金融数据安全治理：模型、实践与挑战

“金融数据安全治理模型与实践.pdf”主要探讨了金融行业的数据安全问题，以及如何构建有效的数据安全治理模型。演讲人谢宗晓提出了一个全面的框架，该框架包括了金融数据安全治理的多个层面，如组织架构、制度流程、技术保障以及风险管理。 在信息安全的背景下，报告引用了《2018泰雷兹数据威胁报告》，指出尽管大部分受访者认为静态数据安全解决方案是防止数据泄露的最有效方法，但在实际支出中，这一领域的投入却相对较低，反映出认知与行动之间的差距。 金融数据安全治理模型强调了银行业实践中的关键要素，包括遵循相关标准和监管要求，制定IT规划，建立法律法规和制度流程，加强技术保障，进行人员建设，构建合理的组织架构，实施风险控制，以及推动数据安全文化的建设。模型涵盖了数据的全生命周期管理，从数据采集、存储、传输、处理、交换到销毁，确保数据在各个环节的安全。 在组织架构层面，模型描绘了一个多层次的管理体系，包括治理层面、管理层面、技术层面和操作层面，每个层面都有其特定的职责，例如董事会办公室、行长室、风险管理委员会等在决策层负责风险管理活动和策略设定，而IT部门则负责技术保障和监控。 制度流程方面，模型强调了安全政策、管理办法、规定、流程的重要性，以及如何通过审计和合规要求确保业务目标、风险策略的实现。同时，通过安全风险管理、安全运作、规划与建设、监控与检查、审计、事件管理等多个环节，构建了全方位的安全管理体系。 技术保障层面，报告提到了风险可视化预警平台、数据防泄密平台、密码技术应用平台等关键技术工具，以及安全基础设施的建设，包括安全技术和基础设施，如安全产品和安全系统，以提供主动安全防护。 总结来说，这份资料提供了金融行业数据安全治理的深度洞察，强调了从策略制定到具体操作实施的全面性和层次性，并突出了技术在保障数据安全中的关键作用。对于金融行业从业者和信息安全专业人员，这是理解并构建高效数据安全体系的重要参考。