金融數據安全：應對新興技術挑戰的策略與實踐

張楊軍，楊 萍

(1.呂梁職業技術學院，山西 呂梁 032300；2.國家金融監督管理總局山西監管理局，山西 太原 030001)

0 引言

在當今金融行業的數字化轉型浪潮中，新興技術如人工智能、物聯網、區塊鏈等正在迅速崛起并得到廣泛應用[1]。這些技術為金融機構帶來了前所未有的機遇。金融數據承載著龐大的財富信息，包括個人身份信息、財務數據、交易記錄等敏感信息，對金融行業的穩定發展至關重要[2]。不斷增長的數據量、復雜的網絡環境以及不斷進化的網絡攻擊手段，使金融數據安全面臨著前所未有的風險和威脅。一旦金融數據被泄露、篡改或濫用，將嚴重危及金融機構和個人的利益，甚至可能引發金融系統的崩潰。特別是在新興技術的影響下，挑戰變得更加復雜和嚴峻。因此，研究應對新興技術對金融數據安全的策略和解決方案，為金融機構和從業人員提供應對新興技術對金融數據安全挑戰的實用指導，為金融行業的安全保障提供戰略性支持。

1 新興技術對金融數據安全的挑戰

1.1 大數據應用的風險與挑戰

大數據應用技術是指利用海量、多樣化的數據來進行分析、挖掘和應用的技術手段。它通過采集、存儲、處理和分析龐大的數據，從中發現模式、趨勢和規律，為決策和創新提供有力支持[3]。然而，大數據應用技術也面臨一些風險與挑戰。首先，隨著金融機構和交易平臺日益依賴大數據技術進行風險評估和決策，數據的質量和準確性成為一個關鍵問題。大數據應用涉及大量的數據源和數據集，如何處理和清洗這些數據，確保數據的完整性和準確性，是一個重要的挑戰。數據質量問題可能導致不準確的風險評估和決策，增加金融機構的風險暴露。

其次，數據隱私和安全問題是大數據應用技術在金融領域面臨的重要風險。大數據應用涉及大量的敏感數據，如客戶的交易記錄、信用卡信息等。如果數據管理和保護措施不到位，可能會導致數據泄露和濫用，嚴重影響用戶隱私和信任。金融機構需要加強數據安全措施，采用加密技術、訪問控制和安全存儲等措施，確保數據的機密性和完整性。

另外，合規性和監管要求也是大數據應用技術面臨的挑戰之一。金融機構在大數據應用過程中需要遵守法律法規，尤其是涉及個人數據隱私和金融交易安全的方面。合規性要求可能會限制數據的采集和使用范圍，對數據分析和應用產生影響。金融機構需要建立嚴格的合規框架，加強與監管機構的合作，確保大數據應用符合法律和監管要求。

此外，技術人才的稀缺性和技術復雜性也是大數據應用技術在金融領域面臨的挑戰。大數據應用需要具備專業的數據科學家、分析師和工程師等人才，能夠處理和分析海量數據，并從中提取有價值的信息。金融機構需要培養和留住高素質的技術人才，不斷加強技術創新和知識更新，以應對不斷變化的數據和技術挑戰。

為了應對大數據應用技術在金融領域的風險與挑戰，金融機構需要加強數據質量管理和數據隱私保護，建立健全的數據安全體系[4]。同時，金融機構還需要與監管機構和專業機構合作，制定相關規范和準則，確保大數據應用符合法律法規和監管要求。金融機構也應加強對技術人才的培養和引進，建立強大的數據科學團隊，不斷提升技術能力和創新能力。此外，金融機構還應加強用戶教育和溝通，提高用戶對大數據應用的理解和信任，確保數據的透明和合法使用。

1.2 人工智能在金融領域中的安全問題

人工智能(Artificial Intelligence，AI)是一種模擬人類智能思維過程的技術和系統。它借助大量的數據和算法，通過學習和推理能力來實現自主決策、問題解決和人機交互等任務[5]。ChatGPT是基于AI的一種具體實現，它采用了gpt-3.5-turbo等訓練模型，能夠進行自然語言理解和生成，從而與人類進行交流。AIGC(AI Generated Content，人工智能生成內容)通過深度學習和自然語言處理等方法，從現有的數據中學習并生成新的內容，具有一定的創作能力。

在金融領域，人工智能的應用對金融安全帶來了影響與挑戰。首先，人工智能技術可以通過數據挖掘、機器學習和自然語言處理等方法，快速準確地對金融數據進行分析和決策支持，大幅提高金融機構的效率和準確性。人工智能可以幫助金融機構更好地進行風險管理和預測，提供更精準的金融產品和服務，減少人為錯誤和操作失誤[6]。

其次，人工智能在金融安全方面也具有一定挑戰。隨著金融業務的數字化和網絡化，金融安全面臨著更加復雜和智能化的威脅。例如，惡意攻擊者可以利用人工智能技術的漏洞來進行數據篡改、竊取和泄露。同時，人工智能算法的不透明性也給金融數據安全帶來了風險，盡管ChatGPT等AI系統在訓練過程中會盡力減少偏見和誤導，但由于其復雜的內部結構和基于數據的訓練模式，人工智能系統往往難以解釋其具體的決策依據，導致難以監督和追溯其行為，使金融安全的審計和風險控制變得更加困難[7]。同時AIGC 技術在金融安全方面也帶來了一些挑戰。由于其生成內容的自動化特性，存在著可能被惡意利用的風險。黑客和惡意分子可以使用AIGC技術來生成虛假信息、仿冒企業身份或偽裝成可信來源，對用戶進行欺詐活動或個人信息的竊取。另外，人工智能生成的內容可能存在缺乏可信度和準確性的問題。雖然AIGC技術在數據學習和生成方面取得了巨大進展，但仍然面臨著傳統準確性驗證和監管的挑戰。

準確和可靠的信息對金融行業是至關重要的，任何誤導性或錯誤的內容都可能對市場穩定性和投資決策產生不利影響。為了應對人工智能技術對金融數據安全的挑戰，應采取一系列有效的策略。首先，加強對技術人才的培養和管理，提高其對金融數據安全的認識和專業能力。只有具備高水平的技術人才，才能夠對人工智能技術進行深入研究和了解其潛在的安全風險。其次，建立全面的金融數據安全體系，包括技術層面和制度層面的安全措施。在技術層面，可以采用多層加密、安全防火墻和實時監控等措施來保護金融數據的安全性；在制度層面，應建立健全的金融數據監管機制和安全評估體系，從法律、監管和行業自律等多個角度確保金融數據的安全性。

至于解決方案的實施，除了在技術層面加強對人工智能技術的研發和安全保障之外，政策和法規層面的解決方案也非常重要。政府和監管機構應加強對人工智能技術在金融領域的監管，明確數據收集和處理的規則和標準，并對違規行為進行嚴厲打擊。同時，應加強與國際組織和其他國家的合作交流，構建跨國合作機制，共同應對跨境金融數據安全挑戰。

1.3 移動互聯技術對金融數據安全的影響

移動互聯是指通過移動設備(如智能手機、平板電腦等)和互聯網技術實現的全球性互聯網網絡。它改變了人們的生活方式和工作方式，提供了各種便利和創新的服務。然而，移動互聯網在金融領域應用也面臨著一些技術風險與挑戰。

首先，移動互聯技術的廣泛應用增加了金融交易的便利性，但也使得用戶的金融信息更容易受到黑客攻擊和網絡欺詐的威脅。惡意軟件、網絡釣魚和身份盜竊等安全威脅對移動支付和移動銀行等金融應用構成了風險。

其次，移動互聯的開放性和多樣性使得金融機構面臨數據安全和隱私保護的挑戰。大量的個人和金融數據在移動設備和互聯網上流動，如何保護用戶的隱私和數據安全，確保數據的合規和安全存儲、處理和傳輸，成為一個重要問題[8]。泄露用戶個人信息和賬戶信息可能導致金融詐騙和欺詐事件。

另外，移動互聯技術的快速發展和普及使得金融機構需要不斷更新技術和應對新的安全挑戰。移動設備和應用程序的不斷更新和演進，可能導致與金融系統的兼容性和安全性問題。金融機構需要及時更新安全措施，并提供安全的移動應用和支付環境，以保護用戶的財產和敏感信息。

此外，移動互聯的可靠性和穩定性也是一個重要挑戰。移動網絡和移動設備可能面臨網絡故障、信號不穩定和設備失效等問題，這可能影響金融交易的完成和用戶體驗。金融機構需要提供穩定可靠的移動金融服務，并制定應急措施來應對潛在的網絡和設備故障。

為了應對移動互聯網在金融安全方面的挑戰，金融機構需要加強技術創新和安全保護措施。這包括加強用戶身份認證和授權機制，采用加密和安全傳輸協議，建立安全的移動應用和支付平臺，等等。同時，金融機構還需要加強用戶教育和安全意識培養，提高用戶對移動金融安全的認知和保護能力，共同應對移動互聯網在金融領域帶來的風險和挑戰。

1.4 云計算技術的影響與挑戰

隨著云計算技術的快速發展，金融行業對于云計算技術的應用不斷擴大。然而，由于云計算技術本身的特性以及金融數據的敏感性，云計算對金融數據安全產生了一系列的挑戰。

首先，云計算技術的共享性使得金融數據的隱私受到威脅。在云計算環境中，金融機構的數據往往與其他機構或個人的數據存儲在同一個云端服務器中，這很容易導致數據泄露的風險。當金融數據被存儲在云端時，其安全性需要得到可靠的保障，以防止未經授權的訪問或者數據泄露。

其次，云計算技術的網絡性使得金融數據的傳輸容易受到攻擊。云計算環境下，金融數據通過公共網絡進行傳輸，這使得數據在傳輸過程中容易受到黑客的攻擊和竊取。例如，黑客可以通過網絡監聽或偽造數據包，獲取金融數據的敏感信息。

再次，云計算技術的托管性使得金融數據遭受不可控的風險。云計算服務提供商通常會將金融數據存儲在其擁有和管理的數據中心中，這使得金融機構對于數據的實際存放地點和安全控制措施難以把握。如果云計算服務提供商的安全保障措施不夠完善，金融數據將面臨被竊取、篡改或者意外刪除的風險。

針對云計算對金融數據安全所帶來的這些挑戰，需要采取一系列的解決方案。首先，金融機構應對技術人才進行強化培養，提高其對云計算安全的認知和技術水平。其次，建立全面的金融數據安全體系，包括制定嚴格的數據訪問控制策略、建立完備的數據備份與恢復機制等[9]。

在實施解決方案方面，需要從技術層面和政策法規層面同時加以考慮。在技術層面，金融機構應使用可信賴的云計算服務提供商，并且采用加密技術來保護數據的機密性和完整性。同時，金融機構還可以采用訪問控制技術和審計技術來監控和檢測對金融數據的非法訪問行為。在政策法規層面，政府和監管機構應加強對云計算領域的監管和監督，制定具體的安全標準和規范，促使云計算服務提供商提供更加安全可靠的服務。此外，金融機構和云計算服務提供商之間也需要建立合理的合作機制和風險共擔機制，共同確保金融數據的安全。

1.5 區塊鏈技術的影響

區塊鏈是一種去中心化的分布式賬本技術，通過將交易數據以區塊的形式鏈接在一起，實現了可靠的數據存儲和傳輸。區塊鏈的核心特點包括去中心化、不可篡改和透明性，它能夠提供安全、高效和可信的交易環境。

在金融領域，區塊鏈的應用對金融安全帶來了影響與挑戰。首先，區塊鏈技術可以提高交易的可追溯性和透明性。所有的交易記錄都被保存在分布式賬本中，并且經過加密和驗證，確保數據的完整和準確性。這使得金融機構和監管機構能夠更好地監控交易過程，減少潛在的欺詐和洗錢行為[10]。

其次，區塊鏈可以提供更高的安全性和防護措施。通過分布式存儲和加密算法，區塊鏈可以防止數據被篡改和修改，保障交易信息的安全。此外，區塊鏈還提供了數字身份認證和智能合約等安全機制，進一步加強了金融交易的安全性和可信度。

然而，區塊鏈的應用也面臨一些挑戰和問題。首先，由于區塊鏈技術的復雜性和成本，其在金融系統中的廣泛應用仍面臨一定的難度和限制。其次，區塊鏈技術的不成熟和安全漏洞可能導致潛在的風險和攻擊。盡管區塊鏈本身的安全性很高，但區塊鏈上的智能合約和第三方應用可能存在漏洞和錯誤，會導致安全事件和金融損失。

因此，為了克服區塊鏈對金融安全的挑戰，金融機構需要在應用區塊鏈技術時加強安全防護和風險管理。這包括進行全面的安全評估和審計，確保區塊鏈系統的可靠性和安全性；加強與監管機構和安全專家的合作，建立共享信息和資源的機制；加強用戶教育和安全意識培訓，提高普通用戶對區塊鏈技術的理解和保護意識。只有這樣，區塊鏈技術才能更好地為金融安全提供支持和保障[11]。

2 面對挑戰的策略

2.1 強化技術人才的培養

當前金融業正面臨著新興技術帶來的數據安全挑戰，其中一個重要的解決方案是強化技術人才的培養。隨著人工智能、區塊鏈和云計算等新興技術的不斷發展，金融機構面臨的風險和威脅也越來越多。因此，培養具備相關技術知識和專業能力的技術人才，成為了保障金融數據安全的關鍵。

首先，培養技術人才需要關注其專業知識的深入掌握。無論是人工智能、區塊鏈還是云計算，都需要技術人員具備扎實的專業知識。他們應當了解技術的原理和工作機制，并能夠準確地應用到實際中。只有在掌握技術的基礎上，技術人才才能更好地解決新興技術給金融數據安全帶來的挑戰。

其次，培養技術人才還需要注重其綜合能力的培養。金融數據安全不僅僅是單一技術的問題，還涉及多個因素的綜合考慮。因此，技術人才還需要具備較強的分析和解決問題的能力，能夠從不同角度全面思考問題，找到最優的解決方案。另外，他們還需要具備良好的團隊協作能力，能夠與其他人共同努力，共同應對挑戰。

此外，培養技術人才還需要關注其創新能力的培養。面對不斷變化的技術和威脅，技術人才需要具備創新思維和創新能力，能夠不斷提出新的解決方案和應對策略。只有具備創新能力的技術人才，才能夠不斷應對新興技術對金融數據安全帶來的威脅和挑戰。

總的來說，強化技術人才的培養是應對新興技術對金融數據安全挑戰的關鍵策略之一。通過深入掌握專業知識、培養綜合能力以及注重創新能力的培養，可以有效提升技術人才的水平，為金融業提供可靠的數據安全保障。只有建立起一支專業、高效的技術人才隊伍，才能夠更好地應對新興技術帶來的挑戰，推動金融數據安全的進一步發展[12]。

2.2 建立全面的金融數據安全體系

面對新興技術對金融數據安全的挑戰，建立全面的金融數據安全體系是一項至關重要的策略。金融數據作為現代金融業務的核心要素，其安全性關系到金融體系的穩定和發展。為了應對新興技術對金融數據安全的威脅，需要從多個層面來進行建設。

首先，在技術層面，需要投資并強化技術人才的培養。新興技術的發展迅猛，我們需要專業人才來研發和應用各種技術手段，建立更加先進和安全的金融數據安全系統。技術人才的培養涉及教育和培訓的改進，需要加強對相關領域的人才培養，提高他們的技術水平和專業素養[13]。

其次，為了建立全面的金融數據安全體系，需要制定并實施一系列政策和法規。這些政策和法規應當充分考慮到新興技術對金融數據安全的影響，并及時進行調整和完善。政策和法規的制定需要政府、金融機構和科技企業的共同努力，建立起相互配合的體系，形成統一的金融數據安全標準和規范。

除了技術層面和政策法規層面的解決方案外，還需要加強與其他國家和地區的合作。金融數據安全是全球性的問題，各國和地區應加強合作，共同應對新興技術對金融數據安全的挑戰。在合作中，可以分享經驗和技術，共同推動金融數據安全的發展。

在實施解決方案的過程中，應注重有效的監管和評估機制。監管機構應加強對金融機構和科技企業的監管，確保他們嚴格遵守金融數據安全的相關規定。同時，評估機制可以評估各項解決方案的實施效果，及時發現問題并進行調整和改進。

在全面建立金融數據安全體系的過程中，需要加強宣傳和教育，提高公眾的安全意識和防范能力。只有公眾具備足夠的安全意識和防范能力，才能真正保護好金融數據的安全。因此，加強宣傳和教育在建立全面的金融數據安全體系中起著重要的作用。

面對新興技術對金融數據安全的挑戰，建立全面的金融數據安全體系是一項復雜而重要的任務。通過技術、政策、合作等多方面的手段，相信能夠有效地加強金融數據的安全保障，推動金融業的可持續發展。只有這樣，才能充分利用新興技術的優勢，實現金融業的創新和發展。

3 解決方案及其實施

3.1 技術層面的解決方案

技術層面的解決方案是在應對新興技術對金融數據安全挑戰方面至關重要的一環。在當前數字化時代，技術的快速發展給金融數據安全帶來了新的威脅和風險。為了有效應對這些挑戰，有必要采取一系列技術層面的解決方案。

首先，加強數據加密技術的應用是必不可少的。金融機構在存儲和傳輸數據過程中，應采用先進的加密算法，確保數據在傳輸過程中的機密性和完整性。同時，還應加強對數據加密技術的研究和開發，以提高加密強度和抵御新的攻擊方式。

其次，建立多層次的安全驗證體系是關鍵。傳統的用戶名和密碼驗證方式已經不再安全可靠，需要引入更加先進和復雜的身份驗證技術，如生物識別技術(指紋、虹膜、人臉識別等)和多因素身份驗證(手機驗證碼、硬件密鑰等)，以提高金融機構系統的安全性和可信度。

此外，大數據分析在金融數據安全中也起到了重要的作用。通過對大量的金融交易數據進行分析，可以識別和預測潛在的安全風險和威脅。金融機構可以利用機器學習和數據挖掘等技術，建立智能的異常檢測系統，及時發現和應對潛在的安全漏洞和攻擊行為。

最后，建立網絡安全演練機制是保障金融數據安全的重要手段。通過定期組織網絡安全演練和滲透測試，金融機構能夠及時發現系統中的漏洞和弱點，并進行修補和改進[14]。這種演練機制可以提高機構內部員工的安全意識和應急響應能力，為金融機構應對新興技術帶來的數據安全挑戰提供有力支持。

3.2 政策與法規層面的解決方案

在應對新興技術對金融數據安全挑戰的過程中，政策與法規層面的解決方案起著至關重要的作用。為了有效保護金融數據安全，政府、監管機構和相關部門需要制定和完善一系列法律法規和政策措施。這些措施應該從多個角度來規范金融數據的收集、存儲、傳輸和使用，以確保金融機構和個人信息的安全。

首先，政府和監管機構應該加強對金融數據安全的監管，制定更加嚴格的法律法規，明確規定金融機構的責任和義務。他們可以要求金融機構建立健全的內部審計和風險管理體系，強化對數據隱私的保護措施，并定期進行安全評估和測試。此外，政府還可以制定強制性的數據安全標準和規范，要求金融機構采取必要的技術手段和措施，保護用戶的個人信息和交易數據不被非法獲取和篡改。

其次，政府可以加強對金融數據安全技術的支持和研發投入。與金融機構、科研機構和高校等合作，共同研究和開發最新的數據安全技術，提供相應的研究經費和技術支持。以鼓勵金融機構加強與科技公司和創新企業的合作，共同研發適應新興技術發展的數據安全解決方案。此外，政府還可以設立專門的研究機構，負責對新興技術的影響進行監測和評估，并及時調整相關政策和措施。

最后，政府可以建立起跨部門的合作機制，加強金融數據安全的協調和管理。組織相關部門、金融機構和其他利益相關方進行定期的交流和溝通，分享安全經驗和最佳實踐，協同解決數據安全問題。政府還可以支持金融機構之間的信息共享和合作，建立信息共享平臺，提供數據安全的指導和技術支持[15]。

4 結論

通過分析和比較發現，新興技術對金融數據安全影響巨大，現有安全措施存在局限性。提出了相應的策略和解決方案。

首先，強調了技術人才的培養對于應對新興技術對金融數據安全挑戰的重要性。只有通過培養出一批具有專業知識和技能的人才，才能更好地應對新興技術帶來的安全問題。

其次，提出了建立全面的金融數據安全體系的策略。這一體系應包括技術、管理、風險控制等各個方面，以確保金融數據的安全性。在技術層面，建議加強數據加密、提高網絡安全水平、完善訪問控制機制等，以應對新興技術對金融數據帶來的威脅。在政策與法規層面，建議完善相關法律法規，加強監管力度，強化金融行業的自律機制。