数字囤积如何增加网络安全与可持续发展风险

F5生态系统 | 2023年10月02日

您可能看过电视节目《Hoarders》，其中揭示了囤积不必要物品可能带来的危害。如今，一种新的有害囤积行为正在影响网络安全和环境可持续发展目标，那就是数字囤积。

数字囤积及其相关碳足迹

今年是^第20个国家网络安全意识月（NCSAM），也是时候审视一下这20年来因数字囤积而可能留下的庞大数字足迹。

不妨停下来想想自己的日常生活。上一次进行数字清理，删除不必要的照片、电子邮件、音乐、移动应用和社交媒体内容等，是什么时候？囤积的所有不必要数据和应用，会让网络犯罪分子有更多机会对您实施社会工程攻击、窃取身份、接管账户并实施欺诈，同时还会对环境造成负面影响。

与个人生活一样，企业也深受同一问题困扰。许多组织已经成为数字囤积者，却浑然不觉，因为受到应用和影子环境蔓延等因素影响，他们并不清楚自己的数据位于何处，也不知道数据量有多大。

如果贵组织尚未全面盘点所囤积的数据和环境，那么存储、计算和冷却等活动所消耗的能源不仅会导致碳足迹持续增加，影响ESG环境、社会和治理报告指标及目标，还会继续扩大攻击面，增加网络安全和合规风险。这可能导致侵犯隐私、罚款和品牌受损。

正视企业数字囤积问题

许多组织认为自己不存在数据囤积问题，因为大部分数据都存储在云端，影响得以降低。但事实上，大多数人囤积的数据反而比以前更多，因为他们可以轻松地将数据存储在云端。MIT的一份报告指出，如今云计算产生的碳足迹已超过整个航空业；因此，单个数据中心的耗电量可能相当于50,000户家庭的用电量。

另一个需要考虑的问题是，各组织正在加快采用AI战略，同时形成一种攀比谁拥有更多“数据”的风气，认为这样就能让AI更智能，但事实并非总是如此。可信AI的关键并不在于数据量，而在于数据质量，以及使用合适的AI进行训练并从数据中获取洞察。

事实上，“垃圾进，垃圾出”的原则同样适用于AI模型，因为这可能导致不当的幻觉，并削弱安全态势。因此，不仅要考虑AI模型如何使用数据，还应从一开始就考虑AI对环境的影响，因为这也可能显著影响ESG报告指标。《MIT Technology Review》报道称，仅训练一个AI模型产生的碳排放量就可能相当于5辆汽车在整个使用寿命期间的碳排放量。此外，加州大学的研究表明，仅向ChatGPT发出5次查询就可能消耗16盎司水。

减少企业和个人数字囤积的措施

以下五项措施有助于减少企业数字囤积，并更好地实现网络安全和环境可持续发展目标：

制定数据治理策略。 使用诸如CISA 跨行业网络安全绩效目标之类的工具，是改善并持续保持良好数字卫生的理想起点。
开展数字审计。了解环境的具体情况，包括所有自行开发和第三方的应用、API及脚本。然后，探索如何记录并维护这份清单。也不要忘记SBOM要求！
了解数据的存储位置。了解数据中心的位置及其可持续发展目标（例如，数据中心使用水力发电）。然后，探索云原生功能如何帮助实现可持续发展目标。Heavy Reading的2023年5G全球调查建议将尽可能多的功能迁移到通用基础设施平台，以降低功耗。
合理训练AI模型。使用以下新工具了解AI碳足迹，例如机器学习排放计算器，从而为云服务提供商、地理区域和硬件使用方案的选择提供依据。
清理囤积的数据。少即是多。既然已经掌握所有数据的位置，请删除不需要的数据，并在后续工作中保持良好的数据管理习惯。

就像在工作中一样，您也可以采取一些措施，减少个人生活中的数字囤积：