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。...数据库作为金融行业信息系统的核心和基础，承载着越来越多的关键业务系统，整个业务流程过程中的操作、数据的变更、新增、删除都存储在数据库中，保存着客户的个人资料以及资金等各类信息。...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...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。
虽然这些数据在金融系统里都有，但重要性和频率都不一样，所以在做存储选型的时候也有不同的考量标准。...除了提供数据的存储以外，还支持图查询，如常见的相邻关系查询，或者连通关系查询。 但金融行业里很少有图这种类型的数据结构。...3 时序数据库 金融市场数据一般都有时间？平时在新闻里听到的和金融市场相关的数据，如大盘、汇率、指数等都指某特定时间点数据。这些带有时间的数据有特殊的存储方式，叫时序数据库。...而金融市场数据不是业务数据，并不太适合用关系型数据库处理，所以我们在选择存储金融市场数据的时候，会优先选择基于列存储的时序数据库。 3.2 KDB 不仅是个数据库，它还有自己的编程语言Q和K。...相比关系型数据库常用的行存储方式，时序数据库用了列存储的方式，这个方式在存储、读取和计算上都有很大的速度优势。KDB是金融行业的专用列存储数据库，它具有更高的执行效率。
2.2逻辑存储安全 官方描述为基于机构内部的业务特性和数据存储安全要求，建立针对数据逻辑存储、存储容器和架构的有效安全控制。...明确各数据逻辑存储系统的安全管理员，负责执行数据逻辑存储系统、存储设备的安全管理和运维工作。...内部的数据存储系统在上线前应遵循统一的配置要求进行有效的安全配置，对使用的外部数据存储系统也应进行有效的安全配置。 明确数据逻辑存储隔离授权与操作规范，确保具备多租户数据存储安全隔离能力。...制定数据存储时效性管理策略和规程，明确数据分享、存储、使用和清除的有效期、有效期到期时对数据的处理流程、过期存储数据安全的安全管理策略。...三、总结 DSMM之数据存储安全其实就是为了保证数据在物理层面和逻辑层面的存储安全，主要的目标就是实现数据加密、完整性和高可用，实现数据由动态到静态的存储安全。
0x00 数据存储安全 Android操作系统自问世以来凭借其开放性和易用性成为当前智能手机的主流操作系统之一，作为与人们关系最密切的智能设备，越来越多的通讯录、短信、视频等隐私数据以明文的方式保存在手机中...本文以Android开发实践出发，由浅入深讨论Android数据的存储、加密等实现方法供移动开发进行参考。并结合自身经验探讨对Android数据安全的一些思考。...0x03 存储安全进阶 在上文中介绍了常用的Android数据存储方式和加密算法，通过直观的介绍进入到Android存储安全中，在实际的应用中数据存储安全性问题是一个复制的系统性问题，不仅仅表现在开发中...，从数据结构到编码以及密钥的生成和管理都会涉及到数据存储安全。...在Android数据存储安全中，由于Android系统的安全机制，用户获取root权限后可以访问手机所有目录，包括应用私有目录，因此，数据存储要考虑到一个白盒环境，或者非可信环境。
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。...所谓魔高一尺、道高一丈，金融行业其实是众多行业中最重视数据安全的行业，保护措施也是最到位的。”IBM 中国科技事业部网络安全业务总经理冯靓在日前接受 InfoQ 等媒体采访时表示。...如果外部数据没有按监管规则进行合法引用，而是在未确认数据来源的情况下，就通过第三方机构获取数据，这样极易将第三方合作机构的数据风险转接至金融机构内部，从而带来巨大的数据安全隐患。
金融企业中，“数据”扮演着重要的角色，因此其对数据的存储、使用也格外重视。本文将对典型金融企业中的存储场景进行分析，并针对不同场景的技术现状及未来发展进行简要说明。 强调下，以下内容仅代表个人观点。...01 核心数据库 该场景是以典型的大型传统商业数据库为主，例如Oracle、DB2等。其存储是以集中式块存储为核心，重点关注于数据安全、高性能、扩展能力及存储独有能力（快照、去重、压缩、双活等）。...随着近些年来数据库技术的发展，大型传统商业数据库逐渐被开源、分布式数据库所替代，其底层存储技术要求降低，分布式块存储、单机存储等，未来将逐步替代现有方案。...02 非核心数据库 在非核心场景下，金融企业已更多地使用开源数据库解决方案，其对存储层的要求侧重于高性能、性价比及扩展能力。...05 生产类"NAS" 与备份类场景不同，前者虽然也可用NAS解决，但其对性能、数据保护级别不高，但此场景不同。它重点关注于数据安全、高性能及扩展性等。
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
下面就来介绍一下这套方案： 迁移步骤 以一个网站静态数据服务器（static servers）的平滑迁移为例： 第一步：申请开通互联通对象存储服务； 第二步：创建存储空间Bucket； 第三步：上传文件...； （可以通过WEB和API两种方式上传数据。）...产品推介 互联通对象存储服务是互联通为客户提供的一种海量、弹性、高可靠、高性价比的对象存储产品，它提供了基于Web门户和基于REST接口两种访问方式，同时提供专门针对非结构化数据的海量存储形态、通过标准的服务接口...，提供非结构化数据（图片、音视频、文本等格式文件）的无限存储服务。...在这个比喻中，一个存储对象的唯一标识符就代表顾客的收据。”用户使用互联通对象存储服务后可以在任何地方通过互联网对数据进行管理和访问，不再受到地域或其它限制。
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
在高端存储最主要应用的金融领域，存储转型成为其开拓发展的刚需。两者相伴相生、互相成就，随着金融科技上升发展，高端存储悄然布了大局促其变革。...金融业对数据安全的三大诉求——数据不丢失，数据不泄露，数据完整性，转化为对高端存储技术的高标准严要求。...从上世纪50年代开始对电子数据备份，一些国外企业将少量主要数据物理副本放置另一个相对安全地点；70、80年代，高端存储日趋成熟，在视数据为生命的金融行业率先得到广泛使用。...但始终不变的是凭借高可靠、高性能、高安全的特性保障客户核心系统稳定可靠原则，成为金融行业数据中心基础设施的坚实后盾。在企业级用户心中，对高端存储的信任是任何设备都无法取代的。...我国也明确要求提出打造集约高效、经济适用、智能绿色、安全可靠的现代化基础设施体系指导方针，建设绿色节能数据中心是未来的必然选择。 时代的利剑已出鞘，只待高端存储接好招，将银行业推向又一高潮。
一直以来，金融安全都面临三大挑战：业务安全、技术安全和监管安全。 随着数字技术与金融业进一步融合发展，带来金融服务业态新变革的同时，也不可避免地产生网络攻击、欺诈等各类安全风险。...作为腾讯云AI推出的最新安全解决方案：腾讯云慧眼私有化，是为具有私有化身份验证需求的金融级行业客户量身打造的一站式核身解决方案。...可以针对性解决银行、保险、券商、运营商等金融行业面临的身份核验安全问题。 腾讯云慧眼私有化服务在国产CPU和国产操作系统测试的成功运行，为金融行业客户增加了自主可控的“安全锁”。...4 获得多项认证，并通过多个国家级安全检测 在“移动金融客户端人脸识别技术检测”项目中，通过了国家金融科技测评中心（简称“NFEC”）的技术检测，成为首款完成NFEC移动金融客户端人脸识别技术检测的产品...在业务方案安全层面，腾讯云AI将在金融风控、反欺诈等方面持续展开深入研究，构建多重验证的金融安全通道；在底层技术安全方面，基于腾讯的安全技术积累，腾讯云AI将提供更加领先的技术服务。
近年来，随着云计算的发展，远程系统上的数据存储变的越来越重要。云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统，给我们提供了一种全新的数据信息存储模式。但是，可以从全球任何地方访问和检索相同的数据。...所需要的只是一个简单的网络连接，以利用存储在云中的数据。因此也存在一些安全风险，一旦云存储的安全防线被攻破，其中存储的数据将会被泄露，为保护云存储数据信息安全也带来了更大的挑战。...为了确保云存储的数据安全，防止数据泄露、破解、监听等安全问题，镭速在连接云资源和调用API时，做了一系列的强化数据通讯的安全管控措施： 1、通过采用网银级AES-256加密技术 2、在传输过程中使用SSL...部署成功后，进入后管，选择您的云对象存储，输入您的云存储桶、访问私钥、key信息，镭速服务对云存储关键信息进行AES-256加密 开启数据传输通道SSL加密 对用户进行云存储数据的访问、读写权限进行控制...配置完成后，系统则会强制用户进行数据加密传输，确保用户可以确定他传输到云存储桶的任何数据都是真正安全和私密的。
云计算提供了方便和相对安全的数据，但采用内部存储和外部硬盘驱动器也有其自己的好处。 云存储如今已成为保持数据安全的最流行的方式。...从个人到小型企业的每个人都在使用，云存储不仅可以保护他们的文件，而且在旅途中随时访问。但是，在黑客对苹果公司等云计算提供商进行高调攻击后，人们开始质疑云存储是否是确保数据安全的关键。...那么，你应该继续依靠云存储来保护你的数据安全吗? 云的漏洞与云无关 对云计算中的数据破坏不会损坏云计算本身。主要云提供商从来没有破坏他们的云存储设施，被破坏的是单独的密码保护服务。...这意味着云计算仍然是存储数据的最强大的选项之一。用户只需要确保其提供商保证其密码安全。 保护可以从任何地方访问的东西 人们总是担心他人能够访问自己的数据，因为云计算可以通过任何Wi-Fi连接输入。...传统存储选项是否仍在桌面上覆盖云计算的弱点? 云计算确实有弱点。任何时候企业将其数据放在第三方手中，也会带来一些缺陷。其主要缺陷局限于密码安全系统中的漏洞和物理数据中心本身的脆弱性。
四、数据安全威胁介绍 近年，大规模数据泄露事件激增，2017 年前11 个月的数据泄露事件数量已比2016 年全年总数量多出10%。...金融行业使用云业务最关注的安全风险是数据及隐私保护、业务的访问权限控制。 ? 企业使用云服务比例 五、业务安全威胁介绍 金融行业中，有83.5%的机构或企业都开展了互联网业务。...六、总结与展望 本报告结合最新的案例和丰富的情报源，以金融科技所面临的网络安全威胁、数据安全威胁和业务安全威胁作为切入点，直观地分析了各类威胁的现状及趋势，在分析DDoS、Web 类攻击和数据库漏洞利用等传统威胁的同时...金融科技安全风险的未来关注点将聚焦在监管合规新要求、内部安全培训、新技术应用风险、开发安全管控、新技术应用风险、开发安全管控、高危险网络攻击、数据安全六个方面。...目前研究院下分6个研究领域：网络安全、数据及内容安全、系统安全、金融业务安全、金融安全标准和政策、医疗信息及应用安全。
第二，极致的安全生产。...整体决策树会因为数据不同而产生不同的决策路径，金融安全生产要求技术针对上述任何数据的可能变动，提供全局影响的洞察，来让上述变更生效前就能测算出整体的影响。...从这个例子也能看出，金融业务对严谨性要求是非常高的，而这也只是我们对安全生产所做的努力中比较有技术特色的工作，在这里抛出来与大家分享。...如果全局视角来看风险规则的健康度指标与前述配置产生了预期外的严重差异，该差异是通过当前时间窗口的拦截率与时序数据库中存储的之前时间窗口的拦截率比较得到的，比较的规则和依赖的数据来自于平台配置，那么实时计算任务会将信息推送到所有线上机器...除此之外，我们还需要考虑金融领域的严谨性问题，进而衍生出来极致安全生产和高可用的要求。最后，就是我们期望在数据智能化的道路上进行一些更深入的探索，也希望我今天的分享能为大家带来一些收获，谢谢大家。
一、我是新手我怕谁 新手程序猿通常会直接存储明文密码在数据库中，好一点的会使用MD5来加密密码后存储md5(password)，再好一点的会sha1加密密码后存储sha1(password...将常用的组合哈希后存入数据库，用来爆库，这个就是所谓的彩虹表。...PBKDF2加密算法就是牺牲了时间来换取安全，一个明文的密码+随机的盐，然后哈希散列加密后存储起来，这是我们前面说的（二、加盐salted）。把这个过程重复100次，得到的结果存储起来。...bcrypt在默认情况下，在删除数据之前将使用随机数据三次覆盖原始输入文件，以阻挠可能会获得数据的人恢复数据的尝试。...bcrypt经过了很多安全专家的仔细分析，使用在以安全著称的OpenBSD中，一般认为它比PBKDF2更能承受随着计算能力加强而带来的风险。
随着《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》的相继发布，监管部门从个人信息保护、信息安全及监管科技等角度对数据安全工作提出了更高要求。...大智移云蓬勃发展，产业安全已经成为数字经济平稳、健康发展的“生命线”，为携手整个行业面对更加纷繁复杂的挑战，腾讯安全联合金科创新社共同策划以“夯实数据安全底座，捍卫金融科技美好”为主题的圆桌论坛，邀请了腾讯云安全总经理李滨...、中信银行大数据中心数据总工程师李少伟、赛迪数据安全研究室副主任王伟洁三位专家，围绕金融业数据安全呈现的特点和趋势、以及如何更好的落实国家出台的合规要求、护航金融业务健康发展进行讨论。...以下是嘉宾的精彩观点： 中信银行大数据中心数据总工程师 李少伟： 金融行业数据安全的特点可以概况为两个方面：一方面，它有大量的高敏感高价值的数据，容易成为黑产攻击的重要目标。...需要金融企业以数据为中心，从数据的创建、采集，到传输、使用、归档、销毁等全生命周期提升安全防控能力。
03大数据分析的拓展 大数据分析是一个新的领域，所有原始的日志或者是原始交易的行为、业务的操作轨迹操作行为通过大数据分析，产出相应的信息报告，大数据分析对数据比较敏感，比如说现在做证券期货，需要把十几年来历史同期的交易数据拿出来做对比计算...在这过程中既要考虑安全又要考虑功能应用性各方面，其实在这个过程中开发的方法，或者说整个从开发到上线的这一套体系是一方面，更重要的是一个懂安全需求的产品经理站出来告诉研发你要这么做，告诉安全你应该考虑哪一块的风险...特点 组织结构、人员、业务数量 数据类型增长、数据逻辑复杂 无固定访问设施 无固定网络隔离 关注端到端的可信授权 数据防泄漏 重要岗位 DLP产品 虚拟化 数据流 埋点，很重要 成立应急小组，...互联网金融平台对外发布数据都是几百万千万的用户量，但是我们反过通过日活月活以及投资的数据会发现有很多假的用户，一般金融行业做风控要识别整个生命周期，从注册到登录、绑卡、解绑卡等过程，到最后提现充值每一个环节都要进行判断...信息安全在逐渐融入业务时，所有的终端监控是运营部门在做，前端问题是安全部门在关注，企业在面临整个行业生态的威胁。 以上内容参考安全牛课堂《互联网金融的信息安全》
相对于传统金融来讲，互联金融面对的客户风险较高，其风控面临的挑战更大，对数据风控对要求就会更高。 三、互联网金融行业的风控挑战 中国的互联网金融企业愿意从美国挖一些风控人才来提高自身风控水平。...互联网金融公司只能依靠自己的业务不断积累，利用自己平台积累的数据和种子来解决这个问题，一旦管理不好，会对新兴的互联网金融公司造成较大影响。...大数据风控的一个最大的优势就是丰富了信用风险评估的数据纬度，这些用户行为信息，很大程度是大数据采集和分析的结果，用户一般是不会提供给金融行业的。...大数据风控的劣势： 还是要强调一下，信用风险评估最好的数据还是金融数据，就是人行征信系统里的数据，大数据风控只是一个补充，不能够完全替代传统的信贷风险管理。...借助于移动大数据和用户行为信息，金融企业可以识别恶意欺诈用户。
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