金融行业作为数据密集型行业，对数据的依赖日益加深，但数据价值的提升也带来了严峻的数据安全挑战。面对频繁的网络攻击、数据泄露事件以及日益严格的监管法规，金融机构在追求数据价值创造的同时，愈加重视数据安全问题，并积极加大在此领域的投入。
依据Gartner的经典论述，“数据安全治理不仅仅是一套用工具组合的产品级解决方案，而是从决策层到技术层，从管理制度到工具支撑，自上而下贯穿整个组织架构的完整链条。”金融数据安全治理不仅关乎客户隐私保护和金融资产安全，还关系到整个金融系统的稳定与发展。因此，金融机构迫切需要全面构建数据安全治理体系，以提升整体防护能力。
传统金融服务搭配大数据、云计算、区块链、人工智能创新技术等重构了信息采集方式、风险定价模式、投资决策流程和信用中介的角色。金融机构采用更先进的技术手段，如数据脱敏、隐私计算、零信任安全架构等应对复杂的安全威胁。同时政策法规也为数据安全治理提供了有力的支持。
一、数据安全运营体系建设
金融行业的数据安全运营体系建设包括规划数据安全运营目标与策略，构建安全运营指标体系，进行数据安全运营监测，实施绩效管理与持续改进。通过定义数据泄露率、漏洞修复率等量化指标，设定监测基线和阈值，建立异常响应流程，定期审计和分析数据，确保策略的持续优化。
1. 目标与策略规划
在金融行业制定数据安全运营目标与策略规划需深入理解行业特点、法规要求及业务需求，首先进行全面的风险评估，识别和分类数据资产，评估其敏感性和价值，并确定潜在威胁和漏洞。基于评估结果制定全面的安全策略，设定与业务目标一致的具体、可执行的安全目标。
2. 构建安全运营指标体系
建立金融行业的安全运营指标体系要求从组织的战略目标出发，结合业务需求和法规要求，识别关键数据资产和潜在的安全威胁。在此基础上，定义一系列量化的、可度量的、与业务紧密相关的安全指标。
3. 安全运营监测
建立完善安全运营指标体系后需要为每个指标设定基线和阈值，开发或集成数据收集和监控系统，确保指标数据的准确性和实时性。同时，建立指标异常时的响应流程和基于监控结果的持续改进机制，通过定期的审查和更新，确保指标体系的适应性和有效性。最后，通过定期的报告和沟通，向管理层和相关利益相关者展示指标体系的表现和发现的问题。
4. 绩效管理与改进
在金融数据安全运营体系建设过程中，做好绩效管理与持续改进需要建立一套全面的评估体系，明确绩效目标，制定关键绩效指标（KPIs），并定期进行内部和外部审计来监控和评估体系的有效性。
二、数据安全治理五大典型场景
场景一：全面监控与管理数据资产安全
- 数据资产全景展示：提供一个综合视图，展示所有数据资产的分布、重要度和安全状态，确保用户能够快速识别和重点关注关键数据资产。
- 敏感数据识别与保护：利用先进的算法和策略，自动识别和分类敏感数据，提供多种视图来展示敏感数据的分布和变化情况。
- 数据访问行为监控：通过详细的访问日志和行为分析，实时监控数据资产的访问情况，发现异常访问行为，及时预警和处理。
场景二：统一配置与管理数据安全策略
- 集中安全策略配置：统一的安全策略平台，集中配置和管理数据安全策略，针对不同的数据安全组件（防护设备、监测设备等），实现统一的策略发布和调整。
- 策略执行效果监控：实时统计和展示各数据安全策略的执行情况，包括已添加策略、已执行策略和已失效策略等，帮助用户了解策略的实际应用效果和可能的改进方向。
- 策略核查与优化：定期对已配置的安全策略进行核查和优化，通过模板化的核查策略，确保数据安全策略的完备性和有效性。
场景三：数据安全事件响应与处置
- 安全事件实时监测：实时监测数据安全事件，通过可视化的事件视图，直观展示各类安全事件的发生情况。
- 安全事件快速响应：建立完善的安全事件响应机制，按事件等级对安全事件进行分类处理，提供详细的事件报告和处置记录，并与工单系统、企业即时消息等系统联动。
- 事件溯源与追踪：针对重大数据安全事件，通过数据血缘分析和流动路径追踪，详细分析事件发生的原因和过程，提供溯源报告。
场景四：数据安全风险评估与管理
- 风险监测与预警：通过多维度的数据分析和风险评估模型，实时监测数据安全风险，并绘制风险趋势图。
- 全景风险管理：构建数据安全风险的全景图，展示各类风险节点和防护措施的逻辑架构，帮助用户全面了解数据安全防护体系的现状和薄弱环节。
- 风险处置与改进：针对检测到的安全风险，制定和实施相应的处置措施，并通过持续的风险监测和评估，不断优化数据安全策略和防护措施。
场景五：合规管理与数据保护
实时监控数据处理和流动过程，确保符合相关法律法规和行业标准，同时自动检查数据操作的合规性，及时发现并报告违规行为。
- 合规报告与审计：提供详细的合规报告功能，自动生成符合监管要求的报告，报告内容包括数据访问记录、策略执行情况、风险事件处理记录等，确保组织在合规审计中的透明度和可信度。
- 政策管理与执行：建立和管理数据保护政策，系统能够自动执行和监控这些政策，提供灵活的政策调整和更新机制。
三、数据安全运营五大体系
金融机构应通过全面的数据安全运营服务，涵盖数据资产运营、安全策略运营、安全事件运营、安全风险运营以及安全合规运营，确保所有操作遵循法律法规和行业标准。
1. 数据资产运营
数据资产运营是指对企业内部或外部的数据资源进行系统化管理和优化的过程。在这一过程中综合应用“治、盘、用、活、评”的理念进行数据资产运营管理。
- 治：集成数据治理，将数据治理体系集成于数据资产运营中，为数据资产运营奠定基础，通过运营驱动治理，以用促治，摆脱治理困境。
- 盘：盘点数据资产，提升数据资产运营水平的前提是知晓资产状况，即“盘清数据”。构建数据资产目录，盘点内容、存储和管理情况，并通过可视化手段，支持快捷查询和使用。
- 用：打通数据应用，数据资产运营通过整合内外部数据，缩短用户与数据资产的触点距离，推动数据高效使用和价值挖掘。依托数据资产管理平台和数据中台，提供多样化数据资产服务，支撑业务、管理和技术用户，实现数据普惠。
- 活：资产保鲜机制，构建数据资产保鲜机制，通过敏捷、持续的运营实现数据价值可持续转化。通过全生命周期的监控和分析，建立数据供给端、运营端、消费端的反馈闭环，推动数据资产的动态更新和迭代。
- 评：数据资产评价，通过财务和非财务指标构建科学化的评价体系，评估数据的经济效益、质量、应用价值和安全性，确保数据高质量流通并实现最大化效益。
2. 安全合规运营
安全合规运营是指在金融机构内部实施和管理一系列政策、流程和控制措施，以确保其业务活动符合相关法律法规、行业标准和道德规范的过程。
- 合规解读
安全合规运营首先要求对相关法律法规和行业标准进行深入的解读和理解，需要识别和解析法规中的关键条款，明确合规义务，将其转化为组织内部的具体操作标准和流程并及时更新。
- 合规评估
在合规解读的基础上，金融机构需要确保其数据安全运营体系的实际操作与合规要求保持一致，涉及对数据安全政策的制定、实施和监督，以及对数据安全控制措施的持续评估和改进。
- 安全合规运营指标设计
安全合规运营指标是指企业根据金融监管要求，在数据安全管理、责任落实、数据分类分级管理、数据安全评估、个人信息处理、跨境数据传输、数据服务管理、数据收集和数据存储等方面的合规性和覆盖率。
金融机构需要建立一套有效的合规监控机制，实时跟踪合规指标的变化，评估合规风险，并根据合规符合率的变化趋势采取相应的措施。
3. 安全风险运营
数据安全风险运营是指在组织内部实施和管理一系列策略、流程和工具，以识别、评估、监控和应对潜在数据安全风险的过程。核心包括风险统一管理、风险识别评估、风险监测、风险缓解策略以及事后分析与改进。
- 风险统一管理
金融机构应当将数据安全风险纳入本机构全面风险管理体系，明确数据安全风险监测、风险评估、应急响应及报告、事件处置的组织架构和管理流程。
- 风险识别与评估
金融机构应每年进行数据安全风险评估，审计部门每三年进行一次全面审计，发生重大事件后应进行专项审计。委托专业机构审计时，不得使用其产品和服务。
如金融机构属于重要数据处理者，每年应自行或委托检测机构进行全面评估，并于次年一季度末前向中国人民银行及网信部门报送报告。
- 数据安全风险监测
金融机构应利用技术手段进行数据安全威胁的有效监测，并积极开展监督检查，以预防数据篡改、破坏、泄露或非法使用等安全事件的发生。同时，应加强对数据安全风险情报的监测，确保及时发现并采取必要的防范措施。此外，金融机构应及时接收并核查中国人民银行或其分支机构提供的数据安全风险情报，并确保按期反馈核查与处置的结果。
- 风险缓解策略
制定有效的风险缓解策略是确保数据安全的关键，包括数据分类分级管理、多因素身份认证和权限最小化、敏感数据加密、数据备份与灾难恢复机制、定期安全审计和漏洞修复、员工安全意识培训，以及应急响应计划和持续监控等，确保数据在生命周期每个环节的安全性和可靠性。
- 安全风险运营指标设计
安全风险运营指标是指企业在数据安全风险监测、事件审计、风险预警、应急预案、外包与第三方安全评估、风险管理机制建设及数据动态调整等方面的监控和管理情况。
在金融数据安全风险运营中，金融机构应在安全事件发生后迅速响应，进行全面调查和影响评估。通过数据分析和日志审计识别安全漏洞，理解事件根源。同时，制定改进措施，如更新安全策略、加强技术防护、优化流程控制，强化员工安全意识和应急响应能力等持续优化风险管理框架。
4. 安全事件运营
安全事件运营是指在组织内部建立和管理一套系统化的流程和机制，以有效应对和处置数据安全事件的全过程，减轻安全事件对组织和利益相关者的负面影响。
- 安全事件分级
数据安全事件分级体系应明确事件等级，以有效管理不同严重程度的事件。这些事件包括数据篡改、泄露、破坏、非法获取和利用等，根据可能对个人、组织、行业或国家安全产生的负面影响，事件分为特别重大、重大、较大和一般四级。
- 应急响应与处置
金融机构应构建数据安全事件的应急管理机制，一旦发生数据安全事件，应立即进行调查与评估，并推动采取补救措施。同时，应制定并定期演练应急预案，向中国人民银行等监管机构报告，以验证并保障应对措施的有效性。
- 安全事件运营指标设计
安全事件运营指标是指金融机构根据金融监管要求，在数据安全事件的分级响应、事件报告、泄露事件响应、事件处置、用户通知、事件处置措施合规性、事件演练及事件总结和改进等方面的运营情况。
- 事件监管报告
根据《银行保险机构数据安全监管办法（征求意见稿）》，金融机构在数据安全事件发生2小时内需报告国家金融监督管理总局或其派出机构，并在24小时内提交正式书面报告。特别重大事件需立即处置，及时告知用户，并向公安机关和金融监管机构报告，2小时内上报处置进展。事件处置结束后，需在五个工作日内提交评估、总结和改进报告。
5. 安全策略运营
安全策略运营是指在组织内部建立和维护一套系统化的安全策略，以应对不断变化的安全威胁和合规要求，确保数据和系统的持续保护。
金融数据安全策略管理应及时反映新威胁和法规，通过建立动态评估机制，定期审查法规，确保合规。策略更新应包含技术迭代，如引入加密、人工智能和机器学习技术，提升对复杂攻击的识别和防御。
- 策略使用分析
安全策略使用分析是确保策略正确执行并达到预期效果的关键，通过定期评估策略使用效果，收集反馈数据，及时发现和解决问题，优化策略。
- 策略评估
策略评估与优化是确保安全策略持续有效的重要环节。定期对现有安全策略进行全面评估，识别其在实际应用中的优势与不足，通过数据分析和安全事件回顾，找出需要改进的领域。
- 安全策略运营指标设计
安全策略运营指标指是指按照金融监管要求，涉及企业在数据安全技术保护、数据备份、数据存储安全性、数据访问审计、数据删除与销毁等多个方面的策略和措施。
利用最新的威胁情报和安全趋势，持续优化策略，使其能够更好地应对新兴威胁。同时，引入外部审核和内部审计，确保策略的独立性和客观性，从而提升策略的整体效果。
四、结语
在金融行业的数字化转型过程中，数据驱动了业务创新、风险管理和决策。数据安全通过各环节的严格措施，确保数据的完整性、可用性和隐私性。数据安全治理则通过系统化的管理，确保这些安全措施得到有效执行，从而支持数字化转型的顺利进行。
同时，态势感知和安全运营平台等平台化产品在这一过程中发挥了关键作用。这些平台通过整合各种安全工具和流程，提高了对复杂数字环境中安全事件的处理效率，进一步增强了数据安全治理的能力。
金融行业数据安全治理重点已经从运维层面转向生产环境的安全管理。在生产环境中，金融机构处理大量客户信息和业务应用数据，面临更为严峻的安全风险。因此，当前更注重实时监控、快速响应和动态保护，以确保数据在处理过程中的安全和稳定。
金融行业应将数据安全要求融入到业务系统开发全流程，系统应满足安全标准。包括在设计、编码、测试、部署和运维各阶段严格实施安全措施，如数据加密、访问控制和数据脱敏等。同时，对开发人员进行安全培训，推广安全编码的规范和最佳实践。
金融机构需严格确保个人隐私数据使用的合法性、正当性和必要性。通过数据告知和风险评估保护隐私，采用数据脱敏、匿名化和AI模型安全等技术，确保个人隐私数据处理和分析安全合规。
来源：2024金融数据安全治理白皮书，中电金信。下载文档请在数治网微信公众号对话框发送“241028”获取链接。
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