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金融行业
行业所面临的问题
行业所面临的问题

随着金融科技进入3.0阶段,人工智能、大数据、云计算、区块链等技术深度融入信贷、风控、财富管理等核心业务场景中,金融数据已成为驱动业务创新和战略决策的核心资产。然而,伴随金融数据价值的提升,安全风险也日益严峻:

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泄露风险

3、开发、测试、运维等关键环节大量依赖第三方外包人员,人员流动性高、权限分散、操作不可控,存在测试数据明文留存、超量访问敏感数据等安全隐患

方案概述

金融行业数据安全防护需要从“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,从组织、管理、技术、运营四个维度,实现金融数据全生命周期的安全防护。

1、协助构建金融单位的数据安全管理组织、管理制度,如:数据分类分级指南、数据共享规范等

2、金融数据资产梳理与分类分级,通过调研和自动化技术实施,实现金融业务数据分类分级,明确数据类别和级别,以便制定更精准的防护策略

3、利用数据库审计、数据库防火墙等,根据不同用户权限实时管控各类高风险操作

4、在数据共享、交换、使用等各场景中对敏感数据进行去隐私化处理、添加水印标识,从源头上保护敏感数据

5、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,建立数据安全联防联控能力,提升运营效率

应用场景
应用场景
应用场景

1、健全金融数据资产清单,实施金融数据分类分级,实现数据统一标记;制定金融数据安全制度,识别安全风险和风险场景

2、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、共享等环境中的金融数据资产

3、金融数据跨机构共享脱敏处理,保障数据整个共享流程中的安全性

4、通过数据安全综合治理平台形成数据安全态势感知、联防联控体系,打破数据安全孤岛,提升运营效率

特点优势
构建统一数据安全体系
构建统一数据安全体系

体系化的设计,形成统一的数据安全联防联控体系,应对复杂的数据安全威胁

大数据AI快速建模预判
大数据AI快速建模预判

利用了大数据、AI分析等技术,快速对数据安全问题进行学习建模、行为预判

平台架构深度感知风险
平台架构深度感知风险

灵活开放的平台架构,可持续连接和丰富安全能力单元,深度关联、挖掘各类隐藏风险,安全态势全面感知

价值体现
金融数据安全全面防护
金融数据安全全面防护
为金融机构构建了一套涵盖管理、技术、运营的数据安全全面防护体系,有效提升数据安全防护能力,保障金融数据安全
资产梳理助力数据挖掘
资产梳理助力数据挖掘
通过数据资产的梳理与分类分级,帮助金融机构全面掌握数据资产分布与敏感程度,推动数据要素的高效流通与价值释放
安全治理满足监管要求
安全治理满足监管要求
全面的数据安全治理体系建设,助力金融机构满足国家、行业对于数据安全监管的要求
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