金融安全深度剖析:逻辑为王

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"这篇文档是2022年看雪安全开发者峰会上的演讲资料,主要探讨了金融安全领域的问题,强调逻辑分析的重要性。报告由蔡致远,一位专注于金融安全研究的安全专家所做,涵盖了他在金融安全加固、加密、安全设备以及应用程序中的实践经验。报告指出,尽管金融机构采用了多种安全措施,如加固、加密和多层安全设备,但这些措施在防止攻击的同时也可能阻碍了渗透测试和全面的安全评估。" 金融安全现状分析: 金融行业在保障安全方面投入巨大,包括采用加固技术保护APP和H5,使用加密来保护数据,以及部署安全设备来拦截攻击流量。然而,这种多层次的防护策略虽然有效地阻止了许多潜在攻击,同时也使得内部的安全测试变得困难。加密技术使得数据难以篡改,但同时也使得恶意加密数据难以被区分,标准的Web应用防火墙(WAF)在面对全加密流量时显得力不从心。 金融系统的复杂性: 金融系统不仅包括银行,还涉及基金、证券、保险、信托等多个领域,且与众多供应商和客户紧密相连。这样的复杂性意味着系统对外开放的程度较高,提供了许多潜在的攻击入口。例如,高权限账户系统,如企业网银、IPO系统等,由于获取账户的难度较高,往往成为漏洞的集中区域。而系统安全性的验证与渗透测试的频率和账户获取难度直接相关。 渗透测试与应用场景: 传统的渗透测试通常关注于特定类型的漏洞,如XSS、SQL注入、权限越权、CSRF等。然而,对于金融安全而言,理解并分析具体的应用场景至关重要。应用可以分为功能场景和安全场景,前者关注操作周期和通用性,后者涉及风险控制、身份验证等多个环节。将渗透测试与具体场景结合,有助于发现更多隐藏的安全问题。 解决方案与挑战: 为了克服现有的安全挑战,需要对金融应用的逻辑进行深入理解和细致分析,以找出可能的薄弱环节。这可能涉及到对风控逻辑、人脸识别流程、短信验证机制等关键环节的审查。同时,开发更加智能和适应性强的安全设备,能够识别加密流量中的异常行为,是未来金融网络安全防护的重要方向。 总结: 金融安全是一个不断演进的战场,既要防止外部攻击,又要确保内部的安全测试和评估得以有效进行。通过深入理解应用场景和业务逻辑,结合先进的安全技术和策略,可以提升金融系统的整体安全水平。对于安全专家和开发人员来说,这意味着需要不断学习和适应新的威胁模式,同时改进现有安全措施,以应对加密环境下日益复杂的网络攻击。
2022-12-24 上传
⾦融业⼤数据应⽤场景 如果能够引⼊外部数据,还可以进⼀步加快数据价值的变现。外部数据中⽐较好的有社交数据、电商交易数据、移动⼤数据、运营商数据、 ⼯商司法数据、公安数据、教育数据和银联交易数据等。 ⼤数据在⾦融⾏业的应⽤范围较⼴,典型的案例有花旗银⾏利⽤ IBM 沃森电脑为财富管理客户推荐产品,并预测未来计算机推荐理财的市 场将超过银⾏专业理财师;摩根⼤通银⾏利⽤决策树技术,降低了不良贷款率,转化了提前还款客户,⼀年为摩根⼤通银⾏增加了 6 亿美 ⾦的利润。 从投资结构上来看,银⾏将会成为⾦融类企业中的重要部分,证券和保险分列第⼆和第三位,如图 1 所⽰。下⾯将分别介绍银⾏、证券和 保险⾏业的⼤数据应⽤情况。 ⼀、 银⾏⼤数据应⽤场景 ⽐较典型的银⾏的⼤数据应⽤场景集中在数据库营销、⽤户经营、数据风控、产品设计和决策⽀持等。⽬前来讲,⼤数据在银⾏的商业应⽤ 还是以其⾃⾝的交易数据和客户数据为主,外部数据为辅以描述性数据分析为主,预测性数据建模为辅,以经营客户为主,经营产品为辅。 银⾏的数据按类型可以分为交易数据、客户数据、信⽤数据、资产数据等 4 ⼤类。银⾏数据⼤部分是结构化数据,具有很强的⾦融属性, 都存储在传统关系型数据库和数据仓库中,通过数据挖掘可分析出其中的⼀些具有商业价值的隐藏在交易数据之中的知识。 国内不少银⾏已经开始尝试通过⼤数据来驱动业务运营,如中信银⾏信⽤卡中⼼使⽤⼤数据技术实现了实时营销,光⼤银⾏建⽴了社交⽹络 信息数据库,招商银⾏则利⽤⼤数据发展⼩微贷款。如图 2 所⽰,银⾏⼤数据应⽤可以分为 4 ⼤⽅⾯:客户画像、精准营销、风险管控、 运营优化。 图 2 银⾏⼤数据应⽤的 4 ⼤⽅⾯ 1)客户画像 客户画像应⽤主要分为个⼈客户画像和企业客户画像。个⼈客户画像包括⼈⼝统计学特征、消费能⼒、兴趣、风险偏好等数据;企业客户画 像包括企业的⽣产、流通、运营、财务、销售和客户数据,以及相关产业链的上下游等数据。需要指出银⾏拥有的客户信息并不全⾯,基于 银⾏⾃⾝拥有的数据有时候难以得出理想的结果,甚⾄可能得出错误的结论。 例如,如果某位信⽤卡客户⽉均刷卡 8 次,平均每次刷卡⾦额 800 元,平均每年打 4 次客服电话,从未有过投诉,如果按照传统的数据 分析,该客户是⼀位满意度较⾼,流失风险较低的客户,但是,如果看到该客户的微博,得到的真实情况是,⼯资卡和信⽤卡不在同⼀家银 ⾏,还款不⽅便,好⼏次打客服电话没接通,客户多次在微博上抱怨,该客户的流失风险较⾼。所以银⾏不仅仅要考虑银⾏⾃⾝业务所采集 到的数据,更应整合外部更多的数据,以扩展对客户的了解。 客户在社交媒体上的⾏为数据 通过打通银⾏内部数据和外部社会化的数据,可以获得更为完整的客户画像,从⽽进⾏更为精准的营销和管理,例如,光⼤银⾏建⽴了社交 ⽹络信息数据库。 客户在电商⽹站的交易数据 通过客户在电商⽹站上的交易数据就可以了解客户的购买能⼒和购买习惯,从⽽帮助银⾏评判客户的信贷能⼒。例如,建设银⾏将⾃⼰的电 ⼦商务平台和信贷业务结合起来,阿⾥⾦融根据⽤户过去的信⽤即可为阿⾥巴巴⽤户提供⽆抵押贷款。 企业客户的产业链的上下游的数据 如果银⾏掌握了企业所在的产业链的上下游的数据,则可以更好地掌握企业的外部环境发展情况,从⽽预测企业未来的状况。 其他有利于扩展银⾏对客户兴趣爱好的数据 还有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。 2)精准营销 在客户画像的基础上,银⾏可以有效地开展精准营销 实时营销 实时营销是根据客户的实时状态来进⾏营销的,例如,根据客户当时的所在地、客户最近⼀次消费等信息有针对性地进⾏营销。当某客户采 ⽤信⽤卡采购孕妇⽤品时,可以通过建模推测怀孕的概率,并推荐孕妇类喜欢的业务。也可以将客户改变⽣活状态的事件(换⼯作、改变婚 姻状况、置居等)视为营销机会。 交叉营销 交叉营销就是进⾏不同业务或产品的交叉推荐,例如,招商银⾏可以根据客户交易记录进⾏分析,有效地识别⼩微企业客户,然后⽤远程银 ⾏来实施交叉销售。 个性化推荐 银⾏可以根据客户的喜好进⾏服务或者银⾏产品的个性化推荐,例如,根据客户的年龄、资产规模、理财偏好等,对客户群进⾏精准定位, 分析出其潜在的⾦融服务需求,进⽽有针对性地营销推⼴。 客户⽣命周期管理 客户⽣命周期管理包括新客户获取、客户防流失和客户赢回等。例如,招商银⾏通过构建客户流失预警模型,对流失率等级前 20% 的客户 发售⾼收益理财产品予以挽留,使得⾦卡和⾦葵花卡客户流失率分别降低了 15 个和 7 个百分点。 现代化的商业银⾏正在从经营产品转向经营客户,因此⽬标客户的寻找,已经成为银⾏数据商业应⽤的主要⽅向。通过数据挖掘和分析,发 现⾼端财富管理和理财客户成为
2023-02-27 上传
⼈⼯智能⾦融应⽤场景 ⼈⼯智能技术以其强⼤的数据处理能⼒以及⾃我学习能⼒使其应⽤在⾦融领域的各个环节中。与传统⼈⼯处理业务相⽐较,⼈⼯智能在 ⾦融领域中的应⽤有诸多独特优势。⾸先,计算机的数据计算能⼒为数据的处理提供了极⼤的优势,这⼀点在数据量⼗分巨⼤的⾦融领域来 说是极其重要的。另外⼈⼯智能拥有⼈类⼤脑的某些功能效果,能够对数据进⾏及时响应并预警。⾦融领域数据复杂多变、易受外部环境影 响,数据为各种政策的制定实施提供了强有⼒的理论⽀持,时时掌握最新的⾦融数据,把握经济动态⾛向显得尤为重要。⼈⼯智能在⾦融领 域的重要特点,决定了其在⾦融领域的重要地位,并应⽤到多种场景当中,⽬前⼈⼯智能技术在⾦融领域中的应⽤主要集中在智能客服、智 能投资顾问、智能投研、智能营销、⾦融风险防控等⽅⾯。 (1)智能客服 语⾳识别技术、⾃然语⾔理解、知识图谱等技术的发展使得智能客服得以应⽤到实际⼯作当中。该技术可以⽤来优化现有的远程客户服 务、业务咨询和业务办理等,使得⽤户能够更加及时地获得满意的答复,提升客户满意度,与此同时降低了⼈⼯劳动强东,节约企业运营成 本。 (2)智能投资顾问 传统意义上的投资顾问模式是在专业理财顾问的指导下规划符合其投资风险偏好、某⼀时期资⾦需求以及某⼀阶段市场表现的投资组 合,费⽤⾼昂,也因此导致为⼀些有⼀意向的⽤户带来了⼀定障碍。⼈⼯智能技术下的智能投顾与传统的⼈类投顾相⽐具有透明度⾼、投资 门槛低、个性化等独特优势,吸引⼒众多潜在的⼈员参与其中,实现了更加普及的投资顾问服务。 (3)智能投研 投研业务需要对数据资料进⾏分析并撰写报告,由于⾦融⾏业数据量⼤,需要花费⼤量的时间去寻找相关数据资料,分析数据同样也⼗ 分耗时费⼒。⼈⼯智能的应⽤缩短了数据分析时间并且⼤⼤增强了数据的可靠性,从业者可根据给出的结果快速完成相关报告的撰写,甚⾄ 可以完全⾃动⽣成相关报告。 (4)智能营销 ⼈⼯智能通过对个⼈信息的分析,为其分析的每位⽤户建⽴数据模型,并根据数据模型的变化实时分析,根据分析结果实现精准销售。 这种销售模式实时性强、准确度⾼、个性化⾼等众多优势。 (5)⾦融风险防控 通过⼈⼯智能⾦融机构可以制定各种预案并根据已处理的信息,给出分析结果以及预判信息,对于防范⾦融风险,促进⾦融机构的健康 发展提供了有利⽀撑。⼈⼯智能通过对历史数据,基本⾯数据及同业数据筛选、清洗、建模进⾏⾃我训练和学习,可以从这些整合到⼀起的 数据中检测数据当中的不⼀致性,更加全⾯地评估公司风险。此外,还可以通过提取、筛选企业在其官⽅⽹站或社交媒体上的数据,来判断 企业和其产品在社会中的影响⼒。由于⼈⼯智能系统运⾏效率不断提升,⾦融机构可以借助机器学习实现对借款⼈还贷能⼒的实时监控,从 ⽽及时对后续可能⽆法还贷的企业进⾏事前⼲预并有效减少坏账,这是传统风险评估模式下难以做到的。此外可以通过⼈⼯智能给出的信息 开展经济决策部署,应对已出现的⾦融问题。