大數據時代金融信息安全面臨的挑戰與對策研究

黨潔 孫波 龔麗楠 山西金融職業學院

引言

在當前的大數據時代，金融行業正迅速地經歷數字化轉型，其中數據的作用至關重要。大數據改變了金融服務的提供方式，也重新定義了客戶關系和市場策略。隨著技術的進步，從云計算到物聯網，從機器學習到人工智能，金融機構現在可以收集、處理和分析前所未有的大量數據，為客戶提供更加個性化和高效的服務。但是這一轉型也給金融信息安全帶來了前所未有的挑戰。

一、大數據時代金融信息安全的挑戰

（一）數據隱私和保護的問題

數據隱私問題在金融領域尤為突出，因為金融機構處理的信息包含客戶的個人身份信息、交易歷史、信用數據等重要信息，這些信息的泄露導致重大的隱私侵犯和財務風險。隨著數據量的激增，保護這些數據的安全變得更加困難。大數據環境下的數據存儲和處理關系多個系統和平臺，涵蓋云服務和第三方數據處理服務，這種分散化的數據管理增加了數據泄露和濫用的風險，因為不同系統之間存在安全標準和操作流程的差異。[1]技術快速發展帶來的安全挑戰也不容忽視。新興技術如云計算、物聯網和移動支付正在改變金融服務的提供方式，同時也引入了新的安全漏洞。云存儲雖然提供了靈活性和成本效益，但也增加了數據被非法訪問的風險。同樣，移動設備和應用的普及也為攻擊者提供了新的入侵途徑。法律法規的迅速變化也給金融機構的數據保護帶來挑戰。全球范圍內對數據隱私和安全的法規正在快速發展，金融機構必須不斷適應這些變化，避免法律風險和合規問題。但是，與新法規保持一致往往需要投入大量的資源和努力。隨著網絡攻擊手段的不斷進步，如高級持續性威脅、釣魚攻擊和惡意軟件等，金融機構必須不斷提升其安全防護能力，以防止數據被非法獲取或破壞，金融機構投入顯著的技術和財務資源，構建一個強大的安全防御體系。

（二）高級持續性威脅和網絡攻擊

在大數據時代，金融信息安全面臨的重要挑戰是高級持續性威脅和網絡攻擊，這些攻擊因其復雜性、隱蔽性和針對性而成為金融機構特別需要關注的安全問題。APT 攻擊由高度組織化的團隊執行，目標明確，且長期潛伏在目標系統中，以竊取重要信息或破壞關鍵基礎設施。對金融機構而言，這種攻擊尤為危險，因為它們處理著大量的重要財務數據和客戶信息。APT 攻擊的一個顯著特點是其高度的隱蔽性和復雜性。[2]攻擊者利用先進的技術和策略，如零日漏洞、社會工程學和復雜的惡意軟件，以避開傳統的安全防御，這使得APT 攻擊難以被及時發現，且一旦入侵成功，攻擊者長時間潛伏于系統中，悄無聲息地收集信息或等待發起更具破壞性的攻擊。網絡攻擊的形式日益多樣化，這些攻擊直接威脅到金融機構的數據安全和系統穩定，還導致財務損失、客戶信任度下降甚至法律責任。尤其是勒索軟件攻擊，它憑借加密機構的重要數據并要求贖金來恢復訪問，給金融機構帶來了巨大的安全隱患和經濟壓力。網絡攻擊的不斷演變也給金融機構的安全策略帶來挑戰。隨著新技術和策略的不斷出現，攻擊者總是可以找到繞過現有安全措施的方法，金融機構不斷更新和升級其安全系統，應對日益復雜和精細化的網絡攻擊。

（三）法規遵從性和數據治理的復雜性

全球范圍內有關數據隱私和安全的法規不斷更新和加強，如歐盟的通用數據保護條例和美國加州的消費者隱私法案，給金融機構帶來了顯著的合規壓力，這些法規要求機構要保護客戶數據免遭未授權訪問和濫用，還要確保數據的透明處理和個人隱私權的尊重。[3]法規在不同國家和地區之間存在顯著差異，使得跨國運營的金融機構面臨更加復雜的法規遵從挑戰。他們需要在多個司法管轄區內同時遵守各種法規，關系巨大的法律和管理工作量，還關系在不同市場間調整數據處理和保護策略。

二、大數據時代金融信息安全優化策略

（一）強化數據保護和隱私安全

1.實施先進的加密技術

金融機構必須采用強加密標準，如高級加密標準和安全哈希算法，對存儲在服務器和云平臺上的數據進行加密處理，這樣，即便數據被非法訪問，其內容也無法被輕易解讀。對數據傳輸過程，采用傳輸層安全協議和安全套接層加密，保障數據在傳輸過程中的安全，防止數據在傳輸過程中被截取和篡改。金融機構還需定期更新和維護加密算法，應對不斷進化的網絡安全威脅。隨著計算能力的提升，舊的加密技術不再安全，因此定期評估和更新加密策略是保障數據長期安全的必要步驟。[4]重要的是建立嚴格的密鑰管理制度，確保加密密鑰的安全存儲、分發和更新。密鑰管理的弱點成為攻擊者的目標，因此需確保密鑰的生命周期管理遵循嚴格的安全標準，憑借這些措施，金融機構可以有效地保護其數據資產，防止數據泄露和濫用，在大數據環境下維護信息安全和客戶信任。

2.定期進行數據安全審計

制定明確的審計流程和標準，確保審計活動可以覆蓋所有關鍵的數據系統和網絡基礎設施，涵蓋對數據的收集、處理、存儲和傳輸過程進行全面的審查。金融機構要聘請專業的安全審計團隊，或利用內部資源進行審計，這些團隊需要具備專業的知識和技能，可以識別各種潛在的安全風險和漏洞。在執行審計時，需采用先進的工具和技術，如入侵檢測系統、漏洞掃描軟件和數據流分析工具，保證審計的準確性和有效性。審計要關注技術層面的安全性，還要評估與數據安全相關的政策和程序，涵蓋數據訪問控制、用戶認證機制和數據備份策略。審計過程中發現的任何問題都需記錄并報告給管理層，制定相應的修復措施。[5]對發現的安全漏洞和問題，金融機構要迅速采取行動進行修復，這關系到更新軟件、強化網絡防御或改進內部控制流程。重要的是，修復措施后續需要再次審計，以驗證其有效性。金融機構應將數據安全審計視為一個持續的過程，而非一次性活動。隨著技術的發展和安全威脅的變化，定期更新審計流程和技術，適應新的安全挑戰，憑借這些持續的努力，金融機構可以確保在大數據時代保持高水平的數據安全和隱私保護。

3.建立嚴格的數據訪問控制

在大數據時代強化金融信息安全的關鍵領域之一是建立嚴格的數據訪問控制，保證僅授權人員可以訪問重要信息。實施此策略首先要求金融機構明確定義重要數據的范圍，涵蓋個人身份信息、交易記錄、信用數據等，在系統中對這些數據實施特別保護。需要制定細致的訪問權限策略，對不同級別的員工根據其工作職責賦予相應的數據訪問權限，這種基于角色的訪問控制系統，確保員工只能接觸執行其日常工作所必需的數據。金融機構需采用強大的身份驗證和授權機制，如兩因素認證或多因素認證，增強訪問控制的安全性，這些機制憑借要求用戶提供兩種或更多形式的證明身份的憑證，大大降低了未授權訪問的風險。對訪問重要數據的所有嘗試，都必須進行記錄和監控，涵蓋記錄訪問時間、訪問者身份和訪問的數據類型，在出現安全事件時可以追溯和分析。對那些離職或轉崗的員工，金融機構必須立即調整其訪問權限，以防止他們訪問不再授權的重要信息，機構有一個靈活且響應迅速的權限管理系統。定期審查和更新訪問控制政策是確保長期安全性的關鍵。隨著組織結構和業務需求的變化，訪問控制策略也需要相應地調整，以保持其有效性和適應性，憑借這些措施，金融機構可以有效地限制對重要數據的訪問，顯著降低數據泄露和濫用的風險。

（二）提升網絡安全防護能力

1.建立多層防御機制

金融機構必須部署防火墻，作為網絡與外界交互的第一道防線，防火墻可以監控并控制進出網絡的數據流，阻止未授權的訪問嘗試。防火墻的配置應嚴格，確保只有經過驗證的流量可以憑借。引入入侵檢測系統和入侵防御系統來增強網絡的監控能力，這些系統可以實時監測網絡流量，識別潛在的攻擊模式，如異常流量波動或已知的攻擊簽名，并在檢測到入侵企圖時立即采取行動，比如發出警報或自動阻斷可疑流量。反病毒軟件的部署也是保障網絡安全的重要組成部分。金融機構應在所有終端設備和服務器上安裝并定期更新反病毒軟件，以防止惡意軟件的侵入和擴散，這些軟件應可以對新型和已知的病毒、木馬、間諜軟件等進行有效檢測和清除。重要的是這些防御機制要持續更新和維護。隨著網絡威脅的不斷演變，防御機制也需要不斷適應新的安全威脅，涵蓋定期更新防火墻規則、入侵檢測的簽名數據庫和反病毒軟件的病毒定義。對這些系統的性能和有效性進行定期審查和測試，確保它們始終可以提供最佳的保護效果。

2.增強入侵檢測和響應能力

金融機構必須部署高級的入侵檢測系統和入侵防御系統，這些系統可以實時監控網絡活動，自動識別可疑行為或跡象，如非正常的數據流量模式或已知攻擊的特征，憑借這種監控，可以早發現潛在的入侵嘗試。建立一個綜合的事件響應計劃至關重要。此計劃應詳細描述在不同類型的安全事件發生時的應對措施，涵蓋立即的技術響應、通知流程和后續的修復活動。金融機構需確保所有相關人員都了解他們在安全事件響應中的角色和職責，迅速而有效地處理事件。金融機構還需定期進行入侵檢測系統的測試和更新。隨著攻擊技術的不斷進步，舊的檢測機制無法識別新型威脅。定期更新系統的攻擊特征庫和檢測算法是必不可少的。定期進行模擬攻擊和安全演練，可以幫助測試和提高組織對真實安全事件的響應能力。實施先進的分析工具和機器學習技術可以增強入侵檢測能力，這些技術可以處理大量數據，識別復雜的攻擊模式，甚至預測和阻止尚未發生的攻擊。金融機構應建立強大的安全信息和事件管理系統，用于實時收集、分析和匯報安全相關數據，這種系統可以提供全面的視角，幫助安全團隊更快地識別和響應安全事件，確保金融數據和客戶信息的安全。

3.定期對網絡安全措施進行測試和更新

金融機構必須制定一個全面的測試計劃，涵蓋對現有安全基礎設施的定期滲透測試和漏洞掃描，這些測試可以模擬外部攻擊者的行為，識別網絡中被利用的弱點，憑借這種主動的安全評估，可及時發現并解決安全缺陷，增強網絡防御。隨著網絡威脅的不斷演變和新技術的出現，金融機構需定期更新其網絡安全措施，涵蓋更新防火墻規則、入侵檢測系統的簽名和反病毒軟件的病毒庫。保持這些系統的最新狀態是確保它們能有效對抗最新網絡威脅的關鍵。金融機構還需定期評估和調整其網絡安全策略和流程。隨著業務的發展和新技術的應用，原有的安全策略不再適應新的安全需求。定期審視和調整安全策略，以保證其始終與機構的業務目標和技術環境保持一致。培訓員工關于最新的網絡安全威脅和最佳實踐也是不可忽視的一環。員工是網絡安全的第一道防線，因此確保他們可以識別潛在的網絡威脅，如釣魚郵件或惡意軟件，并知曉如何采取適當的預防措施，對維護網絡安全至關重要。金融機構應與網絡安全社區保持緊密聯系，及時了解新出現的網絡威脅和攻擊手段，憑借參與行業論壇、研討會和工作組，可以交流最佳實踐，學習他人的經驗和教訓，提升自身的網絡安全防護能力。

（三）優化法規遵從和數據治理

1.更新和完善內部數據治理政策

金融機構必須確保其數據治理政策全面覆蓋所有數據相關的活動，涵蓋數據的收集、存儲、處理、共享和銷毀，對現有政策進行徹底的審查和評估，識別任何與新法規不一致的地方。金融機構需密切關注相關法律法規的更新和變化，特別是與數據保護和隱私相關的法律，如歐盟的通用數據保護條例或其他地區的類似法規，涵蓋建立專門的法規遵從團隊或聘請外部專家，保證機構的政策和實踐始終與法律法規保持一致。更新數據治理政策關系合規性的考慮，還要確保這些政策適應組織的業務戰略和技術環境，這關系重新定義數據質量標準、數據訪問控制、數據加密策略等關鍵方面。應確保這些政策易于理解和執行，避免產生過多的操作負擔。金融機構還需定期對員工進行數據治理和法規遵從的培訓，憑借教育和訓練，員工可以更好地理解數據治理政策的重要性，知曉自己在數據處理中的責任和義務。建立一個有效的監督和審計機制，以評估數據治理政策的執行情況，涵蓋定期進行內部或外部審計，檢查數據處理活動是否符合政策要求和法律規定，憑借這種持續的監督，金融機構可以確保其數據治理政策始終有效，有效降低因不合規而帶來的風險和成本。

2.加強員工的法規遵從意識

金融機構需要制定一個全面的合規培訓計劃，涵蓋所有與數據處理和金融服務相關的法律法規，這個計劃應涵蓋對新員工的基礎培訓和對現有員工的持續教育，確保每位員工都能了解并遵守當前的法律法規。培訓內容需針對不同角色和職責進行定制，保證相關性和有效性。對處理客戶數據的員工，重點培訓內容應涵蓋數據保護法規、客戶隱私權和數據安全標準。而對管理層，則需要加強對法規遵從的戰略意義和管理責任的理解。金融機構應采用多樣化的培訓手段，涵蓋線上課程、研討會、工作坊和實際案例研究等，提升培訓的吸引力和有效性，憑借交互式學習和實踐演練，員工可以更好地理解和應用法律法規。金融機構需確保培訓的定期更新，反映法律法規的最新變化和市場的新趨勢，機構持續關注法律法規的發展，并及時將任何重要變化納入培訓內容。建立一個評估體系來監控培訓效果至關重要，涵蓋定期進行知識測試、員工反饋調查和培訓后績效評估等，保證培訓目標的實現，并根據需要調整培訓計劃。

3.實施數據質量管理

金融機構必須建立明確的數據質量標準和指標，這些標準應涵蓋數據的完整性、準確性、一致性、及時性和可靠性，憑借制定這些標準，可以為數據質量的評估和改進提供明確的指導。金融機構需在整個數據生命周期中實施這些數據質量標準，從數據的收集、存儲、處理到最終的使用和報告，每個環節都應遵循既定的質量控制程序，涵蓋在數據輸入時采用自動驗證工具，確保收集的數據符合質量標準；在數據存儲和處理過程中，使用一致的格式和標準，避免數據在不同系統間轉移時產生錯誤或不一致。金融機構應定期進行數據質量審核，檢查數據是否符合既定的質量標準，涵蓋對數據樣本進行抽查，和使用自動化工具進行數據清洗和校驗。任何發現的數據問題都需及時糾正，并追溯其原因，以防止未來的質量問題。金融機構還需提升員工對數據質量重要性的認識，憑借培訓和教育，讓員工了解數據質量對業務決策和客戶服務的影響，和他們在維護數據質量方面的責任和角色。建立一個持續的數據質量改進機制至關重要，金融機構要定期評估和更新數據質量控制流程，還需根據業務發展和技術變革調整數據質量標準，憑借這種動態管理，確保數據質量管理可以適應不斷變化的業務需求和市場環境。

（四）利用大數據技術優化信息安全管理

1.應用數據分析預測安全威脅

金融機構需建立一個綜合的數據分析框架，利用大數據技術對收集到的網絡流量、用戶行為、系統日志等數據進行深入分析，憑借這種分析，機構可以識別出異常模式和潛在的安全威脅，比如不尋常的數據訪問模式或網絡流量異常，這些預示著入侵嘗試或內部安全威脅。金融機構要利用機器學習和人工智能技術來提高數據分析的準確性和效率，這些技術可以從大量的歷史數據中學習，自動識別出復雜的威脅模式，甚至在傳統的安全工具無法識別的情況下預測和識別新型威脅，憑借持續的學習和適應，這些系統可以隨著時間的推移不斷提升其檢測能力。

2.憑借智能化工具提高安全事件處理的效率

金融機構需要投入在安全信息和事件管理系統中，集中收集、分析和呈現安全相關數據。SIEM 系統利用大數據技術，可以處理和分析大量的安全日志，快速識別潛在的安全事件，大幅提升對安全威脅的響應速度。金融機構需部署基于人工智能和機器學習的智能化安全分析工具，這些工具可以從海量數據中學習和識別正常與異常行為的模式，幫助安全團隊更準確地區分假陽性和真正的安全威脅，憑借這種自動化的分析，可以減少對人工干預的依賴，提高事件處理的效率和準確性。

結語

數據量的急劇增加和多樣化的數據來源大大增加了數據管理的復雜性。金融機構需要處理和存儲大量重要數據，涵蓋個人身份信息、交易歷史、信用記錄等，這些信息若被非法獲取或濫用，會給客戶和機構本身帶來嚴重的風險。隨著網絡攻擊技術的日益精進，金融機構面臨著越來越多的安全威脅，這些攻擊針對金融機構的財務資產，也威脅到客戶數據的安全。金融行業的法律和監管環境也在不斷變化。隨著數據隱私和保護法規的加強，如歐盟的通用數據保護條例，金融機構在全球范圍內都面臨著更嚴格的合規要求，金融機構要保護數據免受外部威脅，也需要確保內部流程符合日益嚴格的法規標準。金融機構在應對這些挑戰時要考慮如何利用大數據帶來的機遇，提升服務質量和運營效率。金融機構要加強技術防護，還要優化內部管理流程，提高員工的安全意識，構建一個既安全又高效的數據環境。