大数据时代金融信息安全面临的挑战与对策研究

党洁 孙波 龚丽楠 山西金融职业学院

引言

在当前的大数据时代，金融行业正迅速地经历数字化转型，其中数据的作用至关重要。大数据改变了金融服务的提供方式，也重新定义了客户关系和市场策略。随着技术的进步，从云计算到物联网，从机器学习到人工智能，金融机构现在可以收集、处理和分析前所未有的大量数据，为客户提供更加个性化和高效的服务。但是这一转型也给金融信息安全带来了前所未有的挑战。

一、大数据时代金融信息安全的挑战

（一）数据隐私和保护的问题

数据隐私问题在金融领域尤为突出，因为金融机构处理的信息包含客户的个人身份信息、交易历史、信用数据等重要信息，这些信息的泄露导致重大的隐私侵犯和财务风险。随着数据量的激增，保护这些数据的安全变得更加困难。大数据环境下的数据存储和处理关系多个系统和平台，涵盖云服务和第三方数据处理服务，这种分散化的数据管理增加了数据泄露和滥用的风险，因为不同系统之间存在安全标准和操作流程的差异。[1]技术快速发展带来的安全挑战也不容忽视。新兴技术如云计算、物联网和移动支付正在改变金融服务的提供方式，同时也引入了新的安全漏洞。云存储虽然提供了灵活性和成本效益，但也增加了数据被非法访问的风险。同样，移动设备和应用的普及也为攻击者提供了新的入侵途径。法律法规的迅速变化也给金融机构的数据保护带来挑战。全球范围内对数据隐私和安全的法规正在快速发展，金融机构必须不断适应这些变化，避免法律风险和合规问题。但是，与新法规保持一致往往需要投入大量的资源和努力。随着网络攻击手段的不断进步，如高级持续性威胁、钓鱼攻击和恶意软件等，金融机构必须不断提升其安全防护能力，以防止数据被非法获取或破坏，金融机构投入显著的技术和财务资源，构建一个强大的安全防御体系。

（二）高级持续性威胁和网络攻击

在大数据时代，金融信息安全面临的重要挑战是高级持续性威胁和网络攻击，这些攻击因其复杂性、隐蔽性和针对性而成为金融机构特别需要关注的安全问题。APT 攻击由高度组织化的团队执行，目标明确，且长期潜伏在目标系统中，以窃取重要信息或破坏关键基础设施。对金融机构而言，这种攻击尤为危险，因为它们处理着大量的重要财务数据和客户信息。APT 攻击的一个显著特点是其高度的隐蔽性和复杂性。[2]攻击者利用先进的技术和策略，如零日漏洞、社会工程学和复杂的恶意软件，以避开传统的安全防御，这使得APT 攻击难以被及时发现，且一旦入侵成功，攻击者长时间潜伏于系统中，悄无声息地收集信息或等待发起更具破坏性的攻击。网络攻击的形式日益多样化，这些攻击直接威胁到金融机构的数据安全和系统稳定，还导致财务损失、客户信任度下降甚至法律责任。尤其是勒索软件攻击，它凭借加密机构的重要数据并要求赎金来恢复访问，给金融机构带来了巨大的安全隐患和经济压力。网络攻击的不断演变也给金融机构的安全策略带来挑战。随着新技术和策略的不断出现，攻击者总是可以找到绕过现有安全措施的方法，金融机构不断更新和升级其安全系统，应对日益复杂和精细化的网络攻击。

（三）法规遵从性和数据治理的复杂性

全球范围内有关数据隐私和安全的法规不断更新和加强，如欧盟的通用数据保护条例和美国加州的消费者隐私法案，给金融机构带来了显著的合规压力，这些法规要求机构要保护客户数据免遭未授权访问和滥用，还要确保数据的透明处理和个人隐私权的尊重。[3]法规在不同国家和地区之间存在显著差异，使得跨国运营的金融机构面临更加复杂的法规遵从挑战。他们需要在多个司法管辖区内同时遵守各种法规，关系巨大的法律和管理工作量，还关系在不同市场间调整数据处理和保护策略。

二、大数据时代金融信息安全优化策略

（一）强化数据保护和隐私安全

1.实施先进的加密技术

金融机构必须采用强加密标准，如高级加密标准和安全哈希算法，对存储在服务器和云平台上的数据进行加密处理，这样，即便数据被非法访问，其内容也无法被轻易解读。对数据传输过程，采用传输层安全协议和安全套接层加密，保障数据在传输过程中的安全，防止数据在传输过程中被截取和篡改。金融机构还需定期更新和维护加密算法，应对不断进化的网络安全威胁。随着计算能力的提升，旧的加密技术不再安全，因此定期评估和更新加密策略是保障数据长期安全的必要步骤。[4]重要的是建立严格的密钥管理制度，确保加密密钥的安全存储、分发和更新。密钥管理的弱点成为攻击者的目标，因此需确保密钥的生命周期管理遵循严格的安全标准，凭借这些措施，金融机构可以有效地保护其数据资产，防止数据泄露和滥用，在大数据环境下维护信息安全和客户信任。

2.定期进行数据安全审计

制定明确的审计流程和标准，确保审计活动可以覆盖所有关键的数据系统和网络基础设施，涵盖对数据的收集、处理、存储和传输过程进行全面的审查。金融机构要聘请专业的安全审计团队，或利用内部资源进行审计，这些团队需要具备专业的知识和技能，可以识别各种潜在的安全风险和漏洞。在执行审计时，需采用先进的工具和技术，如入侵检测系统、漏洞扫描软件和数据流分析工具，保证审计的准确性和有效性。审计要关注技术层面的安全性，还要评估与数据安全相关的政策和程序，涵盖数据访问控制、用户认证机制和数据备份策略。审计过程中发现的任何问题都需记录并报告给管理层，制定相应的修复措施。[5]对发现的安全漏洞和问题，金融机构要迅速采取行动进行修复，这关系到更新软件、强化网络防御或改进内部控制流程。重要的是，修复措施后续需要再次审计，以验证其有效性。金融机构应将数据安全审计视为一个持续的过程，而非一次性活动。随着技术的发展和安全威胁的变化，定期更新审计流程和技术，适应新的安全挑战，凭借这些持续的努力，金融机构可以确保在大数据时代保持高水平的数据安全和隐私保护。

3.建立严格的数据访问控制

在大数据时代强化金融信息安全的关键领域之一是建立严格的数据访问控制，保证仅授权人员可以访问重要信息。实施此策略首先要求金融机构明确定义重要数据的范围，涵盖个人身份信息、交易记录、信用数据等，在系统中对这些数据实施特别保护。需要制定细致的访问权限策略，对不同级别的员工根据其工作职责赋予相应的数据访问权限，这种基于角色的访问控制系统，确保员工只能接触执行其日常工作所必需的数据。金融机构需采用强大的身份验证和授权机制，如两因素认证或多因素认证，增强访问控制的安全性，这些机制凭借要求用户提供两种或更多形式的证明身份的凭证，大大降低了未授权访问的风险。对访问重要数据的所有尝试，都必须进行记录和监控，涵盖记录访问时间、访问者身份和访问的数据类型，在出现安全事件时可以追溯和分析。对那些离职或转岗的员工，金融机构必须立即调整其访问权限，以防止他们访问不再授权的重要信息，机构有一个灵活且响应迅速的权限管理系统。定期审查和更新访问控制政策是确保长期安全性的关键。随着组织结构和业务需求的变化，访问控制策略也需要相应地调整，以保持其有效性和适应性，凭借这些措施，金融机构可以有效地限制对重要数据的访问，显著降低数据泄露和滥用的风险。

（二）提升网络安全防护能力

1.建立多层防御机制

金融机构必须部署防火墙，作为网络与外界交互的第一道防线，防火墙可以监控并控制进出网络的数据流，阻止未授权的访问尝试。防火墙的配置应严格，确保只有经过验证的流量可以凭借。引入入侵检测系统和入侵防御系统来增强网络的监控能力，这些系统可以实时监测网络流量，识别潜在的攻击模式，如异常流量波动或已知的攻击签名，并在检测到入侵企图时立即采取行动，比如发出警报或自动阻断可疑流量。反病毒软件的部署也是保障网络安全的重要组成部分。金融机构应在所有终端设备和服务器上安装并定期更新反病毒软件，以防止恶意软件的侵入和扩散，这些软件应可以对新型和已知的病毒、木马、间谍软件等进行有效检测和清除。重要的是这些防御机制要持续更新和维护。随着网络威胁的不断演变，防御机制也需要不断适应新的安全威胁，涵盖定期更新防火墙规则、入侵检测的签名数据库和反病毒软件的病毒定义。对这些系统的性能和有效性进行定期审查和测试，确保它们始终可以提供最佳的保护效果。

2.增强入侵检测和响应能力

金融机构必须部署高级的入侵检测系统和入侵防御系统，这些系统可以实时监控网络活动，自动识别可疑行为或迹象，如非正常的数据流量模式或已知攻击的特征，凭借这种监控，可以早发现潜在的入侵尝试。建立一个综合的事件响应计划至关重要。此计划应详细描述在不同类型的安全事件发生时的应对措施，涵盖立即的技术响应、通知流程和后续的修复活动。金融机构需确保所有相关人员都了解他们在安全事件响应中的角色和职责，迅速而有效地处理事件。金融机构还需定期进行入侵检测系统的测试和更新。随着攻击技术的不断进步，旧的检测机制无法识别新型威胁。定期更新系统的攻击特征库和检测算法是必不可少的。定期进行模拟攻击和安全演练，可以帮助测试和提高组织对真实安全事件的响应能力。实施先进的分析工具和机器学习技术可以增强入侵检测能力，这些技术可以处理大量数据，识别复杂的攻击模式，甚至预测和阻止尚未发生的攻击。金融机构应建立强大的安全信息和事件管理系统，用于实时收集、分析和汇报安全相关数据，这种系统可以提供全面的视角，帮助安全团队更快地识别和响应安全事件，确保金融数据和客户信息的安全。

3.定期对网络安全措施进行测试和更新

金融机构必须制定一个全面的测试计划，涵盖对现有安全基础设施的定期渗透测试和漏洞扫描，这些测试可以模拟外部攻击者的行为，识别网络中被利用的弱点，凭借这种主动的安全评估，可及时发现并解决安全缺陷，增强网络防御。随着网络威胁的不断演变和新技术的出现，金融机构需定期更新其网络安全措施，涵盖更新防火墙规则、入侵检测系统的签名和反病毒软件的病毒库。保持这些系统的最新状态是确保它们能有效对抗最新网络威胁的关键。金融机构还需定期评估和调整其网络安全策略和流程。随着业务的发展和新技术的应用，原有的安全策略不再适应新的安全需求。定期审视和调整安全策略，以保证其始终与机构的业务目标和技术环境保持一致。培训员工关于最新的网络安全威胁和最佳实践也是不可忽视的一环。员工是网络安全的第一道防线，因此确保他们可以识别潜在的网络威胁，如钓鱼邮件或恶意软件，并知晓如何采取适当的预防措施，对维护网络安全至关重要。金融机构应与网络安全社区保持紧密联系，及时了解新出现的网络威胁和攻击手段，凭借参与行业论坛、研讨会和工作组，可以交流最佳实践，学习他人的经验和教训，提升自身的网络安全防护能力。

（三）优化法规遵从和数据治理

1.更新和完善内部数据治理政策

金融机构必须确保其数据治理政策全面覆盖所有数据相关的活动，涵盖数据的收集、存储、处理、共享和销毁，对现有政策进行彻底的审查和评估，识别任何与新法规不一致的地方。金融机构需密切关注相关法律法规的更新和变化，特别是与数据保护和隐私相关的法律，如欧盟的通用数据保护条例或其他地区的类似法规，涵盖建立专门的法规遵从团队或聘请外部专家，保证机构的政策和实践始终与法律法规保持一致。更新数据治理政策关系合规性的考虑，还要确保这些政策适应组织的业务战略和技术环境，这关系重新定义数据质量标准、数据访问控制、数据加密策略等关键方面。应确保这些政策易于理解和执行，避免产生过多的操作负担。金融机构还需定期对员工进行数据治理和法规遵从的培训，凭借教育和训练，员工可以更好地理解数据治理政策的重要性，知晓自己在数据处理中的责任和义务。建立一个有效的监督和审计机制，以评估数据治理政策的执行情况，涵盖定期进行内部或外部审计，检查数据处理活动是否符合政策要求和法律规定，凭借这种持续的监督，金融机构可以确保其数据治理政策始终有效，有效降低因不合规而带来的风险和成本。

2.加强员工的法规遵从意识

金融机构需要制定一个全面的合规培训计划，涵盖所有与数据处理和金融服务相关的法律法规，这个计划应涵盖对新员工的基础培训和对现有员工的持续教育，确保每位员工都能了解并遵守当前的法律法规。培训内容需针对不同角色和职责进行定制，保证相关性和有效性。对处理客户数据的员工，重点培训内容应涵盖数据保护法规、客户隐私权和数据安全标准。而对管理层，则需要加强对法规遵从的战略意义和管理责任的理解。金融机构应采用多样化的培训手段，涵盖线上课程、研讨会、工作坊和实际案例研究等，提升培训的吸引力和有效性，凭借交互式学习和实践演练，员工可以更好地理解和应用法律法规。金融机构需确保培训的定期更新，反映法律法规的最新变化和市场的新趋势，机构持续关注法律法规的发展，并及时将任何重要变化纳入培训内容。建立一个评估体系来监控培训效果至关重要，涵盖定期进行知识测试、员工反馈调查和培训后绩效评估等，保证培训目标的实现，并根据需要调整培训计划。

3.实施数据质量管理

金融机构必须建立明确的数据质量标准和指标，这些标准应涵盖数据的完整性、准确性、一致性、及时性和可靠性，凭借制定这些标准，可以为数据质量的评估和改进提供明确的指导。金融机构需在整个数据生命周期中实施这些数据质量标准，从数据的收集、存储、处理到最终的使用和报告，每个环节都应遵循既定的质量控制程序，涵盖在数据输入时采用自动验证工具，确保收集的数据符合质量标准；在数据存储和处理过程中，使用一致的格式和标准，避免数据在不同系统间转移时产生错误或不一致。金融机构应定期进行数据质量审核，检查数据是否符合既定的质量标准，涵盖对数据样本进行抽查，和使用自动化工具进行数据清洗和校验。任何发现的数据问题都需及时纠正，并追溯其原因，以防止未来的质量问题。金融机构还需提升员工对数据质量重要性的认识，凭借培训和教育，让员工了解数据质量对业务决策和客户服务的影响，和他们在维护数据质量方面的责任和角色。建立一个持续的数据质量改进机制至关重要，金融机构要定期评估和更新数据质量控制流程，还需根据业务发展和技术变革调整数据质量标准，凭借这种动态管理，确保数据质量管理可以适应不断变化的业务需求和市场环境。

（四）利用大数据技术优化信息安全管理

1.应用数据分析预测安全威胁

金融机构需建立一个综合的数据分析框架，利用大数据技术对收集到的网络流量、用户行为、系统日志等数据进行深入分析，凭借这种分析，机构可以识别出异常模式和潜在的安全威胁，比如不寻常的数据访问模式或网络流量异常，这些预示着入侵尝试或内部安全威胁。金融机构要利用机器学习和人工智能技术来提高数据分析的准确性和效率，这些技术可以从大量的历史数据中学习，自动识别出复杂的威胁模式，甚至在传统的安全工具无法识别的情况下预测和识别新型威胁，凭借持续的学习和适应，这些系统可以随着时间的推移不断提升其检测能力。

2.凭借智能化工具提高安全事件处理的效率

金融机构需要投入在安全信息和事件管理系统中，集中收集、分析和呈现安全相关数据。SIEM 系统利用大数据技术，可以处理和分析大量的安全日志，快速识别潜在的安全事件，大幅提升对安全威胁的响应速度。金融机构需部署基于人工智能和机器学习的智能化安全分析工具，这些工具可以从海量数据中学习和识别正常与异常行为的模式，帮助安全团队更准确地区分假阳性和真正的安全威胁，凭借这种自动化的分析，可以减少对人工干预的依赖，提高事件处理的效率和准确性。

结语

数据量的急剧增加和多样化的数据来源大大增加了数据管理的复杂性。金融机构需要处理和存储大量重要数据，涵盖个人身份信息、交易历史、信用记录等，这些信息若被非法获取或滥用，会给客户和机构本身带来严重的风险。随着网络攻击技术的日益精进，金融机构面临着越来越多的安全威胁，这些攻击针对金融机构的财务资产，也威胁到客户数据的安全。金融行业的法律和监管环境也在不断变化。随着数据隐私和保护法规的加强，如欧盟的通用数据保护条例，金融机构在全球范围内都面临着更严格的合规要求，金融机构要保护数据免受外部威胁，也需要确保内部流程符合日益严格的法规标准。金融机构在应对这些挑战时要考虑如何利用大数据带来的机遇，提升服务质量和运营效率。金融机构要加强技术防护，还要优化内部管理流程，提高员工的安全意识，构建一个既安全又高效的数据环境。