随着互联网的发展，网络爬虫也越来越多，爬虫本身是一种网络技术，所以爬虫不是违法的技术。如果使用爬虫技术去做违法项目，例如：色情，赌博等违法业务，一旦发现就会触碰法律的禁止。 爬虫类型： 1、数据量小对爬取速度不敏感的可以使用request库实现网页爬虫 2、对数据要求规模较大，爬取速度敏感的可以使用Scrapy库实现网页采集 3、大数据采集，需要一定的研发团队开发，例如：电商 ，搜索引擎爬虫等 爬虫涉及的问题： 性能骚扰：爬虫快速访问服务器，超过了人类访问速度，对网站管理者来说就造成骚扰 法律风险：每个网站上的数据都有产权归宿，如果通过爬虫获取到的数据从中获利的话会有一定的法律风险 隐私泄露：网络爬虫会突破网站的限制，获取数据，造成了网站的隐私泄露 爬虫规避方式: 1、遵守网站robots协议 2、优化爬虫程序 3、禁止采集个人信息和隐私信息 爬虫限制： 任何一个网站都会有反爬限制 ，请求网站时，目标网站会检查HTTP请求的User-Agent，因为ua是浏览器标识，如果http请求没有ua，或ua太少，都会被网站运维统计异常的。
上个月早些时候，Ripple20变得很流行，因为它已经列出了许多物联网设备使用的定制IP堆栈中发现的一些漏洞。 这就是基于签名的系统的工作方式，正如你所看到的那样，它们很容易规避在网络流量上做一些小小的改变，更不用说不断添加新的规则/脚本会让这些系统变得很慢。 本质上nDPI在分析流量时，也会评估一些风险，并向使用它的应用报告，这是在应用协议之外。这个机制是可扩展的，我们也在不断的增加新的数值，使其更加普及。 TLS证书不匹配 HTTP可疑用户代理 已联系HTTP数字IP主机 HTTP可疑网址 HTTP可疑协议标头 不带HTTPS的TLS连接（例如，基于TLS的VPN） 可疑DGA域联络 数据包格式错误（此处检测到 Ripple20） 如果您的基于nDPI的应用程序可以为上述风险进行评分，您就已经发现IDS检测到的大多数问题，这就不必再为不断更新规则/脚本而头疼了。
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由此带来的问题就是，当风险出现的时候，市场的波动率会瞬时增加，从而造成会带来巨大流动性风险的“波动聚类(Volatility Clustering)”，就像2007-2009年的金融危机以及2001年的互联网泡沫破裂那样 “我们已经定义了13种系统性风险：网络风险、高频交易风险、对手风险、担保风险、流动性风险等等”，Mike Leibrock说，Mike是美国存款信托清算公司(DTCC)负责系统风险的副总裁（DTCC为所有的大型银行提供清结算服务 为了了解更多关于大数据和银行风险管理的关系，EIU调查了6大洲55个国家的208位风险及合规管理上的高管，涵盖了零售银行（29%）、商业银行（43%）、投资银行（28%）。 相较于其他类型的风险，三类机构的受访者均更加关注流动性风险和信用风险。同时，随着行业和地区的不同，他们赋予不同风险的重要性不同。 零售银行更加关注信用风险（53% VS商业银行和投资银行的43%）。 五分之四的银行（81%）定期向高级管理人员提供关于银行风险状况的综合报告，另外有15%的银行打算在未来三年内也这样做。几乎所有银行都在致力于推动风险管理信息至银行高级决策者。
同时，腾讯安全战略研究中心将联合以上四家安全领域领导企业，基于对银行业安全状况的研判，携手发布《银行业数据安全白皮书》，以银行业数据安全现状、存在的问题以及未来趋势为主线，配合各个公司方案，力求尽量全面的论述银行业网络安全 ，为行业提供决策支持，旨在帮助银行从业者提升网络安全认知、认知网络安全状况、改善网络安全环境。 数据潮来临，银行业面临的安全风险有哪些？ 网上银行业务的兴起和发展，对网络安全和信息安全突出了更高要求，确保网络安全是防范系统性金融风险必须考虑的因素，直接关系到国家安全和社会稳定。 在此背景之下，银行信息安全体系建设面临诸多挑战和风险。 内部运维安全：随着用户数量的激增、移动服务场景的扩展，银行业数据规模不断增长。 各类经营数据、开发数据以及客户资料均存储在一起，极易发生安全管理不合规的情况。目前银行不同程度地走向混业经营的方向，其跨市场、跨区域、跨国别的风险仍缺乏应有的风控体系和监管约束。
例如银行传统信贷政策上，对行业的选择，大体依据对某些行业的实际数据和事例的分析比较和实际调查，这是可以进行实物核对的分析判断；保险公司对一个产品精算，也是根据对某一类客户的偏好和实际统计进行测算；银行对具体的债项更要求有真实反映实物形态的资料以及面对面 例如网络小额贷款中，网商向银行提供其商户以往交易数据，银行从商户交易数据中判断商户的信用等级，决定给其适当额度的贷款；银行在网商的海量数据中按照风险取舍的标准选取一定量级和性质的数据，构成了网络风控的方法 为了促进网络交易风险的管理，网络金融活动应在以下三个前提下进行： 一是所有项目和产品的风险提示责任应由网商承担。 二是所有网络金融活动和产品交易的支付账户应托管给商业银行或则直接运用商业银行支付账户。 三是网商与金融产品的供应商应共同建立赔偿和备付基金，以确保因交易违法而产生的损失方能够得到先行的赔偿。 对网络技术风险，应建立赔偿制度，从事网络金融业务的网络公司应该设立赔偿基金，计入自身的风险成本。 对网络操作人员道德失控造成客户损失的，网络公司亦应先行赔付，再进行民事责任追索。
此外，同盾将定制的信用评估模型和渤海银行方的PBOC模型融合，最大提升评估准确性。 在贷前风险管理流程里同盾集成了复杂网络分析，可以监测群体欺诈风险，帮助信用卡及车贷客户发现多起团队欺诈案件。 再复杂庞大的网络也可以实现毫秒级分析并输出决策结果：输出关联风险分量化核心指标、分析核心成员/中介、展示群体行为特征、支持灵活配置策略。 ? 核心技术3：复杂网络 复杂网络能针对复杂对象的关联关系进行非线性建模，由节点（实体）和节点之间错综复杂的关系（实体之间关系）构成拓扑网络，当异常关系聚集出现时，即可识别欺诈行为。 自创立以来，同盾坚持“智能网络 诚信互联”的风控理念，将人工智能与风险管理深度结合，为非银行信贷、银行、保险、基金理财、三方支付、航旅、电商、O2O、游戏、社交平台等多个行业客户提供高效智能的风险管理整体解决方案 、欺诈报告）和信贷科技（决策引擎、复杂网络、流式计算）三大技术体系，为生态伙伴输出行业领先的综合科技能力，是值得客户信赖的第三方智能风险管理服务提供商。
本篇案例为数据猿推出的大型“金融大数据主题策划”活动（查看详情）第一部分的系列案例/征文；感谢 恒丰银行 的投递 作为整体活动的第二部分，2017年6月29日，由数据猿主办，互联网普惠金融研究院合办 ，互联网、移动互联网、互联网+的快速发展，金融机构业务规模的迅猛增长和品种日益丰富，以及新兴业务（如互联网金融、P2P、电子支付）及自身特点（交易场景复杂、覆盖范围广泛、追踪记录难度高）带来的风险层出不穷 运营风险监测系统是恒丰银行以有效防范和控制会计操作风险为目标而建设的一个风险管理信息系统。 在当前不断升级的带宽网络、云计算、大数据及人工智能技术快速发展和逐步成熟商用的背景下，构建一个要求对海量数据进行分析处理、对计算性能要求高、并且稳定可靠的应用系统成为现实，采用先进和可靠的技术建设的运营风险监测系统 （GYROSCOPE）评价体系’”中，综合能力排名位列全国性商业银行第7位，全国性股份制商业银行前三；荣获“2016老百姓最喜欢的股份制商业银行”第二名、“2016年互联网金融创新银行奖”、“2016年最佳网上银行安全奖
第五条 银行保险机构在实施信息科技外包时应当坚持以下原则： （一）不得将信息科技管理责任、网络安全主体责任外包； （二）以不妨碍核心能力建设、积极掌握关键技术为导向； （三）保持外包风险、成本和效益的平衡 支持业务运营的外包服务无法持续提供导致业务中断。 （三）数据泄露、丢失和篡改。因服务提供商的不当行为或其服务的信息系统遭受网络攻击，导致银行保险机构重要数据或客户个人信息泄露、丢失和篡改。 因服务提供商的不当行为或其服务的信息系统遭受网络攻击，导致银行保险机构客户资金被盗取。 （五）服务水平下降。由于外包服务质量问题或内外部协作效率低下，使得信息科技服务水平下降。 第三十二条 银行保险机构应当制定和落实网络和信息安全管理措施，包括但不限于： （一）对服务提供商和外包人员进行网络和信息安全教育或培训，增强网络和信息安全意识，服务提供商应与银行保险机构签订安全保密协议 ； （六）定期对外包活动进行网络和信息安全评估。
然而数字化浪潮下，业务边界的不断扩大也导致了银行业网络安全问题频发，如何应对外部的网络攻击、内部因安全意识缺失以及管理漏洞带来的安全风险，成为银行业发展道路上的一大挑战。 因缺乏与数据安全配套的组织架构、管理体系、制度等方面的建设，银行业目前面临着较为严峻的数据安全风险。 ➤一方面，随着移动支付和网上银行业务的普及，银行存储的电子数据各类电子数据如经营数据、用户数据和开发数据混杂在一起，既提高了数据管理的难度，也极易产生安全管理不合规的风险。 针对互联网金融业务“非面对面”特性催生的虚假交易、诈骗等交易安全风险，银行业目前普遍使用反欺诈应用、用户实体行为分析（UEBA）并结合相关数据进行进行风险管控。 例如针对金融智能风控管理、交易与信贷风控等业务场景需求，解决方案中的腾讯安全星云网贷解决方案能够在为银行客户实现精准引流的基础上，通过AI 化智能风险管控功能和腾讯在各领域积累的海量用户数据，帮助客户检测和识别信贷业务中的风险因素
从各国实践看，此类业务与传统债务或股权融资的风险特征没有本质区别，现行 的风险管理、审慎监管和市场监管要求基本适用。监管上普遍关注信用风险管理、 信息披露、投资者适当性管理和网络技术安全等问题。 从风险方面看，在机构层面，一是影响传统金融机构盈利能力。金融科技可 能分流部分银行业务，对现有银行的盈利模式和盈利能力形成挑战。二是增加信 息科技风险等操作风险。 2、巴塞尔银行监管委员会 巴塞尔委员会专门成立了金融科技工作组，主要关注金融科技对银行经营模式、市场地位和银行业系统性风险的影响，以及对银行监管提出的挑战。 下一步，金融科技工作组将重点对网上银行、网络支付、网络借贷融资、分布式账户、云计算等领域开展案例研究，并从创新业务的合规问题、业务模式风险、操作风险、监管机制建设等方面进行评估。 其 中，许多在德国运营的网络平台通过与之合作的持牌机构（如银行）发放贷款，再将相关债权向投资者推介销售。
随着人们生活水平不断提高，经济上行，银行业务量不断增长，持续涌现一些新兴业务，银行企业网络内部的应用行为愈加趋向复杂，而银行中的数据往往涉及公众的敏感信息。 银行通信网一般是以总行为中心、各省分行为分中心，覆盖各地市行的分级式骨干网络系统，整个网络负责着银行综合业务数据（包括对公、储蓄、办公自动化以及语音等多种业务）的实时传输任务。 为了保证银行网络、业务系统稳定、可靠，国家管理部门从银行行业的实际安全需求出发，颁布了以下相关指引、法规：2010年，中国人民银行发布了《网上银行系统信息安全通用规范（试行）》中指出网络架构、数据安全需审计 ；2009年，银监会发布《商业银行信息科技风险管理指引》；2007年，全国信息安全标准化技术委员会发布了《网上银行系统信息安全保障评估准则》；2006年，银监会发布《电子银行业务管理办法》、《电子银行安全评估指引 》、《银行业金融机构信息系统风险管理指引》、《商业银行合规风险管理指引》、《中国银行业监督委员会办公厅文件银监办通313号》、《保险公司内部审计指引（试行）》、《保险公司风险管理指引（试行）》；2002
所以银行不仅仅要考虑银行自身业务所采集到的数据，更应考虑整合外部更多的数据，以扩展对客户的了解。包括： （1）客户在社交媒体上的行为数据（如光大银行建立了社交网络信息数据库）。 如果银行掌握了企业所在的产业链上下游的数据，可以更好掌握企业的外部环境发展情况，从而可以预测企业未来的状况； （4）其他有利于扩展银行对客户兴趣爱好的数据，如网络广告界目前正在兴起的DMP数据平台的互联网用户行为数据 通过大数据，银行可以监控不同市场推广渠道尤其是网络渠道推广的质量，从而进行合作渠道的调整和优化。同时，也可以分析哪些渠道更适合推广哪类银行产品或者服务，从而进行渠道推广策略的优化。 但随着互联网、移动互联网以及大数据的发展，网络营销、移动营销和个性化的电话销售的作用将会日趋显现，越来越多的保险公司注意到大数据在保险行业中的作用。 但是，保险公司可以通过自有数据以及客户在社交网络的数据，解决现有的风险控制问题，为客户制定个性化的保单，获得更准确以及更高利润率的保单模型，给每一位顾客提供个性化的解决方案。 （2）运营分析。
因此，在千变万化的海量数据中准确把握趋势与规律、精确控制风险与深度挖掘... 人工对信息整合能力的低效加剧了信息不对称下的欺诈风险，各类黑天鹅事件更是在行业内不绝于耳。 在众多参与方中，银行作为互联网金融服务的核心提供者，如何鉴别参与方的真实身份、保障网络数据传输的私密性、防止信息篡改、追溯用户交易行为、使用电子签名作为可靠的法律凭证，这些环环相扣的逻辑链是银行必须要面对的安全挑战 近年来，随着中国互联网金融的快速发展，网络加速下的资金流转不但方便了我们的生活，也推升了风控漏洞的监管成本。人工对信息整合能力的低效加剧了信息不对称下的欺诈风险，各类黑天鹅事件更是在行业内不绝于耳。 如何用低维度采样数据降低金融交易风险至可控水平是未来银行应用大数据的难题。 因此，在千变万化的海量数据中准确把握趋势与规律、精确控制风险与深度挖掘数据，将成为决定银行金融安全与服务能力的重要因素。 内容来源：第一财经日报
9月29日，工商银行互联网金融战略暨网络融资中心成立发布会上，董事长姜建清表示，互联网金融的竞争力在于大数据的运用，金融大数据方面，大银行具有优势，而互联网金融的生命力则在客户体验的不断改善。 10万亿信贷资产和每年8到9万亿累放贷款的动态风险监测和实时预警控制，提高了风险防控的前瞻性和有效性；并有助于深入了解客户，发现更多商机。 此次工行成立的网络融资中心即将利用大数据技术和互联网技术，做到客户在线申请贷款、银行在线审批和发放。 言及下一次金融危机或来自于互联网金融，姜建清表示，如果忽略互联网金融的本质，会出大问题，且目前大数据用于风控的时间还很单薄，网络融资不易，风险管理不到位极易出问题。 互联网思维在深入银行。 网络融资方面，工行表示，目前其网络融资总规模约4500亿元，是国内最大的网络融资银行。 内容来源：财新网
数字化经营管理体系基本建成，数据治理更加健全，科技能力大幅提升，网络安全、数据安全和风险管理水平全面提升。 加快构建面向大规模设备和网络的自动化运维体系，建立"前端敏态、后端稳态"的运行模式，推进基础设施虚拟化、云化管理。建立对信息科技资源全方位覆盖的统一监控平台。 （二十七）强化网络安全防护 构建云环境、分布式架构下的技术安全防护体系，加强互联网资产管理，完善纵深防御体系，做好网络安全边界延展的安全控制。 加强金融生态安全防护，强化与外部合作的网络安全风险监测与隔离。建立开放平台安全管理规范，提高业务逻辑安全管理能力。建立新技术引入安全风险评估机制，强化技术风险管理，实施开源软件全生命周期安全管理。 建设安全运营中心，充分利用态势感知、威胁情报、大数据等手段，持续提高网络安全风险监测、预警和应急处置能力，加强行业内外部协同联动。
数据猿导读 本文基于复杂网络技术深入挖掘担保圈风险，并运用分布式机器学习算法进行建模，预测企业贷后违约概率，模型成功对客户贷后违约风险进行自动化预警，提升了恒丰银行风险控制能力，减少了风险运营成本 本案例创新应用了大数据技术和机器学习方法，综合客户行内信息、外部数据以及客户担保网络图等信息，深度挖掘和揭示了恒丰银行担保圈风险，构建了贷后违约风险预警模型。 ； 本案例针对以上问题，基于复杂网络技术深入挖掘担保违约风险影响因子，并运用分布式机器学习算法进行建模，预测企业贷后违约概率。 构建动态的担保链网络监控平台，基于客户所在担保链的图特征以及客户行为特征进行建模，提供风险客户名单，基于担保链网络模型找出高风险的担保链和高风险企业客户，加强风控力度，重点监控。 从整个实施过程来看，深入挖掘分析复杂网络对识别企业风险信息至关重要，本案例主要基于担保网络挖掘风险信息，后期会不断探索交易图谱，供应链图谱，投资、高管任职图谱等对企业风险的影响，进一步提高模型识别违约客户的精度
另一方面还要加强与电信、电商、社交网络等大数据平台的战略合作，建立数据和信息共享机制，全面整合客户有效信息，将金融服务与移动网络、电子商务、社交网络等完美融合。 这就要求商业银行必须从战略高度将金融互联网及电子渠道作为未来提供金融服务和打造核心竞争力的主渠道。 五是依托大数据技术全面提升风险防控水平。 大数据时代，商业银行可以打破信息孤岛，全面整合客户的多渠道交易数据，以及经营者个人金融、消费、行为等信息进行授信，有效破解传统信贷风险管理中的信息不对称难题，降低信贷风险。 为此，各银行必须深化风险管理体制改革，运用大数据理念来构建以客户为中心的全面风险管理体系，理顺部门间的职责，淡化部门色彩，彻底打破以往小数据模式下形成的部门、机构、区域、产品间数据信息分隔管理以及由分支机构各自分散识别风险的做法 总行要通过大量数据信息的挖掘分析，勾画出客户的全景视图，更加全面地评估客户风险状况，有效提升贷前风险判断和贷后风险预警能力，实现风险管理的精确化和前瞻性。
有不少专家认为量子计算将是一个潜在的游戏规则改变者，尤其是在银行业等领域，量子算法可以应用于风险价值 (VAR) 计算和投资组合优化问题。 2.汇丰 汇丰银行是一家英国跨国银行和金融服务机构。与其他机构一样，它意识到未来几年 量子计算在风险分析、机器学习和网络安全等领域对金融业的重要性。 汇丰银行经济资本分析主管兼全球风险创新主管Gustavo Ordonez-Sanz表示： “由于其强大的功能，量子计算机可以在风险分析、机器学习和网络安全等领域为银行业带来非凡的发展。 早在 2019 年，富国银行的技术主管 Saul Van Beurden 通过与 IBM 和麻省理工学院签署协议，在量子计算和人工智能技术方面进行合作，开始了该银行的量子计算风险投资。 2018 年，加拿大皇家银行开设了一个网络安全实验室，以资助滑铁卢大学的新研究，旨在开发先进的网络安全和隐私工具。 然而，更重要的是，RBC 的投资不仅帮助网络安全实验室，还支持后量子密码学的研究。
央行官网昨日发布了《中国人民银行关于印发的通知》，配套印发相关技术规范，从额度、风险防范等多个角度进行了管理，新规自2018年4月1日起实施。 此次《规范》将条码支付分为付款扫码和收款扫码。 明确支付机构向客户提供基于条码的付款服务时，应取得网络支付业务许可；支付机构为实体特约商户和网络特约商户提供条码支付收单服务的，应当分别取得银行卡收单业务许可和网络支付业务许可。 支付分级 限额管理 新规指出，银行、支付机构应根据《条码支付安全技术规范（试行）》（银办发〔2017〕242号）关于风险防范能力的分级，对个人客户的条码支付业务进行限额管理。 风险防范能力达到C级，即采用不足两类要素对交易进行验证的，同一客户单个银行账户或所有支付账户单日累计交易金额应不超过1000元。 而风险防范能力达到D级，即使用静态条码的，同一客户单个银行账户或所有支付账户单日累计交易金额应不超过500元。
网络空间云监测系统(CCMS)是腾讯云专门面向行业用户的网络风险发现与评估平台，结合漏洞扫描、内容检测、全网威胁情报发现能力等，为用户提供全面、及时的网络风险监测评估服务，并可提供配套安全管家服务，可对相关风险提供及时有效的响应处置。
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