Ⅰ 防範外資銀行泄露重要金融信息：金融大數據下金融安全三大戰略點
#管清友：防外資行泄重要信息#
金融信息安全越來越重要已經成為一個不爭的事實，更是一個緊迫的事實。
管清友的觀點和指向是非常明確的，而其提出的銀行信息安全是外資銀行的金融信息安全卻具有非常大的普遍性意義和戰略性意義，特別是在金融大數據趨勢之下，金融信息越來越具有戰略性和國家安全特性，而曾經或者已經出現的一些事件也大多與金融信息相關。
在金融大數據下金融信息安全三大戰略要點：
一是在金融大數據下，金融信息安全應該上升為國家安全戰略
我國已經進入一個金融大數據時代，金融大數據的火爆已經遠遠超出人們的想像。經過幾年的發展和新技術的廣泛應用，金融大數據的分析和應用已經進入到了一個新的層次，也就是說經過十年的數據積累和 科技 分析能力的提升，目前的大數據分析進入到了一個廣泛的應用階段，又一次的火爆並進入人們的視野也就是理所應當的。
但在金融大數據背景下，金融信息安全越來越應該受到重視。今年以來，金融安全成為人們熱議最多的話題，許多 社會 熱點話題都或多或少與金融安全高度相關。我國也前所未有地對金融安全問題高度重視，將維護金融安全視作「關系我國經濟 社會 發展全局的一件帶有戰略性、根本性的大事」。
金融安全風險和經濟安全風險、生態安全風險、網路安全風險等都屬於非傳統安全風險范疇，但非傳統安全風險越來越對我國的國家安全產生非常大的危害，以前我們對傳統金融信息的安全是比較重視的，但在傳統金融信息安全的前提下，非傳統金融信息安全更應該上升到國家安全戰略以提升我國金融信息安全的保障能力。
二是在金融大數據的大環境下，金融信息安全要內外兼治，特別是對外資金融機構涉及我國金融信息的安全要強化戰略構想和設計
應該說，我們對我國內資金融機構和內資金融信息的安全還是比較重視的，對相關風險的處理也是非常重視和有力度的。
以前我們常說，金融改變人們的生活，生活也會改變著金融；但如今卻是，金融大數據已經成為改變人們的生活和金融行為的重要手段和方式，而這種對生活的改變和對行為的改變卻有可能成為我國的一種國家安全的風險隱患。
近年來，金融領域的個人信息保護也開始受到重視，而銀行客戶信息泄露的事件也時有發生，包括個人徵信信息未經授權被查詢甚至泄露、銀行內鬼倒賣客戶信息謀利、貸款客戶財產信息被泄露、銀行App違規收集信息屢遭點名等，不僅僅體現出了金融信息的價值，更體現出了金融信息安全的重要性。
而外資銀行涉及的金融信息安全更對我國的經濟安全和經濟風險帶來非常大的安全隱患，特別是華為事件的發生和發展，更是對我國的金融信息安全特別是外資銀行、外資審計機構、外資評估機構和外資投資銀行機構的金融信息安全敲響了警鍾，內外統籌治理金融信息安全應該上升到國家戰略的角度並不為過，而且很緊迫。
三是在金融大數據的大背景下，金融信息安全要做到標本兼治，特別是強化國家法律的硬性約束特別關鍵
金融大數據之下，不僅對未來的金融產業發展前景產生重要的影響，會催生和細分出很多新的行業，如數據存儲行業、數據分析行業以及新的其它行業，如人工智慧醫生、人工智慧分析師，都依託於大數據，更重要的是任何人都可以藉助於大數據的分析和應用，對產業模式和人們的行為習慣進行改進和引導，從而導致金融服務方式和模式的改變。
更嚴重的是，如果這些金融大數據被一些不懷好意的境外機構所利用，那就不僅僅涉及到盈利和虧損多少的問題，更可能會在經濟安全和國家安全領域帶來無法彌補的損失。
由於金融行業數據的量級和復雜性，對金融數據的風險控制、信息安全和數據防護能力以及技術處理手段都提出了更高的要求。更重要的是，我國目前金融信息法律保障機構不健全，缺乏專門性立法，對違法機構和個人的法律追究機制尚不健全。雖然我國從近年來先後出台了關於金融信息的保護性法律法規，但從進一步建立健全金融信息安全的法律法規上還需要進一步完善，特別是對外資銀行機構和金融機構涉及金融信息安全的違法行為，一定要從標本兼治的高度進行設計和完善，從而為我國的金融國家安全提供法律保障。
金融信息安全已經上升到國家安全和國家戰略，三大戰略因素成為重點。 （麒鑒）
Ⅱ 大數據存在於互聯網之中
大數據存在於互聯網之中
互聯網技術從深層次、具體化的角度解讀可以分為：大數據、P2P人人組織網路和兩面市場。其中大數據是最重要的因素之一。金融沒有類似實物的物理生產、倉儲、物流等過程，但其本身是數據的生產、倉儲、挖掘、傳輸、分析和集成。所以大數據對於金融而言，相比其他行業，無疑是有更巨大的影響力。
大數據，是思維、技術與數據的三足鼎立。大數據不僅指規模龐大的數據，它首先是一種思維方式的變化，其次是對這些數據的處理和應用，是數據、處理技術與應用三者的統一的一列處理技術，最後，大數據的前提必然是充裕互通的數據本身。
大數據的思維方式會改變傳統金融作業思維，它首先是會改變金融信貸業的抵押文化，推動信用變現成為可能和主流。尤其是中國金融行業，有著根深蒂固的抵押文化，在貸款的過程中嚴重依賴於抵押物，這是中小企業得不到貸款服務的很重要原因。抵押文化讓貸款服務提供方在考量時思維變得簡單粗暴。貸款方的考量核心是判斷抵押物品的價值，確保有相應的價值空間。比如房產價值200萬，那麼打個7折，只要保證價值不下跌太厲害，那麼就不會產生風險。房價不下跌，風險不大；房價下跌，也是國家的事情，與銀行機構無關。
長期而言，抵押文化對金融業發展有相當負面的影響。要想做到真正的改變就是要強化信用貸款，建立信用機制。真正的安全不是抵押物，而是人們的信用。我們講大數據對金融影響，首先要有思維上的認識變化。
信用看不見，摸不著，但大數據的方式可以幫助還原一個人，甚至一群人的信用輪廓，讓個人或者群體的信用變得金光燦燦，觸手可及。這將是根本性的改變，並產生巨大的影響。大數據的應用例子中，對於天氣預報的實踐是人們津津樂道的——沒有人可以准確地預測天氣，因為變數太多，大到日月星展，中到洋流大氣，小到人的環境行為的偶然因素，都會對其產生影響，但氣象學家通過氣象大數據的分析，加上並行的處理技術，人們做到了從數據中找到規律，實現更准確的氣象預測。個人的信用評估和實現氣象預測有非常類似之處，一個人或者群體的信用好壞取決於很多的變數，而且信用本身不是靜態的，而是一個動態的行為特徵的體現——資產、收入、消費、個性、習慣、社交網路等等都是會對信用產生影響。個體信用正式通過各種行為決定的，但是體現一個人的信用的行為並非是全無規律的。通過大數據，可以很好地通過對個體或者群體的大量信用行為進行收集、整理、分析，只要把這些糅合在一起時，會發現很多客觀規律，使得人的信用立體化，從而實現對於個體或群體信用的預計。
互聯網技術革新本身也推動了大數據成為可能。雲計算、SNS、移動互聯網等技術的發展，使得大量數據的生產和連通變成現實；非結構化資料庫技術的發展，使得數據收集的要求大大降低；存儲技術的發展，使得大規模數據存儲得以實現；並行處理計算，使得數據可以得到高速處理，更快獲得結果、應用；各種演算法、機器智能化學習的成熟等等又進一步促進大數據的應用發展。所以，我們可以做到存儲處理所有數據，而不是存儲抽樣數據，並且可以將粒度從整體面向個體。這些也帶來一系列變革——
——市場集中度更高。IT技術的發展、互聯網的延伸、大數據的應用，讓市場擺脫了地域的限制，從而使得更大規模的企業以更快的速度成長。而大數據在技術上的突破也會使得馬太效應更加明顯——強者愈強，大者愈大。如果我們還是局限於地域優勢，無法有效形成對海量用戶和良好的數據資產的管理，那麼未來核心競爭力將會受到嚴重削弱。
——促進金融的開放性，大數據首先要數據全量在線。現在太多系統都是孤立的，比如很多公共事業數據，即使銀行本身的很多業務，比如對公業務、對私業務、卡業務等都是相互分離的難以形成聯動效應；況且決定信用本身的不單是金融數據，很多其他領域的數據也會產生影響，這對於數據的開放性要求更高。但這些數據都可以藉助互聯網進行聯通，互聯網有天生的開放性、透明性，使得大數據的應用有了可能。傳統的金融業也必然會因此而變化。
——最後，還是數據本身。既然是大數據，必須要有足夠的大量數據，這是一切預測的大前提。如何在預測之前收集足夠多的信息，就成了預測成功與否的關鍵。
一切皆可「量化」，並在加速量化，幾十年來IT技術的發展已經使得大量數據量化。
互聯網金融對大數據的使用，天生具有優勢。互聯網可以在法律和道德所容許的范圍內捕捉信用評估所需要的個人或群體的行為信息，並將這些繁雜的信息提供給大數據作業系統進行處理，完成對個人或群體的信用價值的評估分析。從這個角度來說，P2P在對信用大數據的使用方面更有獨特優勢，由於P2P兩面市場的特點，決定了它可以覆蓋更多的用戶，同時由於充分利用了人人組織的特點，可以讓用戶自己產生數據，從而實現數據的自我產生和循環。使得「取之不盡，用之不竭」的數據創新成為現實。
雖然這場大數據帶來的變革，還是早期，但我們可以清晰預見大數據對於金融的影響——金融服務將進一步從粗放式管理向精細化管理轉型。由抵押文化向信用文化轉變更全面的信用體制和風險管理體制將會建立；從「利潤為中心」向「客戶為中心」轉型。從「關注整體」向「關注個體」轉型。
我們還可以預見，真正能帶來改變的互聯網金融、大數據金融一定是由深諳互聯網思維，立足小額信用貸款服務，涉及海量用戶，注重數據資產，耐心長遠的公司所推動的。只有這樣，才是符合大數據的趨勢，才能擁有長期的核心競爭力。
Ⅲ 金融服務領域的大數據：即時分析
近年來，「大數據」這個術語似乎比其他IT術語都更加流行。這不僅是術語的傳播，而且還有廣泛的應用，並且很多公司似乎都想趕上創新的列車。無論人們稱之為「大數據」、「數據科學」、「工業4.0」或任何其他誘人的術語，人們談論的都是一樣的事物：數據。
目前，還沒有對大數據的具體定義，但是企業可以根據5個V來測試數據，如果他們擁有所有數據，那麼他們其實採用的就是大數據。
這5個V是：數量、速度、種類、准確性、價值。然而，一些企業只停留在原有的3 個V：數量、速度、種類。遺憾的是，這些測試被認為無利可圖，因為企業可能會在詳細的分析上投入大量投資，但獲得的價值很少，因此，啟動它毫無意義。
大數據並不是每個商業等式的答案。但是，並非所有類型的數據都可以存儲或用作大數據，例如：金融服務提供商每天存儲客戶銀行轉賬等內容。這些數據不能稱為大數據，它是任何一方無法共享或分析的個人數據。金融服務提供商在用戶注冊時存儲用戶的ID，這兩者都不能稱為大數據。這是企業內部數據，應存儲在專用的數據倉庫伺服器中。另一方面，支出交易無疑可以被視為消費者行為，而這是大數據。一旦分析了這些數據，金融公司就可以為用戶提供更加個性化的服務，從而優化定價策略，提高客戶保留率，獲得競爭優勢等。
金融服務公司必須實現完全數字化，才能從大數據中獲得寶貴的見解。但是，國際金融服務商摩根士丹利公司的研究報告顯示，金融服務業的數字化指數並不高。事實上，由於IT遺留系統和過時的業務流程，只有35%的金融服務公司實現了數字化。
企業需要通過利用大數據並將其集成到日常運營中來釋放更多的機會，例如：
業務運營與戰略 在普華永道公司於2018年發布的一份報告中，美國只有38%的消費者表示他們與之互動的員工了解他們的需求; 美國以外的46%消費者也這么認為。為了解決這一業務問題，基於分析的大數據技術可以促進以客戶為中心的文化，從而增強客戶體驗，並提高運營效率。通過利用大數據，企業還可以建立自助服務平台，以吸引更多的財富管理投資者，使他們與需求保持一致，並將費用降至最低。將部門收集到的舊數據連接起來，並將其與新收集的數據集成，以獲得最大的數據完整性，這將是一個很好的實踐。
風險管理 信用評分平台是一項重要的服務，可以為全球數億名客戶提供服務。但現在必須將其提升到第二等級，以便對客戶的財務狀況提供全方位的視角。通過引入非傳統指標，客戶可以更公平地訪問金融產品。此外，大數據產生的結果可用於建立數據模型，以識別捕捉股市欺詐者的模式，並提醒金融風險機構調查這些案例。積極主動的首席風險官將定期使用大數據，以確保企業符合他們嚴格的標准。
信息技術 近年來，由於大量的網路犯罪，在金融服務的IT系統中使用大數據已成為當務之急。為了發現欺詐並防止其發生，金融企業必須具有更高級的安全級別。構建預測性分析將使IT工作人員能夠在網路攻擊入侵系統之前進行預測。戰略性地採取行動的IT工程師可以支持其他部門，為他們提供大數據即服務，其范圍包括：為財務部門自動調節流程、為營銷部門提供實時報告以增強其目標營銷活動，以及在新服務發布前構建並行大數據模型以對其進行回溯測試。IT工作者是大數據游戲中的快樂參與者，他們有能力不斷地支持跨部門的同事將暗數據轉化為戰略數據。 企業通常從大數據中探索分析其資產負債表。即使是聲明健康運營的知名公司也經常分析他們的數據。事實上，這些是獲得市場擴張、競爭優勢和利潤增長的公司。
如果企業能夠授權大數據來回答業務問題，那麼相同的大數據也可以為他們提供許多無可置疑的答案。事實上，大數據確定的答案的好處不僅僅局限於金融服務公司及其利益相關者，而且還將進一步擴大到其他領域，其中包括：
(1)無可爭議的答案：客戶細分 分析可以提供基於年齡、收入和人口統計的不同消費者行為的見解。因此，金融服務公司能夠使客戶產品與他們的定製需求保持一致，從而提高客戶保留率。受益人：消費者-金融服務提供商。
(2)無可置疑的答案：定價策略 除了其他好處之外，大規模分析可以為消費者提供更好的價格。例如：消費者可以根據他們審慎模式，在汽車保險政策上獲得具有競爭力的價格。金融服務公司能夠使用大數據來發現住房的價格過高，並建議客戶評估不同的報價，重新引導他們找到一個更合適的貸款人。受益人：消費者-競爭監管機構。
(3)無可爭議的答案：金融包容性 正如歐洲銀行管理局在2018年發布的調查中所提到的，受訪者表示，大數據對更多金融包容性有著積極影響。相當一部分消費者無法獲得金融服務，如：信用評分、住房融資等。 但是，通過涉及大數據，這些消費者可以使用可穿戴設備來改善他們的健康狀況，因此可以獲得更具競爭力和更便宜的保險套餐。擁有第一個金融產品將有助於他們融入金融生態系統。受益人：消費者-金融服務提供商-政府機構。
(4)無可置疑的答案：數據治理 使用金融服務大數據的良好做法將增加消費者對供應商的信任。如果金融服務公司分享他們的大數據技術，並解釋他們如何以合乎道德的方式使用數據來改善他們提供的服務，並更好地滿足消費者需求，他們將從中受益。隨著消費者被個性化產品所吸引，他們會故意分享更多數據以獲得更多個性化。受益人：所有上述受益人。
大數據的指導原則無處不在，但這並不意味著所有數據科學家都會得到相同的輸出，因為每家公司都有不同的數據量，這取決於分析的執行深度。並非所有大數據都能提供有價值的成熟見解。因此，行業領導者必須確保投資自己的數據是有利可圖的，並與他們的業務能力、人員技能和企業願景保持一致。
當今的金融服務公司正在尋求通過利用大數據分析來競爭，他們在數據戰略方面獲勝的結構如下：
•管理：數據遷移、數據選擇、數據存儲、數據測試
•分析：數據結構、數據分析、機器學習、數據可視化
•成果：成功指標、業務決策、貨幣化、市場領導力
數據是一種永不貶值的有形資產，使用有價值的見解是一種面向未來的戰略。因此，競爭是一個不斷變化的目標，企業必須隨時進行分析。
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Ⅳ 大數據助推金融業發展
大數據助推金融業發展
專家表示，對於金融行業來說，尤其是以銀行、保險為主的金融行業都是非常注重數據應用的，很多企業已經在利用大數據去服務其風險管理、客戶營銷和運營管理等工作。大數據未來將成為全球金融業競爭的主要「陣地」之一。對大數據的應用能力已經成為金融企業的核心競爭力，未來有競爭力的金融企業一定是有深厚大數據文化的企業。
今年《政府工作報告》明確提出要「發展壯大新動能。做大做強新興產業集群，實施大數據發展行動」。近年來，以信息通信技術的創新為基礎，互聯網、大數據和人工智慧等蓬勃發展，新的經濟形態展現出強勁的生命力。接受《金融時報》記者專訪的畢馬威中國大數據團隊學科帶頭人魏秋萍博士表示，對於金融行業來說，尤其是以銀行、保險為主的金融行業都是非常注重數據應用的，很多企業已經在利用大數據去服務其風險管理、客戶營銷和運營管理等工作。
金融大數據值得關注
魏秋萍表示，金融行業本身是一個自帶很大流量的行業。比如一個規模較大的銀行，都擁有海量的客戶。銀行可以利用大數據技術，針對不同的客戶群體制定不同的個性化服務方案，可以創建出很多不同的場景。同時，銀行擁有很多的數據維度，這些數據項又比一般的網路行為大數據擁有更高的價值密度，可以發揮很大的業務價值。因此，金融行業充分利用自己的流量、數據，有效結合外部數據，再配套先進的技術和理念，必然可以成為一個生態體系中的核心組織。
大數據已經被廣受關注，但到底什麼是大數據，並沒有一個被大家普遍認可的定義。魏秋萍認為，要認識大數據，可以從數據和技術兩大層面來看。在大數據這個熱詞沒有出現之前，金融行業早就開始了商務智能分析和數據挖掘，不過這時被分析的數據往往是企業內部的結構化數據。目前，金融企業分析的數據已經不再拘泥於此，而是大大拓寬了數據的廣度，除了結構化數據外，也會根據實際的分析需要來引入非結構化數據，同時也會結合企業內部數據和企業外部數據來開展分析。在技術層面，也有了很大的變革，包括存儲能力、計算能力和演算法種類等，都有長足的進步。在10多年前做數據挖掘的時候，往往由於樣本量龐大需要做采樣技術，現在有了高性能存儲和內存計算等技術的更新，采樣基本不再是必需的了。
魏秋萍預計，大數據未來將成為全球金融業競爭的主要「陣地」之一。與互聯網企業相比，雖然金融行業踐行大數據戰略的起步要晚了一些，但是金融行業利用大數據的進程也發展得很快。對大數據的應用能力，已經成為金融企業的核心競爭力，未來有競爭力的金融企業一定是有深厚大數據文化的企業。大數據提供了全新的溝通渠道和客戶經營手段，可以加深企業和客戶的互動，更及時精準地洞察客戶。大數據也可以幫助金融企業滋生新型的金融業態參與市場競爭，用大數據來武裝自己的金融企業未來一定是某個生態鏈中的關鍵組件。
風控需同步跟上
魏秋萍表示，應用大數據必須要重視數據質量和技術創新。舉例來說，把大數據應用於風險控制是金融業應用大數據最典型的場景之一。在這一場景的應用中，有以下兩點必須注意：一是對於數據的整合和數據的治理。風控是一個復雜的過程，要利用數據對風險進行穿透式管控，必須實現用真實的數據再現業務流程，因此，數據的可獲得性和數據質量非常關鍵。二是先進技術的應用和創新。風控是魔高一尺道高一丈的游戲，「小偷」的伎倆層出不窮，作為「警察」的風控必須要有不斷創新的能力，不斷優化風控的技術。她還表示，從大數據風控技術的角度看，國內和國際的差異並不大，中國也走在了技術的前沿。但是，國外的金融企業對創新技術的容錯會比國內好，他們有一些機制來鼓勵創新技術的試錯。這一點值得國內企業學習。
魏秋萍還認為，應用大數據的時候，數據安全也要同步跟上。保障數據安全的方法主要是三大手段：第一，需要依靠健全的法律制度來保障和約束數據交易的買賣雙方；第二，需要加強數據買賣雙方的道德約束；第三，需要通過安全技術來保障數據的安全。
金融企業應用大數據是一個逐步發展的過程，大數據的價值釋放也必然是循序漸進的。企業內部一致的大數據理念和數據驅動決策的文化，也是大數據助推金融企業發展的保障。
Ⅳ 資料庫對一個國家的經濟文化科技國家安全等有何影響
隨著數據安全法、個人信息保護法的頒布實施，數據安全成為各行業數字化轉型的重要一環，通過資料庫技術創新助力數據安全成為業內熱點。
記者調研采訪發現，面對數據安全合規以及新應用新場景下的安全防護要求，傳統資料庫安全防護理念和技術已經開始轉變。在大數據環境下進行頂層設計、標准制訂，對各大數據組件進行安全審計、訪問控制與風險識別，針對結構化與非結構化數據的安全脫敏、加密安全與隱私防護等，都是當前資料庫安全防護新趨勢的重要問題。
多因素驅動資料庫安全發展
近年來，我國數字經濟蓬勃發展。最新發布的《中國互聯網發展報告2021》顯示，2020年我國數字經濟規模達到39.2萬億元，佔GDP比重達38.6%。
「只有保障數據安全，才能築牢數字經濟發展的底線。」達夢資料庫高級副總經理付銓表示，數據是數字經濟的重要生產資料，是國家核心戰略資源和社會重要財富。同時，數據安全問題是關乎數字經濟健康有序可持續發展的重大問題。
綠盟科技集團副總裁李晨認為，資料庫安全發展主要有兩個驅動因素，一是資料庫本身的發展促使資料庫安全技術發展，二是數據安全相關法律法規和標准規范對資料庫安全防護提出新的需求。從技術發展看，大規模的數據存儲和處理需求，使得大數據、數據倉庫、數據湖以及數據中台得到推廣，並應用於分布式資料庫、雲端資料庫等很多場景。從數據安全法律法規看，繼等級保護2.0系列標准提出大數據應用場景的安全防護參考後，數據安全法和個人信息保護法又相繼頒布實施，將數據安全要求提高到法律的高度。
在中國信通院資料庫應用創新實驗室、中國通信標准化協會大數據技術標准推進委員會近日舉辦的「資料庫安全防護新趨勢」沙龍上，清華大學計算機系長聘教授李國良表示，標准有助於落實產業政策，促進企業發展。希望更多企業重視相關工作，共同為資料庫安全的發展做出貢獻。
據中國信通院雲大所工程師劉思源介紹，中國信通院深耕資料庫領域標准研製、產業研究、政策支撐、評測評估等，依託中國通信標准化協會大數據技術標准推進委員會，已牽頭編制近10項資料庫領域行業標准和若干團體標准，累計發布資料庫白皮書和研究報告近10本，並定期發布評測評估觀察，為遴選優質標的提供重要依據。
資料庫安全保障網路安全
資料庫安全防護是數據安全治理體系的一部分。李晨表示，綠盟科技從數據安全建設頂層設計出發，提出「一個中心，四個領域，五個階段」的數據安全體系建設思路。以數據安全防護為中心，在組織建設、制度流程、技術工具和人員能力四個領域同時開展建設工作，通過「知、識、控、察、行」五個步驟進行數據安全落地建設。僅就資料庫安全技術而言，綠盟科技有數據分類分級、審計與訪問控制、脫敏、水印、脫敏後風險評估、數據防護與態勢感知和隱私計算相關技術等。
付銓表示，在信息技術快速發展的背景下，需要在網路信息安全關鍵技術上有更大突破，前提是獨立研發，掌握核心技術。在安全問題上，只有資料庫沒有安全問題，數據才不會泄露或丟失，信息安全才能得到保障。可以說，只有底層的資料庫安全了，網路安全才有保障。
據介紹，達夢資料庫研發的數據共享集群實現了國產資料庫在共享存儲集群方面的突破，在性能上與國際同類產品持平。公司產品廣泛應用於金融、能源、電信等50多個重要領域。
構築多維度立體化安全防線
「隨著數據價值重要性的凸顯以及未來開放性環境下的安全風險日益突出，資料庫需要圍繞系統整體韌性能力和數據端到端全生命周期安全構建系統整體外部感知能力和機密計算能力，並完善內核審計追溯能力。」華為技術有限公司資料庫技術專家朱金偉說。
勒索病毒是當前受到關注的網路安全風險。美創科技產品和解決方案中心總監胡大海表示，為有效抵禦勒索病毒威脅，美創科技從防範實踐出發，以「零信任」安全理念為基礎，推出「勒索防禦產品+安全保險+容災備份」三位一體的勒索病毒風險解決方案，為機構數據安全構築起多維度、立體化的安全防線。完善的數據容災備份建設可以在攻擊發生前對數據進行備份，在攻擊發生後對數據進行恢復，最大程度降低由勒索病毒加密、竊取數據造成的數據丟失乃至業務中斷等影響。
據騰訊雲計算技術有限公司資料庫高級產品經理程昌明介紹，目前騰訊雲資料庫已經能夠從數據沉澱、業務學習、特徵總結、風險模型、人為中心以及行為分析等方面，基於大數據分析進行安全治理。
Ⅵ 我是做金融的，想問一下大數據對金融行業有什麼價值
當然有數來據支持，可以說所有的行業，自都能夠很大幅度的提高精準率，無論是從成本還是從效果，都是大有裨益的。
要了解大數據優勢有哪，對我這個行業有哪些突出性的優勢。
誰是准確的目標受眾？如何在合適的時間、合適的地點、以合適的方式傳達給消費者正確的信息？隨著數據搜集、存儲、管理、分析、挖掘與應用的技術體系的發展，這些問題的答案已經可以顯現於眼前。
怎麼獲取數據：網民通過C2C的互動，C2B的互動，B2B的互動，實時生產數據。這些數據匯聚在一起，就能夠獲取到網民當下的情緒、行為、關注點和興趣點、歸屬地、移動路徑、社會關系鏈等一系列有價值的信息。原本分散的信息通過分析、挖掘具有了關聯性，了解用戶真實的態度和需求。
利用數據獲客：利用大數據做精準營銷的人群定向投放，根據人群的行為軌跡，再結合其他關聯數據，如社交屬性等數據來對投放人群進行標簽化管理。這樣才能使得廣告投放有千人千面的效果。
對於營銷來說，了解用戶、分析用戶尤為重要，而每年花在數據分析上的人力物力更是數不勝數。對於營銷來說，大數據更多的是支持，可以將更多的人力物力節省下來。
做數據精準獲客營銷，要找對獲客系統運營商大數據，需要了解請留言。