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文 / 浙商銀行科技運行部? 袁昱 錢正旸

銀行業作為數據密集型產業，生產過程中積累了大量的營銷數據、個人客戶信息等敏感數據，由于銀行自身業務的經濟屬性，其數據一直是不法分子緊盯的重點對象。同時，銀行業作為數字化改革的“先行軍”，數據積累速度、使用場景迅速增長，業務的多樣化、服務的開放化使得數據安全防護越來越復雜，數據安全風險不斷攀升。此外，大數據、人工智能、物聯網等技術的快速發展與廣泛應用也給數據安全防護帶來新威脅，數據泄露、隱私侵權等安全問題愈發突出，數據安全防護體系的建設刻不容緩。

【資料圖】

近年來，浙商銀行在數字化改革進程中，一直非常重視數據安全防護體系建設工作，在全行部署終端、郵件、網絡等安全防護設備的基礎上，針對相關安全產品使用過程中出現的數據煙囪、能力孤島等問題，提出了一種可落地的多跨協同數據安全防護體系建設方案。

浙商銀行科技運行部? 袁昱

系統發力，優化數據安全防護框架

數據安全防護體系的建設并不是另起爐灶從0到1，而應該基于原生銀行安全體系疊加數據安全防護目標，并進一步與各部門多跨協同，保障數據安全與業務共生，將安全投資的價值最大化地發揮出來。浙商銀行在總結自身實踐經驗的基礎上，結合金融行業相關行標和數據安全治理邏輯，基于多跨協同理念，針對銀行業的數據安全防護體系提出了一種優化后的總體框架（見圖1）。

圖1 銀行業多跨協同數據安全防護體系框架

總體框架分為管理、技術、運營三大體系，涵蓋了組織、流程、人員、技術、運營等數據安全相關事務。三大體系的設計之初就考慮多部門、多業務、多產品融合聯動的情況，在宏觀層面貫徹了多跨協同的思路。

數據安全防護管理體系是銀行數據安全防護工作的基礎保障，只有建設完善相關組織架構、制定明晰的管理規范、確立相關流程機制，才能保障后續所有數據安全防護工作有序高效開展。數據安全防護體系的建設從來都不是安全部門或科技部門一個部門的責任，因此，從管理體系的構建之初就應以跨部門、跨組織協同理念為指引，構建一個黨委班子抓總、一把手負責、多部門聯動、安全融合業務的有機管理體系。

數據安全防護技術體系針對銀行自身的數據安全防護核心場景，以技術和相關產品的落地來實現數據安全防護目標，提升預防、發現、處置數據泄露風險的能力和效率。技術體系的多跨協同可通過引入數據安全防護管理中心這一技術實體來實現：一方面由管理中心匯聚相關產品的數據進行融合分析、深度挖掘，另一方面通過管理中心打通各產品能力，統抓統管各數據安全產品策略落地。

數據安全防護運營體系則依托技術體系，在銀行全體員工常態化工作中有機嵌入數據泄露風險事件的發現、預警、處置等工作，從根本上降低泄露風險，減少泄露事件，保障銀行數據安全。運營體系構建過程中，需預先考慮各條線如何多跨協同、生產業務如何與安全運營協同共生，將組織力量充分在運營過程中進行串、并聯輸出，真正讓數據安全防護工作成為銀行數字化航道上的基石。

打破孤島，構筑多跨協同數據安全防護技術體系

目前銀行業的數據安全防護技術體系建設工作通常停留在數據生命周期下各場景的單點防護工作上，并未進一步形成多跨協同的一體化生態，這容易使銀行陷入到單點技術堆疊的“豎井式建設”中，而忽略了構建一體化體系的重要性。銀行業在技術體系建設中可將場景多跨協同、產品融合聯動作為指導思想之一，在“數據使用更安全”的目標下，基于“數據分級分類管理、角色授權管理、場景化安全管理”的核心理念，通過數據融合、能力貫通構筑一體化的技術體系，持續提升價值產出。

浙商銀行自上而下從價值入手，以最終建成全面的、智能化的風險統一管控、事件自動閉環、態勢總體研判、決策智能輔助的技術體系為愿景目標統籌建設工作。為實現該目標，浙商銀行引入了數據安全防護管理中心作為價值的匯聚點，將管理中心理念與銀行業數據泄密防護核心場景相結合，細化出對內管理、對外防護兩大類場景的數據、能力支撐要求。多跨協同數據安全防護技術體系的場景價值剖析見圖2。

圖2 多跨協同數據安全防護技術體系場景價值圖

技術體系的一體化、智能化需通過數據安全防護管理中心（下稱管理中心）這一技術實體落地。管理中心定位于技術體系的智慧大腦，其核心能力由數據安全集中管控平臺（下稱管控平臺）和安全編排自動化與響應系統（下稱SOAR）支撐實現。管控平臺負責匯聚多源異構數據，進行清洗、存儲和統一建模分析，完成數據層面多跨；SOAR負責針對分析結果啟動處置預案，向各個安全產品下發策略進行統一調控，完成能力層面協同。

1.數據安全集中管控平臺。基于多跨協同理念的技術體系建設方案中，作為數據總線和分析中心的管控平臺是重點難點之一。其功能架構見圖3。

圖3 管控平臺功能架構圖

該平臺自下而上可劃分為4個層級，分別是基礎設施層、數據層、能力層和應用層，各層相應具體描述如下。

基礎設施層：作為平臺的最底層，為上層提供基礎的計算、存儲、網絡等能力。

數據層：可再細分為數據匯聚、數據預處理和數據存儲三部分。數據層的設計主要著眼于海量安全產品產生的多源異構數據的友好兼容，并針對實際業務需求分立原始、中間結果、業務等多種類庫表，以更好地結合能力層為業務層提供支撐。

能力層：數據安全集中管控平臺的核心技術主要沉淀在能力層，依托機器學習、深度學習等技術，面向多源數據關聯融合、威脅建模感知等場景沉淀適用于銀行業的分析能力。

應用層：該層主要著眼于支撐數據安全防護運營體系下的具體工作，將原先依托人工的運營工作逐漸轉向技術支撐的半自動甚至全自動化運營。具體業務應結合管理規范和運營需求進行設計。

2.安全編排自動化與響應系統。SOAR作為控制總線，一方面通過標準化能力形成統一的能力接口，對安全設備進行集中管控，實現安全能力快速調用聯動；另一方面通過固化威脅和事件的處置流程形成響應腳本以協同相關部門、成員高效完成閉環響應。通過SOAR的建設，管理中心將打破能力孤島，做到多產品能力聯動以及跨部門、條線的處置閉環。SOAR的功能架構見圖4。

圖4 SOAR系統功能架構圖

數據層：通過數據接入模塊對接集中管控平臺、SOC等，進行多源事件的獲取與整合。接入的事件信息支持多種類型。接入后的數據在數據處理模塊中進行包括事件解析、過濾、合并等邏輯操作，形成格式統一、內容完整的安全事件集。處理完畢后的數據和接入的原始數據最終在數據存儲模塊中進行分類存儲。

能力層：整合了平臺主要的設備對接管理、流程編排等能力。通過設備管理能力可進行聯動設備管理、APP集成導入；標準能力則提供了服務調度API、服務注冊（設備對接）API；劇本能力則支撐了劇本編排工作。

應用層：以編排為手段，以工作流引擎為基礎，對合并后的事件進行處理，同時提供包括組件庫、劇本庫、案件管理等功能以實現初級安全事件全自動響應和高級安全事件的半自動處置，支撐運營體系提升效率。

3.典型場景應用。通過多跨協同技術體系的構建，銀行業可以完成更加精細化的數據安全防護工作，本文通過“員工數據訪問控制”這一典型場景對體系的運轉邏輯進行描述。

一是管控平臺統一對接安全產品，對員工郵件外發、文件外拷、上網行為軌跡、生產數據獲取、OA流程等數據進行匯聚。二是管控平臺通過多維度模型對數據進行融合分析，對員工數據使用中的違規行為進行告警，并動態調整員工風險等級。三是員工風險等級較高時觸發SOAR生成相應案件，并自動對相應員工的數據訪問權限進行動態控制，降低潛在風險。

力學篤行，充分發揮多跨協同理念的聯動價值

浙商銀行前期已部署數據安全監測、終端防泄密、郵件防泄密、數據容器、零信任遠程辦公等數據安全防護產品，在多跨協同理念指導下，2022年度進一步完成了上述產品的數據融合匯聚工作，日均通過管控平臺收集2900萬條日志；同時通過SOAR完成了3款產品的能力調用，形成了若干數據安全防護運營腳本。

2022年度依托數據安全防護管理中心的建設，浙商銀行初步完成日志匯聚、分析工作，發現終端側敏感文件傳輸7100次，阻斷其中651次潛在泄密事件；發現攜帶敏感信息的外發郵件4.1萬封，阻斷其中潛在泄密郵件8486封；阻斷遠程辦公中敏感信息復制行為107萬次，敏感信息截圖行為37萬次；完成了14.1萬份敏感文件的全生命周期閉環管控。同時，在年內的重大活動保障和攻防演練中，浙商銀行對相關風險事件的自動化處置率達到85%，平均處置時長壓縮至2分30秒，有效降低了安全運營人力成本，完成了降本增效。

總結與展望

浙商銀行在有關監管部門和浙江省委省政府的指導下，一直在數字化改革的道路上砥礪前行，同時數字化思路也一直貫穿到了數據安全防護體系的建設中。

銀行業在數據安全防護體系建設中，可用“跨部門組織協同、跨產品融合聯動、跨業務綜合運營”理念分別指導管理、技術、運營體系的建設，使得數據安全防護體系與組織、業務共生從而獲得更強大生命力、產出更多價值。在核心的技術體系建設中，銀行業可從價值及場景切入，從頂層設計出發，將管理中心作為多跨協同這一理念落地的載體，完成技術、產品的融合聯動，進而大幅提升建設投資的價值。同時，作為基礎的核心場景全覆蓋防護能力是技術體系的堅實基礎，在頂層設計的指導下應持續深化建設。

基礎不牢，地動山搖。數據安全防護體系作為數據安全龐大體系中最為基礎的一部分，為上層的數據確權、數據交易提供了有力支撐和保障。展望未來，隨著銀行業數據安全防護體系的逐漸夯實，更多的新技術如隱私計算、聯邦學習等將在銀行業落地生根，讓數據真正發揮作為生產要素的價值。