对于处理财务数据的企业来说，数据防泄漏极为重要。出于多种原因，金融行业的公司必须注意一系列内部威胁情况，因为某些员工或前员工可能通过其正常的系统访问做出许多破坏公司网络的事情。

金融业面临的内部威胁类型

该领域的许多内部威胁都属于以下一个或多个类别：内部欺诈、知识产权盗窃或破坏。这三个标签包含了攻击本身的性质，以及黑客的意图和目标。

●内部欺诈——当员工通常拥有某些网络访问权限、身份资产和帐户地位，他们可以用来危害公司资产，或以其他方式对网络产生负面影响。现有员工使用其访问权限进行各种金融欺诈时，就会发生内部欺诈攻击。

●知识产权盗窃——当有人能够进入网络、保护数据并删除数据时，就会发生知识产权盗窃，这包括在离职期间经常可能发生的攻击类型。

●破坏——这些类型的内部威胁通常与怀有恶意的心怀不满的员工有关。他们中的一些人可能没有经济激励，或者对公司不满。它们可能更旨在破坏业务、损害系统完整性和干扰网络活动。破坏威胁可能具有社会工程组件，或者可能代表一个单独的个人入侵系统以造成破坏。

如何击败内部威胁

以下是围绕金融网络安全方面的一些最佳实践：

●培训员工发现内部威胁——培训强化了员工对网络钓鱼的认知 – 通过让人们更加了解该做什么和不该做什么，以确保公司数据安全。

●使用洞察眼MIT系统员工电脑监控与上网行为分析——公司可以使用洞察眼MIT系统员工电脑监控开始，包括事件记录工具。外加洞察眼MIT系统员工上网行为分析更进一步预防企业数据内部威胁，他拥有的高级算法和人工智能功能更深入地研究行为数据以揭示活动模式，然后识别表示风险的行为异常。数据本身带来了一定程度的保护，可以补充其他主动工作。在财务领域，它可以帮助覆盖敏感数据领域，如卡数据或客户财务数据，否则这些领域可能更容易受到攻击，而相关的监督较少。

●定期审核以最大程度地减少内部威胁的机会——审计可以发现内部监控未发现的重要线索。定期审计有助于创造一个环境，使内部威胁更难滋生，特别是在困扰金融业的内部欺诈者方面。当员工能够利用不稳定的环境时，就会发生内部欺诈。

随着金融行业的快速发展，数据已经成为了金融机构最重要的资产之一。然而，数据的价值也意味着它的安全管理至关重要。在过去几年中，数据泄漏事件的数量和影响力已经越来越大，这给金融机构带来了严重的挑战。

为了帮助金融行业面对这个挑战，洞察眼MIT系统文档加密项目开发了一系列透明加密和半透明加密模块，帮助企业降低数据泄漏风险，同时不会降低生产效率。

透明加密是洞察眼MIT系统文档加密项目开发的一项重要技术，它可以在不影响生产效率的情况下加密文件和文档。这项技术可以将文件中的敏感信息自动加密，无需人工干预，确保敏感信息得到保护。这种技术的实现方式是通过在系统层面上对文件进行加密和解密，使得文件在传输和存储的过程中始终得到保护。一旦文件被加密，即使遭遇各种攻击，这些攻击者也不能获取其中的信息，从而有效保护了数据安全。

另一项有用的技术是半透明加密。它可以通过对不同级别的信息进行分层保护来确保文件和文档的安全。例如，金融机构可能需要在文档中存储客户姓名和地址这种不太敏感的信息，但同时也需要保护更敏感的金融数据。半透明加密可以帮助实现这种需求，并将数据分为多个级别进行加密。这种方法可以在不妨碍生产效率的情况下，提供更全面的数据保护方案，同时降低数据泄漏风险。

洞察眼MIT系统文档加密项目的这些技术可以帮助金融机构避免数据泄漏所带来的创伤，同时又不限制员工合法使用敏感数据。加密技术可以有效地保护数据，使想要窃取机密信息的攻击者难以获得。

总之，洞察眼MIT系统文档加密项目的透明加密和半透明加密技术可以为金融机构提供高效、安全的数据保护方案。这些技术保护数据的同时不会对生产效率造成负面影响，因此被广泛认为是保护金融行业数据安全的最佳实践。

随着业务快速发展，金融机构积累了大量的数据，其中包含大量的客户信息等敏感数据，如果这些重要信息发生泄露，不仅会给客户造成直接经济损失，也会给金融业的声誉带来负面影响，甚至会导致金融机构承担相关的法律责任，支付巨额罚款。近年来，政策落地呈现窗口期，数据安全成为各类组织进行安全管理和合规工作的重要内容。金融行业为数据安全监管较为严格的行业，数据备份、数据分类分级、数据安全风险评估和审计是监管最为看重的四个子领域。

数据分类分级是法律明确规定的金融机构合规责任，是金融机构满足法规依从性的重要举措。根据《网络安全法》第二十一条规定，企业应当按照网络安全等级保护制度的要求，采取数据分类等措施，并应当对其中的重要数据采取备份、加密等措施。此外，正在制定中的《数据安全法》、《网络安全等级保护条例》、《数据安全管理办法》等也明确规定了数据分类分级的合规要求。在此之前，工业行业、证券期货行业也制定了各自领域内的数据分类分级指南。此外，《个人金融信息保护技术规范》等金融行业标准中也明确了该等要求。

对于数据安全建设的时间轴来说，前期会针对合规方面进行建设，更多的体现在基础建设方面比如：合规准入、防止恶意病毒、桌面运维。更多的是去做网络层上的防护和防止黑客攻击，但要想做到数据的安全治理这还远远不够。

在数据安全法正式落地后金融行业会加强对数据的安全治理，从制度层上建设治理架构和组织架构，因为各部门数据安全职责不清晰，一部分金融机构在财务部门；一部分在科技部门。这样做的目的是为了加强数据安全管理职能，建立一套属于自身的安全措施及管理制度。在技术层上首先要将数据进行可视化，因为对于散落在PC端和服务器中有大量的数据未精细化管理。这些可视化后的数据有利于金融机构识别数据风险，全面掌握暴露面。在这些大量的数据中我们不知道想要防护哪些数据，其中哪些数据对于自身来说是重要的，所以要将这些数据进行先分类再分级。要做到对于不同密级的文件实现不同的效果，不能对所有数据实现‘一刀切’的管控方式。比如对于高保密的数据，我们将这些数据分配权限只有高权限的人员才能查看；对于重要文件，我们用加密的方式进行防护，防止这些重要文件进行泄露；对于可公开的数据，我们只要做到添加水印和事后溯源。数据分类分级有利于金融机构统筹了解、掌握数据资产状况，全面提升有效性、可用性以及数据质量。在防护数据的手段上也要提升，从以前的pgp建立虚拟磁盘进行加密这种沙箱技术，转变为现在更为先进的驱动层实现加密。以前更多是靠人为自觉，但是现在实现了在用户无感知不改变操作习惯的前提下实现了加密。中期的这些建设都是利于金融机构采取针对性的配套安全措施及管理制度，便于相关措施制度的落地执行。在后期金融行业会通过UEBA和数据态势感知提供用户画像，可以快速的了解到每个用户对这些数据的操作行为和使用这些数据的频率。当用户出现违规操作会提供预警功能并将这些违规操作进行阻断并录取证据，做到了更好的防护我们的数据。

对于金融行业的数据安全治理，我们要找到一个平衡点，因为既要将数据进行保护起来的同时也要让数据进行流转，数据只有流转起来才会有价值。而这个平衡点就是要通过管理层的制度建设和技术层的产品能力相互结合，才能准确的找到。就像我们洞察眼MIT系统的数据安全建设理念一样做到“分、放、管、服”，对这些数据进行防护管理的同时，面对合法的节点和合法的流程下允许数据进行有效的流转。

随着业务快速发展，金融机构积累了大量的数据，其中包含大量的客户信息等敏感数据，如果这些重要信息发生泄露，不仅会给客户造成直接经济损失，也会给金融业的声誉带来负面影响，甚至会导致金融机构承担相关的法律责任，支付巨额罚款。近年来，政策落地呈现窗口期，数据安全成为各类组织进行安全管理和合规工作的重要内容。金融行业为数据安全监管较为严格的行业，数据备份、数据分类分级、数据安全风险评估和审计是监管最为看重的四个子领域。

数据分类分级是法律明确规定的金融机构合规责任，是金融机构满足法规依从性的重要举措。根据《网络安全法》第二十一条规定，企业应当按照网络安全等级保护制度的要求，采取数据分类等措施，并应当对其中的重要数据采取备份、加密等措施。此外，正在制定中的《数据安全法》、《网络安全等级保护条例》、《数据安全管理办法》等也明确规定了数据分类分级的合规要求。在此之前，工业行业、证券期货行业也制定了各自领域内的数据分类分级指南。此外，《个人金融信息保护技术规范》等金融行业标准中也明确了该等要求。

对于数据安全建设的时间轴来说，前期会针对合规方面进行建设，更多的体现在基础建设方面比如：合规准入、防止恶意病毒、桌面运维。更多的是去做网络层上的防护和防止黑客攻击，但要想做到数据的安全治理这还远远不够。

在数据安全法正式落地后金融行业会加强对数据的安全治理，从制度层上建设治理架构和组织架构，因为各部门数据安全职责不清晰，一部分金融机构在财务部门；一部分在科技部门。这样做的目的是为了加强数据安全管理职能，建立一套属于自身的安全措施及管理制度。在技术层上首先要将数据进行可视化，因为对于散落在PC端和服务器中有大量的数据未精细化管理。这些可视化后的数据有利于金融机构识别数据风险，全面掌握暴露面。在这些大量的数据中我们不知道想要防护哪些数据，其中哪些数据对于自身来说是重要的，所以要将这些数据进行先分类再分级。要做到对于不同密级的文件实现不同的效果，不能对所有数据实现‘一刀切’的管控方式。比如对于高保密的数据，我们将这些数据分配权限只有高权限的人员才能查看；对于重要文件，我们用加密的方式进行防护，防止这些重要文件进行泄露；对于可公开的数据，我们只要做到添加水印和事后溯源。数据分类分级有利于金融机构统筹了解、掌握数据资产状况，全面提升有效性、可用性以及数据质量。在防护数据的手段上也要提升，从以前的pgp建立虚拟磁盘进行加密这种沙箱技术，转变为现在更为先进的驱动层实现加密。以前更多是靠人为自觉，但是现在实现了在用户无感知不改变操作习惯的前提下实现了加密。中期的这些建设都是利于金融机构采取针对性的配套安全措施及管理制度，便于相关措施制度的落地执行。在后期金融行业会通过UEBA和数据态势感知提供用户画像，可以快速的了解到每个用户对这些数据的操作行为和使用这些数据的频率。当用户出现违规操作会提供预警功能并将这些违规操作进行阻断并录取证据，做到了更好的防护我们的数据。

对于金融行业的数据安全治理，我们要找到一个平衡点，因为既要将数据进行保护起来的同时也要让数据进行流转，数据只有流转起来才会有价值。而这个平衡点就是要通过管理层的制度建设和技术层的产品能力相互结合，才能准确的找到。就像洞察眼MIT系统的数据安全建设理念一样做到“分、放、管、服”，对这些数据进行防护管理的同时，面对合法的节点和合法的流程下允许数据进行有效的流转。