数据安全推进计划：金融行业数据安全治理案例汇编（2022年）_77页_15mb

金融行业数据安全治理案例汇编总结

核心内容

本报告总结了2022年金融行业数据安全治理的典型案例，涵盖银行业和证券期货业，重点展示了不同金融机构在数据安全治理方面的建设思路、实践措施及技术亮点。报告强调了数据安全在金融行业中的重要性，尤其在数据规模庞大、应用场景复杂、监管要求日益严格的背景下，数据安全治理已成为金融机构数字化转型的重要支撑。

主要观点

• 数据安全重要性：金融行业是数据密集型行业，数据安全风险日益复杂，需在数据使用、存储、传输、销毁等全生命周期中进行管理。
• 监管驱动：国家和行业监管政策如《数据安全法》《个人信息保护法》《金融数据安全数据安全分级指南》等为金融机构的数据安全治理提供了指导框架。
• 技术与制度并重：各金融机构均从组织架构、制度规范、技术平台等方面构建数据安全管理体系，实现安全与业务的融合。
• 智能化与自动化：通过引入AI、大数据、隐私计算等技术，提升数据安全识别、分类分级、脱敏、监控等能力，实现数据安全治理的精细化和自动化。

关键信息

一、银行业数据安全治理体系建设与实践

1. 中国工商银行

• 建设思路：以国家行业标准为指导，结合自身数据战略，构建了涵盖治理层、管控层和技术支撑层的三层数据安全管理体系。
• 实践措施：
  • 建立完备的数据安全治理体系，涵盖方针策略、组织架构、制度规范。
  • 构建覆盖数据全生命周期的管控机制，包括采集、传输、存储、使用、共享、销毁等。
  • 打造数据安全技术平台，具备智能敏感数据识别、动态控权、统一脱敏引擎、数据水印溯源、风险监控审计等功能。
• 亮点：
  • 建立四位一体的组织架构，职责明确。
  • 推进隐私计算、联邦学习等新技术研究。
  • 实现数据安全管理与数据中台深度融合，提升数据要素价值。

2. 中国建设银行

• 建设思路：围绕“管理、保护、运维”三个方面，构建“三道防线”和多方协同治理模式。
• 实践措施：
  • 制定数据安全管理制度，涵盖数据治理、需求管理、风险评估等。
  • 实施数据分类分级管理机制，采用机器学习方法进行数据定级。
  • 引入统一的数据安全技术平台，包括数据访问控制、隐私计算、数据安全下载等。
• 亮点：
  • 建立数据安全制度体系，覆盖组织架构、数据分类分级、安全评估、应急响应等。
  • 实施数据全生命周期管理，包括采集、传输、存储、使用、共享、删除与销毁。
  • 建立数据安全态势感知平台，提升风险识别与响应能力。

3. 交通银行

• 建设思路：以数据安全交换平台为基础，构建全方位的安全管控系统。
• 实践措施：
  • 建设安全管控引擎模块，实现敏感数据识别、数据文件扫描、分类分级对接。
  • 建立安全监督模块，涵盖日志整合、用户操作识别、数据源敏感识别、检查预警等功能。
  • 安全评估模块用于数据活动的合规性评估。
  • 安全传输模块确保数据在传输过程中的安全。
• 亮点：
  • 建立“安全管控引擎”为核心的系统，提升数据安全识别与审批效率。
  • 实现数据安全与业务流程的深度融合，形成闭环管理。
  • 通过技术手段提升数据流转过程中的可追溯性。

4. 中国邮政储蓄银行

• 建设思路：加快数据安全体系建设，明确数据安全分类分级、生命周期管理等关键任务。
• 实践措施：
  • 建立数据安全组织架构，包括战略层、决策层、管理层、执行层、监督层。
  • 完善数据安全制度体系，包括数据安全管理办法、数据分类分级规范等。
  • 实施数据安全技术防护，包括数据采集、传输、存储、使用、销毁等阶段的防护措施。
  • 引入数据安全能力评估指标，实现对数据安全工作的量化评估。
• 亮点：
  • 建立数据安全分类分级目录，涵盖273个子类和4个安全级别。
  • 提升数据安全防护能力，构建全行级数据安全态势感知平台。
  • 通过多种方式加强员工数据安全意识，如培训、宣导、考试等。

5. 中原银行

• 建设思路：以数据全生命周期安全为治理重点，构建数据安全技术体系与运营机制。
• 实践措施：
  • 建立数据安全组织架构，包括数据治理委员会、数据安全与个人信息保护工作小组。
  • 构建数据安全技术体系，涵盖数据采集、传输、存储、使用、销毁等环节。
  • 实施数据安全运营体系，包括风险识别、风险监测、应急处置等。
• 亮点：
  • 实现数据安全与业务流程的融合，提升数据使用效率与安全控制能力。
  • 引入数据安全平台能力，提升数据安全可视化和态势感知能力。
  • 构建数据安全运营闭环，提升整体安全管控能力。

二、证券期货业数据安全治理体系建设与实践

1. 华泰证券

• 建设思路：以数据全生命周期管理为核心，构建覆盖数据安全治理的三层体系。
• 实践措施：
  • 建立数据安全治理体系，涵盖制度、组织、人员、技术。
  • 构建数据安全技术体系，包括数据安全平台能力、运营能力、可视化能力。
  • 实施精细化的数据安全运营体系，涵盖风险防范、监控预警、应急处置。
• 亮点：
  • 推动数据安全治理与业务发展深度融合，实现数据安全与业务创新并行。
  • 构建基于IPDR框架的数据安全能力体系，涵盖风险识别、安全评估、安全防御、安全监测、安全响应。
  • 通过数据分类分级、风险评估、安全策略管理，提升数据安全治理能力。

2. 国信证券

• 建设思路：以个人客户数据为核心，构建数据安全治理体系，实现分类分级、风险评估与整改。
• 实践措施：
  • 建立数据安全制度体系，包括数据安全总则、管理办法、各项细则。
  • 建设数据安全运营平台，实现数据资产梳理、自动分类分级、安全策略管理。
  • 实施数据安全风险监测、应急响应、培训宣贯等措施。
• 亮点：
  • 基于数据资产盘点进行细粒度分类分级，明确数据安全责任。
  • 构建数据安全治理闭环，涵盖数据采集、分类分级、确权、安全防护等。
  • 实现数据安全治理与业务流程深度融合，提升数据合规使用能力。

总结

各金融机构在数据安全治理方面，均以数据全生命周期管理为核心，结合国家和行业标准，构建了涵盖组织、制度、流程、技术的综合管理体系。通过引入AI、隐私计算、数据脱敏、水印溯源等技术手段，实现了数据安全治理的智能化、自动化和精细化。同时，加强了数据安全文化建设，提升员工安全意识，形成“人防+技防”的双重保障。整体来看，金融行业数据安全治理正在向制度化、系统化、智能化方向发展，为数字经济时代的数据安全提供了坚实保障。