金融行业大数据应用风险及防控策略的深度探索

AI提供的信息图，仅供参考

随着信息技术的飞速发展，大数据技术在金融行业的应用日益广泛，极大地提升了金融业务的效率与质量。然而，随之而来的应用风险也不容忽视。金融行业大数据应用面临的主要风险包括数据窃取、非法篡改、个人信息泄露以及数据存储安全等。

数据窃取风险源于大数据采用云端存储处理海量数据时，对数据的管理较为分散，难以有效区分合法用户与非法用户，这为非法入侵和窃取重要信息提供了可乘之机。黑客还可能入侵大数据系统，非法添加和篡改分析结果，对金融机构以及个人甚至政府的决策造成干扰。

个人信息泄露风险主要源于用户移动客户端安全管理不到位和个人金融隐私信息保护不足。在数据存储安全方面，“数据大集中”虽然提高了数据处理效率，但也带来了存储混乱和安全管理违规的风险。同时，随着数据量的快速增长，安全防护手段的更新升级速度难以跟上，使得大数据安全防护存在漏洞。

为了有效防控这些风险，金融行业需要采取一系列策略。应建立大数据金融系统，通过构建海量金融大数据与大数据金融活动相互影响的大数据金融生态系统，加强对系统内不法行为的规制，保护个人隐私，确保数据的真实可靠。应规范数据提取及交易程序，明确数据收集主体，严格审查和审批参与大数据交易的主体及其掌握的信息。

金融机构还需要加强数据安全防护体系建设，包括构建多层次的防御体系、采用加密技术保护数据传输和存储安全、实施强身份认证机制防止未授权访问等。同时，建立灾难恢复计划，确保在极端情况下能够快速恢复业务运行。金融机构应提升全员安全意识，定期组织安全培训，提升全员的安全防范能力。

站长个人见解，金融行业大数据应用风险防控是一个系统工程，需要金融机构从系统建设、数据规范、安全防护、灾备恢复以及安全意识提升等多个方面入手，全面提升大数据应用的安全性和可靠性。

（编辑：站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!