及介于两者之间的所有内容。尽管组织不知疲倦地努力保护其边界并锁定权限和访问权限，但敏感数据仍然未被发现和未受保护。要最大限度地减少这种数据债务的安全影响，首先要将数据视为威胁面，并根据其相对价值、数量和漏洞有条不紊地缓解该威胁。到 年，将有许多组织在其数据环境中存在数百万个未被发现和未被检测到的风险，使其企业及其合作伙伴面临重大损失。
自动化的上下文丰富的数据分类将成为主流： 组织内的每一块数据都代表着业务价值和风险水平的独特组合。作为 数据隐私 随着人们的担忧、网络安全威胁和合规要求的日益加深，对有效数据分类的需求比以往任何时候都更加迫切。分类系统可帮助组织设定数据访问、使用和修改的界限，在发现工作完成后，这是保护数据的自然下一步。但许多组织发现这个过程具有挑战性，因为该系统太过繁琐，无法得到广泛采用。