數(shù)禾科技瞄準數(shù)據(jù)安全短板，打造“數(shù)字化防詐騙解決方案2.0”

在數(shù)字世界中，金融領域面臨的安全威脅最為復雜，安全防御要求也最為苛刻。那么，作為這場業(yè)務安全戰(zhàn)役參與者之一的金融科技類企業(yè)，是如何構(gòu)建數(shù)字安全體系的？金融科技企業(yè)又是如何實施數(shù)據(jù)分級分類的呢？我們不妨參考國內(nèi)專業(yè)的技術(shù)與數(shù)據(jù)服務商數(shù)禾科技的做法，看看它的具體實施路徑是怎樣的。

擰緊金融數(shù)據(jù)安全的"安全閥"，為行業(yè)提供思考方向

金融科技類企業(yè)需以問題為導向，以實戰(zhàn)為指引，瞄準數(shù)據(jù)安全短板，建立多層次的數(shù)據(jù)安全保證機制，擰緊金融數(shù)據(jù)安全的"安全閥"。數(shù)禾科技將數(shù)據(jù)全生命周期分為：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)使用、數(shù)據(jù)刪除、數(shù)據(jù)銷毀六個環(huán)節(jié)。然后其信息安全部門特別制定了《數(shù)禾科技分類分級指南》，主要囊括管理數(shù)據(jù)分類分級的職責范圍、數(shù)據(jù)資產(chǎn)范圍、數(shù)據(jù)分類的原則和方法、數(shù)據(jù)分級的原則和方法、級別變更流程、重要數(shù)據(jù)識別等六個領域。除了《規(guī)劃》中明確的分級分類和應急工作體系，數(shù)禾科技還在頂層設計和基層規(guī)范上對數(shù)字安全提出了新的要求，這也為行業(yè)提供了可參考經(jīng)驗和思考方向。

憑借智能模型和人工干預的配合打法，有效應對安全"痛點"

在數(shù)字經(jīng)濟大發(fā)展的時代下，金融業(yè)將數(shù)字技術(shù)的發(fā)展觸角更多地延伸至隱私保護、數(shù)據(jù)安全、智能風控等與金融安全緊密相關(guān)的領域，以有效應對金融機構(gòu)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中的安全"痛點"。例如，數(shù)禾科技打造了一套"數(shù)字化防詐騙解決方案2.0"。在實際操作過程中，數(shù)禾風險中心先提煉出詐騙的特征體系，再通過調(diào)查專家、模型工程師、策略分析師的協(xié)同合作，運用可以深度學習的機器模型，將人工經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為可供機器學習的標準話術(shù)，實現(xiàn)AI智能語音監(jiān)測。憑借著智能模型和人工干預靈活的配合打法，數(shù)禾科技已攔截了6000余起電信詐騙案件，為客戶避免了上億元的資金損失。

總之，金融行業(yè)數(shù)據(jù)安全風險管理是一個復雜且長期的過程，需要金融科技企業(yè)根據(jù)實際情況，采取多種措施，從內(nèi)部到外部，從安全到合規(guī)，全面提高數(shù)據(jù)安全保障能力。未來，數(shù)禾科技仍將通過構(gòu)筑體系化的網(wǎng)絡安全架構(gòu)、平臺化的網(wǎng)絡安全技術(shù)與產(chǎn)品、人機合智的網(wǎng)絡安全運營，為數(shù)字中國的安全屏障貢獻力量。

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