大数据时代金融行业的数据安全防护难点与应对.docx

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1、随着大数据时代的到来，金融行业对于数据的用求与应用日益增长，营销、合规、运营等对内外部数据都有大盘需求.但与此同时，金融行业也面临着越来题多的数据安全风险和威胁，国家也在法律层面出台了网络安全法、数据安全法、个人信息保护法对数据安全进行立法规范，保障金融行业数据安全防护日趋更要。在大数据时代下，金融行业面临的数据安全挑战主要有以下几点：数据安全风险增加：金融行业数据涉及用户的隐私信息，如身份信息、金融资产、交易数据等，必须保护好用户的个人隐私，避免个人隐私泄福和身份盗用等问题，同时随着金融机构数据量的不断增加，数据泄露和数据安全风睑也不断增加.金融机构需要采取一系列的技术手段来防止数据被盗取或

2、尊改，如数据加密、访问控制等.数据质量问题：数据来源的多样性及各数据源的参差不齐，金融大数据在整合和利用过程中，存在数据质量问题，如数据的准确性、完整性、一致性等.这些问地可能导致金融决策的失误和风险增加.因此，金融机构需要建立数据质星管理体系，对数据进行规范化、清洗、整合和校验等操作，保证数据的质量和完整性.系统安全问题:金融机构的大数据系统通常包含很多组件和数据源，这些组件和数据源存在许多安全隐患，如操作系统漏洞、网络安全谣洞、应用程序漏洞等.金融机构需要加强对系统的安全性评估、海洞扫描和修豆等操作，确保系统的安全可靠性.第三方合作安全问题：金融机构通常会与很多第三方机构合作，如供应商、客

3、户等，这些合作也带来了信息安全方面的挑战.例如，第三方机构可能存在安全隐思，或者可能利用合作机会窃取或篡改机构的数据。因此，金融机构需要建立健全的合作管理机制，包括安全审计、安全合同、数据隐私保护等.合规性要求提高：Bg若监管机构对金融机构的合规性要求越来越高，金融机构在使用大数据的过程中也需要遵守相关的法规和标准.例如，金融机构需要保护客户数据的隐私，防止违法使用客户数据，还标要建立完善的数据存储和备份机制，保证数据的安全可鸵性.综上所述，金融机构在使用大数据的过程中需要面对很多信息安全方面的挑战，这些挑战需要通过技术、管理和政策手段来应对.只有这样，金融机构才能确保数据的安全性和完整性，为

4、金融业的可持续发展提供坚实的基础.本文内容来自社区同行探讨,针对以卜典型难点问题的观点分享值得参考,希望能对大家有所帮助.1、大数据如何在小中银行中发挥更大的作用？【议题描述】目前中小行银行的数据量有限，几张报表就基本能够展示所有的业务.如何能够让数据在中小银行中发挥更大的作用？WhoqiaoyU湖南农信数据类项目管理说:即使是中小银行，银行业务也不简单，可以聚焦银行业务目标，业务痛点有针对性的开展数据分析探索工作，为银行相关业务开展（比如存贷款、中间业务、信用卡等）、产品创新、柒道获客、客户经营、风险风控（比如反洗钱、反欺诈等）、管理决策等提供数据赋能.如果在通过数据进行业务赋能过程中发现缺

5、少相应的数据，或者相应数据质最不高，不符合相应标准，可以在合法合规的前提下，在业务办理过程中采集相应数据，完善业务系统相关功能.可以与具有相应资质的第三方进行合作，聚焦业务场景与业务目标，通过内外部数据融合发挥更大的数据价值。报表数据展现只是基本的手段，可以通过数据可视化、机器学习、知识图谱等技术进行更深展次的数据分析探索、数据建模、关联分析等工作挖掘潜在的数据价值（比如客群分析、客户价值挖掘、营销分析、决策支持）等，形成有价值的分析报告，供高屐提供决策参考，为相关业务条线业务运营、风睑防控、经营分析提供依据.biocy五八到家系统架构师：客户画像和精准营销：通过收集客户的行为数据、交易数据、

6、社交数据等信息，分析客户的需求和偏好，制定针对性更强的产品和服务，并实现精准的营销和推广.风险控制和反欺诈：利用大数据技术对客户的风险评估、信用评分、欺诈检测等方面进行分析，提高银行的风睑控制能力和安全性.产品设计和业务优化：通过分析客户行为和需求，结合银行自身的业务和数据，提高产品和服务的质量和效率，实现业务的优化和升级。客户服务和体验提升：通过大数据技术对客户的反馈和行为迸行分析，改进银行的服务流程和体验，提升客户满意度和忠魂度.风降预测和决策支持：通过数据挖掘和机器学习等技术，预测未来的风险和趋势，招助银行制定更科学的成珞和决策。2、敏感数据对外展示与提供增加了安全风险，如何限制？【议题

7、描述】金融行业为了更好服务客户,纷纷开始分析客户行为,建立了智慧银行、移动展业等与客户开展友好互动.在互动的过程中基于对客户信息的使用和分析，这些信息的传勒与展示可能会增加潜在的风险，容易被黑客或者不怀好意的人员利用，对客户造成了大St风睑.是否需要在敬旗数据展示和提供时对数据进行脱敏或者部分信息隐藏?是否需要对传输的敏感信息进行加密？是否对部分生物特征信息仅在本地进行验证？如何确保在合理合法提供的同时，确保提供数据的最小化、安全、准确？XUyy卖皇岛银行数据架构师：对于敏感数据的展示，我们应该遵循以下几点原则：保护机密信息：在对外展示时，需要确保机密信息不会泄寤.可以通过加密、访问控制等方式

8、来限制敏感数据的展示，并在必要时采取安全隔离措施.避免泄露个人院私：在对外展示时，需要考虑个人盼私不会被泄露,可以采用一些技术手段来保护个人信息，例如使用虚拟专用网络（VPN）等.根据需要进行限制：对于某些敏感数据，可能需要在特定条件下进行限制展示或院私保护。例如，在特定场合下需要显示某些信息，而在其他情况下则需要进行降私保护.洋慎选择展示平台：在选择展示平台时，需要注意平台的安全性和可靠性.尽量选择一些可信度高的平台，并对展示内容进行适当的限制和管理.加强监协和管理：在对外展示敏力数据时,金融机构需要加强监督和管理.可以建立相关的制度和流程，对敏修数据的展示进行规范和管理，及时发现和解决潜在

9、的安全问虺，3、数据安全及数据分级分类？【议题描述】看了大家的提问大多是数据安全及数据分级分类的问题.今年国家成立国家数据局，对后续数据的使用、数据安全等会有一系列的文件。想知道目前大家对数据安全和数据分类的想法和看法.hym38某银行软件架构设计师：数据的安全防护，前提在于数据的分级分类.不同类别，不同安全等级的数据，防护手段和要求也是不尽相同的.在我单位这边，我们用了很多精力做数据的分级分类，在数据的产生环节严控数据的打标，并将这些打标结果用在数据脱敌、数据访问权限认证等场里.lych370系统运维工程师:数据安全是指保护数据免受未经授权的访问、使用、泄露、破坏或簇改的措施.数据安全包括物

10、理安全、网络安全.应用程序安全、数据备份和恢夏等方面.数据分级分类是指根据数据的重要性和敏感程度，将数据划分为不同的级别，并根据不同级别的数据制定不同的安全措施.一般来说，数据分级分类可以分为公开.内部、机身和绝密四个级别.不同级别的数据需要采取不同的措施进行保护，如加密、权限控制、备份和恢复等.WhoqiaOyU湖南农信数据类项目管理岗：随着大数据、互联网、AI、云计算等技术的发展，数据安全越来越用要，一方面是信息爆炸导致大此数据产生，二是人们的Fl常生活（如的物、外卖、快递、出行、住宿等）都己被数字化，个人用户数据的传输、存储、采集变得越来越频繁：通过对数据进行分类分级,可以有针对性的对不

11、同级别的数据采取不同的安全防控措施，在防范数据安全的同时有效降低数据安全投入成本，通过授权认证、数据加密：、数据备份、入侵检测、防火墙等技术弛化数据安全防护，4、错综复杂的数据如何分类分级？【议题描述】在金融行业，在业务不断发展和建设的趋势下，金融相关系统可能多达数百个.各个系统因业务需要，保存了大量不同类别、不同敏感级别的数据，可镌包括客户基础信息、业务交易数据.业务产品数据、企业经营数据、机构数据、员工信息.系统数据等.为了数据安全管理,需要根据业务需要进行细分，在海呆级的业务数据里如何帮助金融行业合理、有效、全面地进行业务数据的分类分级.xuyy秦皇岛银行数据架构师：一、数据分类分级-实

12、施流程1.数据资产梳理，形成数据资产清单2 .数据分类，制定数据分类策略，梳理数据分类规则3 .数据分级，制定数据分级策略，梳理数据分级规则，数据等级变更维护4 .数据分类分级全景图，形成分类分级全景图,分类分级信息管理机制，为数据安全保护做准备.二、数据分类分级-原则1 .合法合规原则应遵循有关法律法规及部门规定要求，优先对国家或行业有专门管理要求的数据进行识别和管理，满足相应的数据安全管理要求。2 .分类多维原则数据分类具有多种视角和维度，可从便于数据管理和使用角度，考虑国家、行业、组织等多个视角的数据分类.3 .分级明确原则数据分级的目的是为了保护数据安全，数据分级的各级别应界限明确，不

13、同级别的数据应采取不同的保护措施。就高从严原则数据分级时采用就高不就低的原则进行定级，例如数据集包含多个级别的数据项，按照数据项的最高级别对数据集进行定级.4 .动态调整原则数据的类别级别可或因时间变化、政簧变化、安全事件发生、不同业务场景的微礴性变化或相关行业规则不同而发生改变，因此需要时数据分类分级进行定期审核并及时调案,5、数据安全制度制定之后，如何保证流程的严格执行？【议题描述】数据安全制度制定之后，权限管理限定之后，如何去保证数据工作人员严格执行.1.例如测试环境同步生产数据进行测试.需要进行脱敏的过程，如何保证数据能一定脱敏，并脱敏完全.是否需要双人宜核检商,并保证外包人员接触不到

14、实际的生产数据？2.生产数据经常会有查询操作，对于查询操作是否会进行审计并形成报告.对于生产数据微信拍照情况有没有一些相应的能实际检核出来的操作？3.业务查询数据需求后会有相应的数据留存，如何保证业务人员手中数据及时俏?王奇阜新银行项目经理：第一个问题:1 .制度和流程不能够完全在线上操作.操作完全由甲方操作，不让外包人员碰到数据就好.2 .制度和流程健全系统也可满足操作，只需要在系统上操作就好，ET1.作为数据中转，接触不到数据,这样可以保证数据安全.第二个问题和第三个问颖：风险性比较高的这种操作还是由甲方操作会好一点.在有就是将数据生成PDF文件进行加签、加水印操作.能有效的避免数据的外海

15、.bi。Cy五八到家系统架构师：准确执行是比较难的，执行结果因环境而异，要严格执行还是有办法的.关于上面提到的CaSe都是很难把控的到细节的具体场景，建议从多个环节定规则、勤监督、抓执行：1 .建立明确的责任体系：制定数据安全制度的同时，要明确责任人和责任部门，并建立健全的考核机制，确保责任人能够按时限行职责.2 .加强培训和教育：对员工进行数据安全意识教育和培训，强化数据安全意识和法律法规意识，增强员工的责任感和自觉性.3 .强化监管和审核：建立数据安全管理部门，定期对数据安全制度的执行情况进行监管和审核，及时发现问题并加以整改.4 .实施技术控制：采用技术手段来确保数据安全制度的执行，如数

16、据法份、数据加密、访问控制、日志审计等措施.6、随着企业不断的数字化，不同类型的数据已经成为了企业的核心价值,数据的全生命周期管理如何有序推进？whoqiaoyu湖南农信数据类项目管理岗:数据的全生命周期贯穿数据采集、存储、处理、分析、共享使用、销毁.1 .数据采集：确定不同类型数据的采集方式，批最采集，实时采集或者通过第三方接口采集，增量采集、全量采集，注意采集数据时考虑数据的安全性、采集效率等问题，如果通过办理业务过程中采集数据，要注意遵守个人信息保护法、消费者权益保护法等相关法律法规要求；2 .数据存谛:确定数据的存储方式、存储周期，兼顾数据安全、使用效率和存储成本，对于长时间不使用的数据可以窸线存储到磁盘、磁带上；对于较少使用的数据使用