數據是銀行經營發展的核心資源,確保數據安全意義重大,目前,銀行業安全能力水平表現參差不齊 ,安全體系建設相對滯后,數據安全治理措施缺乏。隨著銀行業數據服務開放力度持續加大,數據種類規模與應用場景更為豐富,安全問題紛繁復雜,導致泄露事件頻發。近年來,我國人民銀行、銀保監等對銀行業數據安全、個人金融信息的管控力度不斷提高,規范文件陸續發布,尤其《數據安全法》出臺,數據安全問題已提升到新高度。
一方面,金融數據安全將成為未來金融合規和安全監管的重點工作之一,銀行業需滿足國家及行業監管合規要求,著眼全局,提升自身數據安全管理能力,加強數據安全體系化建設;另一方面,數據安全能力也是機構自身競爭的重要指標,隨著機構運營及業務對數據依賴性提高,數據安全合規成本逐年增加,加強數據安全防范工作,進行數據全生命周期保障,是適應自身業務發展需求,促成了各項創新業務的開展的基礎性工作內容。
人工智能安全AI Security
敏感數據的精準靶向監控
數據水印溯源技術
數據鑒權技術
UEBA用戶實體行為分析
隱私增強計算技術
外部攻擊規?;?/p>
外部攻擊定制化
內部泄露多樣化
內部泄露情緒化
數據安全精細化
安全建設體系化
數據安全法
個人信息保護法
關鍵信息基礎設施
金融數據安全 數據生命周期安全規范
個人金融信息保護技術規范標準
銀行業金融機構數據治理指引
GDPR:2000 萬歐元處罰
GDPR:上一年全球年營業額的4%
個保:五千萬元以下罰款
個保:上一年度營業額5%以下
數安:最高處罰違法所得十倍罰款
銀保監:某銀行被罰¥ 420萬元
美創科技基于多年建設實踐,并結合國家、行業監管機構提出的合規要求,以數據安全治理方案導入、以數據安全基礎能力為核心保障、以數據安全運營持續優化提升,基于零信任數據安全架構,通過對銀行資產進行梳理,風險評估,從不同敏感等級的數據安全防護角度出發,采用敏感數據發現、數據分級分類、數據庫訪問控制、數據庫審計、數據脫敏、水印溯源、終端防護、數據庫容災備份、數據安全管理平臺及風險態勢感知等技術手段,進行一體化數據安全管控。
基于零信任安全理念,覆蓋數據全生命周期全棧產品,實現數據安全體系立體化、主動化
可智能、快速、準確梳理和盤點數據資產,讓數據可知、分類有序。
可精準定位、阻斷、處理各類業務側帶來的數據庫風險,隔離外部入侵攻擊。
幫助用戶主動建立運維訪問模型,實現數據庫運維安全管理 。
實現數據存儲加密、訪問控制增強、等保合規、且不影響業務邏輯。
基于身份權限對敏感數據進行實時脫敏,脫敏性能高,滿足業務性能要求。
以零信任為基礎,可實現數據資產全盤主動防護、有效應對已知、未知威脅。
對數據庫協議深度解析,對數據庫訪問行為進行全面、精準審計分析管理。
幫助用戶實現安全設備多端聯動、策略統一下發、安全可視可控
擁有大型金融客戶,具備完善的脫敏機制和功能,支持多種算法和脫敏格式。
可自動發現與源數據中的數據類型、并自動對數據增加仿真性水印。
智能分析業務流程和邏輯,對內部人員操作風險實時動態預警,并提供追溯機制
具備全業務容災切換、一鍵容災切換、誤操作回退、容災節點可查詢等優勢。
以數據資產保護對象為核心構建
具備完善的訪問控制管理體系
由外而內的多層入侵防御
風險操作授權管理,漏洞及時修復
多維度的物理數據保護
合規遵循,滿足各種法規監管要求
業務流和運維流分離處理
實時事件和海量數據搜索響應
全方位的物理數據保護措施
完善的身份體系和真實身份映射
敏感數據流動全程記錄
數據中心和云端一體化建設方案