大数据时代金融信息安全研究
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作者:汪嵘明
摘要：随着网络技术的发展与应用，大数据时代的到来标志着当前信息产业的又一技术创新。大数据时代的到来，给人们的生产生活方式和行为活动理念带来了极大的改变，但同时也对现有的信息安全手段提出了更高的要求。现在的金融行业对计算机信息系统有着较大的依赖性，大数据技术也广泛的应用到金融行业中，因此，文章就如何解除大数据时代对信息安全存在的威胁，针对大数据环境下的金融信息安全，提出了有效的策略，以供参考。
关键词：大数据; 金融;信息安全
大数据是当今社会的热门话题，紧随云计算技术和物联网技术之后而生。但是就目前情况来看，网络信息安全性还存在很大的问题。大数据时代既是机遇也是挑战，大数据为人们的生活带来了便捷，但是对人们的信息安全产生了威胁，尤其是金融信息安全问题值得重视。
一、大数据时代的界定
随着科技的迅速发展，大数据时代来临，并且伴随着云计算技术的普及和互联网技术的应用，人类已经正式步入了数据时代。那么究竟什么是大数据呢？所谓大数据就是因为无法在一定时间范围之内对数据进行采集、分析和整理，在对数据进行处理的过程当中是否需要借助新的处理模式能够使信息更加多样化。大数据一般有以下基本特征：数据量大、数据种类多、数据中信息量的价值高、数据处理速度快以及数据的准确度高，根据大数据的这五个特征，大数据已经渐渐应用于各个领域，如军事、政治、教育等。因此大数据在具体的应用过程中除了可以接触到海量的信息之外，还可以对一些非结构化的并且不能用传统方式进行处理的数据进行合理的处理，便于探索不同因素不同数据之间的相关性，为制定科学合理的对策提供支持，且这些对策具有科学性和实证性。
大数据不仅是科技，它更是一种价值观念和思想观念，大数据的运用可以帮助人们在应用的具体过程中改变人们对生活的认知，在处理同样的事情用到大数据的思维时产生不一样的解决办法，改变传统的思维方式，帮助人们把因果关系转变为相关关系，世界上的万事万物都是有联系的，通过大数据思维，有利于人们探索新知识，增长自身的智慧，提高办事效率。
二、大数据时代金融信息安全面临威胁
大数据时代虽然给人们的生活带来了便捷，但是随着数据的增大和集中化，还有金融信息化的加速，数据泄露的风险大大增加了，加之还有对敏感数据的使用权和过分对国外大数据分析技术的依赖，导致大数据时代下金融信息的安全问题面临着多方面的威胁。
（一）大数据集群数据库饱受威胁
大数据时代意味着所有信息所有数据变得更加透明，意味着数据量更加庞大、更高的复杂度和更强的敏感性。尤其是在网络这样的虚拟空间中，大数据集群数据库会成为攻击者最显眼的攻击目标。因为大数据集群数据库中的数据具有集中性的特点，所以网络攻击者一旦进行攻击得手之后就会一次性获得很多数据。而如今的金融信息化的程度很高，海量信息都已经数据化、系统化，并且规模也越来越大，数据变得高度集中，金融信息资产量大，所以对信息安全性提出了更高的要求，需要业务系统运行的可靠性和安全性。但是从目前情况看来，金融信息安全保障体系并不完善，很多网络技术以及通信设备的应用系统都要依赖国外的技术，这就无法保证数据处理过程中的绝对安全，大数据时代下的金融信息安全的风险系数变得更高了。
（二）智能终端数据遭受威胁
随着我国综合国力的显著提高，我国目前已经成为一个超级大市场，中国目前已经成为了世界范围内市场最大的智能终端市场，而智能终端又是数据安全的关键所在。在智能终端设备的使用过程中存储着大量的个人信息，一旦智能终端被攻击就会导致个人金融信息的泄露。金融信息现在已经网络化、数据化，金融信息系统必然会通过互联网和终端智能设备连接起来参与到金融信息系统的采集、储存、传输和处理中来，信息量会越来越大，并且在外部终端设备的数据交换的过程中，本来封闭的网络呈一种开放态势，这样就增加了被入侵和攻击的几率。由此看来，智能终端的数据采集、存储以及传输和处理都会使金融信息受到攻击的威胁。
（三）数据虚拟化导致泄密威胁
数据虚拟化是目前的一种数据处理技术，是实现用户访问数据、管理以及优化异构基础架构的技术。数据是众多信息的總和，是一种财富，而大数据就是宝藏，数据虚拟技术就是挖掘宝藏的利器，众多数据处理技术中最具有代表性的就是数据虚拟化存储技术。其中的关键就在于如何保管虚拟化后的不同密级的信息，避免越权访问或者数据泄露。随着金融电子渠道的扩展，网上业务日渐普及，这就导致数据处理的难度越来越大，一些问题也出现了。例如金融卡号的失窃，电子欺骗等犯罪活动也越来越多了，来自互联网的数据虚拟数据的入侵和攻击已经成为了金融信息数据安全的最大威胁之一。
三、大数据时代金融信息安全应对策略
（一）运用好大数据技术
信息安全经常受到可持续性的攻击，传统的信息安全防御技术已经很难迅速的检测到相关信号。因此，金融企业面对这样的现状，就要做好防范措施。首先最重要的就是有效地区分恶意活动和正常活动，只有做好这样的区分之后才能有效地保证金融信息在受到攻击之后能够进行快速的反映，对遇到的突发状况进行处理。如今大部分企业采用的是大数据技术对金融信息进行处理。例如，对于某个时间的模式以及事件发生的时间，还有空间上存在的特点等状况进行合理的分析，从而能够归纳出一套有效地模型，而这套模型就能最大程度的保证有效数据系统的安全性。建立信息模型的过程中需要花费大量的时间成本和经历进行相关的研究工作，才能保证充分了解大数据安全造成威胁的特点。因此，建立信息模型的过程中需要对大数据信息进行整合，实现各数据库之间的信息安全共享，这样就能够有效地放置持续攻击对金融信息安全的危害。
（二）建立核心信息区安全防护系统 在大数据时代下，数据的量之庞大是非常惊人的，而且相当复杂。对于涉及到公共财产的金融行业来说，保障金融信息的数据安全是非常重要的一个问题。数据结构化能够对保障数据的安全开发起着至关重要的作用，能够有效地判断出哪些是非法入侵信息系统的数据。核心信息区是金融行业所有活动的基础，包括了金融行业信息服务群组和网络管理。这个区域是非常重要的，并且该区域对安全性和业务连续性有着极高的要求，同时还具有管理复杂、封闭性强等特点，该区域的安全与否将会对金融信息系统的稳定运行产生非常重要的影响。因此需要检测违反信息安全要求的行为，在入侵行为对系统发生攻击之前，通过监测防御系统将入侵攻击进行驱除，以保系统安全。
（三）加快大数据技术的研发
近年来，随着大数据的普及，大数据技术对信息数据进行采集、分析、处理以及存储的过程中会出现不同的安全隐患。因此，应该大力加强对大数据信息安全保障技术的研究，相关部门应该加大对技术研究资金的投入，争取在一定程度上有效地提升我国大数据安全技术的研究水平。
首先，金融行业需要加大力度对大数据隐私安全保护技术的研究。例如，如何使用数据发布匿名保护技术，还有基于大数据社交网络匿名保护模式以及信息数据来源的追溯技术等等。其次，金融行业内部还应该加强对大数据安全技术人才的培养，这样能够有效地保证大数据安全技术的研究力度，让人才之间多交流多沟通，有效地修复系统漏洞，不断完善系统漏洞检测的安全性。最后，在研究的过程之中，相关技术人员和工作人员还应当进行反复测试，以保证安全技术的可靠性。
四、结语
当今的我们正处在一个信息技术快速发展的年代，信息数据的数量在不断提升，大数据时代应运而生。在大数据时代的模式下，人们的生活方式和思维方式都在发生着重大的改变。这样就使大数据时代随之到来。在大数据时代模式下，传统的信息安全保障措施已经不能更好的适应金融信息安全保证的相关要求。金融信息的安全值得重视，因为它不仅关系着金融行业本身，甚至关系着国家的经济命脉。当今时代对金融行业既是机遇又是挑战，要从多方位为金融信息保驾护航，确保金融信息的安全、稳定。
參考文献：
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（作者单位：昆明理工大学津桥学院）
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