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金融行业
行业所面临的问题
行业所面临的问题

科技创新深度融入金融业务,日新月异的环境趋势、日益严格的监管趋势、层出不穷的技术趋势。科技金融进入3.0时代的面临的数据安全:

1.      金融机构保存着海量的核心机密数据,其存在的“价值”引起内部或外部的不法分子的觊觎;

2.      海量数据的价值需要在流通、融合、共享中进一步被挖掘和提升,但这也面临着敏感数据被泄露的风险;

3.      开发运维工作大部分由第三方人员承担,管控难度大;



方案概述

   金融行业数据安全解决方案从“一中心、四体系、六过程”的顶层设计思路出发,构建以金融数据安全防护为中心,从管理、技术、运营和监管四个数据安全保障体系,实现金融数据全生命周期六大过程的数据全生命周期的安全防护

1.      数据安全综合治理平台,可利用AI、大数据智能建模,统一分析各类数据安全风险,进行态势展示,并对接各能力单元,建立数据安全联防联控能力;

2.      数据资产梳理及分类分级,对金融信息系统的数据库资产进行全方位的梳理,自动发现敏感数据,形成数据安全保护的基础台账;

3.      数据库审计,实现对金融信息系统中各种数据库、大数据组件等监控审计需求;

4.      数据脱敏、数据水印,实现对金融行业各类敏感数据的防护需求,以及发生数据泄露后的定位溯源;


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应用场景
应用场景
应用场景

1)数据管理能力提升:健全数据资产清单,实施数据分类分级,实现数据统一标记;制定数据安全制度,识别数据安全风险和风险场景。

2)数据监测能力提升:进行有效的行为识别、监控和预警,发现数据泄露事件。针对新技术的不断应用,建立安全措施防止数据泄露。

3)数据控制能力提升:对不同的业务人员,控制访问的数据类型、访问量、访问频次等;规范管理测试、开发、生产演练环境中的数据资产。

4)安全事件追踪取证:违规、风险事件发生时,可以快速定位、精准追踪、保留证据和操作回放。


特点优势
灵活开放的平台架构
灵活开放的平台架构

灵活开放的平台架构设计,持续连接和丰富安全能力单元,发挥平台安全价值。


可视化数据安全态势感知
可视化数据安全态势感知

为用户提供可视化数据安全态势感知能能力,实现风险行为的快速识别与定位。

智能化AI分析自学习系统
智能化AI分析自学习系统

为用户构建AI分析智能化系统,快速对数据安全问题进行学习建模,行为预判。


联动联防合成作战
联动联防合成作战

为用户构建统一的联动联防数据安全防控体系,应对复杂的数据安全威胁。


价值体现
落实技术辅助管理的措施
落实技术辅助管理的措施
以数据生命周期为核心,围绕敏感数据,实施身份认证,访问控制,加密,脱敏,匿名化,隐私计算,审计监测等安全防护技术措施。
制定全生命周期安全策略
制定全生命周期安全策略
加强数据安全防护,在风险分析识别之后,明确安全目标、制定安全防护管理策略与技术策略。
实时监测、智能分析、智能控制
实时监测、智能分析、智能控制
监测数据数据生命周期各阶段,洞察数据使用、分布、流转情况;数据流转过程智能威胁分析,自动溯源安全事件;引入专家知识库和人工智能,自动生成处置建议。
持续风险评估、不断调整
持续风险评估、不断调整
分析识别数据暴露面风险,制定实施管控策略;持续监控,持续评估风险态势,不断调整完善管控策略。
摸清数据家底
摸清数据家底
开展数据治理,摸清数据家底是数字化转型的必经之路。开展数据安全治理,明晰数据资产,清晰类分级为数据运用提供基础。
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