银行业的数字化转型
推进安全策略以应对新挑战
数字化转型不仅只是一种趋势，而且也是在竞争日益激烈、技术驱动的市场中生存和发展的必要条件。云计算、AI、区块链、自动化等新兴技术，以及日益普及的移动设备，将重塑传统银行业务模式、提升客户体验并重新定义运营效率。后疫情时代，世界已进一步加速向网上银行和近乎无现金社会的转变。例如，创新且便捷的“感应支付”如今已成为全球各地所有年龄群体用户广泛接受的交易方式，它最初是千禧一代的首选支付方式。
推动数字化转型的 5 个因素
在技术的快速突破和进步推动下，银行业和金融服务业正在经历一场数字化转型。这种转型将迅速推动金融机构革新其运营、与客户互动，以及为客户提供价值的方式。
这种转型需要将数字化技术整合到银行业务的各个领域，从根本上改变银行的运营方式和为客户提供价值的方式。它包括从传统的银行业务流程和模式，转向更具创新性且以客户为中心的服务，从而充分利用这些技术来提高效率、安全性和客户满意度。对于银行业来说，这种转型由以下几个因素驱动：
客户期望：现代客户追求便捷、快速、流畅的银行业务体验。他们希望服务全天候可用，可通过任何设备访问，以及根据个人需求提供定制服务。这种期望的转变将推动银行采用数字化解决方案来提升客户体验。
技术进步：人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、区块链和大数据分析等创新技术，为银行提供了提高效率、增强安全和优化决策流程的新工具。这些技术让银行能够提供个性化服务、进行欺诈检测，以及简化运营。
竞争压力：金融科技公司和 纯数字银行的兴起，将加剧金融服务领域的竞争。对于传统银行来说，数字化转型会加速创新，从而推动其开发数字钱包、新型支付系统等新型金融产品，以便与这些新的竞争对手展开较量。
监管变化：《通用数据保护条例》(GDPR) 和支付服务指令 (PSD2) 等监管框架鼓励银行采用数字化解决方案，以确保合规并增强数据安全。
成本效率：数字化转型通过实现爱流程自动化、最大限度地减少错误和优化资源利用，帮助银行降低运营成本。在充满挑战的经济环境中，这种成本效益是企业保持盈利能力的关键。
一方面，这种转型会给银行及其客户带来极大的益处；但另一方面，它也会扩大网络犯罪分子的攻击面，使其能够发现漏洞并利用各种网络钓鱼和暴力破解方法入侵系统。银行业的安全形势面临几个主要威胁，包括：
网络攻击：银行是网络攻击的主要目标，包括网络钓鱼、恶意软件、勒索软件，以及分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击。这些攻击可能导致数据泄露、财务损失和声誉受损。
数据隐私：随着数据分析和个性化服务的日益普及，银行需要处理大量的敏感客户信息。保护这些数据免遭未经授权的访问，并确保遵守《通用数据保护条例》(GDPR) 和《加州消费者隐私法案》(CCPA) 等数据隐私法规，这一点至关重要。
第三方风险：银行通常依赖第三方供应商和服务提供商来实现各种功能。如果这些第三方不遵守严格的安全标准，可能会带来额外的安全风险。
内部威胁：无论是源自员工的恶意行为还是无心之举的内部威胁，都会对银行安全构成重大风险。这些威胁可能导致数据泄露、欺诈，以及其他安全事件。
最大限度降低网络风险和防范数据丢失的 9 种策略
从 2017 年的 Equifax 数据泄露事件（1.47 亿客户受到影响）到 2019 年的 Capital One 数据泄露事件（超过 1 亿张信用卡申请）和 First American Financial Services 数据泄露事件（8.85 亿条记录），金融服务业一直是民族国家黑客团伙以及其他资金雄厚、配备日益强大的 AI 技术的国际恶意行为者最常攻击的行业之一。仅在 2024 年，银行业发生的重大数据泄露事件涉及汇丰银行、巴克莱银行、阿根廷中央银行、美联银行和桑坦德银行。
因此，保护数字化转型安全需要实施多方位方法，涵盖员工、流程和技术。银行可以采用以下 9 种策略，最大限度降低网络风险和防范数据丢失：
高级加密：对静态数据和传输中的数据实施强大的加密协议，是防范数据丢失的基础。高级加密标准 (AES-256) 以及端到端加密(E2EE) 可确保数据从发送方到接收方的整个传输过程中始终处于加密状态，从而最大限度降低被拦截风险。
数据脱敏：数据脱敏技术通过创建模拟原始数据的功能替代品，帮助保护敏感数据。这对于保护敏感的个人可识别信息 (PII) 数据特别有用，例如姓名、地址、信用卡号，以及社会保险号。此外，数据脱敏在非生产环境（例如测试和开发环境）中也非常有用，这些环境目前主要在公共云域中运行。
多因素身份验证 (MFA)：MFA 通过增加额外的安全层，并在用户使用新设备或应用登录账户时提示其输入第二重因素来完成身份验证，可显著降低未经授权访问的风险。
Zero Trust 安全方法：Zero Trust 模型的运行原则是“永不信任，始终验证”。这种方法需要持续验证用户身份并实施严格的访问控制，无论用户位于网络边界之内还是边界之外。实施 Zero Trust 网络安全架构，可确保根据身份和上下文（包括角色、位置等）授予系统访问权限，从而最大限度减少对敏感数据和系统的访问，并尽量降低内部威胁和数据泄露的可能性。
威胁检测和响应：人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 可以通过分析大量数据来识别异常模式和潜在威胁，从而增强威胁检测和响应能力。AI 驱动的系统可以实时检测欺诈交易，让银行能够迅速采取行动，防止财务损失。
全面的端点安全：随着远程办公的兴起，保护笔记本电脑、移动设备和物联网 (IoT) 设备等端点的安全至关重要。端点安全解决方案（包括防火墙和入侵检测系统）可以保护这些设备免受恶意软件网络钓鱼，以及其他未经授权的访问。
网络钓鱼模拟和渗透测试：开展网络钓鱼模拟测试，有助于员工有效地识别和应对安全风险。渗透测试会模拟网络攻击来识别系统中的漏洞。这些主动措施有助于银行识别并解决漏洞，防止漏洞被利用。
事件响应规划：银行还可以通过制定全面的事件响应计划 (IRP) 来快速有效地做出响应，从而最大限度降低分支机构的风险。IRP 应概述发生安全事件后需要采取的步骤，包括识别、遏制、根除、恢复和沟通。
监管合规：遵守《通用数据保护条例》(GDPR)、《加州消费者隐私法案》(CCPA) 等数据保护法规，确保银行及时更新其系统，以便定期接受审计，以及实施管理数据使用和访问的策略。
保护数字资产并防范银行业数据泄露是一个复杂且持续的过程，需要采用多层网络安全方法。利用区块链和行为生物识别等新兴技术，并结合定期的安全审计和强大的事件响应规划，可以进一步加强防御，维护金融稳定并促进创新。
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关键要点
阅读本文后，您将能够了解：
推动当今银行业数字化进步的 5 个主要因素
金融服务业面临的 4 大威胁是什么
保护和实现这一新现实的新技术要求