随着数字金融时代的到来，数据安全治理进入智能化阶段，通过机器学习和区块链技术，可以实现更高效的安全监控、风险预警和数据保护，提升整体数据安全治理水平。大模型、数据合成、隐私计算和同态加密等新技术可提升数据安全风险识别、预测、决策能力，推动数据共享和安全管理效率。另一方面也引入了新的安全风险，金融机构需全面评估潜在威胁，更新完善数据安全策略，以实现技术优势与安全治理的平衡。
一、新兴技术工具特点和示例
新兴技术工具是指那些在数据安全领域中最近几年出现、并且正在迅速发展的技术解决方案，通常具有以下特点：
- 新兴技术工具通常基于最新的技术和研究成果，能够解决传统工具难以应对的复杂安全问题。这些工具具备高度的灵活性和适应性，能够快速响应不断变化的业务需求和安全威胁。
- 新兴技术工具通常提供广泛的功能，覆盖数据采集、存储、分析、传输和销毁等各个环节。利用人工智能和机器学习技术，这些工具能够实现智能化的数据分析和安全管理，大幅提高效率。
- 新兴技术工具强调不同安全组件间的集成和协同工作，通过统一的平台实现数据安全的集中管理和控制。新兴技术工具具备很强的前瞻性，能够引领数据安全领域的发展趋势，并且有巨大的发展潜力。
尽管新兴技术工具在数据安全方面展现出巨大潜力，但它们也面临一些挑战，主要在于技术的不确定性和实施的复杂性。以下是常见的新兴安全技术工具示例：
1. 数据安全平台
定义：数据安全平台是一套综合性的技术解决方案，旨在通过集中管理和自动化的方式，强化组织内部的数据安全防护能力实现数据的全面保护，涵盖数据的采集、存储、使用、传输和销毁等各个环节。
控制难点：如何构建统一的数据安全策略管理中心，实现跨地域、跨行业的数据安全态势一体化监管。
技术瓶颈：实现全链路流转刻画和风险关联分析需要强大的数据采集和处理能力，特别是在面对海量数据时，可能带来性能和存储压力。
应采用分布式系统架构数据安全平台，利用云计算和大数据技术，提高数据处理和分析能力。开发标准化的接口和模块化设计，简化不同系统间的数据集成和策略协调。同时利用人工智能和机器学习技术，增强风险关联分析和用户行为分析的准确性和实时性。
2. 安全服务边缘SSE
定义：安全服务边缘（SSE）定位于保护对Web、云服务和内部应用程序的访问安全，功能包括自适应访问控制、数据安全、安全事件可见性和处置、高级威胁防御。作为一种基于边缘计算的安全服务架构，SSE旨在提供基于零改造的数据安全管控能力，从而降低运营复杂性并提升效率。
控制难点：管理和保护Web、云服务和内部应用程序的访问安全，确保自适应访问控制、数据安全和安全事件可见性的一致性和有效性，是SSE的核心挑战。
技术瓶颈：高效处理和控制接口访问，特别是在高并发和复杂请求环境中，可能带来性能和延迟问题。针对不断变化的接口攻击手段，需要持续更新安全策略和防护技术，找到在各方面技术能力都突出的安全供应商可能比较困难。
实际操作中，通过采用微服务架构，可以有效提升接口的安全性和管理效率。利用负载均衡和缓存技术，缓解高并发带来的性能压力。结合云计算平台，实现端到端的数据安全保护，同时开发标准化的边缘安全服务接口。
3. 数据合成技术
定义：数据合成技术通过生成虚拟数据集，用于在测试环境中替代真实数据，从而保护敏感信息。利用算法和模型生成与真实数据相似的虚拟数据，满足测试和开发需求。
控制难点：确保合成数据的真实性和多样性，使其在测试和开发过程中能够有效替代真实数据是主要的控制难点。
技术瓶颈：生成高质量的合成数据需要复杂的算法和模型，特别是在处理多样化和大规模数据时，可能带来计算和存储的压力。此外，合成数据的质量直接受限于所使用的模型，可能存在生成偏差、无法捕捉自然异常等问题。确保合成数据在保护隐私的同时不失去其业务价值也是一个挑战，尤其是在缺乏标准化方法的情况下。
数据合成技术应不断优化生成算法，确保合成数据的多样性和真实性。在实际应用中，应根据具体的测试需求灵活调整合成数据的生成策略，以提高测试的覆盖率和准确性。
4. 大语言模型结合
定义：大语言模型结合是一种将人工智能技术应用于数据安全领域的方法。通过大语言模型的强大理解和生成能力，可以实现智能化的数据安全管理和分析。这些模型在理解、生成和处理自然语言方面具有高级能力，能够在威胁检测、欺诈防范、数据分级分类和数据安全管控等多个领域提供有效的解决方案。
控制难点：在数据安全领域，大语言模型面临的挑战包括实时分析海量日志和网络流量数据，以识别潜在的安全威胁和异常行为。随着新型和复杂攻击手段的不断涌现，模型需要持续学习更新以保持检测的准确性和时效性。同时，处理敏感数据时，必须严格遵守隐私保护法规，防止数据泄露和滥用。
技术瓶颈：大语言模型在数据安全领域的应用存在多方面的技术瓶颈。首先，模型的训练和运行需要大量的计算资源和数据支持，尤其是在处理多语言、多领域的数据时更为突出。其次，确保大语言模型的安全性和隐私保护是一大挑战，尤其是在处理敏感信息时，必须防止数据泄露和滥用。此外，随着威胁和攻击手段的不断演变，模型需要频繁更新和调整，这增加了维护和管理的复杂性。最后，由AI决策带来的伦理和法律问题也需要深入讨论和解决，以确保大语言模型的应用安全、有效、合规。
大语言模型在数据安全领域的应用需要结合具体的业务需求和场景，设计针对性的解决方案。通过不断优化模型训练和应用，可提高数据分类、事件分析和合规检查的准确性和效率。利用大数据和人工智能技术，构建一个智能化、自动化的数据安全管理平台，提高整体安全水平。同时，需重视模型更新和隐私保护，确保安全性和合规性。
二、技术创新持续引领安全治理革新
技术创新在数据安全治理领域产生了深远的影响，尤其是人工智能（AI）、隐私计算、区块链以及量子计算等前沿技术的持续演进与发展，为数据安全治理带来了显著的进步。
AI技术创新正在引领数据安全治理的革新。新一代由AI驱动的身份访问管理平台（Identity Fabric）通过先进的AI技术，显著提升了主动身份安全防御体系。精准的分析和预测能力，使得防护更高效、智能，有效应对复杂的威胁活动。
隐私计算领域的核心技术如安全多方计算和联邦学习正在成熟，并在金融、医疗、政务等关键领域展现出广泛的应用前景。这些技术开辟了“可用不可见”的创新路径，平衡了数据利用需求与隐私保护之间的矛盾，为数据流通提供了安全的保障。
区块链技术以其去中心化和透明化特性，为数据安全治理提供了可靠的保障。其内置的防篡改机制以及去中心化的安全和隐私保护机制构筑了坚实的数据安全防线，提升了数据的可靠性和可信度。
量子计算的快速发展正在为数据加密、解密等核心操作带来质的飞跃。量子机器学习和量子随机数生成等前沿技术显著提升了数据处理的速度和精度，为关键数据的保护开辟了全新的可能性。
三、新技术带来新兴的数据安全威胁
新兴的数据安全威胁已从多个维度浮现，涉及技术伪造、供应链风险、监控权力滥用以及漏洞利用等，对数据安全造成了严重冲击。同时，AI技术在身份信任评估体系中发挥着关键作用，实时监测用户访问过程中的安全环境变化，提供强大的异常行为检测和响应机制，确保数据在传输和使用过程中的安全性。
- 深度伪造技术的滥用：该技术结合深度学习和人工智能，生成高度真实的虚假音频、视频和图像，用于欺诈和误导公众。
- 勒索软件的服务化趋势：网络犯罪组织提供包括恶意软件定制、分发、加密及赎金处理在内的全方位服务，使勒索攻击变得更为简便和广泛。
- 恶意大模型：运用生成式人工智能编造虚假新闻和社交媒体内容，操纵公众意见或实施诈骗。
- 软件供应链风险：随着第三方组件和服务的集成增多，可能引发新型未知漏洞，为攻击者提供可乘之机。
为了应对这些新兴安全威胁，金融机构应采取以下措施：
- 一是采用先进的AI伪造检测工具，利用深度学习和计算机视觉技术，分析视频、音频和图像中的细微特征，精准识别伪造和异常内容。
- 二是提升数据保护和管理能力，对敏感数据进行加密处理，并建立完善的数据备份和恢复机制。
- 三是建立强大的内容审查和验证机制，对生成的新闻和社交媒体内容进行真实性核查。
- 四是建立供应链风险管理流程，确保所有集成的组件都经过安全评估和测试。
四、数据伦理和隐私保护更为重要
随着数字化时代的深入发展，金融机构正致力于加强数据伦理与隐私保护，向着更加严格、透明和用户友好的方向发展。近年来数据泄露事件频发，数据伦理和隐私保护的重要性显著提高，越来越多的金融机构将数据伦理和隐私保护纳入其核心价值观和企业文化中。
金融机构根据数据的敏感性和重要性，制定差异化的隐私保护策略，以确保敏感数据得到适当的保护，同时优化数据资源的使用效率。从数据的收集、存储、使用到共享和销毁，每一个环节都严格遵循数据伦理和隐私保护的原则，降低数据泄露和滥用的风险，确保数据的合法、合规和透明使用。
金融机构在建立完善的数据治理体系方面不断努力，明确数据管理的责任和义务，确保数据处理活动的合规性和道德性。同时，政府也在加强数据监管力度，制定更为严格的数据保护法规和标准。在确保数据安全和隐私的前提下，金融机构开始探索安全的数据共享和开放模式。通过建立数据共享平台、制定数据共享协议等方式，实现数据的合规共享和有效利用。
数据伦理和隐私保护已成为全球性问题，需要各国金融机构共同努力解决，通过积极参与国际交流与合作，金融机构可以了解不同国家和地区的数据保护法规和标准。
五、跨境数据流动的安全与合规管理
在全球化的浪潮中，跨境数据流动成为金融机构面临的常态，金融机构在应对数据跨境场景时，需要关注以下几点：
1. 遵循各国的法律法规，构建合规管理机制
各国对跨境数据流动的法律规定和主权要求不尽相同，金融机构需深入了解并严格遵循相关数据保护法规，建立合规风险管理机制，定期评估跨境数据流动的合规性，及时对法律法规的变化做出响应，在这一过程中，通过建立合规管理平台可有效提升合规工作的效率与准确性。
2. 加强数据出境管理，对跨境数据流动实施严格控制
对于需要出境的数据，金融机构应建立完善的数据出境安全管理制度和技术手段，严格控制数据访问和传输。特别是数据加密、数据脱敏、数据访问控制以及数据血缘等技术，能够在数据出境过程中提供强有力的安全保障，从而防范潜在的安全风险。
3. 建立跨境数据流动协作机制，制定数据保护标准和流程
在制定跨境数据保护标准和流程时，可参考亚太地区的跨境隐私规则（CBPR）体系，并与专业的第三方服务商合作，确保数据跨境传输的安全与合规。
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。
在此声明以上观点和内容，仅代表原作者和出处，与数治网DTZed 无关，如有出错或侵害到相关合法权益，请通过电邮与我们联系：cs@dtzed.com。
欢迎领取数字人才中国方案，一起产研内训、知识平台共建！请在我们的微信公众号“idtzed”对话框内，发送“入”添加老邪企业微信获取。
欢迎先注册，登录后即可下载检索数据安全治理等相关标准、白皮书及报告。更多高质量纯净资料下载，进入公众号菜单“治库”。
