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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。

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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