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文档简介

金融行业大数据安全介绍01金融行业信息化水平现状及痛点02金融大数据应用面临的挑战03Content目录01

介绍介绍金融行业的系统具有相互牵连、使用对象多样化、安全风险多方位、信息可靠性、保密性要求高等特征。而且金融业对网络的安全性、稳定性要求更高。系统要能够高速处理数据，提供冗余备份和容错功能，具备较好的管理能力和灵活性，以应对复杂的应用。虽然金融行业一直在数据安全方面追加投资和技术研发，但是由于金融领域业务链条的拉长、云计算模式的普及、自身系统复杂度的提升以及对数据的不当利用。都增加了金融业大数据的安全风险。02

金融行业信息化水平现状及痛点金融行业信息化水平现状及痛点围绕着信息安全的保密性，完整性及可用性，目前金融行业普遍采用的是成熟的静态被动的信息安全防护体系，面向行内各个网络环境涉及的用户、终端、主机、网络、应用及数据的管控要素，通过部署IAM,防病毒，网络防火墙、IDS/IPS、漏扫、堡垒机、WAF、数据库防火墙及审计等单点防御设备，实现纵深防御，保护信息安全。金融行业信息化水平现状及痛点伴随着金融行业信息化的开放、共享的快速发展，网络威胁日益复杂严峻，网络攻击多样化，内部人员泄漏行为频出，基于边界、特征、策略为主的传统静态防御机制，对尚未制定规则和特征的威胁，缺乏主动、智能化的分析手段，更没有海量安全数据挖据的能力，难以准确识别多变、未知的安全问题，无法实现事前预防、事中控制、事后审计的动态防御，没有真正达到安全集中管控的目的。03

金融大数据应用面临的挑战金融大数据应用面临的挑战

数据孤岛现象严重。在金融机构内部，职能部门、业务条线和风控部门之间缺少数据共享机制，无统一规划，系统建设自由蔓延式扩展。烟囱式系统建设导致各部门业务系统相互独立，形成大大小小的数据孤岛。受样本量和数据维度的限制，各类大数据分析方法难以有效发挥作用。金融大数据应用面临的挑战

复合型大数据人才短缺。大数据是新兴交叉学科，对人才的复合型能力要求高，既需掌握软件开发技术，并要具备统计学、数据挖掘以及应用领域的业务知识。目前大数据应用人才处于紧缺状态，如何加快大数据人才的培养和引进是值得金融业思考的一个问题。金融大数据应用面临的挑战

数据安全和个人隐私保护更加困难。大数据时代的数据共享带来数据不可控、数据泄密等问题，关于涉及用户隐私和权益的数据类别界定，还需法律进一步细化明确。另外，大数据数据量大且集中，一旦遭遇网络攻击或窃取，将使数据安全面临更大的挑战。金融大数据应用面临的挑战

金融业外部数据利用率较低。当前，金融机构大部分可利用数据依然是传统业务产生的数据，而外部数据，如税收、保险、公共缴费等数据源尚需进一步拓宽，这就需

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