传统上对于数据的管理，金融界是有经验的。 但在当前以Hadoop为基础的大数据平台，接触数据的人更多，数据使用的更频繁，数据的内外交互实时，数据种类更复杂，对安全带来了更严峻的挑战。...从金融业态上来说，包括征信、消费金融、P2P、众筹、互联网银行、互联网保险等金融企业，都会需要大数据平台来支撑业务需要。...金融大数据的安全有三个很重要的工作内容，分别是安全管理及监管合规、数据安全、业务安全。具体到实际的安全映射上，分为以下四类。 ?...2、大数据平台安全 2.1基础设施安全 大数据平台首先要考虑自身基础设施安全。由于金融属性，大数据平台不太会考虑使用云的形式。...但最核心的内容，是做好安全域管理，做好边界防控，把大数据平台在内部盒子里运转。 2.2敏感数据保护 大型金融集团里，大数据会包括来自各种内外部机构的数据。
其他金融业务是上述三种业务之外的业务，主要有金融信托、金融管理、金融租赁、财务公司、邮政储蓄、典当以及其他未列明的金融活动。...针对网络中的威胁，金融行业也采取了很多防御措施，比如在金融信息系统最外层部署了网络防火墙，在应用层部署了IDS、IPS、WAF、堡垒机等一系列安全产品，在客户终端上也部署了相应的防病毒软件，但在数据库层面安全措施做得不够...针对银行业八大应用系统集群的业务和数据库安全的保障需求，中安威士提出了面向业务系统和数据库系统的“纵深防御”安全加固方案（图1）。...图1 中安威士针对业务和数据库安全“纵深防御”方案 中安威士业务和数据库安全“纵深防御”方案中的主要功能模块如下： 数据库风险扫描。...、权限盗用”等安全威胁，提升数据库安全整体防御效果，有效抵御各类攻击。
官网 | www.datayuan.cn 微信公众号ID | datayuancn 本产品为数据猿推出的“金融科技价值—数据驱动金融商业裂变”大型主题策划活动第一部分的文章/案例/产品征集部分；感谢 云途腾科技...同时，针对保险行业对于安全的超高要求，云途腾的MagicStack自动化运维工具和无代理的软件定义安全防护架构，可有效解决云主机的文件、网络的安全防护问题，大幅降低运维难度和数据中心的建设成本。...7、服务客户/使用人数 长城保险、内蒙古农信等金融用户，约500人使用 8、市场价值 云途腾联合中科软打造全新的金融托管云平台，提供保险金融混合云整体解决方案。...，可以有效融合公有云的便捷可扩展性以及私有云的安全自主可控。...目前，云途腾以开源为抓手，形成了T2CloudOS开源云平台、MagicStack自动化运维工具、 T2Cloud超融合一体机、Security云安全解决方案、一站式托管云服务5大产品线，构建了面向交通
本期金融云原生漫谈，将和您聊一聊如何构建安全的云原生平台。 以容器和微服务为代表的云原生技术，对于金融行业来说，既是机遇，也是挑战。...另外，平台会提供应用高可用保障、应用安全接入、跨域策略、数据高可用等能力，为应用进一步提供安全保障。...存储安全：定时快照和备份并对敏感数据进行加密。...金融云原生漫谈（二）｜稳中求变：中小银行如何通过云原生架构转型快速突围 金融云原生漫谈（三）｜银行云原生基础设施构建：裸金属VS虚拟机 金融云原生漫谈（四）｜如何构建高可用、高并发、高性能的云原生容器网络...金融云原生漫谈（五）｜如何打造更适合云原生的数据存储方案？
目录 课程介绍 1.数据安全概述 常见的数据安全问题 数据本身及数据防护的安全 阿里云的数据安全防护 2.数据备份、恢复和容灾 常见的不同级别的备份方法 云服务器ECS快照 云数据库RDS备份与恢复...云数据库加密存储——TDE透明数据加密 云存储OSS加密存储——客户端加密保护数据 云存储OSS数据完整性验证 阿里云加密服务 4.数据传输安全 数据传输安全风险认识 https协议 有效的https...数据本身及数据防护的安全 ? 阿里云的数据安全防护 ? 2.数据备份、恢复和容灾 常见的不同级别的备份方法 按地理位置、按备份模式、按时效性 ?...云数据库加密存储——TDE透明数据加密 ? 云存储OSS加密存储——客户端加密保护数据 ? 云存储OSS数据完整性验证 ? 阿里云加密服务 ? 4.数据传输安全 数据传输安全风险认识 ?...5.阿里云的数据传输安全实践 负载均衡SLB HTTPS支持 ? Web应用防火墙WAF HTTPS支持 ? 云数据库RDS的传输安全——SSL加密 1.开通SSL ? 2.设置SSL ?
而对于金融行业而言，数据安全的重要性更不必说。...因此，在金融数据生命周期建设过程中，数据安全必然是其中的一块重要拼图。脱离了数据安全，只谈数据能力建设，就好像在寻找如何用充满裂纹的瓶子去装更多水的方法，稍有不慎，满盘皆输。...研究还发现，金融是仅次于医疗受到攻击第二大的行业。 “但是这并不意味着金融行业的数据不比医疗行业值钱，金融行业数据一旦泄露，成本非常高。...云环境的复杂性，以及大家对于云环境默认它是安全的心态，现在也导致了数据泄漏成本开始变高。...IBM《2022 年数据泄露的成本报告》显示，现在有 45% 的数据泄漏是发生在云环境里面的，这说明云环境的安全性还没有做到像传统封闭式 IT 系统那样可靠。”冯靓表示。
为银行等持牌金融机构提供量身定制的智能金融云计算服务，向中小银行特别是农商银行、农信社提供以智能化移动信贷服务为核心的综合金融服务，能低成本、高弹性、高可用、安全合规地帮助其实现从传统IT向云计算的转型...5、产品功能 智能金融云是“通信+大数据+金融”的深度合作实践，集成安全技术、大数据技术和风控技术等基础技术服务，基于大数据和多样性的信贷技术的反欺诈模型及贷中预警为核心，通过API接口方式调取电信运营商脱敏数据...6、产品优势 智能金融云是“通信+大数据+金融”的深度合作实践，集成安全技术、大数据技术和风控技术等基础技术服务，以运营商数据为数据源，以多样性的信贷技术做为反欺诈模型及贷中预警为核心，同事通过API接口方式调取电信运营商脱敏数据...银行等金融机构就是“租户”，每家银行的数据及金融业务都放在金融云上自己独有的“仓库”，保障数据的高度安全和高效的金融服务。...转型中的银行等金融机构不需要去考虑安全、合规、人才团队的问题，通过云平台的金融服务能力，为其客户提供比如移动金融、智能、风控管理等金融服务，不需要有支付牌照，便可构建自己的钱包应用并提供支付、理财等功能
近期，北京金融科技产业联盟正式发布《基于联盟链技术的隐私保护金融应用研究报告》，腾讯云深入参与报告的编写工作，输出数据流通与联盟链运作机制相关的内容。...图1：基于联盟链技术的隐私保护金融应用研究报告 近年来隐私计算技术得到业界关注，金融领域应用隐私计算技术，可以保障数据安全，但在数据确权与定价、可信存证、恶意节点探查等方面存在不足。...腾讯云区块链一直在政策和市场的引导下积极开展数据要素可信共享融合，利用区块链、隐私计算等技术打造了腾讯云数链通数据共享与隐私计算平台，成为数据安全可信共享的基础设施。...图2：腾讯云数链通产品架构 在保证数据安全和隐私保护的前提下，腾讯云数链通实现多参与方数据可信共享、协同计算，包括数据目录共享、数据项管理、数据授权管理、可信交换管理等功能。...腾讯云数链通凭借安全可靠、使用便捷、灵活扩展、性能优越等特点受到了业界的认可，在政务数据、医疗数据、金融数据、气象数据、出行数据、广告数据等多个领域得到了大量的应用。
《财经》年会2018：“预测与战略”11月28日北京开幕，由《财经》杂志、财经网、财经智库、海航集团共同主办，多位政界、商界、学界知名人士参会，腾讯云安全大数据负责人王翔与来自金融研究院院长管清友、中国人民银行金融研究所前所长姚余栋...△ 腾讯云大数据负责人 在互联网金融平台，如何验证这个客户是不是在进行欺诈？王翔谈到腾讯云做出了努力。...腾讯云很大的优势在于业内领先的人工智能算法和计算平台，通过超大规模的数据并行分析哪些用户是有欺诈风险的。...我们知道这一切都离不开技术，所以请腾讯云大数据负责人王翔先生谈一谈，如何在金融领域里怎么做技术支撑地最好给我们一些技术上的前瞻，因为这个行业技术的切入很重要的是在于技术的演进，如果有一些前瞻性的工作，可能对我们制定投资策略非常有帮助...另外，怎么验证这个客户是不是存在欺诈风险，腾讯云也做了努力。腾讯云很大的优势在于业内领先的人工智能算法和计算平台，通过超大规模的数据并行分析哪些用户是有欺诈风险的。
北京市金融工作局、中关村银行及腾讯公司领导共同发布金融安全大数据监管平台。...同时，腾讯金融安全大数据监管平台也将助力北京地区各金融企业防范互联网黑产风险，为金融创新保驾护航。...腾讯金融安全大数据监管平台作为国内有影响力的金融监管平台，由腾讯金融科技业务依托腾讯安全反诈骗实验室的“灵鲲金融安全系统”搭建，主要用于防范普惠金融走向普“恶”金融，专门打击以金融创新之名行诈骗之实的黑产行为...金融安全大数据监管平台结合腾讯的大数据、腾讯安全联合实验室反诈骗实验室AI技术优势，解决克服了监管科技历来存在的“数据（全网的底层数据）”、“算法（模型能力远超一般小公司）”、“计算力（服务器计算能力）...金融安全大数据监管平台依托微信、QQ等强大的社交平台，及腾讯安全与网络黑产势力对抗十多年积累沉淀的大数据平台，采用基于金融犯罪样本挖掘金融风险并进行数据化、可视化的方式方法，以及建立从监测、分析、模型拟定
近日，网络巨头谷歌公司发布了一系列数据加密以及网络安全智能工具。...实际上，这是为了让用户本身成为“访问数据的最终仲裁者”， 谷歌云安全工程副总裁Potti指出，这项功能最大的特点是：允许客户拒绝谷歌基于预定义规则解密数据的能力。...其实，谷歌对数据安全的重视由来已久，其母公司Alphabet早在2018年就成立了一家专注于企业的安全公司Chronicle，提供利用机器学习和大数据发现网络威胁的服务。...而几个月前，谷歌的云计算部门完全吞并了Chronicle，更早之前，谷歌在旧金山的一次大会上发布了足足30个以安全为重点的公告。...种种举措，再结合最近一系列安全工具的发布，事实已经很明显了，数据安全，将在谷歌的云推进中扮演越来越关键的角色，甚至可以说是核心关键点。
9 月 20 日，腾讯安全发布全新一代云原生安全数据湖，专注海量日志数据分析，助力企业构建一体化云原生数据湖平台，迈向主动安全。...两年前，腾讯安全在服务客户过程中发现，客户普遍反应遇到日志存储成本攀升、查询效率低下的问题，因此腾讯安全大数据实验室基于多年的大数据分析处理能力，前后花费两年时间自主研发了一款面向云原生的安全数据湖产品...腾讯云原生安全数据湖是基于云原生的自研数据分析平台，利用日志数据无需修改、大量字段重复、有时间戳等特性进行了几大创新： 架构领先：MPP 架构，采用 Rust 语言开发，针对日志及安全场景进行专项优化...：面向云原生架构实现存算分离、读写分离、从而实现一键弹性扩容，故障秒级切换 依托上述技术创新，腾讯云原生安全数据湖实现了极致的压缩比和数据处理效率，能将企业的安全运营存储成本降低 90%；在底层架构上面向云原生设计...目前，该数据湖已经集成在腾讯安全 SOC+ 产品下，为企业安全运营管理提供基座。未来，腾讯安全还会对外提供独立产品，助力企业构建云原生数据湖平台。
他们意识到，必须有强有力的数据和算法系统来对抗黑产。 02风控策略：欺诈检测是首要一环 互联网金融的蓬勃发展，给人们的生活带来便利，同时也给网络黑产带来巨额利润空间。...不同于初期的单兵作战，当前网络黑产早已集团化、产业化，在金融欺诈领域，数据窃取、数据交易、信息伪造仿冒、黑中介代办已成为完整的产业链，欺诈手法和工具也是五花八门。...拥有超10亿的月活跃账户，业务场景覆盖社交、支付、游戏、安全等众多领域，腾讯大数据为腾讯云天御反欺诈服务提供了国内最大的用户画像库。该画像库涵盖了手机、设备、IP等多个细分维度。...腾讯云天御反欺诈不仅能做到对互联网金融客户99.9%的超高查得率，还能对欺诈行为做全方面的精细刻画。 另一方面，腾讯云天御反欺诈运用 AI 能力进行风险检测，极大化发挥了大数据的威力。...△ 腾讯云天御： AI 时代的安全实践
对于腾讯金融安全大数据监管平台首度亮相，北京市金融工作局党组书记、局长霍学文对其在金融监管领域的创新予以充分肯定，他表示，此次合作将大数据安全风控与金融监管工作结合起来，利用信息科技实现监管升级，维护社会公共治理秩序和良性发展...同时，腾讯金融安全大数据监管平台也将助力北京地区各金融企业防范互联网黑产风险，为金融创新保驾护航。...（图为北京市金融工作局、中关村银行及腾讯公司领导共同发布金融安全大数据监管平台） 腾讯金融安全大数据监管平台作为国内有影响力的金融监管平台，由腾讯金融科技业务依托腾讯安全反诈骗实验室的“灵鲲金融安全系统...金融安全大数据监管平台结合腾讯的大数据、腾讯安全联合实验室反诈骗实验室AI技术优势，解决克服了监管科技历来存在的“数据（全网的底层数据）”、“算法（ 模型能力远超一般小公司）”、“计算力（服务器计算能力...金融安全大数据监管平台依托微信、QQ等强大的社交平台，及腾讯安全与网络黑产势力对抗十多年积累沉淀的大数据平台，采用基于金融犯罪样本挖掘金融风险并进行数据化、可视化的方式方法，以及建立从监测、分析、模型拟定
近日，腾讯云联手宇信科技，共同完成了信贷平台、数据中台、手机银行等核心金融业务的联合解决方案，以及双向适配认证、深度测试和优化工作，并已在某头部农商行、某头部城商行投产运行。...TDSQL广泛服务于金融、政务、社交、电商、交通、游戏等行业客户，截止目前，在金融领域，腾讯云数据库TDSQL已服务近半国内TOP20银行，TOP10银行中服务比例也高达60%，处于行业领先地位。...本次深度适配工作是双方继签订战略合作协议后的又一里程碑，腾讯云数据库在数据强一致性，金融级高可用以及企业级安全性等方面保障信贷系统运行的稳定和高效。...统一监管报送平台 联合方案 在监管报送国产化的联合解决方案上，腾讯云TBDS的MPP计算引擎联手宇信科技统一监管报送平台，致力于打造安全可控、稳定高效的监管报送解决方案，帮助金融机构解决监管报送场景中数据量大...充分发挥宇信科技23年来在金融行业监管报送的行业知识沉淀，以及腾讯云TBDS的MPP计算引擎在金融OLAP场景的万亿级⑤关联查询的秒级分析、全面国产化、企业级安全等优势，为用户打造一站式的国产化统一监管报送联合方案
本文结合腾讯云大数据WeData（一站式大数据开发治理平台）探索数据分类分级在某金融客户的应用实践和落地过程。 名词解释 数据资产，可以被定义为组织或个人拥有的具有价值的数据资源。...本文中所提及的数据安全能力是WeData联合腾讯云鼎安全实验室共同打造的数据安全治理能力，以WeData产品赋能客户，提供敏感数据发现与分类分级、数据安全风险评估、数据安全策略及管控闭环、数据安全风险监测和告警等功能...国家金融监督管理局对数据分类分级的相关要求进行明确和强化，目前已出台《金融数据安全 数据安全分级指南》（JR/T 0197—2020）（下称“《金融数据分级指南》”）及《证券期货业数据分类分级指引》（JR...那么如何落地数据安全分级分类并解决以上问题呢？本文我们结合腾讯内部经验和腾讯云服务的客户经验，通过在金融行业客户使用WeData的案例，来详细解析WeData数据安全分级分类实践应用。...个人金融信息保护技术规范》、参考 JR∕T 0197-2020《金融数据安全数据安全分级指南》等，也支持自定义配置分类分级模板。
日前，《中国金融科技发展报告（2023）》由社会科学文献出版社正式出版发行，在《报告》的“数据库在金融领域的发展与应用”章节中，整体介绍了中国农业银行基于TDSQL数据库构建新一代分布式信用卡核心系统的实践案例...，为金融核心系统应用国产分布式数据库提供参考借鉴。...本项目中，农业银行基于腾讯云分布式数据库TDSQL，采用两地三中心部署架构，以IDC1、IDC2作为同城主中心，IDC3为异地容灾中心，通过TDSQL副本机制和DCN技术构建了“同城双活+异地灾备”的容灾体系...采用“一主五副本”方式进行部署，并在数据全生命周期管理中形成在线、近线、离线的多层次数据分布规划，全面提升数据应用和数据安全服务能力。...基于腾讯云TDSQL数据库的分布式核心数据库底座，农业银行已经投产了客户信息和信用卡核心系统，目前正有序推进个人负债、投资理财、公司业务、信贷产品等分布式核心产品应用建设，其分布式实例规模业界领先。
虽然很多企业管理者对云数据库的相关操作已经非常熟悉了，但是在具体操作云数据库的过程中，却还是会遇到各种无法解决的问题，比如很多人就不知道云数据库数据如何更新。...下面为大家简单介绍云数据库数据如何更新，以及云数据库是否安全。...云数据库是否安全 相对于传统数据库来说，云数据库的安全性得到了大大提升，但是并没有绝对安全这一概念，因为数据库也不例外，企业管理者应当。...定时对云数据库的周边环境进行检测，排除掉危险因素，这样能够在最大程度上保证云数据库的安全。同时还需要对特定的应用进行检测并定期管理，这样才能够保护云数据库的环境，营造一个安全的数据库。...以上分别为大家介绍了云数据库数据如何更新，以及云数据库是否安全与数据库中存储了海量的企业信息，所以云数据库的更新以及安全性问题一直是大家所关心的，只需要下载云函数并填写相应的编码，即可进行数据的更新。
日前，《中国金融科技发展报告（2023）》由社会科学文献出版社正式出版发行，在《报告》的“数据库在金融领域的发展与应用”章节中，整体介绍了中国农业银行基于TDSQL数据库构建新一代分布式信用卡核心系统的实践案例...，为金融核心系统应用国产分布式数据库提供参考借鉴。...高容灾等级 采用“一主五副本”方式进行部署，并在数据全生命周期管理中形成在线、近线、离线的多层次数据分布规划，全面提升数据应用和数据安全服务能力。...基于腾讯云TDSQL数据库的分布式核心数据库底座，农业银行已经投产了客户信息和信用卡核心系统，目前正有序推进个人负债、投资理财、公司业务、信贷产品等分布式核心产品应用建设，其分布式实例规模业界领先。...﹀ ﹀ ﹀ -- 更多精彩 -- 腾讯云助力富邦华一银行新核心系统群全面上线 2023年度十佳课题成果专题：腾讯云TDSQL助力分布式数据库混沌能力建设 中信信托和腾讯云荣获2023“星河”数据库标杆案例奖
倘若金融机构“上云”的话，便能将海量数据存储在云端，可在一定程度上降低数据存储成本。另外，借助金融云，金融机构也能够实现数据的连通共享，避免数据孤岛、提升数据的调用效率，从而最大程度上发挥数据价值。...可见，目前的金融云市场依旧保持着不错的发展势头。不过，虽然金融云行业的发展已经进入了应用深化发展的中期阶段，但不可否认的是，金融云依旧面临着不容忽视的现实挑战。一方面，是安全问题。...与其他行业云不同，金融云有着极大的特殊性，安全问题至关重要，由于金融云服务的对象是广大金融机构，而金融机构的角色又极为特别，不仅连接着各行各业，还连接着广大用户群体。...与此同时，金融行业不仅涉及资金，金融机构还保存着大量敏感信息，涉及用户隐私，故而金融行业对数据的保密性和安全性有着极高的要求。...一旦出现任何差错，都有可能造成巨大损失，因此，金融云的数据安全问题不容有失。另一方面，巨大的迁移成本也制约了金融云的发展。
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