2023年数据泄露成本报告是全报从2022年3月至2023年3月期间对全球553个组织所经历的真实数据泄露进行的深入分析 ，报告由Ponemon Institute进行，现年泄露新高这是数据连续第18年发布。

报告中的成本主要发现包括：检测和升级成本在过去三年中增长了42% ，在数据泄露成本中占比最高，再创而且出现了转向更复杂数据泄露调查的全报趋势。

报告称 ，现年泄露新高企业在计划如何应对日益增加的香港云服务器数据成本和频率的数据泄露问题上存在着分歧 。研究发现，成本尽管95%受访组织经历过不止一次的再创数据泄露 ，但这些组织更有可能将事件成本转嫁给消费者（57%） ，全报而不是现年泄露新高增加安全投资（51%）。

2023年人工智能自然受到关注
，数据该报告也涵盖了人工智能在数据泄露管理自动化中发挥的成本重要作用。有趣的再创是服务器租用
，人工智能有利于安全，因为与不使用人工智能的公司相比 ，广泛部署人工智能的组织的数据泄露生命周期要短得多——平均短108天 。使用人工智能还平均节省了近180万美元的数据泄露成本，成为报告中最具实质性的成本节省措施。

尽管这些人工智能相关的数据令人鼓舞，免费模板但仍然存在一些问题 。很多组织在勒索软件攻击期间仍然犹豫是否让执法部门介入。虽然一些公司因担心声誉受损而不愿将数据泄露事件公之于众或许可以理解，但对不涉及执法的组织来说，数据泄露生命周期平均延长了33天 ，并额外产生了470000美元的数据泄露成本 。

报告还指出 ，检测泄露对组织来说是一个重大挑战
，只有三分之一的模板下载数据泄露事件是由组织自己的安全团队或工具检测到的。与内部发现相比 ，攻击者暴露的漏洞所造成的成本增加了近100万美元，生命周期延长了近80天。

IBM全球安全服务部总经理Chris McCurdy表示：“对于防御者和攻击者来说，时间就是网络安全的一种新型货币。建站模板正如报告所示，早期检测和快速响应可以显着减少数据泄露所带来的影响。安全团队必须关注对手最成功的地方，并集中精力在他们实现目标之前阻止他们 
。在威胁检测和响应方法方面进行投资  ，以提高防御者的速度和效率——例如人工智能和自动化——对于改变这种平衡来说是至关重要的。”