加密的工作原理是使用加密算法将数据扰乱成难以辨认的格式。只有拥有正确密钥（即解密密钥）的授权方才能解密数据。
加密可以保护静态数据、传输中的数据和处理中的数据，而无论数据位于本地计算机系统还是云端。因此，加密对于云安全工作和更广泛的网络安全策略至关重要。
根据 IBM® 2025 年的数据泄露成本报告，使用加密技术的组织可以将数据泄露造成的财务影响减少超过 20 万美元。
为了遵守 PCI DSS 和 GDPR 等监管要求和标准，加密也越来越必不可少。
随着个人和组织面临日益增多的威胁和网络攻击，对加密技术的投资正在增加。根据最新估计，全球加密软件市场到 2025 年将达到 201 亿美元，从 2020 年到 2025 年的复合年增长率为 15.1%。
此外，人工智能 (AI) 也改变了加密态势。具体来说，各组织正在深入了解 AI 如何帮助优化密钥管理和增强加密算法。
随着时间的推移，加密技术已经有了很大的发展。密码学和类似加密的技术的早期实例可以追溯到埃及和美索不达米亚等古代文明。加密技术后来在战争和间谍活动中得到普及，并与恩尼格玛密码机 (Enigma Machine) 联系在一起，恩尼格玛密码机是二战时期的一种加密设备，被德国人用来对秘密信息进行编码。
如今，加密对于保护敏感数据至关重要，尤其是在企业向云过渡或采用混合云环境时。这种转变通常会导致数据复杂性提高，包括数据蔓延和攻击面扩大。
由于数据的复杂性，数据泄露会更频繁，成本也会越来越高。根据《数据泄露成本报告》，到 2025 年，全球修复数据泄露的平均成本为 444 万美元。
通过加密，各组织可以阻止或减轻数据泄露的严重性。这是通过确保黑客无法访问他们最敏感的数据来实现的，包括社会保障号码、信用卡号和其他个人身份信息 (PII）。
各组织（尤其是医疗保健和金融服务领域的组织）还通过加密来符合标准。
例如，支付卡行业数据安全标准 (PCI DSS) 要求商家对他们处理的客户支付卡数据进行加密。同样，通用数据保护条例 (GDPR) 强调加密是保护个人数据免受未经授权的访问或披露的关键措施。
尽管如此，要求加密的不仅仅是组织。用户越来越多地寻求加密带来的安心。使用端到端加密的消息传递应用程序 Signal 报告称，由于对 WhatsApp 的隐私政策和数据共享做法的担忧，2022 年用户从 1200 万跃升至 4000 万。
近年来，新型加密算法已在很大程度上取代了过时的标准，例如，数据加密标准 (DES)。
新算法不仅可以屏蔽数据，还支持完整性、身份验证和不可否认性等关键信息安全原则。完整性可确保未经授权的各方不会篡改数据，身份验证可验证数据来源，不可否认性可防止用户否认合法活动。
加密的当前趋势集中于增强加密算法和协议，以跟上不断发展的网络威胁和技术。
量子加密使用量子力学原理来创建理论上抗暴力攻击的加密密钥。
同态加密允许各组织对加密数据执行计算而无需解密。这种方法意味着各组织可以将敏感数据用于 AI 模型训练和分析等任务而不会影响机密性或个人隐私。
两种主要的加密类型是：
对称加密：使用由事务中涉及的所有各方共享的秘密对称密钥对数据进行加密和解密。
非对称加密（也称为公钥加密和公钥密码学）：使用两个不同的密钥对数据进行加密和解密。任何人都可以使用公钥 来加密数据，但只有相应私钥 的持有者才能解密该数据。
这两种方法各有优缺点。对称加密速度更快，效率更高。然而，它还需要细致的密钥管理，因为任何获得对称密钥的人都可以解密数据。
非对称加密虽然由于其复杂性而速度较慢，但通过消除对安全密钥交换的需求提供了更强大的安全性。
公钥基础设施 (PKI) 是管理非对称加密的最通用、最知名的解决方案之一。PKI 为安全通信和身份验证提供了一个全面的框架，支持创建、分发和验证公钥和私钥对。PKI 可以帮助保护各种应用程序，包括电子邮件、数字签名和用于 Web 浏览的 SSL/TLS 加密。
当速度和效率至关重要时，组织通常会选择对称加密，例如，在加密大量数据或保护封闭系统内的通信时。
当各方在不安全通道上进行安全通信至关重要时，例如在线交易、电子邮件加密和数字签名，组织可能会依赖非对称加密。
加密首先要识别需要保护的敏感信息。这些信息可以是消息、文件、照片、通信或其他数据。这些数据以明文格式存在，即需要保护的原始可读形式。
加密算法通过将数据扰乱成无法读取的字符序列，将明文转化为密文。该过程确保只有指定的接收方能够读取原始数据。
然后，创建加密密钥。加密密钥就像打开保险箱所需的复杂密码。没有正确的加密密钥，就无法访问加密数据。更长的密钥大小会使解密过程的复杂度成倍增加，从而提供更高的安全性。
在对称加密中（参见“数据加密类型”），使用单个共享密钥来加密和解密。在非对称加密中（参见“数据加密类型”），将创建两个密钥：一个用于加密的公钥和一个用于解密的私钥。
对于那些没有解密密钥的人来说，加密的消息几乎不可能破译。然而，拥有解密密钥的用户可以成功解密数据，从根本上逆转加密过程，将密文转换回未加密的可读明文。
解密还可能涉及身份验证阶段，即对解密数据进行验证，确保其完整性和真实性。此步骤可能包括验证数字签名、哈希函数（参见下一节）或其他形式的身份验证，确认数据在传输过程中未被篡改。
哈希函数与加密密切相关，但这些工具可以解决不同的安全问题。
哈希函数是一种加密算法，主要用于确保数据完整性和身份验证。它们的工作原理是接受输入（或消息）并生成固定大小的字符串，这些字符串称为哈希值或哈希代码。
它们的典型特点是具有确定性。如果输入相同，哈希函数将始终产生相同的输出。此过程使它们对于验证数据完整性至关重要。用户可以比较传输或存储前后的哈希值。如果哈希值匹配，则说明没有人修改数据。
加密是一个可逆过程，而哈希函数则是不可逆的。仅从其哈希值派生原始输入数据在计算上是不可行的。因此，哈希函数的主要目的不是屏蔽敏感数据，而是创建独特的数字指纹，网络安全专业人员可以使用这些指纹来验证数据的完整性和真实性。
密钥管理对于有效的数据加密至关重要。要理解其中的原因，不妨以保险箱为例。如果一个人忘记了保险箱的密码，或者密码最终落入坏人之手，就有可能无法使用自己最宝贵的财产，或者这些财产被盗。
同样的逻辑也适用于加密密钥。如果组织没有妥善管理密钥，就会失去解密和访问数据的能力，或面临数据泄露的风险。
因此，组织通常会优先考虑投资密钥管理系统。这些服务至关重要，因为组织经常管理复杂的加密密钥网络，许多威胁参与者都知道可在哪里找到它们。
加密密钥管理解决方案通常包括以下功能：
加密可在本地部署和云中提供各种数据保护优势。一些最重要的优势包括：
加密是最重要且应用最广泛的数据安全工具之一。通过将明文编码为密文，加密可以帮助各组织保护数据，免受一系列网络攻击，包括勒索软件和其他恶意软件。
值得注意的是，根据 IBM X-Force Threat Intelligence Index，用于窃取敏感数据的信息窃取型恶意软件的使用正在上升。通过加密，黑客将无法使用数据，帮助对抗这种威胁，挫败窃取数据的目的。
AI 驱动的加密系统的最新进展也彻底改变了数据安全实践。这些解决方案使用 AI，根据网络流量、设备类型和用户行为等环境因素动态调整加密参数。这种自适应方法允许各组织实时优化加密算法，并根据不断变化的安全威胁量身定制数据保护策略。
虽然云服务提供商 (CSP) 对云的安全负责，但客户需要对云中的安全负责，包括任何数据的安全。企业级数据加密可以帮助各组织保护本地部署和云中的敏感数据。
许多行业和司法管辖区都有监管要求且必须采取安全措施，要求组织必须使用加密来保护敏感数据。遵守这些法规有助于组织避免法律处罚并维护客户信任。
哈希函数等加密工具可以帮助检测未经授权的修改或篡改尝试，这有助于确保存储和传输的数据的准确性和完整性。
加密可确保通信信道的安全，允许个人和组织在降低拦截风险的情况下交换敏感信息、进行交易和协作。
加密技术限制只有拥有相应解密密钥的用户才能访问敏感数据。此措施通过防止员工故意或无意地访问、滥用或错放敏感信息，有助于防范内部威胁。例如，即使公司发放给员工的笔记本电脑丢失，他人仍无法访问硬盘上正确加密的数据。
尽管加密技术有很多优点，但也容易受到一些攻击和滥用。当前加密技术的一些常见弱点包括：
暴力攻击涉及黑客成系统地尝试所有可能的加密密钥，直到找到正确的密钥。从历史上看，在使用暴力破解方法时，强加密算法需要很长时间才能破解。然而，计算能力的进步有可能使某些加密方法受到暴力攻击。
攻击者可以利用加密算法中的漏洞来解密加密数据。一个重大漏洞是“填充提示攻击”，涉及黑客操纵填充（添加到明文的额外位）来泄露明文数据。
侧信道是信息泄露的非预期途径，例如，时间差异以及功耗和电磁辐射的变化。黑客可以使用这些侧信道来获取有关加密过程的信息，并恢复加密密钥或明文数据。
侧信道攻击的一个示例可能包括在移动支付系统上隐藏感应线圈。这种方法将允许攻击者记录交易并提取密钥以伪造信用卡或进行欺诈性收费。
加密数据的安全性通常依赖于加密密钥的保密和管理。如果加密密钥丢失、被盗或泄露，可能会导致对加密数据的未经授权的访问。
但是，AI 系统还可以帮助实现密钥管理流程的自动化，包括密钥生成、分发和轮换。这种自动化提高了加密系统的效率和安全性，降低了出现人为错误的风险，并确保加密密钥定期更新和安全。
加密通常是抵御黑客和数据泄露的第一道和最后一道防线。各组织可以根据所需的安全级别、数据类型、监管环境和其他因素使用不同的加密解决方案。
一些最常见的加密解决方案包括：