金融業大數據安全保護研究

李忠剛

摘要：近年來大數據技術飛速發展，從銀行業到P2P、保險、證券等領域，金融企業越來越重視大數據平臺，利用大數據技術挖掘潛在客戶、發現業務短板以及定制個性化金融服務，使傳統金融行業釋放出了金融創新活力和應用潛能，某種意義上說實現了對傳統金融業務的升級。但在看到大數據技術巨大優勢的同時，其潛在的安全風險也不容忽視，文章將簡要敘述大數據技術的基本概念以及在金融領域中的應用，分析在金融行業應用中大數據技術潛在的安全風險，進而提出金融業大數據安全保護措施建議。

關鍵詞：金融業大數據? 安全保護? 措施

一、大數據技術概述及行業應用

（一）大數據技術概述

大數據（big data）是指無法通過常規數據庫管理技術和處理方法在短時間內進行處理的無序數據集合，它具有海量的數據據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型等特點。據IDC（全球互聯網數據中心）研究表明，2018年年底全球數據總量年復增長率約為50%，這種增長速度意味著未來2019年至2020年兩年全球數據增量將超過人類有史以來積累的數據總和，真正的大數據時代已經到來。

大數據技術的意義在于，通過分布式數據庫、數據挖掘以及云計算平臺等新興技術，在原本海量且無序的數據中，發現規律和趨勢，從而靈活調整生產方向和營銷措施等。馬云曾經說過“與其說阿里巴巴說是一個強大的電商平臺，不如說是一個龐大的數據公司”，其中提到的數據，正是大數據。《中國大數據發展調查報告（2018年）》表示，2017年大數據核心產業規模為236億元人民幣，增速達到40.5%，預計2018-2020年增速將保持在30%以上。由此可見，大數據技術正在不知不覺影響并改變著我們的生活。

（二）大數據技術在金融行業中的應用

近十年來，我國金融科技快速發展，并已走在世界前列，其中大數據技術因其起步較早、應用廣泛，與金融業務實現了深度融合，給傳統金融行業帶來了新的發展機遇和發展動力。大數據技術在金融領域的廣泛應用，使得金融業務的決策更具有前瞻性，金融企業的戰略制定過程更加理性化，金融企業能夠依據市場變化迅速調整業務策略，提高用戶體驗及資金周轉率，從而獲得更高的價值和利潤。

大數據技術在金融領域的行業應用非常廣泛，其中比較典型的有業務推廣優化、精準客戶服務和企業風控管理等。業務推廣優化，通過對不同市場渠道的業務質量大數據分析，實現對業務推廣策略的優化。精準客戶服務，是指通過將客戶的行為轉化為信息流，并從中分析客戶的消費個性特征，更加深層次的了解客戶的習慣，智能化分析和預測客戶需求，從而進行產品的創新和優化。風控管理范圍很大，其應用之一是銀行通過收集企業的銷售及財務信息，結合大數據技術進行數據挖掘，對企業進行風險分析和受信額度確認，使得貸款業務風險更加可控。

二、大數據技術在金融行業應用中的安全風險

大數據技術誕生的初衷是進一步挖掘數據的價值，而不是來自于安全領域的考慮，我們利用大數據技術給傳統金融業務注入活力的同時，不能忽視大數據技術給金融行業帶來的安全風險。在大數據技術的背景下，數據使用更頻繁，交互實時，數據種類也更加復雜，加之金融行業數據的特殊敏感和重要性，使得大數據技術給金融行業的數據安全帶來了更加嚴峻的挑戰。

（一）大數據平臺自身穩定性難以達到要求

安全性與高可靠性是金融科技信息安全工作的基本要求，然而，大數據技術因為開放的特點，使得在數據采集環節不得不面向各種類型的數據形式，從格式上分有數字數據、文字信息、圖片數據和聲音數據等，從接入方式上分有互聯網數據、內聯局域網數據和專網數據等，從來源上分有支付數據、通信數據、個人身份信息等;在數據使使環節，需要面向不同的用戶、不同的應用軟件調用;在數據保存環節需要面臨前所未有的數據增長速度的壓力。加之大數據技術目前仍然處于并非十分成熟和完備的技術狀態，諸多的不確定性，使得金融大數據平臺自身的容錯能力和可靠性難以達到金融科技信息安全的要求。

（二）來自外部的安全威脅加劇

大數據技術的概念起源于2000年左右，2012年后大數據技術實現了高速發展，在數據量爆炸式增長的同時，大數據新技術的不斷出現也帶了巨大的外部安全風險。一方面，作為一項新技術，金融企業在引進大數據技術的同時，引入未知的安全漏洞也在所難免，無形之中給外部威脅留下了可乘之機。[1]另一方面，近年來，來自網絡攻擊、盜取和惡意訪問安全事件頻發，且技術越來越高明，影響越來越巨大，大數據等新技術往往成為重被重點關注的對象。例如，由于來自大數據平臺技術層面的安全漏洞問題，2018年8月，華住集團旗下14家酒店約5億條用戶信息被非法盜取，包括1.3億條身份信息、2.4億條開房記錄等，損失極為慘重。

（三）金融消費者權益保護和個人隱私面臨威脅。

大數據背景下多種多樣的數據收集技術和收集渠道、高效專業的數據處理技術，使金融消費者很難確保個人信息被合理收集、使用與清除，金融消費者很難對個人信息行使主導權。2018年中消協發布的報告顯示，在使用APP過程中，遇到過個人信息泄露情況的受訪者占比達85.2%。

（四）傳統金融科技信息安全防護能力面臨全新挑戰

大數據技術在金融領域的廣泛應用，給傳統金融科技信息安全工作來了全新的挑戰。一方面，由于現有的金融企業大數據平臺目前大多缺乏有效的安全機制，自我安全保障能力比較薄弱，與金融科技的高效率和高穩定性要求有一定差距。另一方面，金融企業的安全防護技術一般都晚于互聯網相關技術的出現，但是大數據平臺的數據采集與訪問大多又面向互聯網，使得金融企業大數據平臺的安全防護能力存在短板。

三、關于做好金融業大數據安全保護的建議

（一）努力提升大數據平臺自身穩定性

為了有效提升大數據平臺自身的容錯能力與穩定性，必須在大數據平臺的數據采集、存儲、訪問等各個技術環節從業務理論設計、編碼實現以及測試各方面加以控制，提升平臺整體健壯性。一是建立獨立于數據庫集群的數據接入模塊，指定專業人員負責數據接入工作，加強等級保護和分類處理。二是加強對數據存儲環節的管理。在數據存環節引入數據量變動動態檢測機制和數據數據存儲空間冗余機制，確保數據存儲情況可控。三是在數據訪問環節增加容錯機制。大數據平臺面對大量的數據訪問需求，在訪問控制模塊加入容錯機制，減少錯誤的數據請求可能導致平臺崩潰的風險。

（二）努力提升大數平臺來自外部威脅的防護能力

來自網絡的外部安全威脅，始終是金融大數據平臺重要的安全隱患，有效抵御外部威脅，是大數據平臺安全的重要工作。一是建立獨立于大數據平臺的外部訪問接口模塊。通過入侵檢測、防病毒控制、身份識別以及訪問時段設置等技術，將非法訪問排除在訪問接口模塊之外，減少平臺數據的安全威脅。二是強化平臺操作員權限管理。由于大數據平臺大多采用分布式集群服務器，需要在運維安全上使用統一的、最小化權限的方式對平臺管理員賬號權限進行有效管理，減少賬號被外部攻破和利用的風險。三是對敏感數據信息進行脫敏處理，避免敏感信息被外部惡意訪問和使用。

（三）從法律層面明確數據安全的主體責任

金融消費者個人隱私和權益保護，事關消費者個人切身利益和社會公平正義，必須從法律的高度予以強化。一方面是從法律層面加強數據安全保護工作，落實在網絡數據生命周期各個環節中的使用者主體責任。[2]比如，客戶在辦理業務時提供的身份信息和收入信息，當客戶償清貸款后，銀行端便應該立即銷毀客戶的相關信息。另一方面是加強對大數據應用的法律約束，明確數據應用時的主體義務和法律責任，以有效應對當前大數據應用引發的個人信息安全風險。

（四）與時俱進，全面提升金融科技信息安全水平

大數據技術的出現給傳給金融科技信息安全提出了新的要求，與時俱進，提升安全防護技術水平成為，成為現階段金融科技信息安全工作的必然要求。一是完善信息安全工作制度。立足于大數據技術及相關新興技術，從制度的層面規范金融科技信息安全工作，明確主體責任。[3]二是著力提升金融科技人員技術水平。以大數據技術為代表的信息技術革新日新月異，金融科技工作者必須緊盯技術前沿，不斷學習新知識，掌握新技術。三是加強金融企業信息安全技術革新。金融企業作為特殊重要行業，必須擁有更強的信息安全技術革新的意識和能力，加強對傳統信息安全技術的革新和對新興技術的適應，使新興技術成為企業發展的新動力。

四、結語

文章闡述了大數據技術的概念以及大數據技術在金融行業的廣泛的應用情況，重點梳理了大數據在金融行業應用中所具有的安全風險、金融消費者的權益及個人隱私安全隱患以及傳統信息業所面臨的挑戰;在此基礎上從大數據平臺自身、外部、以及法律層面和制度層面為我國金融業信息安全提供了建議;為進一步保障金融業信息安全提供了應對思路。

參考文獻：

[1]王竹欣，陳湉.大數據時代面臨安全挑戰分析及應對策略研究[J].電信網技術，2018（02）：20-23.

[2]李子臣，楊義先.如何保護數據安全和個人隱私[J].金融經濟，2018（11）：17-19.

[3]曾慧蓮.利用大數據提升政府決策的科學化水平[J].領導科學論壇，2018（13）：21-22.

作者系中國人民銀行策勒縣支行副行長