数据高频流动下的安全风险
银行数据需要高频流动才能产生价值。随着大数据、人工智能、移动互联等技术应用于银行多维数字场景，数据属主和管理边界愈发模糊，数据泄露、滥用、窃取等安全威胁日益加大。其中，黑客组织、内鬼利用银行数据管理漏洞和技术脆弱性制造的各类安全风险，存在于银行数据生命周期的各个环节。以个人金融信息为例，就存在着诸多数据安全隐患，如：
银行门户、网银APP等缓存数据容易在移动终端侧泄露;
转账汇款、签约等业务数据明文传输被截获、篡改;
客服、运维、开发测试等人员泄露、篡改、删除账户信息;
银行数据集约化存储环境0day\Nday漏洞被利用，存在数据加密、泄露、篡改风险;
已删除账户信息、交易数据、鉴别信息等被不法分子逆向恢复等;
……
此外，许多银行受自身安全运营人才不足限制，仅凭碎片化的安全管理手段，不断叠加静态的安全技术措施，导致业务和数据安全运营成本沉重，无法灵活地应对数据高频流通带来的安全风险。因此，将一套动态、弹性、全面的数据安全解决方案应用于银行数据安全防护系统势在必行。
动态、弹性、全面的数据安全解决方案
网御星云银行数据安全解决方案依据国家、金融行业标准要求，以身份和数据为核心，深入银行业务场景，动态感知关键节点的数据安全风险，弹性调整业务和数据安全策略，全局管控数据跨越安全信任边界的行为，能够有效应对数据流动过程中的安全问题，保障银行多维、多元数据的安全。银行数据安全参考框架如图：
图1-银行数据安全框架图
组织保障：建立数据安全管理委员会，责任渗透到决策、管理、执行、监督各个层级，结合银行数据安全合规要求和自身安全需求，制定银行数据安全战略，确立银行数据安全目标和方针，树立数据安全原则，明确数据安全岗位和职责，为后续银行数据安全工作的开展提供组织保障。
管理保障：依据银行数据安全战略，对银行数据资产进行分类、分级，根据数据安全防护等级制定银行各类数据的安全策略，即建立一套贴合银行数据生命周期的安全管理制度和安全技术规范，并深入银行应用生命周期各个环节，解决银行应用快速迭代带来的数据安全问题。根据以往实践经验，将银行数据分为客户类、业务类、经营管理类和监管类四种，并梳理出银行数据定级图谱如图2所示：
图2-银行数据安全保护等级定级图（部分）
技术保障：在传统数据安全技术和工具的基础上，引入零信任理念，以身份和数据为中心，依托“三平台、一中心”(三平台是指零信任安全管控平台、数据流通安全管控平台和数据安全治理平台，一中心是指安全运营中心)解决银行多级机构数据安全管控力度弱、数据边界泛化等难题，构建“强预警、强联动、强响应”的银行数据安全保障体系，为银行数据在多样化场景下安全保障和运营提供强有力支撑。
网御星云银行数据安全建设方案围绕数据安全治理为核心目标，从实际出发设计银行数据安全保障框架，依托“三平台、一中心”支撑数据安全保障和运营工作，确保银行数据安全，满足银行数据安全合规要求。
多年来，网御星云深耕数据安全和零信任安全领域，拥有丰富的实践经验。未来，公司还将积极践行“合法正当、目的明确、选择同意、最小够用、全程可控、动态控制、权责一致”的数据安全原则，全力保障银行业务和数据安全，为银行业数据流通安全有序、合规合法夯实基石底座。
