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在数字化转型的浪潮中,数据已成为驱动经济社会发展的关键生产要素。近日,数据智能大会的数据智能安全论坛在北京圆满落幕,此次盛会不仅深度解读了最新的数据安全监管要求,更为金融行业指明了在复杂多变的数据安全环境中前行的方向。
论坛聚焦于数据安全管理体系的构建、技术落实的深化、风险评估的精准以及数据分类分级的细化,为参会企业提供了一套全面而具体的解决方案。通过权威解读近期出台的数据安全监管政策,帮助企业精准把握监管脉搏,确保业务发展与合规要求同频共振。
一、金融业数据安全监管要求陆续出台
随着数据要素市场的日益活跃,我国数字经济展现出蓬勃生机。然而,数据泄露事件频发,不仅威胁个人隐私,更对国家安全和社会稳定构成严峻挑战。在此背景下,国家层面密集出台了一系列针对金融业数据安全的政策法规,旨在构建更加完善的数据安全监管体系。这些政策的出台,不仅为金融业数据安全提供了法律保障,也推动了行业向更加规范、安全的方向发展。
针对国家层面,数据安全已经连续四年被写入《政府工作报告》,体现了国家对数据安全工作的高度重视。《数据安全法》强调以数据开发利用和产业发展促进数据安全,以数据安全保障数据开发利用和产业发展的整体理念,随着”三法一条例"的候布实施,标志着我国数据安全工作正式进入了强监管、强合规的新阶段。随着数据安全管理制度体系的出台,我国出境安全管理框架基本成型。
针对金融行业,监管要求基本落实。
二、金融业数据合规仍面临诸多挑战
尽管我国金融业数据安全政策法规体系逐步完善,监管力度不断加大,但合规实践中仍面临不少挑战。金融机构需要不断调整策略,以满足更加严格的监管标准。
数据分类分级不清:
组织可能未能准确识别要对哪些据进行分类和分级,导致关键数据与一般数据的保护措施混为一谈。
风险评估不全面:风险识别过程可能仅关注技术层面,忽视了组织管理、人员意识等非技术因素带来的风险。
技术实施不足:
虽然认识到防护需求,但未能按照《数据安全法》要求采用适当的技术手段,如加密、访问控制等。
第三方管理疏忽:
对外包服务提供商的数据处理活动监管不严,未要求其达到相应的安全标准。
监控盲点:
虽然按照《信息安全技术政务信息共享数据安全技术要求》GB/T39477-2020 要求进行了部署,但监控系统未覆盖所有数据处理环节,如数据流转和使用过程中的异常未被有效监测。
威胁响应迟缓:
虽然按照《信息安全技术政务信息共享数据安全技术要求》GB/T39477-2020 建立了检测响应机制,缺乏实时威胁情报和自动化的监测响应机制,对新出现的威胁反应缓慢。
应急计划不完善:
虽有应急响应计划,但未针对数据泄露等特定场景制定详细步骤,或未进行定期演练。
信息通报不畅:
事件发生后,内部沟通和外部通报流程复杂,延误了响应时间。
恢复措施表面化:
仅进行数据和系统的简单恢复,未深入分析事件根源和采取长期改进措施。
持续改进机制缺失:
缺乏将事件经验转化为组织学习和改进的机制,问题重复发生。
三、全流程管控保障金融业数据安全合规
针对以上挑战,道普信息作为风险管控领域的专家,提出了从风险识别、防护加固、检测监测、应急处置到恢复改进的全链条解决方案,助力金融机构有效应对数据安全挑战,确保业务连续性和数据安全性,符合《数据安全法》等相关法律法规要求。
1.数据分类分级与保护强化:
制定敏感性与价值导向的数据分类分级标准,实施精准分类并差异化保护,同时强化员工培训以提升数据安全意识。
2.全面动态风险评估:
综合非技术因素,采用定性与定量法精准识别风险,并随业务与技术发展定期更新评估,确保全面性与时效性。
3.强化技术防护与创新能力:
依据法规加强数据加密、访问控制等技术防护,同时引入AI等前沿技术,并强化技术培训,提升数据安全防护水平。
4.严控第三方数据风险:
严格筛选外包商,签订保密协议明确责任,并强化监管审计,确保数据安全无虞。
5.智能监控与日志管理强化:
扩展监控范围,引入AI技术提升监控效能,完善日志管理,确保数据处理全程可视可控。
6.构建智能应急响应体系:
建立实时威胁情报系统,引入自动化监测响应,强化应急演练,确保数据安全无忧。
7.强化应急准备与响应:
完善应急计划,定期演练评估,组建专业团队,确保数据泄露等风险高效应对。
8.优化通报与协作机制:
简化流程,建立明确通报机制,强化内部沟通协作,确保信息畅通无阻,应对迅速有力。
9.深入分析事件原因:
深度剖析泄露根源,系统性制定改进方案,持续跟踪评估效果,确保问题根治无复发。
面对越来越严格的监管要求,金融机构应时刻保持警惕,不断加强自身的数据安全合规建设。数据安全不仅是金融业健康发展的基石,也是数字经济时代的重要保障。展望未来,通过建立健全的数据安全管理体系,金融业将迎来更为广阔的发展前景,助力我国数字经济持续稳健增长。
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