详细介绍:

  在金融行业，数据安全的重要性不言而喻。随着金融业务的继续扩展和日益复杂，金融机构每天处理的大量敏感数据，如客户信息、交易记录、财务数据等，都需要高度严密的保护。然而，传统的数据安全措施在面对金融行业特有的复杂业务场景时，往往显得力不从心。金融数据的流转涉及多个系统、平台和跨机构的合作，不仅流动路径复杂，而且需要满足严格的合规性要求，如《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人隐私信息保护法》等。按照以上要求，如何保障数据在流转过程中的安全性、完整性与可追溯性，成为了金融机构面临的重大挑战。数据安全不仅关系到金融机构的声誉和客户信任，而且会直接影响其业务的连续性和稳定性。

  本文探讨了基于数据流转的安全建设，通过数据流转监测和异常问题发现来应对金融行业中数据安全无法与业务需求紧密结合的关键挑战。金融行业的数据流转监测不仅是为避免数据在传输过程中被泄露，更重要的是确保金融交易的安全性和合规性。例如，在数据分析、跨行转账、支付清算、证券交易等业务中，对数据流转的实时监控和完整审计至关重要。通过引入先进的数据访问治理技术，金融机构可以跟踪记录每一笔交易数据的流转路径，确保所有的交易过程都在受控范围内。这种实时监控能力，在为机构提供详细的审计记录的同时，还能帮助其在发生安全事件时快速缩小问题源头，定位问题所在，提升处理效率。

  已有的数据访问管理安全措施和工具彼此孤立，需要独立管理，而用户、数据、安全策略等时常变化，管理人需要进行大量的繁琐操作才能完成，且难以持续保障安全管理的有效性与一致性；当业务需求量大时，常常无法及时响应，难以满足业务敏捷性要求。尤其在数据量大、用户数量多、访问频率高的数据访问类场景中，普遍面临数据资产目录不清、数据访问关系复杂、访问人员不明确、数据风险难评估、缺少精细化管控措施和闭环管理流程等难题。未解决这一些难题，首先应该明确解决的关键难点。

  掌握数据真实访问情况，是数据访问管理的起点和其他工作的必要前提。数据安全包含两种属性：业务和安全。其中，业务表示的是怎么回事用数据和哪些人需要用哪些数据；安全则是应该以什么方式使用数据，从而既能发挥数据价值，又能保障安全。而梳理清楚数据访问现状，要重点解决3方面问题。

  制定既能满足业务需求又不影响正常运营的数据安全策略，必须清晰了解当前有哪些人在访问哪些数据、如何访问以及执行的操作。这依赖于对数据访问现状的持续梳理。

  企业的数据安全策略主要基于3个方面：外部法律和法规和行业标准、企业内部安全合规要求、业务访问需求。数据安全的核心在于服务于业务，这与网络安全的本质区别显著。因此，在制定安全策略时，企业需采用统一、易懂的方式来定义策略。安全策略的制定需要安全、业务、合规、数据管理等多个部门的协作，仅靠安全人员难以完成。而不同部门的专业背景和语言差异，增加了内部沟通和与外部监督管理的机构交流的复杂性，这是制定策略时一定要解决的难题。

  策略制定需满足企业级需求，即构建统一的定义方式，既支持法律和法规、行业标准和企业内部安全要求，又覆盖各数据访问场景的安全需求。与以往孤立的安全策略相比，统一的策略定义和管控措施能明显提高企业的数据安全管理效率。

  （三）如何明确该在哪里部署什么样的安全手段，如何检查安全策略的完整有效性

  数据访问管理（DAM）由数据访问治理（DAG）和数据访问管控（DAC）两个主要部分所组成，其作用是帮企业准确了解实际的数据访问情况，更好地制定访问策略，实施有效的访问控制措施，持续监控数据访问中的新风险，并构建一个安全的闭环流程。

  数据访问管控则致力于提供执行访问控制策略所需的具体安全措施，以防止数据被泄露、篡改、窃取以及没有经过授权的访问等一系列安全风险。常见的数据访问管控措施包括数据脱敏、实名认证、数据加密、溯源水印和行为审计等。市场上的大多数数据安全产品属于数据访问管控范畴，少部分产品在此基础上增加了行为分析和风险监测功能。

  接着，针对这一些数据资产，金融机构需要配置相应的网络访问流量采集方式，并导入流量数据。这些流量数据将被解析，以绘制出数据访问关系图，从而直观地展示数据在不同系统和用户之间的流转情况。通过这一方式，金融机构能够全方面了解数据访问的真实的情况，有助于后续的权限管理和安全策略的制定。

  为了进一步强化身份验证，金融机构可以集成企业用户身份认证系统，实现对数据访问的实名认证。此功能确保每一个访问者在访问敏感数据前都经过严格的身份认证，逐步提升了数据的安全性。同时，在明确数据资产和访问者身份的基础上，金融机构可根据“数据资产-访问者”的边界，定义具体的业务场景。通过对业务场景的梳理和在系统中的维护，金融机构能够明确每一场景下的数据资产、访问者，以及安全和业务相关责任人员，并对数据访问关系和行为记录进行归类管理。这种方法确保了业务场景的定义清晰，数据访问控制措施得当。

  在定义业务场景后，金融机构还需要确保相应的网络流量采集是否覆盖所有关键数据访问行为。依据业务场景中的数据资产和访问者配置，系统将自动计算敏感信息保护的覆盖度和数据权限的偏离度，并生成具体评分。这些评分将帮助金融机构评估其数据保护的方法的有效性及安全策略的合理性。

  同时，金融机构应依据这一些评估结果，按照不同业务场景评估敏感数据的保护情况，以及计划上线的安全策略对业务操作的影响程度。这一评估过程确保安全策略既能保护数据安全，又不会对业务运营产生不利影响。

  在完成安全策略的定义后，依然应该要依据业务的变化和真实的情况，不断对安全策略来优化调整和持续性管理。这一过程需要安全、业务和合规人员共同参与讨论，以确保策略的有效性与合规性。最后，根据计划上线的安全策略，金融机构应不断评估当前上线的安全控制措施是否有效，并进行一定的优化工作。这一步骤确保了安全措施始终处于最佳状态，以应对一直在变化的安全威胁。

  在金融行业，数据安全与业务的稳定性和客户信任直接相关。数据访问管理通过其核心组成部分——数据访问治理和数据访问管控，为金融机构提供了一个全面且高效的安全管理框架，从而为其数据安全建设带来了显著的价值。

  数据访问管理通过实时监控数据流转过程，明显提高了数据安全的管理效率。数据访问管理可以通过配置网络访问流量采集方式，将流量数据导入系统并解析，以绘制出数据访问关系图。这种可视化的监控方式使金融机构能够直观了解数据在不同系统和用户之间的流转情况。实时监控数据流转不仅有助于金融机构及时有效地发现异常访问行为，还能有效预防勒索病毒攻击、0-day漏洞工具、数据泄露和篡改等安全风险，通过敏感数据流动的视角，确保所有数据访问行为都在受控范围内进行。

  此外，数据访问管理为金融机构的数据安全策略优化提供了科学依据。通过自动计算敏感信息保护的覆盖度和数据权限的偏离度，数据访问管理能够生成具体评分，帮助金融机构评估其数据保护的方法的有效性。这一功能使得安全策略的制定和调整更精准和合理，既能保证数据的安全性，又不会对业务运营产生不利影响。尤其是在面对一直在变化的业务需求和数据安全威胁时，数据访问管理提供的实时监控和自动化评估功能，可以帮助金融机构迅速调整安全策略，确保其安全措施始终处于最佳状态。

  综上所述，数据访问管理为金融机构的数据安全建设带来了全方位的提升，不仅强化了数据资产管理和访问控制，还为其在复杂多变的业务环境中保持数据安全提供了有力支持。通过数据访问管理的应用，金融机构可以更好地防范数据安全风险，提升业务的稳定性和客户信任度，同时满足日益严格的合规要求，为企业的长远发展奠定坚实的基础。

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