隨著金融科技進入3.0階段，人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈等技術深度融入信貸、風控、財富管理等核心業(yè)務場景中，金融數(shù)據(jù)已成為驅動業(yè)務創(chuàng)新和戰(zhàn)略決策的核心資產。然而，伴隨金融數(shù)據(jù)價值的提升，安全風險也日益嚴峻：
1、金融機構保存著海量的核心機密數(shù)據(jù)，其存在的“價值”引起內部或外部的不法分子的覬覦
2、海量數(shù)據(jù)的價值需要在流通、融合、共享中進一步被挖掘和提升，但這也面臨著敏感數(shù)據(jù)泄露風險
3、開發(fā)、測試、運維等關鍵環(huán)節(jié)大量依賴第三方外包人員，人員流動性高、權限分散、操作不可控，存在測試數(shù)據(jù)明文留存、超量訪問敏感數(shù)據(jù)等安全隱患
金融行業(yè)數(shù)據(jù)安全防護需要從“一中心、四體系、六過程”的頂層設計思路出發(fā)，構建以金融數(shù)據(jù)安全防護為中心，從組織、管理、技術、運營四個維度，實現(xiàn)金融數(shù)據(jù)全生命周期的安全防護。
1、協(xié)助構建金融單位的數(shù)據(jù)安全管理組織、管理制度，如：數(shù)據(jù)分類分級指南、數(shù)據(jù)共享規(guī)范等
2、金融數(shù)據(jù)資產梳理與分類分級，通過調研和自動化技術實施，實現(xiàn)金融業(yè)務數(shù)據(jù)分類分級，明確數(shù)據(jù)類別和級別，以便制定更精準的防護策略
3、利用數(shù)據(jù)庫審計、數(shù)據(jù)庫防火墻等，根據(jù)不同用戶權限實時管控各類高風險操作
4、在數(shù)據(jù)共享、交換、使用等各場景中對敏感數(shù)據(jù)進行去隱私化處理、添加水印標識，從源頭上保護敏感數(shù)據(jù)
5、利用AI、大數(shù)據(jù)智能建模，統(tǒng)一分析各類數(shù)據(jù)安全風險，進行態(tài)勢展示，建立數(shù)據(jù)安全聯(lián)防聯(lián)控能力，提升運營效率
1、健全金融數(shù)據(jù)資產清單，實施金融數(shù)據(jù)分類分級，實現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)一標記；制定金融數(shù)據(jù)安全制度，識別安全風險和風險場景
2、對不同的業(yè)務人員，控制訪問的數(shù)據(jù)類型、訪問量、訪問頻次等，規(guī)范管理測試、開發(fā)、生產、共享等環(huán)境中的金融數(shù)據(jù)資產
3、金融數(shù)據(jù)跨機構共享脫敏處理，保障數(shù)據(jù)整個共享流程中的安全性
4、通過數(shù)據(jù)安全綜合治理平臺形成數(shù)據(jù)安全態(tài)勢感知、聯(lián)防聯(lián)控體系，打破數(shù)據(jù)安全孤島，提升運營效率
體系化的設計，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)安全聯(lián)防聯(lián)控體系，應對復雜的數(shù)據(jù)安全威脅
利用了大數(shù)據(jù)、AI分析等技術，快速對數(shù)據(jù)安全問題進行學習建模、行為預判
靈活開放的平臺架構，可持續(xù)連接和豐富安全能力單元，深度關聯(lián)、挖掘各類隱藏風險，安全態(tài)勢全面感知
