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金融行业如何应对数据安全风险问题?
2023-07-24 17:49:11 数据防泄密系统

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金融行业如何应对数据安全风险问题?

金融业是产生和积累数据量最大、数据类型最丰富的领域之一,

尤其是随着传统金融业的数字化转型和深化。


同时,财务数据具有广泛的应用场景、应用范围,具有较高的数据应用价值,是关系到企业核心竞争力的重要资产。


因此,金融行业必须保护数据安全。

然而,随着金融数据作用的不断凸显,数据安全和个人信息保护在新时代也面临着新的风险和挑战。

据《中国银保报》联合亚洲网络安全产业技术研究院发布的《金融行业网络安全白皮书(2020)》

显示,金融隐私泄露事件正以每年35%左右的速度增长。

金融行业如何应对数据安全风险问题?(图1)


金融行业的安全挑战


一是金融监管趋严,金融机构数据难以合规。

随着《网络安全法》、《人身安全法》、《数据安全法》等法律法规的实施,对金融市场的监管逐渐趋严。


例如,据不完全统计,2022年上半年,银行、保险、信托、汽车金融、第三方支付等机构共收到相关罚款66笔,

合计罚款金额6409.34万元。据媒体年初统计,2021年相关罚款罚款总额约4654万元。


具体而言,在信息安全保护方面,金融机构的违规行为包括违反信用信息收集、提供、查询及相关管理规定,

信息技术风险管理不到位;在个人信息权益保护方面,包括未提前告知信息主体提供不良个人信息,

未建立以分级授权为核心的消费者金融信息使用管理制度,未明确收集和使用消费者金融信息的目的、方法和范围。


特别是《安全法》实施一年来,相关部门在金融机构数据安全、个人信息保护、

消费者权益保护等方面的监管趋严,合规前提下的数据治理成为金融机构的必答。


其次,金融机构的数据众多且复杂。由于金融行业业务环境中数据资产种类繁多,

数据库类型多达十几种,管理难度大;并且随着业务的发展,数据量呈指数级爆炸式增长,数据复杂、海量。


同时,金融业的数据也存在所有权关系不清、数据不清晰、数据资产保护粗粒度、缺乏差异化保护等问题。

例如,很多金融机构不知道自己的经营环境中有多少资产和数据,不知道这些资产和数据的分布情况,

不知道哪些是与客户直接相关的,无法通过研究得到结果。


但随着银行以数据驱动的业务创新和升级不断深化,众多数据应用的复杂场景削弱了传统安全边界的防护能力,

互联网的深度应用和供应链的协同办公使边界位置模糊。泄密等数据安全风险通过数据的流转和分享,

形成难以分割的动态风险整体,传统基于边界的访问控制架构难以应对当前的内外部安全威胁。



金融机构可以通过引入用户异常行为分析、知识图谱等新技术与传统的安全防御技术融合,

能够进行不同场景下的流量分析、恶意代码分析、网络攻击追踪和溯源,可以自动、智能地解决新问题,提升安全检测的准确性。


金融行业如何应对数据安全风险问题?(图2)

此外,针对外部合作管理,也要做好技术、人员、业务上的安全管控。

例如《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》

明确,银行保险机构要加强战略风险、创新业务的合规性、流动性风险、操作风险及外包风险等管理,

同时防范模型和算法风险,强化网络安全防护,加强数据安全和隐私保护。


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