近日，央行副行长范一飞指出，金融技术是未来全球金融竞争的制高点。谁掌握了最先进的生产力，谁就拥有最强的金融核心竞争力。金融技术的发展离不开金融数据的合理共享。制定配套的金融技术标准体系，确保金融数据的合法合规共享和流通，是促进金融技术进步的核心。
事实上，金融技术的发展一直与数据安全和隐私保护的话题密切相关。数据安全是金融技术、人工智能等技术创新的重要前提，特别是在金融领域，数据安全是企业的红线和命脉。
如何实现技术创新与良性发展、隐私保护与合理共享的平衡，已成为业内各机构共同关注的话题。
同盾科技是中国领先的第三方智能分析决策服务提供商。它在金融技术领域已经深入培育了六年，服务了1万多名客户。通过全方位安全技术的应用，有效保障了信息安全，实现了每天1亿数据的安全流通，为客户构建了坚不可破的安全防护体系。
在这背后，同盾全生命周期数据安全解决方案做出了巨大贡献。
一
构建大数据平台系统
同盾大数据平台是同盾核心的数据基础设施，为开发、运营、产品、数字仓库、建模等不同角色提供数据存储ETL、为反欺诈、信用风险控制、机器学习、图形计算、数据仓库等不同业务场景提供数据存储和计算能力的一站式平台。
主要功能：
1、支持PB支持多数据中心、多集群、多租户管理的海量级数据存储和计算；
2、支持实时数据采集，支持各种异构数据源交换数据，跨数据中心智能流控同步；
3.支持数据表全生命周期管理、元数据信息管理、表及列级权限控制、数据血缘关系分析等；
4、支持webIDE 自助开发，提供SQL、Python、Java/Scala编程方法多种多样；
5、支持定期调度、智能安排执行、操作监控、智能报警等；
6、支持海量数据准实时分析查询，可视化分析。
二
构建数据分析安全工作台
安全工作台在后端数据中心服务器上存储用户完整的桌面环境，所有计算均由服务器完成，用户通过终端设备使用VPN或者办公网络随时随地访问指定环境。
主要特点：
1.将数据从办公环境的边缘转移到数据中心，可以减轻数据泄漏和盗窃的风险，简化合规工作程序；
2.提高桌面系统的安全性，将桌面操作系统放置在数据中心，不易遭受恶意攻击，统一升级维护将系统风险降到最低；
3.通过禁止终端硬件使用，降低终端风险USB可移动存储设备、剪贴板、文件传输等功能，减少用户窃取信息和引入计算机病毒的可能性；
4.具有屏幕水印和抗摄影功能，在显式水印和隐式水印之间开发矢量水印。并可支持操作屏幕记录和记录鼠标和键盘事件；
5.浏览器应用程序支持去标志化和脱敏功能，并配置数据内容。命中后，可以去标识化、脱敏和记录数据访问日志，以便数据操作可追溯性。
三
数据交换安全措施
同盾服务了1万多名客户。同盾与客户、在线生产环境与办公环境、在线服务器与系统涉及大量数据交互。如何方便、快速、安全、高效地流通是一个巨大的挑战。
为解决这些问题，同盾开发了数据安全交换平台(Data X)，数据安全交换平台服务于内部员工和外部客户(Data X)利用各种数据加密传输渠道，整合安全审核流程，打破数据流通的孤岛。
Data X 支持邮箱、SFTP、FTP、Web等等，客户可以通过各种渠道将文件发送到相关测试人员的收件箱，最终存储在分布式文件系统中。
四
终端安全系统构建终端安全系统
为了应对内外网络和数据安全的威胁，需要形成数据防泄密、补丁管理、病毒防御、接入认证、基线管理、资产管理等终端安全管理系统的有机结合，形成自身的终端安全系统。
数据防泄密:控制网络接入、终端和手机设备。DLP/沙箱/加密/水印/数据流通控制/文档跟踪/行为与内容审计等数据控制技术有机整合，形成覆盖各种场景的数据防泄漏系统，防止内部人员泄露或外国黑客窃取敏感数据。
内网防入侵：将网络接入控制、终端与服务器设备控制、木马查杀/异常行为分析/入侵智能诱捕/威胁情报等安全技术有机整合，形成智能内网防入侵和态势感知系统，防止外国黑客入侵内网。
合规性和效率：通过网络准入控制、资产自动发现、强制执行安全策略等技术手段，实现安全合规；平台提供多种资产管理、远程运维Braise提高脚本语言、集中控制等手段IT运维效率。
盾牌内部数据安全管理已达到行业顶级水平，几乎所有科技企业的待遇，盾牌当然不能逃脱大量的外部攻击挑战，战场是最好的阅兵场，在与对手对抗的过程中，安全人员一直专注于AI攻击系统主要有三种方式：
对抗输入(Adversarial inputs)：这是一个精心设计的输入，旨在迷惑分类器以逃避检测。对抗输入包括恶意文件检测和垃圾邮件过滤机制，用于逃避杀毒软件。
数据攻击(Data poisoning)：这意味着在分类器中输入训练对抗数据。最常见的攻击类型是模型扭曲(model skewing)，攻击者试图污染训练数据，使分类器无法识别哪些是好数据。我们观察到的另一个攻击是"反馈攻击(feedback weaponization)"，它会攻击反馈机制，使系统能够将好的内容误识别为坏的内容。
模型窃取技术(Model stealing)：该技术通过黑箱探测器复制模型或获取训练数据"偷")，攻击者可以利用获得的数据或模型来优化自己的攻击手段。
为此，同盾部署了一套自主研发的安全态势感知系统，可以利用同盾智能风险决策相关技术，实现快速发现，甚至预测风险，及时响应和处置。
安全情况感知系统主要包括采集、分析、预警、处置四个方面，通过机器学习、知识地图和风险决策引擎专家系统，有效提高各种安全威胁的自动化发现，这些工具一次又一次地超越敌人，完全击败对方"信念"。
同盾数据安全管理系统已获得多项权威认证
· 通过ISO9001质量管理体系认证
· 通过国家信息安全等级保护三级评估
· 通过PCI DSS支付卡行业数据安全标准认证
· 通过可信云服务认证
2019年7月，同盾安全人员通过了工信部个人信息保护专业人员的培训和考核。
创新技术寻求新的安全路径
创新技术往往是打破旧问题的重要手段。例如，通盾科技正在大力开发联邦学习。它是一种分布式深度学习技术，参与者在加密的基础上构建公共虚拟模型。培训和交互的整个过程始终保留在本地，不参与交换和合并，可以很好地解决隐私安全和数据共享的问题。
同盾科技成立六年来，一直坚持独立第三方的底线和科技赋权的作用，知道数据安全是金融科技的生命线。
未来，盾牌将继续优化安全环境，与监管部门密切互动，努力率先建立公司治理、内部控制、外部预防保护体系，适应金融技术发展和数据安全有效控制目标，形成完善的数据安全管理模式，促进数据安全和技术创新的平衡发展。
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